Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.12
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pp.5015-5022
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2010
Most of the existing pattern mining techniques are capable of searching patterns according to the continuous change of the spatial information of an object but there is no constraint on the spatial information that must be included in the extracted pattern. Thus, the existing techniques are not applicable to the optimal path search between specific nodes or path prediction considering the nodes that a moving object is required to round during a unit time. In this paper, the precision of the path search according to the spatial hierarchy is analyzed using the Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) (STOPM(FW)) algorithm which searches for the optimal moving path by considering the most frequent pattern and other weighted factors such as time and cost. The result of analysis shows that the database retrieval time is minimized through the reduction of retrieval range applying with the spatial constraints. Also, the optimal moving pattern is efficiently obtained by considering whether the moving pattern is included in each hierarchical spatial scope of the spatial hierarchy or not.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.11
no.4
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pp.68-79
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2010
During the last two decades, several tele-operated and machine-vision-assisted systems have been developed in construction and maintenance area such as pavement crack sealing, sewer pipe rehabilitation, and excavation. In developing such tele-operated and machine-vision-assisted systems, trajectory plans are very important tasks for optimal motions of robots whether their environments are structured or unstructured. This paper presents an optimal trajectory planning algorithm used for a machine-vision-assisted automatic pavement crack sealing system. In this paper, the performance of the proposed optimal trajectory planning algorithm is compared with the greedy trajectory plans which are used in previously developed pavement crack sealing systems. The comparison is based on computational cost versus overall gains in crack sealing efficiency. Finally, it is concluded that the proposed algorithm plays an important role in productivity improvement of the automatic pavement crack sealing system developed.
The K-shortest path algorithms are largely classified into two groups: oneis for finding loopless path (simple path), another loop paths. In terms of cimputational complexities, in general the loop-paths-finding ones are considered more efficient and easier to be handled than the loopless-paths-finding. The entire path deletion methods have been known as the best efficient algorithms among the proposed K-shortest path algorithms. These algorithms exploit the K-th network transformation to prevent the same path, which was already selected as the (K-1)th path, from being redetected. Nevertheless, these algorithms have a critical limitationto be applied in the practical traffic networks because the loops, in which the same modes and links can be unlimitedly repeated, are not preventable. This research develops a way to be able to selectively control loop-paths by applying link-label. This research takes an advantage of the link-based shortest path algorithms that since the algorithms can take care of two links simultaneouslyin the searching process, the generation of loops can be controlled in the concatenation process of the searched link and the preceded link. In concatenation of two links, since the precede link can be treated a sub-shortest to this link from the origination, whether both the node and the link of the searched link were already existed or not can be evaluated. Terefore, both the node-loopless path, in which the same node is not appeared, and the link-loopless, in which the same link is not appeared, can be separately controlled. Especially, the concept of the link-loopless path is expended to take into consideration reasonable route choice behaviors such as U-Turn, P-Turn, and Turn-Penalty, which are frequently witnessed in urban traffic network with intersections. The applicability of the proposed method is verified through case studies.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.6
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pp.1251-1255
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2011
In this paper, we propose an optimal path search algorithm that contains all nodes using genetic algorithm. An object in this approach is formed as an equation related with the Euclidean distance between an intermediate node and the starting node and between an intermediate node and the goal node. Like other genetic algorithm structures, our algorithm defines a fitness function and selects a crossover spot node and a bitwise crossover point. A new node out of such operation survives only if it satisfies the fitness criteria and that node then becomes the starting node for the next generation. Repetition continues until no changes are made in the population. The efficiency of this proposed approach is verified in the experiment that it is better than two other contestants - sequential approach and the random approach.
Vehicles transporting hazardous materials can make huge damage to people, properties and environment by traffic accidents. Therefore, transporting hazardous materials is a big issue with the cutting edge technology of communications in these days. However, despite this situation, Korean government gives limited efforts for systematic management, research and investment about hazardous materials. Accordingly, this research suggests the key path finding algorithm about management of real-time schedule and routes for vehicles transporting hazardous materials. Besides, the case study is progressed in transportation networks of Seoul in order to evaluate the reality of algorithm. Specifically, time-space network transformation is performed for time window attributes. In addition, this study proposes the techniques searching for non-dominated paths considering schedule by the multiobjective shortest path algorithm based on dynamic programming in dynamic transportation networks including multiobjective attributes.
This paper presents a fast and scalable re-routing algorithm that adapts to dynamically changing networks. The proposed algorithm integrates Dijkstra's shortest path algorithm with the genetic algorithm. Dijkstra's algorithm is used to define the predecessor array that facilitates the initialization process of the genetic algorithm. After that, the genetic algorithm re-searches the optimal path through appropriate genetic operators under dynamic traffic situations. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm produces routes with less traveling time and computational overhead than pure genetic algorithm-based approaches as well as the standard Dijkstra's algorithm for large-scale networks.
An, Dae-Hun;Choe, U-Gyeong;Seo, Jae-Yong;Kim, Seong-Hyeon;Jeon, Hong-Tae
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.161-164
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2007
우리는 알지 못하는 장소를 찾기 위해 네비게이션을 이용한다. 아직은 단순히 최단거리를 알려주는 네비게이션이 주를 이루고 있다. 하지만 그 길이 최적의 경로가 되는 것은 아니다. 이 논문에서는 이러한 점을 보완하기 위한 새로운 방법을 제시하고 있다. RFID 리더기와 카드를 이용하여 이용자의 출입을 체크함으로써 실시간으로 변하는 각 장소의 인원현황을 알 수 있다. 그리고 거리, 혼잡도, 선호도 등의 몇 가지 정보들을 토대로 퍼지와 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 TSP를 이용하여 각각의 이용자 성향에 맞는 최적의 경로를 알 수 있다. 접근성을 높이기 위해 최적의 경로를 보여주는 디스플레이를 장착한 로봇을 이용한다. 다양한 컨텐츠를 포함시키면 더욱 발전한 안내 시스템으로서의 구현이 가능하다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.1
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pp.10-21
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2008
User travel behavior is based on the existence of complete traffic information in deterministic user optimal principle by Wardrop(1952). According to deterministic user optimal principle, users choose the optimal route from origin to destination and they change their routes arbitrarily in order to minimize travel cost. In this principle, users only consider travel time as a factor to take their routes. However, user behavior is not determined by only travel time in actuality. Namely, the models that reflect only travel time as a route choice factor could give irrational travel behavior results. Therefore, the model is necessary that considers various factors including travel time, transportation networks structure and traffic information. In this research, more realistic deterministic optimal traffic assignment model is proposed in the way of route recognizance behavior. This model assumes that when users decide their routes, they consider many factors such as travel time, road condition and traffic information. In addition, route recognizance attributes is reflected in this suggested model by forward searching method and backward searching method with numerical formulas and algorithms.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.1501-1502
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2010
DualCore 혹은 MultiCore 플랫폼의 보급에 따라 높은 시간복잡도를 갖는 응용들도 사용자의 컴퓨터나 단말에서 수행되어 다양한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 관광 스케줄을 효율적으로 결정하기 위한 다중목적지 방문 문제에 대해 이중 쓰레드에 기반한 서치 스페이스 탐색 알고리즘을 구현한다. 이는 Traveling Salesman Problem의 한 종류로서 O(n!) 시간 복잡도를 갖고 있으며 검색시의 독립성때문에 각 쓰레드는 병렬적으로 최적의 스케줄을 탐색할 수 있다. 또 현재까지 발견된 최적값을 기반으로 부분 경로의 비용이 이미 최적값을 넘는 경우는 하위 탐색을 제거하여 상당한 성능의 향상을 가져온다. 2.4 GHz Intel(R) Core DuoCPU와 3 GB 메모리로 구성된 플랫폼 상에서 구현된 서비스는 11개의 목적지에 대한 방문 스케줄을 생성함에 있어서 단일 쓰레드 버전은 14.196초, 이중 쓰레드 버전은 6.411초, 제약조건을 포함한 이중 쓰레드 버전은 0.14초에 최적의 스케줄을 찾아낼 수 있다.
A routing scheme called MCS-NLTC using a self-configuration marine network model and the diversity and heterogeneity of broadband wireless access technologies is newly proposed. The MCS-NLTC algorithm selects optimal nodes and carriers for every hop in optimal routes based on not conventional hop counts but normalized distances to destination ships (location information of destination ships). Normalized transmission characteristics of applications and carriers are considered to get optimal routes as well. The location information enhances convergence speed to get destinations, which makes the route search time faster. Evaluated performances are compared with those of the schemes based on max-win (OMH-MW), and normalized transmission characteristics (MCS-NTC).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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