Dijkstar 알고리즘에 기초하는 최단경로 탐색 알고리즘의 탐색속도 향상에 관한 많은 연구들이 지속되어 왔다. 그 대표적인 알고리즘이 $A^*$ 알고리즘이다. 빠른 탐색속도는 $A^*$ 알고리즘의 장점이지만, 복잡하고 불규칙한 가로 네트워크에서 실제의 최단경로 탐색이 실패할 확률이 높다. 탐색실패란 목적노드를 탐색하지 못한 경우와 최단경로가 아닌 경로를 구축하는 것을 의미한다. 본 연구는 $A^*$ 알고리즘의 최단경로 탐색 성공확률을 높이기 위한 방법으로 일차적으로 출발노드와 목적노드 간 연결 관계를 정리하고, 목적노드에서 출발노드까지 정리된 경로에 따라 $A^*$ 알고리즘을 역으로 적용한 것이다. 이 방법은 네트워크 및 경로 부하량 특성에 따라 실제의 최단경로가 아닌 경로를 최단경로로 구축하는 경우가 발생할 수는 있으나, 경로구축의 완전한 실패는 발생시키지 않는다. 이 방법을 실제 복잡한 네트워크에 적용하여 유효성을 검증한 결과, 통상적인 $A^*$ 알고리즘의 적용보다 탐색 소요시간은 약간 증가하나, 정확성은 상당히 높아지는 것으로 분석되었다.
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.
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.
본 연구에서는 최단경로를 반드시 찾아내는 Dijkstra 알고리즘의 장점과 최단경로 탐색 소요시간을 단축시키는 $A^*$알고리즘의 장점을 결합시킨 새로운 최단경로 탐색 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘은 탐색노드에서 목적노드까지의 최소 기대 부하량을 산출하고 이 값을 이용하여 계속 탐색 또는 이전 탐색노드로의 후퇴를 결정한다. 최소 기대 부하량은 목적노드가지의 직선거리에 최소 가로 부하량 원단위를 곱하여 산출하는데, 적용하는 네트워크에서는 그 값 이하의 부하량이 존재할 수 없는 값이다. 개발한 알고리즘을 실제 네트워크에 적용하여 최단경로를 탐색해 본 결과, 어느 정도의 탐색 소요시간은 필요로 하나, 완벽하게 최단경로를 구축하는 것으로 나타났다. 개발한 알고리즘은 광역의 네트워크를 이용하는 차량 경로 안내시스템 등에서 효과를 가질 것으로 판단한다.
본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘을 양방향 통행로(무방향그래프)로만 구성된 도로에 적용하고 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 방향 그래프에서 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단경로를 결정하기 때문에 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구되어 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 무방향 그래프에 적합하도록 출발과 목적지 정점을 제외한 경로 정점들에 대해 최단경로를 설정하고, 출발 정점부터 시작하여 정점 유출 간선들에 대해 최단경로 설정 간선들과 일치하는 간선들을 모두 선택하는 방식으로 한 번에 다수의 정점들을 탐색하는 방법을 택하였다. 9개의 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 약 60%를 단축시키는 효과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 월등히 적게 요구되었다.
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.
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.
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.
본 연구에서는 좌회전 금지 및 U-turn과 같이 회전제한이 있는 기하구조적 특성과 통행을 위한 시간창과 같이 특정 시간대에만 통행이 허용되는 가변적 특성이 부여된 도시도로망에서 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하는 문제를 다룬다. 본 연구의 동기는 지능형 교통시스템(ITS)의 응용분야인 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)의 운영을 위해 필수적으로 요구되는 최단여행시간 경로를 탐색하고자 하는 문제에 의해서 유발되었다. 기하구조적 특성과 가변적 특성이 부여된 교통망은 도시도로망의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 전통적인 알고리즘과 지금까지 개발된 알고리즘들은 가변적 특성이 반영된 최단경로를 탐색하는데 실패한다. 본 논문은 ATIS를 도시도로망에서 운영하는데 필요한 합리적인 최단경로 정보를 실시간으로 탐색할 수 있는 최단경로 알고리즘을 제안한다. 최단경로 알고리즘은 유전자 알고리즘 접근법을 이용하여 개발되었으며 모의실험에 의해 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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