The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.6
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pp.1483-1492
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1996
In this paper, related on the postal business with the GIS(Geographics Information System), it discusses design and implementation of the PROS(Postal Route Optimization System) model and its main module, the shortest path generation algorithm, for supporting to postal route managements. It explains examples requirements of postal route system, and suggests the efficient PROS model using our developed shortest path generation algorithm. Because the shortest path algorithm adopts not only consider the Dijkstra algorithm of graph theory, but also the method with the direction property, PROS can be implemented with fast and efficient route search. PROS is mainly constituted of the Shortest Generator, the Isochronal Area Generator, and the Path Rearrangement Generator. It also exploits the GIS engine and the spatial DBMS (Data Base Management System) for processing coordinates in the map and geographical features. PROS can be used in the management of postal delivery business and delivery area and route, and in the rearrangement of route. In the near future, it can be also applied to commercial delivery businesses, guides of routs and traffic informations, and auto navigation system with GPS(Global Positioning System).
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.6
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pp.77-85
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2015
This paper proposes a location algorithm that locates newly built p-facilities in the optimal area with minimum cost in a city of n districts. This problem has been classified as NP-hard, to which no polynomial time algorithm exists. The proposed algorithm improves the shortcomings of existing Myopic algorithm by constructing until p-facilities and exchanging locations of p-th facility for p=[1, n-1]. When applied to experimental data of n=5, 7, 10, 55, the proposed algorithm has obtained an approximate value nearest possible to the optimal solution take precedence of reverse-delete method. This algorithm is also simply executable using Excel.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.10a
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pp.335-336
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2008
최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 보급으로 개인의 기-종점 간 통행시간에 많은 비용절감을 가져왔다. 지금까지의 주요 최단경로알고리즘은 네트워크의 기-종점(Origin-Destination) 거리 간 최단 통행시간을 고려하여 연구되어 왔다. 하지만, 최근 대두되는 고유가 시대의 진입과 더불어 환경에 대한 인식이 높아짐에 따라 기-종점 간 통행시간만을 고려하던 기존의 방법들에서 벗어나 추가적인 요인들의 고려 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용한 환경오염을 최소화하는 친환경 최단경로 탐색방법 개발을 제안하고자 한다. 이를 위하여 3D 좌표정보 도로를 활용하여, 도로구배 조건에 따른 배출가스의 증감율을 환경오염편익으로 구분하고, 이를 사회적비용으로 환산하여, 경로탐색의 추가적인 요소로 반영하였다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.5
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pp.609-617
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2013
This paper presents a near-minimum time path planning algorithm for autonomous driving. The problem of near-minimum time path planning is an optimization problem in which it is necessary to take into account not only the geometry of the circuit but also the dynamics of the vehicle. The path planning algorithm consists of a candidate path generation and a velocity optimization algorithm. The candidate path generation algorithm calculates the compromises between the shortest path and the path that allows the highest speeds to be achieved. The velocity optimization algorithm calculates the lap time of each candidate considering the vehicle driving performance and tire friction limit. By using the calculated path and velocity of each candidate, we calculate the lap times and search for a near-minimum time path. The proposed algorithm was evaluated via computer simulation using CarSim and Matlab/Simulink.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.278-280
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2000
본 논문에서는 경로계획 알고리즘으로 사용한 거리변환 경로곡선상에 중간경유점을 설정한후 이를 최적화시켜 각 이동로봇의 주행경로를 최적화 하였고, 로봇간의 우선 순위를 설정하여 원활한 충돌회피가 이루어지도록 하였으며, 각 로봇은 충돌회피 후에도 중간 경유점 까지 최단거리로의 주행이 이루어지도록 하였다. 또한 기존에 제시된 방법에 외길 입구에 경고 지점을 지정함으로써 외길에서의 상호충돌을 방지하는 효과를 주었다. 이로써 로봇간의 우선 순위의 설정으로 인하여 생기는 시간 지연을 해소시키는 효과를 가져올 수 있었다. 로봇간의 우선순위를 설정함에 있어서 또다른 변수를 추가시킴으로 로봇이외의 움직이는 장애물에 대해서도 고려하도록 하였다. 위와 같이, 본 논문에서는 여러대의 이동로봇을 고정된, 움직이는 장애물이 있는 환경하에서 장애물 회피시마다 최단경로로 주행하여 주어진 목표점까지 이동시키는 경로계획에 관하여 연구하였다.
본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로는 경로 계획, 장애물 회피, 위치 추정에 대해서 설명한다. 위의 기능들은 작성된 지도 정보와 Encoder, IMU, 초음파센서, 비콘 등 여러 센서 데이터를 토대로 구현되었다. 경로계획에는 A* 알고리즘을 활용하여 최단거리 경로를 구했으며, 장애물 회피에는 초음파센서를 활용한 자체 알고리즘을 적용하였다. 또한 비콘을 활용한 삼변 측량법을 활용하여 위치 추정을 하였다. 이러한 방법들을 통합하여 실내 네비게이션 방법을 실제로 구현하여 실험하였으며, 실험을 통하여, 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.775-778
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2016
로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.821-824
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2014
선박경제운항이란 예보된 기상정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 방법론이 연구되고 있다. 성공적인 경제운항시스템을 구현하기 위해서는 기상을 고려하여 지리적 운항경로를 바꾸거나 적절하게 엔진 출력을 조절하는 방법이 필요하다. 그러나 항해 시각에 따라 연료소모량이 변하는 동적 비용 문제임을 고려할 때 지리적 운항 경로의 결정은 최적의 해를 찾기가 어렵다. 이에 이 논문에서는 매우 많은 지리적 후보 경로들 중에서 우수한 품질의 해를 효과적으로 탐색하기 위한 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 5개 노선에 대해 실험한 결과 최단거리 운항 방법에 비해 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.41%, 최대 1.45% 개선시킬 수 있었다.
This paper implements an estimated closeness centrality ranking algorithm in large-scale workflow-supported social networks and performance analyzes of the algorithm. Existing algorithm has a time complexity problem which is increasing performance time by network size. This problem also causes ranking process in large-scale workflow-supported social networks. To solve such problems, this paper conducts comparison analysis on the existing algorithm and estimated results by applying estimated-driven RankCCWSSN(Rank Closeness Centrality Workflow-supported Social Network). The RankCCWSSN algorithm proved its time-efficiency in a procedure about 50% decrease.
Min-Kyu Kim;Jong-Hwa Kim;Ik-Soon Choi;Hyeong-Tak Lee;Hyun Yang
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.167-168
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2022
선박을 운항함에 있어 최적항로를 결정하는 것은 항해시간과 연료 소모를 줄이는 중요한 요인 중의 하나이다. 기존에는 항로를 결정하기 위해 항해사의 전문적인 지식이 요구되지만 이러한 방법은 최적의 항로라고 판단하기 어렵다. 따라서 연료비 절감과 선박의 안전을 고려한 최적의 항로를 생성할 필요가 있다. 연료 소모량 혹은 항해시간을 최소화하기 위해서 에이스타 알고리즘, Dijkstra 알고리즘을 적용한 연구가 있다. 하지만 이러한 연구들은 최단거리만 구할 뿐 선박의 안전, 해상상태 등을 고려하지 못한다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 강화학습 알고리즘을 적용하고자한다. 강화학습 알고리즘은 앞으로 누적 될 보상을 최대화 하는 행동으로 정책을 찾는 방법으로, 본 연구에서는 강화학습 알고리즘의 하나인 Q-learning을 사용하여 선박의 안전을 고려한 최적의 항로를 생성하는 기법을 제안 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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