• 제목/요약/키워드: 최단시간 경로 탐색

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딥러닝 기반 객체 인식과 최적 경로 탐색을 통한 멀티 재난 드론 시스템 설계 및 구현에 대한 연구 (A Study on the Design and Implementation of Multi-Disaster Drone System using Deep Learning-based Object Recognition and Optimal Path Planning)

  • 김진혁;이태희;박종현;정예림;장서현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.556-559
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    • 2020
  • 최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 최단 경로 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

다중 무인운반차량 시스템에서의 동적 라우팅과 스케줄링 (Dynamic Routing and Scheduling of Multiple AGV System)

  • 이상훈
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.100-107
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    • 1999
  • 무인 운반차량 시스템 (AGV System) 의 이용도가 날로 증가함에 따라 시스템의 최적화 및 운영 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 AGV System에서 사용하는 Routing 및 Scheduling 정책들을 연구하고 이를 개선할 수 있는 새로운 방안을 모색한 후, 컴퓨터 모델링 기법을 이용한 보다 객관적인 시뮬레이션을 수행하여 최적의 AGV System과 그에 적합한 운영 정책을 제시하는데 그 목적이 있다. 따라서 본 논문은 크게 AGV Routing 과 Scheduling에 관한 연구로 나누어진다. AGV Routing은 AGV의 이동경로를 설정하는 것으로서 충돌 방지 (Collision Avoidance)와 최단경로 탐색 (Minimal Cost Path Find) 이라는 두 개의 주요 알고리즘으로 이루어진다. AGV Scheduling 은 장비의 공정시간과 AGV의 Loading/Unloading, Charging 시간으로 인해 불규칙한 Event 가 일어났을 경우 AGV 각각의 Jop을 알맞게 선정해주는 정책을 말하며 일반적으로 AGV Selection Rule, Charging Rule이 여기에 속한다. 본 연구에서는 이러한 알고리즘들이 반영된 AGV System을 컴퓨터 모델로 구축하여, 기존 시스템에서 사용되고 있는 여러 운영 정책들의 문제점들을 분석하였으며, Multiple AGV System을 최적화 시키는 운영 정책이 보다 객관적으로 제시되었다.

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기상예보와 운항비용예측 기반의 선박경제운항시스템 (An economic ship routing system based on a weather forecasting and a sailing cost prediction)

  • 장호섭;권영근
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1064-1067
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    • 2011
  • 선박경제운항이란 파도와 바람과 같은 해양 기상정보 예측을 바탕으로 선박의 운항방법에 따른 연료 소모량과 운항시간을 예상해보고, 가장 경제적인 운항을 하는 것을 말한다. 본 논문에서는 실용화할 수 있는 범용의 경제운항시스템 개발에 중점을 두었다. 기존의 시스템들을 살펴보면 임의의 정해진 경로를 대상으로 실험하는 경우가 많은데, 이를 개선하여 임의의 출발점과 도착점이 주어지면 A*알고리즘을 통해서 지리상 최단경로를 찾아내도록 하여 시스템을 자동화하였으며 적용범위를 세계 전역으로 확대 하였다. 그리고 기존의 엔진출력을 고정하거나 속력을 일정하게 운항한다는 가정에서 벗어나서 엔진출력을 탐색하여 보다 효율적인 운항 솔루션을 찾아내도록 하였다. 그리고 사용측면에서는 운항사들에게 보다 효용성 높은 시스템이 되기 위해서, 일방적인 권고보다는 연료소모량과 운항시간 별로 다양한 솔루션들을 제공하여 운항사의 판단을 존중함과 동시에 운항보조시스템으로서의 역할에 충실할 수 있도록 하였다.

Top-n 스카이라인 질의를 이용한 다차원 외판원 순회문제 기법 (Multi-Dimensional Traveling Salesman Problem Scheme Using Top-n Skyline Query)

  • 진창균;오덕신;김종완
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권1호
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    • pp.17-24
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    • 2020
  • 외판원 순회문제(Traveling Salesman Problem)는 세일즈맨이 한 도시(node)를 출발하여 모든 도시를 한 번씩 방문한 후 다시 출발점으로 되돌아오는 최적 경로를 반환한다. 이 기법은 도시의 수가 늘어날수록 연산횟수가 기하급수적으로 늘어나는 단점으로 인해 실생활에서 여러 노드(node)를 방문해야 하는 놀이동산이나 택배에 적용하기에는 탐색 성능에 한계가 있다. 또한, 최적 경로 탐색은 각 노드 사이의 거리를 1차원 속성으로 사용하기 때문에 이동시간, 관심도, 대기시간 등의 다차원속성을 고려하는 사용자의 요구를 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위하여 Top-n 스카이라인 질의(Skyline query)를 이용한 다차원 외판원 순회문제(TS-MDT, Top-n Skyline-Multi Dimensional TSP) 알고리즘을 제안한다. 제안기법은 스카이라인의 지배원칙에 따라 다중 속성의 노드들을 제거함으로써 연산횟수의 감소를 통한 신속한 연산과 최적 경로를 반환한다. 실험에서는 1차원 속성의 데이터를 사용한 기존의 동적 계획법과 다차원속성을 처리하는 제안기법의 연산시간을 비교한 결과, 같은 데이터 개수일 때 다차원속성을 처리하는 제안기법이 더 빠른 것으로 나타났다.

차량 운반선의 화물 적재 최적화를 위한 적재 자동화 알고리즘 연구 (A Study on Stowage Automation Algorithm for Cargo Stowage Optimization of Vehicle Carriers)

  • 김지연;강영진;정석찬;이훈
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.129-137
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    • 2022
  • 4차 산업의 발전으로 물류 산업은 스마트 물류 시스템으로 진화되고 있다. 그러나 차량을 운송하는 선박 작업은 다양한 문제로 디지털화가 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 선·하적 작업 시간을 단축하는 차량 운반선의 화물 적재에 사용 가능한 적재 자동화 알고리즘을 제안한다. 적재 자동화 알고리즘은 선박의 구조를 고려하여 선박 내의 적재 가능 공간 및 이동 가능 경로를 탐색하여 최단 거리를 반환한다. 알고리즘은 벽, 램프 그리고 이미 선적된 차량을 모두 인식하며, 무작위로 배치된 구조에서도 동작이 가능하다. 특히 선박의 항해 계획이 모두 담긴 마스터 플랜을 참조하여 항만별 차량 선·하적 공간 탐색과 최단 거리의 이동 가능 경로를 예측할 수 있어 차량 운반선의 스마트 물류 시스템 발전에 기여할 수 있을 것으로 전망한다.

서울 대도시권 지하철망의 구조적 특성 분석 (Network Structures of The Metropolitan Seoul Subway Systems)

  • 박종수;이금숙
    • 한국경제지리학회지
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    • 제11권3호
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    • pp.459-475
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    • 2008
  • 본 연구의 목적은 최근 다양한 네트워크 분석에 활발히 적용되고 있는 복잡성 분석을 통하여 수도권 지하철 망의 구조적 특성을 연구하는 것이다. 이를 위하여 수도권 지하철 망을 점과 선으로 구성되는 네트워크로 구성하고, 네트워크의 복잡성 분석에서 계산하는 다양 지표들을 산출하여 그에 대한 해석을 시도하였다. 특히 본 연구에서는 교통카드를 이용해 움직이는 수도권 대중교통이용자의 통행기록을 담고 있는 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 수도권 지하철망의 구조적 특징을 찾아내기 위한 알고리즘을 개발하고 그의 적용으로 얻어진 결과를 분석하였다. 또한 지하철역과 역 사이의 시간거리와 실제거리에 대해 최단경로를 탐사하는 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 얻어진 최단경로거리와 최단거리의 분포 구조를 분석하였다. 특히 최단 경로거리와 최단 거리의 합을 산출하여 수도권 지하절망을 통하여 각 역에서 다른 모든 역들에 도달하기 용이한 정도를 의미하는 접근성 지표로 삼고, 이를 GIS를 사용하여 수도권의 접근성의 공간적 분포를 나타내고 그의 공간적 구조를 분석하였다.

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진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 활용한 선박경제운항시스템 (Economic Ship Routing System by a Path Search Algorithm Based on an Evolutionary Strategy)

  • 방세환;권영근
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39C권9호
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    • pp.767-773
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    • 2014
  • 선박경제운항이란 기상예측정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 방법론이 연구되고 있다. 성공적인 경제운항시스템을 구현하기 위해서는 기상을 고려하여 적절하게 엔진 출력을 조절하거나 지리적 운항 경로를 바꾸는 방법이 필요하다. 그러나 지리적 운항 경로의 결정은 항해 시각에 따라 연료소모량이 변하는 동적 비용 문제임을 고려할 때 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 7개 노선에 대해 실험한 결과 최단거리 운항 방법에 비해 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.82%, 최대 2.49% 개선시킬 수 있었다. 특히 사례 분석을 통해 제안된 방법이 악천후를 회피할 수 있는 지리적 경로를 탐색할 수 있음을 확인하였다.

동적환경에서 무선 AP를 이용한 모바일 로봇의 목표 탐색 알고리즘 (Target Object Search Algorithm for Mobile Robot Using Wireless AP in Dynamic Environment)

  • 조정우;배기민;원일용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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    • pp.775-778
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    • 2016
  • 로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.

초소형비행체를 이용한 자율이동로봇의 경로탐색 및 방향제어에 관한 연구 (The study of Mobile Robot using Searching Algorithm and Driving Direction Control with MAV)

  • 김상헌;이동명;정재영;김관형
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.105-119
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    • 2003
  • 일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 어떤 다른 시스템의 정보를 이용하여 주변을 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 시스템은 초소형 비행체를 이용하여 주위 환경과 자율 이동로봇의 위치 정보를 탐색할 수 있도록 시스템을 구성하였다 이러한 시스템의 성능은 로봇이 위치하고 있는 주위의 불완전한 정보로부터 적절한 결론을 유도해 낼 수 있어야 한다. 그러한 비선형적인 문제는 현재까지도 문제 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자율이동로봇의 행동 환경을 공간상의 제약을 받지 않는 비선형 시스템인 초소형 비행체에 극초단파(UHF16채널) 영상장치를 이용하여 호스트 PC로 전송하고 호스트 PC는 로봇의 현재 위치, 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 등을 분석한다. 분석된 결과 파라메타는 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하고, 로봇은 그 데이터를 분석하여 동작하게 된다. 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할 때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 생성하거나 장애물을 회피 할 새로운 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 초소형 비행체에서 탐지한 불완전한 영상정보에서도 비교적 신뢰도 놀은 결과를 보이는 A* 알고리즘을 사용하였다 적용한 알고리즘은 실험을 통하여 실시간으로 정보를 처리할 수 있었으며, 자율 이동로봇의 충돌회피나 최단 경로 생성과 같은 문제를 실험을 통하여 그 성능과 타당성을 검토하였다.delta}textitH]$를 도출하였다.rc}C$에서 30 ㎫의 압력으로 1시간동안 행하였다 소결한 시편들은 직사각형 형태로 가공하였으며 표면은 0.5$\mu\textrm{m}$의 다이아몬드 입자로 연마하였다. XRD, SEM 및 TEM을 이용하여 상분석 및 미세조직관찰을 행하였다. 파괴강도는 3중점 굽힘 법으로 (3-point bending test) 측정하였다. 이때 시편 하부의 지지 점간의 거리는 30mm, cross-head 속도는 0.5 mm/min으로 하였고 5개의 시편을 측정하여 평균값을 구하였다.ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 3은 0.123$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.017$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 4는 0.055$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.016$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 5는 0.031$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.015$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 6은 0.111$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.020$\ell/\textrm{cm}^3$로 나타났다. 3. 단일재료의 악취흡착성능 실험결과 암모니아는 코코넛, 소나무수피, 왕겨에서 흡착능력이 우수하게 나타났으며, 황화수소는 펄라이트, 왕겨, 소나무수피에서 다른 재료에 비하여 상대적으로

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최소동적비용 경로탐색 알고리즘 기반 선박경제운항시스템 (An Economic Ship Routing System Based on a Minimal Dynamic-cost Path Search Algorithm)

  • 주상연;조태정;차재문;양진호;권영근
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제1권2호
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    • pp.79-86
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    • 2012
  • 선박경제운항이란 기상예측정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 선박경제운항 시스템이 연구되고 있다. 성공적인 선박경제운항을 위해서는 효율적인 최적의 지리적 경로탐색 방법이 필요한데 기존의 시스템에서는 주로 Dijkstra 알고리즘 기반의 최소정적비용 경로탐색 알고리즘으로 접근하고 있다. 그러한 접근법을 적용하기 위해서는 특히 연료소모량으로 정의되는 간선의 비용을 고정해야 하는데 선박이 그 간선을 실제 지날 때의 기상 상황에 따라 연료소모량이 변할 수 있다는 점에서 적절하지 않은 가정이다. 이에 본 논문에서는 그러한 단점을 극복하기 위해 Dijkstra 알고리즘을 변형한 최소동적비용 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 또한, 실행시간을 단축하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 활용하여 탐색공간을 효과적으로 줄이기 위한 방법도 제시한다. 총 10개의 테스트 노선에 대해서 본 논문에서 제안된 시스템을 기존의 단순한 최단거리 운항방법과 비교한 결과, 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 2.36%, 최대 4.82% 개선시킬 수 있었다.