본 연구의 목적은 기존의 Cell Transmission(1994, Daganzo) 교통류 이론을 기반으로 동적통행배정 모형을 개발하는 것이다. 이 모형은 동적 O-D 발생모듈, HOV 차선모듈, 분류부 분할모델, 링크비용함수 모듈, 최단경로 탐색 모듈등으로 구성된다. 이 모델에서 적용하는 교통류 모델은 각 링크를 동일한 특성을 가지는 셀로 구분하여 셀내의 진입시간과 진출시간을 계산하여 링크비용을 계산하는데 이것은 비용의 과대·과소 추정을 피할 수 있으며 교통지체 현상을 현실적으로 표현해 줄 수 있는 장점이 있다. 또한 HOV 차선 모듈에 의해 수단별 교통류 진행 및 비용고려가 가능하며 HOV 차선의 평가 및 분석이 가능하다. 기존의 동적통행배정모형은 매 시간대별 출발지에서 균형상태를 추구하는 통행배정기법을 사용하고 있지만 이 모델은 분류되는 노드를 가상의 출발점이라고 가정하여 각 시간대별로 최단경로를 탐색하여 균형상태를 추구해나가는 기법을 적용하고 있다. 각 셀별 차량을 목적지별, 차종별, 대기시간별로 추적하여 진행시키며 분류부에서는 최단경로를 탐색하여 배분된다. 또한 진행하고자 하는 셀의 용량과 현재 셀의 밀도를 고려함으로서 용량제약 하에서의 동적통행배정모형을 적용하고 있다. 이 모형은 고속로의 합류부 및 분류부의 교통특성을 세밀히 분석할 수 있으며, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으며, 고속도로 중·장기적인 계획에 이용될 수 있다.
차량 항법 시스템에서의 경로 탐색은 두 지점 간 최단 경로 탐색을 위한 알고리즘을 이용해서 이루어질 수 있다. 다양한 최단 경로 탐색 알고리즘들에 대한 성능 평가는 알고리즘의 적용 분야에 따라 제각기 달라질 수 있는데 차량 항법 시스템에서는 선정된 경로의 정확성과 경로 탐색에 소요되는 시간이 통합적으로 평가되어야 한다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 다양한 경로 탐색 알고리즘들 중에서 차량 항법 시스템의 경로 안내에 최적의 알고리즘을 판단하기 위하여 시뮬레이션을 통해 각 알고리즘들의 성능을 비교 측정하였다. 시뮬레이션은 실용성을 위하여 실제의 디지털 도로 지도 데이터 베이스를 이용하여 실시하였다. 실험 결과에 의하면 양방향 탐색을 이용한 Bi-directional Dijkstra 알고리즘과 양방향 탐색과 경험적 탐색 방법을 함께 이용한 Modified Bi-directional A${\ast}$ 알고리즘이 다른 알고리즘들에 비해 가장 뛰어난 성능을 보여주었다.
본 연구에서는 퍼지 추론을 이용하여 여러 가지 상황 변화에 따른 링크 속도를 예측, 이를 경로 탐색 시 고려하는 알고리즘을 구현하였다. 도로 상황의 변화에 영향을 미치는 요소들로는 시간대, 강수 정보, 차로 통제 정보의 세가지를 고려하였으며, 이에 따라 달라지는 통행링크 속도를 해당 링크의 통행비용으로 전환하여, 최단경로를 탐색하는 알고리즘을 구현하였다. 본 연구는 크게 세 부분으로 구성되어 있다. 첫째, 퍼지 변수를 설정하고, 퍼지이론을 이용하여 시간과 도로 상황에 따라 변화하는 링크속도를 예측한다. 이를 위해 각각의 퍼지 변수들에 대한 퍼지 멤버십 함수를 구축하고, 이를 링크 속도와 연결하기 위한 퍼지 추론 관계들을 설정한다. 둘째. 되추적(backtracking) 기법을 이용하여 위의 퍼지추론에 의해 변화되는 통행 속도를 반영한 최단 경로 탐색을 한다. 셋째, 본 연구의 알고리즘을 가상 네트워크에 적용하여 최단 경로를 도출한다. 결과로서 본 연구의 알고리즘을 이용한 통행경로는 변수의 변화에 따라 적절하게 우회경로를 선택하는 것으로 나타났다.
다익스트라 알고리즘은 네트워크 상에서 최단경로를 찾는 것으로 널리 알려져 있다. 그러나, 최적 경로 탐색을 위하여 임의점과의 최단거리만 고려해서 선택하는 다익스트라 알고리즘보다 목표점까지 휴리스틱 요소를 고려하여 판단하는 $A^*$ 알고리즘에 대한 연구가 더 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 자전거 경로 선정을 위한 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 위하여, 자전거 경로 선정 요소를 이용하여 경사에 따른 수평거리와 평균 속도를 계산하였다. 그리고 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 적용해 최단거리와 최단시간에 따른 자전거 경로 선정을 수행하였다. 실험 결과 대규모 지역에서 $A^*$ 알고리즘이 다익스트라 알고리즘보다 경로 선정 처리 시간이 빠르게 나타났다. 향후 최적 경로선정 알고리즘은 자전거 노선 계획이나 자전거 실시간 모바일 앱에 활용될 수 있다.
건설된 도로를 효율적으로 이용하고, 통행자의 편리성을 향상시키기 위해 첨단 여행자 정보체계(ATIS)를 활용할 수 있다. ATIS 체계하에서 노선정보를 통행자에게 제공하기 위해서는 교차로에서의 회전으로 인한 지체를 정확하게 반영할 수 있는 효율적인 최단경로 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 최단경로탐색 알고리즘은 좌회전 금지, U-turn, P-turn 등 교차로에서의 회전으로 인한 지체를 정확히 반영 못한다는 단점을 갖고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 수정형 덩굴망 알고리즘을 재발하였다. 수정형 덩굴망 알고리즘은 노드표지(node labelling) 방법에 있어서는 기존의 덩굴망 알고리즘의 노드표지 방법과 개념적으로 동일하여 이용상의 편리성을 갖도록 하였으며, 최단경로 탐색기능에 있어서는 링크탐색알고리즘(혹은 링크표지기법)이 갖고 있는 장잠을 다 반영할 수 있는 기법으로 개발하였다. 수정형 덩굴망 알고리즘은 노드표지에 있어 특정 노드로 유입하는 방향에 따라 노드표지를 별도로 기록하였다. 따라서 교차로에서의 좌회전, 우회전 및 직진은 물론 U-turn의 경우에도 추가적인 절차 없이 현실적인 최단 경로를 탐색할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문은 최단경로의 역추적 방법을 개선하여 좌회전 금지, U-turn, P-turn 및 기타 회전에 의한 지체등을 각 교차로마다 정확히 반영함으로써 비합리적인 최단경로가 추적되는 것을 근본적으로 차단하도록 하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 수정형 덩굴망 최단경로탐색 알고리즘은 교차로에서의 회전지체 및 회전금지를 현실적으로 잘 반영함으로써 정확한 노선정보를 요구하는 ATIS체계를 분석하는데 유용하게 활용될 수 있는 기법이다.장자료를 통해 구하기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.수들은 직업의 선택이나 소득을 예측하기 위한 요소들로 포함될 수 없었다. 따라서 후속연구에서는 이를 보완해야 할 것이며, 최근 들어 우리 나라에서도 재택근무에 대한 관심이 대두되고 있으나 아직 개념정의나 그 중요성과 가치, 그리고 실태 파악과 같은 연구가 활발히 이루어지지 못하고 있으므로 이에 대한 심층적인 연구가 행해져야 할 것이다.d similar flower proceeding dates in all branches. but "Daepung" showed similar flower proceeding dates in all branches.est in HB. Mean period of wetting duration was in the order of DS>HB>MB, while the dew point depression was greatest in DS.ANCOVA, Pearson correlation을 이용하여 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 캠프 프로그램은 소아 당뇨병 환자의 자기 효능을 증진시키고 환자 역할 행위 이행을 높여주는데 효과적 이었다. 소아 당뇨병 환자의 자기 효능은 환자 역할 행위 이행과 순 상관 관계가 있어, 자기 효능이 증진될수록 환자 역할 행위 이행 정도가 높아졌다. 무조건 사주지 않는다(8.0%), 무조건 사준다(3.1%)로 식품광고에 나오는 식품 요구시 부모의 70.3%가 거절하는 것으로 나타났다. 거절 이유는 건강에 나쁘다는 것이 가장 큰 이유였으며 강남과 강북 어린이간에 유의적인 차이가 있었다
산업구조의 급속한 변화로 인해 물류비가 증대되고, 물류체계의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 한정된 도로상황에서 날로 심해져가는 교통체증은 물류비의 20%이상을 차지하는 물류배달 비용의 비중을 더 더욱 높이고 있는 현실에서 물류배달을 위한 최단 및 최적경로 탐색 시스템의 요구는 기업뿐 아니라 많은 시간을 차 속에서 허비해야하는 현대인들에게 긴요한 것이다. 이러한 경로탐색을 위한 시스템의 필요로 최단경로 알고리즘을 GIS와 접목시켜 최단경로 탐색을 위한 시스템을 개발하고, 이 시스템에 도시교통 및 도시 가로망의 특성을 고려하여 보다 현실성을 갖춘 최단경로 시스템을 개발하고자 하였다. 또한 향후에 실시될 실시간 교통정보 제공 등의 교통상황의 동적변화를 고려하여, 최신의 교통상황을 경로탐색에 반영할 수 있도록, 경로탐색에서 고려될 경중률 데이터의 동적 갱신을 가능하게 하였다. 이렇게 구축된 시스템을 최종적으로 웹 상에 서비스할 수 있도록 MapObjects IMS를 이용하여 개발하였다.
기존의 최단경로 탐색모형은 단일 목적을 대상으로 한다. 그러나 실제로는 통행자가 단일 목적만을 기준으로 경로를 선택하는 경우는 드물며, 경로선택은 통행시간과 비용 등 다양한 목적을 종합적으로 고려해서 결정되어진다. 따라서 최단경로는 여러 가지 목적을 고려해야 한다. 이러한 경우에 이들 목적간의 상충적인 관계로 인해 여러 가지 목적을 모두 만족시키는 최적경로는 존재치 않으며, 통행자가 고려하는 목적들의 중요도에 따라 다양한 경로가 선택되어질 수 있다. 다목적의 최적경로는 여러 가지 목적들의 절충(Trade-Off)을 고려한 다수의 파레토 최적경로(Pareto Optimal Path)가 탐색되어져야 한다. 그러나 기존의 다중목적을 고려한 최적경로 탐색 알고리즘은 하나 또는 일부의 파레토 최적경로만을 탐색하며 따라서 다양한 경로를 제공하지 못한다. 본 논문은 두 개의 목적을 고려한 최적경로 탐색 모형을 개발하는 것이다. 파레토 최적경로들은 대체경로로 사용할 수도 있다. 본 연구에서는 다양한 파레토 최적경로를 탐색하기 위해 본 모형의 개발에 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하였다.
게임에서 캐릭터가 현재 위치에서 목적지까지 경로를 탐색하는 것은 매우 중요하다. 특히, 오브젝트나 벽 등의 장애물들이 배치된 복잡한 게임 맵에서는 이러한 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아 이동해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 게임 맵 상에서 캐릭터가 목적지까지 최단 경로를 탐색하는 방법으로 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘은 모집단(Population)을 구성하는 염색체의 인코딩 및 디코딩, 진화를 위한 연산자인 교차연산(Crossover)과 돌연변이연산(Mutation), 그리고 염색체를 평가하는 목적함수로 구성된다. 본 논문에서는 염색체 구성을 시작 노드에서 목적지 노드까지의 전체 노드로 구성하기 보다는 캐릭터의 현재노드에서 이동할 수 있는 8방향만으로 구성하여 염색체의 크기를 줄였고, 이를 통해 염색체의 인코딩과 디코딩 연산 시간을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 시작 노드와 목적지 노드 까지의 최단경로를 중점으로 가장 인접한 경유지를 선택하고 경유지가 다수일 경우 하모니서치 알고리즘을 통해 최적의 경로를 탐색하는 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 기존의 사용자의 현 위치에서 인접한 경유지를 추천해주는 시스템과 달리 목적지까지의 경로 전체에서 가장 인접한경유지를 선택해준다는 차별점이 있다. 그렇게 선택된 경유지들은 하모니서치 알고리즘을 사용하여 최적의 경로를 제안한다. 본 논문의 기법은 최단경로의 이탈을 최소화한 경유지 선택으로 거리, 시간, 비용적 측면에서 효율적이며 길을 헤매서 생기는 불필요한 지연을 최소화할 수 있다. 자율주행, 비행기, 선박, 드론 등 최적 경로 이탈시 큰 손실을 안기거나 위험한 시스템에 적용시 큰 효과를 거둘 수 있다.
네비게이션의 최단 경로 탐색 알고리즘은 일반적으로 Dijkstra 알고리즘에 기반을 두고 있으며, 가중치로 단지 길이 (거리) 만을 고려하고 있다. 거리 기반의 Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 또한, 거리에만 기반하기 때문에 전방에 차량사고로 인해 병목현상이 발생하였을 때 우회도로를 탐색하는 기능이 없어 항상 동일한 경로만을 탐색한다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문은 도로 등급 (고속도로, 국도, 지방도 등)을 고려하지 않고, 속도 기준 (원활, 지체 서행, 정체, 사고 통제 등)도 적용하지 않으며, 단지 도로별 주행시간 (주행속도 ${\times}$ 거리)을 고려한다. 이는 사고, 지체, 공사 등으로 인해 동일한 거리의 도로도 다른 시간이 소요되는 현실성을 반영하여 우회도로를 탐색할 수 있는 장점이 있다. 제안된 알고리즘은 특정 도로에서 사고가 발생하였다고 가정한 경우에도 도로의 통행속도를 실시간으로 반영함으로서 돌발지점을 우회하여 목적지 까지 최단시간 내에 도달 할 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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