• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.6
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• pp.1-9
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• 2013

The studies on the shortest path algorithms based on Dijkstra algorithm has been done continuously to decrease the time for searching. $A^*$ algorithm is the most represented one. Although fast searching speed is the major point of $A^*$ algorithm, there are high rates of failing in search of the shortest path, because of complex and irregular networks. The failure of the search means that it either did not find the target node, or found the shortest path, witch is not true. This study proposed $A^*$ algorithm applying method that can reduce searching failure rates, preferentially organizing the relations between the starting node and the targeting node, and appling it in reverse according to the organized path. This proposed method may not build exactly the shortest path, but the entire failure in search of th path would not occur. Following the developed algorithm tested in a real complex networks, it revealed that this algorithm increases the amount of time than the usual $A^*$ algorithm, but the accuracy rates of the shortest paths built is very high.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.415-418
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• 2002

본 논문에서는 최단경로 재구성문제를 해결하는 분산알고리즘을 제안한다. 최단경로 재구성문제란 최단경로가 이미 구성되어 있는 네트워크상에서 네트워크의 토폴로지 변화가 생겼을 때 토폴로지 변화에 따라 최단경로를 재구성하는 문제이다. 본 논문에서는 여러 개의 프로세서와 링크의 추가와 삭제에 대해 최단경로 재구성문제를 효율적인 분산알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.613-615
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• 2001

최단경로 탐색에 있어서 출발지와 목적지 사이의 최단경로를 계산하는데 있어서 Label-Setting 알고리즘이 Label-Correcting 알고리즘보다 낫다고 믿어왔다. 하지만 특수한 경우에는 Label-Correcting 알고리즘이 GIS기반의 도로에서 더 좋은 결과를 보인다고 Benjamin의 논문에서 밝혔다[1]. 본 논문에서는 Label-Correcting 알고리즘인 Pallottino의 Graph Growth 알고리즘을 수정하여 One-to-One 최단경로탐색에 적합한 알고리즘을 제안한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.5
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• pp.36-45
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• 2013

This paper developed a new shortest path searching algorithm based on Dijkstra's algorithm and $A^*$ algorithm, so it guarantees to find a shortest path in efficient manner. In this developed algorithm, minimum expected weights implies the value that straight line distance from a visiting node to the target node multiplied by minimum link unit, and this value can be the lowest weights between the two nodes. In behalf of the minimum expected weights, at each traversal step, developed algorithm in this paper is able to decide visiting a new node or retreating to the previously visited node, and results are guaranteed. Newly developed algorithm was tested in a real traffic network and found that the searching time of the algorithm was not as fast as other $A^*$ algorithms, however, it perfectly found a minimum path in any case. Therefore, this developed algorithm will be effective for the domain of searching in a large network such as RGV which operates in wide area.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.7
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• pp.103-111
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• 2014

This paper proposes a modified algorithm that improves on Dijkstra's algorithm by applying it to purely two-way traffic paths, given that a road where bi-directional traffic is made possible shall be considered as an undirected graph. Dijkstra's algorithm is the most generally utilized form of shortest-path search mechanism in GPS navigation system. However, it requires a large amount of memory for execution for it selects the shortest path by calculating distance between the starting node and every other node in a given directed graph. Dijkstra's algorithm, therefore, may occasionally fail to provide real-time information on the shortest path. To rectify the aforementioned shortcomings of Dijkstra's algorithm, the proposed algorithm creates conditions favorable to the undirected graph. It firstly selects the shortest path from all path vertices except for the starting and destination vertices. It later chooses all vertex-outgoing edges that coincide with the shortest path setting edges so as to simultaneously explore various vertices. When tested on 9 different undirected graphs, the proposed algorithm has not only successfully found the shortest path in all, but did so by reducing the time by 60% and requiring less memory.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2005.12a
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• pp.155-161
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• 2005

3자물류 시장의 급부상, 운송업계의 경쟁가열화, 운송경로의 다양화 및 글로벌화가 추구되면서 복합운송을 고려한 수송계획의 효율화가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 국제물류에서 이루어지고 있는 복합운송을 고려한 최적수송계획 알고리즘을 제안하고자 한다. 화물과 경유지의 고려는 운송수단에 따라 동적으로 변화하는 NP-hard문제로써 가지치기 알고리즘(pruning algorithm)을 이용하여 문제를 단순화시키고, 운송수단을 제약조건으로 한 휴리스틱 최단경로 알고리즘을 제안하였다. 이를 부산항에서 로테르담항까지 실제로 사용되는 경로문제에 적용해 봄으로써 본 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1354-1356
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• 2012

최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2000.10a
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• pp.364-369
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• 2000

지리 정보 시스템은 컴퓨터 능력의 향상으로 제한된 분야에서 일반적인 분야의 업무에 확대 적용되고 있다. 그 예로는 우편경로 최적화 시스템, 차량항법 시스템 등이 있다. 본 논문에서 이러한 분야에서 꼭 필요한 최단 경로 생성 알고리즘에 대해 다양하게 다루어 볼 것이다. 또한 기존에 발표된 최단경로 생성 알고리즘에 대하여 비교 및 분석하고, 추후 연구 방법을 제시하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.4
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• pp.85-96
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• 2001

This paper discusses the problem of finding the Origin-Destination(O-D) shortest path in urban road networks that have variable special qualifies such as time windows for passing as well as geometrical special qualities such as U-turn and left-turn prohibition. The focus of this paper is motivated by the problem of finding minimum travel time paths for an advanced traveler information system (ATIS) in the context of intelligent transportation system(ITS) application. The transportation network with variable and geometrical special qualities is a more realistic representation of the urban road network in the real word. But, the traditional and existing shortest path algorithms can not search practical shortest path that variable special quality is reflected. This paper presents a shortest path algorithm which can search reasonable shortest path information for the urban ATIS application within a real time. The algorithm is based on genetic algorithm(GA). The high performance of the proposed algorithm is demonstrated by computer simulations.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.03a
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• pp.65-69
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• 1998

차량주행안내 시스템에서 경로 안내 기능은 사용자에게 출발지와 목적지간의 최단의 경로를 찾아 주는 역할을 수행한다. 그런데 최단경로를 찾는 문제도 중요하지만, 다음과 같이 최단 경로 이외에 대체경로가 필요한 경우가 자주 발생한다. 첫째, 목적지나 출발지가 유사한 차량에 대해서 복수개의 경로를 제시함으로써, 교통량을 분산시킬수 있어, 전체 도로망의 효율을 높일 수 있다. 둘째, 운전자의 선호도가 각기 다르기 때문에 이를 만족시키기 위해서는 복수개의 경로 제시가 필요하다. 본 연구에서는 대체경로의 적합성을 평가할수 있는 지표와 유전 알고리즘 기반의 효율적인 대체경로를 탐색 기법을 제시한다.