실시간 여행경로에 대한 정보를 제공하기 위해 동적 최적경로탐색 시스템은 실시간 경로 탐색을 통해 대다수 사용자의 요구를 충족시키는 최적경로정보를 제공한다. 따라서 동적 최적경로탐색 시스템은 주기적으로 최적경로를 갱신하여야 하므로 짧은 시간에 최적경로를 탐색하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 제한적인 탐색영역 설정기법을 사용하여 빠르고 효율적인 동적 경로탐색을 가능하게 하였다. 또한 본 연구에서는 저사양의 하드웨어로도 동적 경로탐색이 가능한 기법을 개발하였다. 대표경로를 사용한 탐색영역 설정 기법으로 갱신 주기에 따른 유효 탐색영역에 대한 최적해와 대표경로를 조합한 부분해를 사용하는 부분 탐색영역 설정기법을 제안하였다. 가상의 도로망에 적용한 결과 기존의 방법에 비해 최대 50% 정도의 좁은 탐색영역으로도 최적의 경로를 탐색할 수 있었다. 또한 이동거리에 상관없이 안정적인 탐색영역을 설정할 수 있어서 단거리 이동경로 탐색이 가능한 정도의 하드웨어 성능으로도 장거리 최적경로를 탐색할 수 있었다.
출발지와 도착지를 연결하는 경로의 총통행비용은 경로를 구성하는 링크통행비용과 경로인지비용의 합으로 구성된다. 링크인지비용이 출발지와 도착지에 따라 상이한 경우 경로인지비용을 고려한 최적경로탐색은 경로열거문제에 직면하여 현실 적용에는 한계가 있다. 본 연구에서는 출발지와 도착지 간 경로의 열거문제를 발생시키지 않으면서 경로상에 상이한 링크인지비용을 반영하는 최적경로탐색 최적식과 알고리즘을 제안한다. 경로의 최소단위를 링크로 정의하고 링크의 비교가 경로의 비교로 확대되는 최적경로탐색기법을 제안한다. 출발지와 목적지에서 링크의 인지특성을 반영하기 위하여 출발지기반 최적경로탐색과 목적지기반 최적경로탐색을 동시에 적용하는 방안을 제안한다. 양방향 탐색에 의한 경로탐색은 최적해가 보장되지 못하므로 목적지기반 최적링크인지경로트리를 먼저 구축하고 출발지기반 최적경로탐색의 제약조건으로 반영하는 수식과 알고리즘을 제안한다. 주변지 역에 대한 경로정보의 다양성과 도로위계에 대한 인지비용을 포함한 사례연구를 통해 제안된 수식과 알고리즘이 실제 교통망에서 출발지와 도착지의 특성이 반영된 경로인지행태를 적절하게 반영하는 지에 대하여 검토한다.
도로에서의 최적 경로 탐색은 출발지와 목적지의 위치를 알고 있는 경우로서 탐색에 대한 일종의 사전 지식을 가진 탐색으로 A* 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 단방향 A* 알고리즘은 최적의 경로를 보장해 주는 반면 탐색 시간이 많이 소요되고 양방향 A* 알고리즘은 최적 경로를 보장해 주지 못하거나 최적 경로 보장을 위해서는 오히려 단방향 A* 보다 탐색 시간이 더 많이 소요될 수도 있다. 본 논문에서는 탐색 시간이 우수하며 최적 경로를 보장하는 새로운 양방향 A* 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 효용성을 확인하기 위하여 실제 도로에 적용한 격과 정확한 최적 경로를 탐색하고 탐색 시간도 매우 우수한 것으로 확인되었다.
최적경로 탐색은 텔레매틱스에서 효용가치가 높은 기술이다. 그렇지만 기존 시스템의 최단 경로가 항상 최적 경로라고 볼 수 없다. 즉 도로위에서는 이동시간이 최소인 경로를 최적경로라고 정의할 수 있다. 이런 최적경로를 탐색하기 위한 여러 가지의 기술 및 알고리즘들이 존재한다. 계층 경로 알고리즘은 로드 네트워크를 주, 부 레이어로 나누어 경로를 탐색한다. 2단계로 나누어 경로를 탐색하기 때문에 경로 탐색 연산시간의 성능은 뛰어나다. 탐색되는 경로 또한 최적 경로에 가까운 결과를 가진다. 2단계로 계층을 분할 할 때, 부 도로를 포함하는 주요도로 영역의 할당 방법은 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 계층 경로 알고리즘에서의 주요도로 선정을 위한 탐색 영역 결정 기법에 대하여 제안한다. 그리고 제안한 기법을 계층 경로 탐색에 적용하는 방법을 기술한다.
텔레매틱스의 주요 응용분야인 차량 항법 시스템은 CIS의 지도기술과 CPS의 측위 기술에 융합되어 탄생한 것이다. 기존의 시스템들은 정점과 정점간의 최단경로를 중심으로 한 경로 탐색을 제시하였지만 교통량의 변화와 교통사고 및 수시 병목 구간 등의 교통 변화에 대해서는 능동적인 대처를 할 수 없는 시스템이다. 바꿔 말하면 현실적으로 최단경로 탐색보다는 교통 정보를 파악하며 최단시간에 목적지로 도착하는 최적경로 탐색 시스템이 필요하다. 이 논문에서는 교통 정보를 기반으로 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 최적 경로 탐색을 위한 시스템 구조를 제안하며 기존의 최단경로 탐색 알고리즘의 문제점을 살펴보고 수집되는 교통정보의 방향성을 활용하는 최적경로 탐색 알고리즘을 새롭게 제안한다.
클라우드 환경은 분산컴퓨팅 분야의 한가지로서, 물리 노드와 가상 노드로 구성이 되어 있다. 분산화 된 클라우드 환경에서의 최적 경로 탐색은 각 노드들이 최적 경로 탐색을 수행하는 것이다. 실시간으로 급변하는 탐색 환경은 빠른 데이터 전송을 통한 각 노드들의 동기화를 요구한다. 따라서 QoS의 보장과 최적 경로 탐색을 위해서 양자화 기법이 필요하다. 양자화 기법을 통해 중앙 서버는 각 노드로 실시간 탐색 환경 데이터를 빠르게 전송가능하며 각 노드들은 원활하게 최적 경로 탐색을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 중앙 서버에서 각 노드들의 최적 경로 탐색 문제를 해결하기 위해 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 양자화를 적용한다. 최적 경로 생성 시스템에 양자화 데이터 전송을 적용하는 실험을 하기 위해 클라우드 환경의 시뮬레이션을 구성하였다. 양자화 기법의 적용을 통해 클라우드 환경에서 전송 되는 총 데이터를 줄이면서 성능을 높일 수 있으며, 최적 경로 탐색을 위한 어플리케이션의 QoS를 보장할 수 있다.
홉필드 네트웍은 패턴 매칭과 더불어 최적화 문제를 푸는 도구로 사용될 수 있다. Ali에 의해 제안된 최적 경로 탐색 알고리즘을 개선하여 계산량을 대폭 줄이고 효과적으로 최적 경로를 탐색할 수 있다. 노드의 제곱인 브랜치수의 뉴런이 필요한 Ali 알고리즘은 탐색 네트워크가 커지면 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문은 계산량은 줄이면서 효과적으로 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다.
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.
사람들은 지식을 저장할 때 독립적으로 분리하여 저장하기 않고 지식을 조직화하여 저장한다. 이와 갈이 사람들이 지식을 위계적으로 저장하는 방법을 최적경로 탐색기법에 도입하고자 한다. 지금까지의 최적경로를 탐색하는 경우에는 각 링크의 통행비용만을 이용하여 교통정보를 제공하고 있다. 그 결과 실제 운전자들이 장거리 통행에서 최적경로를 탐색시 고속도로 선호도를 반영하는데 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 거리에 따른 경로탐색에 있어 binary logistic regression을 이용하여 간선도로 선택확률모형을 개발하여 장거리를 탐색할 때 도로의 위계를 반영하는 최적경로탐색기법을 도입하였다. 또한 최적 경로를 탐색할 경우에 기존 방법은 탐색 시점을 기준으로 한 교통상황을 기반으로 최적경로를 제공하였다. 이는 운전자가실제로 주행을 하면서 경험하게 되는 링크의 통행시간과는 차이를 보이게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 링크의 통행시간을 예측하는 방안이 있다. 확률과정 모형을 이용하여 예측된 링크 통행기간을 기반으로 최적경로 탐색에 적용하였다. 확률과정 모형은 장기 예측에는 다른 모형보다 오차가 적게 발생하며 데이터 양이 많이 축척되어 있는 경우에 다른 예측기법보다 유리하다. 데이터가 균일하게 있지 않아도 적용이 가능하다. 도로 위계를 고려한 방법과 기존의 방법의 탐색속도를 비교한 결과 탐색 노드의 수가 증가함에 따라서 위계를 고려한 방법이 기존의 방법보다 탐색속도가 향상된다. 도로위계를 고려한 방법을 적용하여 탐색한 결과와 택시운전사들의 설문조사를 통해 얻어진 답안을 서로 비교한 결과 많이 일치함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 네비게이션 시스템 사용 시 교통 체증 등의 상황이 발생하여 최적 경로를 따라 가는 경우의 소요시간이 실제 예상시간보다 크게 증가하게 되는 경우 주변의 샛길을 이용하여 보다 빠른 시간에 체증 구간을 회피하여 목적지에 도착 할 수 있게 하는 알고리즘을 제안하고 이를 항법서버에 구현한다. 교통 체증상황이 발생하는 경우 경로 탐색시의 각 길에 대한 weighting 을 조절함으로써 원래 최적경로와 다른 우회로를 찾아 낼 수 있도록 한다. 상용화 되어있는 네비게이션 단말기를 사용하였으며 PC 시뮬레이터와 개발 서버를 이용하여 샛길 탐색 기능을 구현하였다. 최적경로 탐색에는 A* 알고리즘을 응용하였으며 최적경로에서 샛길 탐색구간을 구하여 전체 경로를 탐색하는 알고리즘을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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