• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.76-81
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• 2001

전자교통신호등은 차량이 교차로에 많을 때에는 교통신호주기를 연장할 수 있고, 교차로에 차량이 적을 경우에는 교통신호주기를 단축할 수 있다. 그러나, 요즈음과 같이 교통체증이 많아서 평균주행속도가 10Km-20Km일 때에는 전자신호등의 기능을 수행할 수 없다. 본 논문에서는 퍼지 규칙을 이용하여 최단경로검색 및 최적 녹색시간 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험결과 앞 막힘 현상이 발생하는 경우에는 평균 승용차 대기시간 및 평균주행속도를 10%-32% 가량 개선시킬 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2423-2425
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• 2003

This paper proposes a decision criteria for selecting the shortest path from Dubins set between the initial and final configurations of a car-like robot. The suggested scheme is a very simple and computational savings without explicitly calculating the candidate paths and having a complicated decision table. Equations for calculating the shortest path are derived in simple form with coordinate transform and defining standard forms.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.163-169
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• 1997

본 논문에서는 평균 차량속도를 향상시키고 평균 차량대기시간을 줄이는 새로운 최적 교통신호주기산출방법을 제안한다. 전자교통신호등은 차량은 교차로에 많을때에는 교통신호주기을 연장 할 수 있고 교차로에 차량이 적을 경우에는 교통신호주기를 단축할 수 있다. 그러나 요즈음과 같이 교통체증이 많아서 평균주행속도가 10km - 20km 로 서행우전할 수 밖에 없을때에는 전자신호등의 기능을 수행할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 승용차대기시간을 단축하기위해서 최적 경로 알고리즘을 사용하여 목적지까지 가장 빠르게 도착할 수 있는 교통신호설계 소프트웨어 Tool을 개발하였다. 컴퓨터 모의실험결과 G.P.S.를 자동차에 내장하여 최단경로선택을 하는 차량이 기존의 최적경로선택기능이 없는 차량보다 승용타대기시간 및 평균주행속도가 10% - 32% 가량 개선시킬 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.886-889
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• 2014

본 논문에서는 사용자로부터 실시간으로 전송 받은 교통정보 이용하여 강화학습에 의한 최적 경로탐색을 제안한다. ITS(Intelligent Transportation Systems)를 서비스하기 위한 시스템을 구축하기에는 많은 시간적 비용과 물질적 비용이 소모된다. 이를 보완하기 위해 사용자의 단말기로부터 실시간으로 수집한 교통 정보를 이용하여 강화학습기법을 적용한다. 강화학습의 목표는 환경 내에서의 에이전트가 행동에 대한 보상의 총합을 최대화 하는 것이다. 본 논문에서는 실시간으로 사용자의 단말기로부터 획득한 교통 정보를 이용하여 강화학습기법을 적용하고, 최단경로탐색 알고리즘을 분석하여 비교한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.605-607
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• 2021

본 논문에서는 지형 API를 활용해 사용자와 병원들의 위치를 들로네 삼각화로 그래프를 구성하고, 교통정보를 기반으로 사용자에게 최적의 경로를 알려주는 새로운 길 찾기 알고리즘을 제안한다. 경로를 분석하는 과정에서 교통정보를 활용하여 최단 시간이 걸리는 구간을 알려주어 전체적인 처리 시간을 최소화한다. 또한, 본 논문에서는 교통정보와 지형 API를 기반으로 들로네 삼각화를 구성하고, 구성된 간선을 기반으로 최적화 문제를 풀어냄으로써, 사용자에게 최적의 경로를 알려준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.595-597
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• 2005

본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안하고 그 효율성을 비교한다. 두 알고리즘들은 모두 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진(backtrack) 을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.1
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• pp.105-111
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• 2004

DNA computing has been using to solve TSP (Traveling Salesman Problems). However, when the typical DNA computing is applied to TSP, it can`t efficiently express vertices and weights of between vertices. In this paper, we proposed ACO (Algorithm for Code Optimization) that applies DNA coding method to DNA computing to efficiently express vertices and weights of between vertices for TSP. We applied ACO to TSP and as a result ACO could express DNA codes which have variable lengths and weights of between vertices more efficiently than Adleman`s DNA computing algorithm could. In addition, compared to Adleman`s DNA computing algorithm, ACO could reduce search time and biological error rate by 50% and could search for a shortest path in a short time.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.4 s.82
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• pp.81-91
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• 2005

The Traveling Salesman Problem(TSP) is one of the NP-complete (None-deterministic Polynomial time complete) route optimization problems. Its calculation time increases very rapidly as the number of nodes does. Therefore, the near optimum solution has been searched by heuristic algorithms rather than the real optimum has. This paper reviews the Ant System Algorithm(ANS), an heuristic algorithm of TSP and its applicability in the parcel delivery service in Korea. ASA, which is an heuristic algorithm of NP-complete has been studied by M. Dorigo in the early 1990. ASA finds the optimum route by the probabilistic method based on the cumulated pheromone on the links by ants. ASA has been known as one of the efficient heuristic algorithms in terms of its calculation time and result. Its applications have been expanded to vehicle routing problems, network management and highway alignment planning. The precise criteria for vehicle routing has not been set up in the parcel delivery service of Korea. Vehicle routing has been determined by the vehicle deriver himself or herself. In this paper the applicability of ASA to the parcel delivery service has been reviewed. When the driver s vehicle routing is assumed to follow the Nearest Neighbor Algorithm (NNA) with 20 nodes (pick-up and drop-off places) in $10Km{\times}10Km$ service area, his or her decision was compared with ASA's one. Also, ASA showed better results than NNA as the number of nodes increases from 10 to 200. If ASA is applied, the transport cost savings could be expected in the parcel delivery service in Korea.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.10
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• pp.337-342
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• 2015

SMT is an equipment that picks up electronic components and does precise placing onto PCBs. In order to do this, it stops in front of a camera installed in the middle to go over vision inspection. And after that it is move for placing. There are 16 different types of routes in this process. This paper presents the fastest algorithm to place (sLa-Camera-pLb) among all these routes. In order to do this, instead of stopping in front of camera the object should move on while going over the vision inspection. Among all possible tracks, this thesis will provide algorithm to find out the fastest tracks to do vision inspection and placing. And as a result, this thesis have demonstrated that this method can save about 16% of time compared to going over inspection while the object is standing still through simulation.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.5
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• pp.405-410
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• 2009

This paper proposes an efficient path finding scheme capable of searching the paths to k static objects from a given query point, aiming at both improving the legacy k-nearest neighbor search and making it easily applicable to the road network environment. To the end of improving the speed of finding one-to-many paths, the modified A* obviates the duplicated part of node scans involved in the multiple executions of a one-to-one path finding algorithm. Additionally, the cost to the each object found in this step makes it possible to finalize the k objects according to the network distance from the candidate set as well as to order them by the path cost. Experiment results show that the proposed scheme has the accuracy of around 100% and improves the search speed by $1.3{\sim}3.0$ times of k-nearest neighbor searches, compared with INE, post-Dijkstra, and $na{\ddot{i}}ve$ method.