Journal of The Korean Association of Information Education
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v.2
no.2
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pp.252-259
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1998
Vehicle navigation systems employ a certain route planning algorithm that provides the shortest path between the starting point and the destination point. The performance of a given route planning algorithm is measured through the degree of optimal route selection and the time cost to complete searching an optimal path. In this paper, various route planning algorithms are evaluated through computer simulation based on a real digital map database. Among those algorithms evaluated in this paper, the Modified Bi-directional A${\ast}$ algorithm is found to be the best algorithm for use in vehicle navigation systems.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.1
s.19
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pp.59-66
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2002
The rapid change of industrial structure causes to increase distribution cost and requires necessity of physical distribution system urgently. Traffic situation is getting extremely worse and traffic jam has led to increasing expense of physical distribution delivery which dominates 20% of distribution cost. In this situation, the shortest and most suitable path search system is required by modern people who must waste a lot of time for moving with a car or on the street as well as many companies. for these reasons, we developed the shortest-path-searching system applying the dijkstra algorithm which is one of the effective shortest path algorithm to GIS, and it was constructed by considering realistic urban traffic and the pattern of street in a physical situation. Also, this system was developed to be updated weight data automatically, considering the dynamic change of traffic situation such as a traffic information service which will be served in real time. Finally, we designed this system to serve on web by using MapObjects IMS.
The centralized traffic information system is to gather and analyze real-time traffic information, to receive traffic information request from user, and to send user processed traffic information such as a path finding. Position information, result of destination search, and other information. In the centralized traffic information system, a server received path-finding requests from many clients and must process clients requests in time. The algorithm of multiple path-finding is needed for a server to process clients request, effectively in time. For this reason, this paper presents a heuristic algorithm that decreases time to compute path-finding requests. This heuristic algorithm uses results of the neighbor nodes shortest path-finding that are computed periodically. Path-finding results of this multiple path finding algorithm to use results of neighbor nodes shortest path-finding are the same as a real optimal path in many cases, and are a little different from results of a real optimal path in non-optimal path. This algorithm is efficiently applied to the general topology and the hierarchical topology such as traffic network. The computation time of a path-finding request that uses results of a neighbor nodes shortest path-finding is 50 times faster than other algorithms such as one-to-one label-setting and label-correcting algorithms. Especially in non-optimal path, the average error rate is under 0.1 percent.
In this paper, we propose an optimal path search algorithm between each node and midpoint that applies the time weighting. Services for using a location of mid point usually provide a mid point location-based on the location of users. There is a problem that is not efficient in terms of time because a location-based search method is only considered for location. To solve the problem of the existing location-based search method, the proposed algorithm sets the weights between each node and midpoint by reflecting user's location information and required time. Then, by utilizing that, it is possible to search for an optimum path. In addition, to increase the efficiency of the search, it ensures high accuracy by setting weights adaptively to the information given. Experimental results show that the proposed algorithm is able to find the optimal path to the midpoint compared with the existing method.
기존에 건설된 교통시설의 운영효율을 극대화하기 위한 지능형 교통체계의 한 분야인 ATIS는 도로를 이용하는 통행자에게 편리성을 제공하는 동시에 도로를 효율적으로 운영할 수 있는 정보체계이다. ATIS 체계하에서 통행자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해서는 교차로서의 회전에 의한 지체를 정확하게 반영함은 물론이고 실시간으로 변화하는 교통상황을 반영할 수 있는 동적인 최단경로 탐색 알고리즘이 요구된다. 하지만 기존에 발표된 동적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 탐색알고리즘 조차 회전에 대한 정보를 정확히 반영하지 못한다. 본 연구에서는 이러한 이유에서 알고리즘 내부에서 회전을 반영하기 위해 수정형 덩굴망 알고리즘의 표지기법을 이용하여 동적인 최단경로 탐색알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 동적 최단경로 탐색 알고리즘은 정적인 상태의 수정형 덩굴망 알고리즘에 시간에 따라 변화하는 교통상황을 반영하기 위해 시간에 대한 변수를 추가하였다. 이렇게 해서 알고리즘은 시간대별로 변화하는 통행시간을 고려하여 최단 경로를 탐색하게 되며 출발시점을 기준으로 표지를 설정하여 모든 앞선 시간에 대해 경로를 고려하도록 하였다. 매 단계에서 전 노드를 추적하여 회전에 관한 정보를 반영하도록 하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 최단경로 탐색 알고리즘은 교차로에서의 회전에 대한 정보와 통행금지 등을 정확히 반영하며 실시간으로 변화하는 통행시간을 반영함으로써 신뢰성 있는 노선 정보를 ATIS를 이용하는 통행자들에게 제공하는데 활용될 수 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 perf
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.7
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pp.893-900
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2007
This paper suggests an algorithm that improves the disadvantages of the Dijkstra algorithm that is commonly used in GPS navigation system, searching for the shortest path. Dijkstra algorithm, first of all, requires much memory for the performance of the algorithm. It has to carry out number of node minus 1, since it determines the shortest path from all the nodes in the graph, starting from the first node. Therefore, Dijkstra algorithm might not be able to provide the information on every second, searching for the shortest path between the roads of the congested city and the destination. In order to solve these problems, this paper chooses a method of searching a number of nodes at once by means of choosing the shortest path of all the path nodes (select of minimum weight arc in-degree and out-degree), excluding the departure and destination nodes, and of choosing all the arcs that coincide with the shortest path of the path nodes, from all the node outgoing arcs starting from the departure node. On applying the suggested algorithm to 14 various digraphs, we succeeded to search the shortest path. In addition, the result was obtained at the speed of 2 to 3 times faster than that of Dijkstra algorithm, and the memory required was less than that of Dijkstra algorithm.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.10
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pp.3164-3170
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2000
The use of the A' for the path search of the agent in the game map give the overhead of computing time in real time game processing. The other heuristic search algorithms do not guarantee the optical path. The route table of which the row is defined by current position, goal position, visiting position is presented in this paper. This route table is made in the game development phase and tilized in game playing. The visiting position which is contatined in the optimal path to the goal position from the current position can guarantee the optical path, and this mothod has no overhead on computing time. But the memory space is requred too much. This problem can also be solved using the data compression by skipping the duplicated route table.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.11a
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pp.263-266
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1997
로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.234-235
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2012
본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘을 적용한 감속률에 따른 동적 상황인식 경로 선정 방법을 제안한다. 최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 실시간 교통 정보를 이용하는 수요가 급증하면서, 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며, 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 감속률에 따른 동적 상황인식 경로 선정 방법을 제안함으로써, 최단 시간 및 최소 비용의 정보를 제공해 줄 뿐만 아니라 교통정체로 인한 사회적 비용 감소의 효과를 가져다 줄 것으로 기대한다.
■ 필요성 1. 교통 혼잡으로 인한 물류비 상승으로 국가 경쟁력 약화 2. 기존 최단경로 알고리즘(Dijkstra, Floyd-Warshall 등)의 한계 3. 대규모 네트워크(NP-hard문제)→정보 사용자가 제시하는 시간 내에 정보를 제공 필요 4. 교통 제약(회전금지, U턴, U턴 금지, P-턴) → 실제 교통 상황과 순환 노드 고려가 필요 ■목적 1. 교통제약을 포함한 대규모 교통네트워크에서 실시간 교통정보를 바탕으로 제한된 시간 내에 차별화 된 다수 최적경로 산출 함 2. 유전자알고리즘(GA)을 적용한 동적경로안내시스템 개발(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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