자율이동로봇을 위한 새로운 경로 계획 방법을 제안한다. 실시간으로 장애물을 피하고, 목표 지점까지의 최단 경로를 생성하여 유용성을 극대화시키기 위하여 방법을 다룬다. 본 논문에서는 효율적인 경로 계획방법으로 초기 경로를 생성하고, 생성된 경로를 개선하는 방법을 제안한다. 초기 경로는 그래프 기반 방법인 골격선 그래프와 탐색방법으로 딕스트라(Dijkstra) 알고리즘을 사용한다. 초기 경로에 대해 동적 프로그래밍 알고리즘을 이용하여 최단거리에 가깝게 경로를 개선한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.
In this paper, we propose the new technique to compute the optimal route by considering the direction of distribution vehicles and the location for delivery, developing the algorithm of the shortest route to approach the location as applying the gemetic algorithm. This approach makes it possible for us to find the best route even under itineraries which include many destinations. Lively studies are currently in progress on the development of vehicle navigation software, combining PDA GPS, and electronic maps. Many web-sites are providing a varier of services which use electronic maps. Popular among these services is one that computes the optimal route between two positions that a user inputs. This service of computing the optimal route plays an important role in distribution industries such as home-delivery. For the distribution system. the construction of a vehicle regulation system enables us to calculate and manipulate the optimal route for distribution vehicles, to enhance the efficiency in making use of vehicles and labor, and to reduce costs.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.189-192
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2012
게임 인공지능에서 경로 찾기는 매우 중요한 분야이다. 캐릭터나 NPC(Non Player Charater)가 목적지까지의 경로를 탐색하기 위해서는 복잡하게 구성된 게임 맵에서 오브젝트나 벽 등의 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아야 한다. 기존의 일반적인 경로 찾기 알고리즘은 캐릭터의 움직임이 자유로운 간단한 게임 맵에서는 전역 최소해 탐색이 가능하다. 그러나 다양한 오브젝트 등이 배치된 큰 규모의 게임 맵에서는 캐릭터가 목적지까지의 경로를 탐색하는 과정에서 지역 최소해(Local Minima)로의 수렴이 발생함으로써 이를 탈피하는 것이 어렵고, 결국에는 목적지까지 도달하지 못하는 상황이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존 경로 찾기 알고리즘의 단점을 해결하기 위해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안하였다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.2
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pp.370-376
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2022
Smart ships related studies are being conducted in various fields owing to the development of technology, and an engine room patrol robot that can patrol the unmanned engine room is one such study. A patrol robot moves around the engine room based on the information learned through artificial intelligence and checks the machine normality and occurrence of abnormalities such as water leakage, oil leakage, and fire. Study on engine room patrol robots is mainly conducted on machine detection using artificial intelligence, however study on movement and control is insufficient. This causes a problem in that even if a patrol robot detects an object, there is no way to move to the detected object. To secure maneuverability to quickly identify the presence of abnormality in the engine room, this study experimented with whether a patrol robot can determine the shortest path by applying the A* algorithm. Data were obtained by driving a small car equipped with LiDAR in the ship engine room and creating a map by mapping the obtained data with SLAM(Simultaneous Localization And Mapping). The starting point and arrival point of the patrol robot were set on the map, and the A* algorithm was applied to determine whether the shortest path from the starting point to the arrival point was found. Simulation confirmed that the shortest route was well searched while avoiding obstacles from the starting point to the arrival point on the map. Applying this to the engine room patrol robot is believed to help improve ship safety.
Kim, Ji-Young;Kim, Ki-Rack;Bae, Young-Eun;Yu, Ki-Yun
한국방재학회:학술대회논문집
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2010.02a
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pp.46.1-46.1
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2010
본 연구에서 우리는 폭우로 인하여 도로의 일부 또는 전체가 침수되는 경우 침수정보를 바탕으로 생성된 안전한 경로탐색을 차량 내비게이션 사용자에게 제공하는 서비스를 제안한다. 이를 위하여 수치고도모델(DEM)을 활용한 공간분석과 폭우로 도로침수가 발생된 일자의 이력강수량을 기반으로 도로링크별 침수위험지수를 생성하였다. 이렇게 생성된 침수위험지수를 이용하여 실제 내비게이션 환경에 시나리오별로 적용해 봄으로써 그 활용가능성을 살펴보았다. 그 결과 기존의 최단경로를 서비스하는 것과 비교시 보다 안전한 경로를 탐색하는 것으로 분석되었다. 그러나 보다 정교하고 정확한 서비스를 위하여서는 도로침수와 관련된 자료 구축이 요구되며, 해상도가 높은 DEM을 활용하여 침수가 가능한 지역을 분석할 필요가 있으며, 무엇보다도 신뢰할 수 있는 강수량 예보가 요구된다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.5
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pp.265-270
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2010
Reinforcement learning performs learning through interacting with trial-and-error in dynamic environment. Therefore, in dynamic environment, reinforcement learning method like TD-learning and TD(${\lambda}$)-learning are faster in learning than the conventional stochastic learning method. However, because many of the proposed reinforcement learning algorithms are given the reinforcement value only when the learning agent has reached its goal state, most of the reinforcement algorithms converge to the optimal solution too slowly. In this paper, we present GDRLS algorithm for finding the shortest path faster in a maze environment. GDRLS is select the candidate states that can guide the shortest path in maze environment, and learn only the candidate states to find the shortest path. Through experiments, we can see that GDRLS can search the shortest path faster than TD-learning and TD(${\lambda}$)-learning in maze environment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.565-569
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2007
To find optimal path is killer application in the telematics system. The shortest path of conventional system, however, isn't always optimal path. That is, the path with minimum travelling time could be defined as optimal path in the road networks. There are techniques and algorithms for finding optimal path. Hierarchical path algorithm categorizes road networks into major layer and minor layer so that the performance of operational time increases. The path searched is accurate as much as optimal path. At above 2 system, a method to allocate minor roads to major road region influences the performance extremely. This paper proposes methods to determine search space for selecting major roads in the hierarchical path algorithm. In addition, methods which apply the proposed methods to hierarchical route algorithm is presented.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06d
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pp.58-62
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2007
기존의 무선 Ad-hoc 네트워크의 연구는 라우팅기법에 중심으로 이뤄지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 네트워크를 구성하는 각 요소들이 우호적이며 상호 협력적인 상황을 가정하여 연구가 이루어지고 있다. 그러나 최근 연구에는 안전한 통신을 보장하기 위한 보안 알고리즘의 필요성에 집중되고 있다. 무선 Ad-hoc 네트워크에서의 악의적인 노드를 식별하는 방안들은 정상적인 노드임에도 불구하고 거짓으로 신고했을 때 확인절차 없이 경로를 재탐색하여 최적의 경로를 변경시킴으로서 최적의 전송환경을 활용하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중경로 기반의 보안경로 탐색 프로토콜인 MP-SAR 프로토콜을 이용하여 보안경로에서는 악의적인 노드를 검증하고, 유효한 최단경로를 통해 데이터전송을 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안한 기법을 적용함으로써 노드에 대한 신고가 있을 때 확인과정을 거쳐 불필요하게 경로를 재탐색하는 과정을 줄일 수 있다.
자동차보급의 대중화와 함께 버스, 전철 등 대중교통체계의 지속적인 서비스 확충으로 인해 다양한 교통망의 이용행태가 나타나고 있다. 즉, 승용차를 이용하다가 대중교통수단을 이용하는 경우가 발생하게 되고 이러한 환경에서, 기타 통행대안들(예를 들면 목적지, 수단, 경로 등)이 효율적으로 연계 선택되어질 수 있도록 지원하여 전체 교통체계의 이용효율을 높일 수 있는 방안들이 강구되도록 요구되어지고 있다. 본고는 이런 관점에서 복합교통망에서의 경로안내 체계의 구현을 위한 알고리즘개발과 평가를 주목적으로 한다. 즉, 복합교통망에서의 경로탐색모형과 이 모형에 적용가능한 경로탐색 알고리즘의 제시하고, 이를 위해 복합교통말의 한 축이 되는 대중교통망의 특징을 분석하고 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 평가하였으며 이를 바탕으로 일반가로망과의 최단경로구축의 통합방안을 제시하였다. 알고리즘의 구현과정을 필요한 데이터의 구축과정과 함께 도시함으로서 모형과 알고리즘에 대한 평가와 함께 실제 구현시 필요한 제반 사항들도 검토하였으며, 장래의 연구과제를 아울러 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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