• 항공우주시스템공학회지
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• 제14권5호
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• pp.9-17
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• 2020

무인항공기를 비롯한 다수의 이동로봇은 제한된 연료로 임무를 수행하므로 장시간 운용시 효율을 극대화 하기위해 에너지를 고려한 경로계획이 요구된다. 본 연구에서는 3차원 환경에서 쿼드콥터 무인항공기 비행에 따른 소모 에너지를 근사화하여 기존 D^⁎ Lite 알고리즘의 비용함수에 적용하였다. 산업현장과 유사한 3차원 환경에서 시뮬레이션을 수행한 결과 에너지를 비용함수로 하고 휴리스틱 계산을 3 단순화 하였을 때 경로 생성 효율이 높았으며, 최단경로와 약 3.2% 이내의 차이를 갖는 경로를 최대 19.3배 빠르게 도출했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1312-1318
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• 2006

텔레매틱스 서비스 중에서 가장 많이 이용하고 있는 것 중 하나는 출발지와 목적지에 이르는 최단 경로를 찾아 주는 서비스이다 . 현재 보편적으로 사용되고 있는 최단 경로 찾기서비스는 실시간 교통 정보를 고려하지 않는 정적인 최단 경로 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간으로부터 일정 시간 경과한 후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 제안하고 예측 결과의 정확성을 평가하기 위해 실시간 데이터를 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 도로 위를 달리는 차량의 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 누적된 데이터를 동일한 시간과 요일별로 분석하여 구한 누적 속도패턴과 칼만 필터 방법을 통합한 것이다 . 제안한 방법은 현재 사용되고 있는 누적 속도 패턴만을 이용한 예측보다 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 예측된 결과는 동적인 최단 경로를 구하기 위해 사용될 뿐만 아니라교통혼잡이 예측되는 지역을 피하여 여행하도록 정보를 제공할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.265-270
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• 2010

강화학습(reinforcement learning)은 동적 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 그러므로 동적 환경에서 TD-학습과 TD(${\lambda}$)-학습과 같은 강화학습 방법들은 전통적인 통계적 학습 방법보다 더 빠르게 학습을 할 수 있다. 그러나 제안된 대부분의 강화학습 알고리즘들은 학습을 수행하는 에이전트(agent)가 목표 상태에 도달하였을 때만 강화 값(reinforcement value)이 주어지기 때문에 최적 해에 매우 늦게 수렴한다. 본 논문에서는 미로 환경(maze environment)에서 최단 경로를 빠르게 찾을 수 있는 강화학습 방법(GORLS : Goal-Directed Reinforcement Learning System)을 제안하였다. GDRLS 미로 환경에서 최단 경로가 될 수 있는 후보 상태들을 선택한다. 그리고 나서 최단 경로를 탐색하기 위해 후보 상태들을 학습한다. 실험을 통해, GDRLS는 미로 환경에서 TD-학습과 TD(${\lambda}$)-학습보다 더 빠르게 최단 경로를 탐색할 수 있음을 알 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제17권5호
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• pp.111-122
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• 1999

소화물 일관 운송 과정에서 발생하는 직접비용을 최소화하는 수리 모형과 해법이 제안되었다. 고려되는 비용으로는 화물 운송을 위한 차량 운행에 필요한 제반 비용인 링크 비용과 터미널에서 일어나는 하차, 분류, 재적 재등 하역 작업에서 발생하는 노드 비용을 감안하였고 총비용을 줄이기 위한 화물의 운송 경로가 모형의 결정변수이다. 해법으로는 최종해의 품질은 다소 미흡하나 계산 시간이 짧은 Steepest Descent Method와 최종해의 품질이 우수하나 계산 시간이 많이 소요되는 Simulated Annealing Method를 활용한 두개의 알고리즘이 고안되었다. 최적해를 찾아가기 위한 탐색의 출발점이 되는 초기해는 Dijkstra의 최단경로 알고리즘을 수정하여 찾는다. 예제를 통하여 알고리즘의 계산 과정을 설명하였고 제시된 두 방법의 최종해는 초기해에 비하여 비용 측면에서 각각 12%. 15%의 절감 효과가 있음을, 적재율 측면에서 초기해의 62.6%에서 각각 774%. 87.4% 향상됨을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.553-555
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• 2005

이중 공유기반 트리 방식인 CBT 방식은 송신자와 수신자 모두 센터 노드(Core)에 이르는 최단경로를 통해 데이터를 주고받는 방식이다. 이 방식은 Core를 이용하여 멀티캐스트의 한계인 확장성문제를 해결하기 위해서 사용된 방식이다. 그러나 현재 멀티미디어 라우팅방식은 Best-Effort 방식의 패킷 스위칭은 가능한 한 패킷을 전송하려 하기 때문에 Core와 RP를 중심으로 데이터의 폭주 현상을 유발한다. 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 RED 알고리즘을 이용한 Anycast 방식을 제안한다. Anycast 프로토콜은 Anycast 주소를 가진 수신자 그룹 멤버들 중, 가장 근접한 라우터나 지역의 Anycast 그룹 멤버들에게 패킷을 재분배할 수 있는 최적의 서버 또는 호스트에게 패킷을 전달하는 방식이다. 이와 같이 Anycast는 Core의 패킷을 재분배하여 근접한 라우터로 재분배 하여 최적의 호스트에게 전달할 수 있다. Core의 패킷을 재분배하기 위해서는 RED 알고리즘을 도입하여 Core으 트래픽 증가를 분산시킨다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.494-497
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• 2022

최근 지구 온난화에 따른 기상이변으로 발생하는 돌발홍수에 의해 피해가 증가하고 있는 상황이다. 이에 대한 피해를 줄이기 위해 본 논문에서는 돌발홍수에 따른 대피로의 최단 경로 탐색에 대한 연구를 진행하였다. 이를 위해 GIS를 활용하여 건물 및 도로를 포함한 shape file과 Dijkstra 알고리즘을 기이용하여 경로 탐색 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 돌발홍수가 발생하는 지점에 가까이 있는 이용객의 위치를 파악하고, 대피 경로는 출발지점에서 목적지점까지 위험지점을 거치지 않게 경로를 탐색한다. 테스트베드를 벗어난 대피, 또는 테스트베드 내에 있는 건물을 대피소로 지정하여 가까운 대피소로 이동 할 수 있는 경로를 탐색한다. 이에 따라, 최단 대피로를 제공하여 인적 피해를 줄일 것이라 기대한다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1996년도 제30회 학술발표회
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• pp.81-108
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• 1996

첨단교통정보시스템(ATIS)의 핵심 요소라 할 수 있는 동적경로안내 시스템(Dynamic Route Guidance System : DRGS)은 운전자가 목적지에 도착하기까지 실시간 교통정보를 토대로 최적경로를 안내해 줌으로써 날로 심화되어 가고 있는 교통혼잡을 최소화할 수 있으리라 기대를 모으고 있다. 특히 교통사고나 긴급도로공사 등으로 인해 발생하는 돌발적 교통혼잡하에서는 DRGS의 역할이 더욱 커질 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 돌발적 교통혼잡하에서 보다 효과적인 DRGS의 경로 안내 알고리즘을 개발하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서 우선 하부구조기반(Infrastructure Based) DRGS와 개인차량기반(In-vehicle Based)DRGS의 장단점을 운전자, 교통행정당국, 그리고 교통체계관점에서 비교하였고, 시스템 아키텍쳐와 경로안내 알고리즘간의 상호관계를 규명하였다. 또한 효율적인 경로안내를 위해 사용자 평형(User Equilibrium)경로안내전략과 시스템최적화(System Optimal) 경로안내전략을 이상형 교통망(Idealistic Network)을 통해 비교분석하였다. 여기에는 현재 ITS-America에서 System Architecture 평가를 위해 사용한 INTEGRATION이라는 ITS Simulation Model과 그 통행저항함수를 사용하였다. 이를 토대로 돌발적 교통혼잡상황 아래서 사용자평형 경로안내를 제공할 경우 야기될 수 있는 Braess` Paradox 문제와, 총통행시간을 최소화하기 위한 시스템최적 경로안내를 제공할 경우 일어날 수 있는 사용자 호응도(User Compliance)문제를 동시에 고려한 적응형 동적경로안내 알고리즘을 개발하였다. 여기에는 돌발적 교통혼잡하에서 통행시간을 동적으로 예측하기 위해 이산형 확정적 대기행렬모형(Discrete Deterministic Queueing Model)이 사용되었다. 한편 알고리즘의 효율성을 평가하기 위해 이상형 교통망과, 실제 미국 Virginia 주의 Fairfax County에 소재한 주간 고속도로 66번(I-66)과 인접 교통망의 교통자료를 사용하여 각종 돌발교통 혼잡 상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보제공시나\리오를 INTEGRATION Model을 이용해 실행하였다. 그 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.127-135
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• 2015

본 논문에서는 Space Syntax 이론을 적용한 여성의 안전한 여가활동 경로를 추천하는 애플리케이션을 제안하고 구축한다. 이 애플리케이션은 일반적인 네비게이션이 우선순위로 가지는 최단시간, 최단거리 탐색과는 다르게, 안전을 최우선으로 한 경로를 탐색하게 된다. 접근성, 지역 간 상호관계 등을 바탕으로 추천경로를 생성하고 여성의 여가활동에 있어 다양한 위험요소를 염두에 두게 된다. 결과적으로 Space Syntax 알고리즘을 통해 여성 사용자들의 주관적 선택사항이 적용된 자기맞춤형 경로를 선택 가능하게 한다.