Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.564-567
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2007
애드혹 네트워크는 무선 모바일 기기들만으로 구성 가능한 네트워크로서 무선 모바일기기의 특성상 제한된 에너지를 사용하게 된다. On-Demand 방식의 DSR(Dynamic Source Routing), PSR(Power-aware Source Routing)은 애드 혹 네트워크의 특성에 적합한 라우팅 프로토콜로 경로 탐색 시 브로드 캐스팅을 통해 단말기의 이동성과 전력 보유량을 고려하여 경로를 설정한다. 이러한 경로 탐색 기법은 네트워크를 구성하는 노드 수에 비례하여 경로 탐색시 소모되는 에너지 오버헤드가 증가하므로 대량의 노드들로 이루어진 애드혹 네트워크에서는 상당한 에너지 낭비를 초래한다. HPSR(Hierarchical Power-aware Source Routing)은 이러한 경로 탐색 오버헤드 문제를 보조경로를 이용해 감소 시켰지만, 초기 주 경로가 결정되는 시간에 보조경로 역시 동시에 결정 되는 특성을 가지고 있어, 경로를 이루는 노드의 에너지 정보가 시간적으로 낙후되고 실제 사용 시에는 에너지 효율이 낮은 경로가 되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 노드들의 최신 에너지 정보로 부분 경로 설정을 함으로써 경로 탐색 오버헤드를 감소시킴과 동시에 변경된 경로의 에너지 효율도 최적화 시킬 수 있는 기법을 제안 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.57-60
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2013
본 논문에서는 멀티네트워크 인프라 환경에서 제공되는 단대단 멀티 경로에서 응용이 요구하는 품질 서비스를 보장하기 위한 네트워크 인터페이스 기반 경로 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 셀 네트워크와 애드혹 네트워크로 구성된 멀티네트워크 환경에 응용이 요구하는 경로 탐색을 위해 각 네트워크 QoS 경로 탐색 기법 및 인터페이스 선택 기법 등으로 구성되어있다. 제안하는 기법의 장점은 단대단 경로 탐색 시 멀티경로를 탐색하고 탐색된 경로 중에서 응용이 요구하는 품질을 보장할 수 있는 경로를 제공한다. 성능평가 결과 멀티네트워크 내 플로우들이 안정된 서비스를 제공받는 것으로 확인되었다.
이동로봇의 주행을 위해서는 주변 환경에 대한 정보와 출발점과 도착점을 기초로 한 경로 탐색 알고리즘이 필요하다. 여러 경로 탐색 알고리즘 중 A* 알고리즘은 주어진 격자로 구성한 환경 정보 지도상에서 시작점과 목표점 두 Node가 주어지면 목표점까지 Node 단위로 탐색을 실시하여 시작점과 목표점 사이에 존재하는 수많은 경로 중 최저의 이동 비용 경로를 찾는 경험적인 알고리즘이다. 본 논문은 로봇의 가상 크기가 지도의 격자 방안 보다 큰 공간상에서 이동로봇의 경로 생성을 위해 격자 단위가 아닌 로봇의 가상 크기 단위로 탐색하도록 A*알고리즘을 보완하였으며 실험 결과 보완된 A* 알고리즘이 격자 단위 탐색으로 생성한 경로보다 로봇의 주행에 더 적합한 경로를 생성하였다. 또한 이동로봇의 코너 주행시 벽과의 충돌 가능성을 최소화 시키는 안전한 주행 방법을 제시하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.10A
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pp.775-779
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2003
A spatio-temporal searcher structure for 3rd generation W-CDMA systems is proposed to enhance the detection capability of the multi-path searcher for the desired signal. This searcher employs the spatio-temporal signal structure to search for newly emerging multipath signals. The proposed multi-path searcher provides better detection capability andthus reduces the mean acquisition time. The detection and false alarm probabilities of new and conventional schemes are calculated and numerical examples of mean acquisition time are given thereafter.
Existing shortest-path algorithms mainly consider a single attribute. But traveler actually chooses a route considering not single attribute but various attributes which are synthesized travel time, route length, personal preference, etc. Therefore, to search the optimal path, these attributes are considered synthetically. In this study route searching algorithm which selects the maximum utility route using discrete choice model has developed in order to consider various attributes. Six elements which affect route choice are chosen for the route choice model and parameters of the models are estimated using survey data. A multinomial logit models are developed to design the function of route choice model. As a result, the model which has route length, delay time, the number of turning as parameter is selected based on the significance test. We use existing shortest path algorithm, which can reflect urban transportation network such as u-turn or p-turn, and apply it to the real network.
The efficiency of the real-time route guidance system(RGS) depends largely on the quality of route search algorithms. In this paper, we implement the coarse grid method(CGM) in mathematical programming for finding a good quality route of real-time RGS in large-scale networks. The proposed CGM examines coarser and wider networks as the search phase proceeds, in stead of searching the whole network at once. Naturally, we can significantly reduce computational efforts in terms of search time and memory requirement. We demonstrate the practical effectiveness of the proposed CGM with nationwide real road network simulation.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.2
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pp.35-48
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2008
In this paper, we propose a Dynamic Heuristic to reduce the number of node accesses and improve quality of path in the client-based navigation service. The Dynamic Heuristic is to use heuristic data from server that is calculated with traffic data. The server-based navigation service provides a path searched on server and transmits it to client, but we propose that server only provide heuristic data to client. The proposed client searches a path with heuristic transmitted data from server. We present a new algorithm for using Dynamic Heuristic in the path-finding. The algorithm bases Grid Based Path-Finding, and has minimum speed data of edges in grid. It removes several grids whose minimum speed is less than limited speed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.8
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pp.1615-1622
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2009
Generally, the Terminal Based Navigation System(TBNS) used embedded road data searches a path that has less qualitative than The Center Based Navigation System(CBNS). TBNS has not used real time road data but it is recently able to use it with technique such as TPEG. However, it causes to increase a cost of exploring by using real time road data for improvement quality of a path, because of limited performance. In this paper, we propose a Dynamic Heuristic to improve quality of path in the TBNS. Dynamic Heuristic(DH) is not fixed data and is dynamically modified using transferred real time road data from server. In this paper, we propose path-lading algorithm with Maximum Speed Dynamic Heuristic (DH-MAX) and do an experiment. The DH-MAX is to be used the highest speed as DH, in real map divided by same size. And proposed algorithm searches path using the priority searching only of the fixed data, but also the highest speed with real time information. In the performance test, the quality of path is enhanced but the cost of searching is increased than A* algorithm.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.5
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pp.36-45
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2013
This paper developed a new shortest path searching algorithm based on Dijkstra's algorithm and $A^*$ algorithm, so it guarantees to find a shortest path in efficient manner. In this developed algorithm, minimum expected weights implies the value that straight line distance from a visiting node to the target node multiplied by minimum link unit, and this value can be the lowest weights between the two nodes. In behalf of the minimum expected weights, at each traversal step, developed algorithm in this paper is able to decide visiting a new node or retreating to the previously visited node, and results are guaranteed. Newly developed algorithm was tested in a real traffic network and found that the searching time of the algorithm was not as fast as other $A^*$ algorithms, however, it perfectly found a minimum path in any case. Therefore, this developed algorithm will be effective for the domain of searching in a large network such as RGV which operates in wide area.
Cloud environment is one in the field of distributed computing and it consists of physical nodes and virtual nodes. In distributed cloud environment, an optimal path search is that each node to perform a search for an optimal path. Synchronization of each node is required for the optimal path search via fast data transmission because of real-time environment. Therefore, a quantization technique is required in order to guarantee QoS(Quality of Service) and search an optimal path. The quantization technique speeds search data transmission of each node. So a main server can transfer data of real-time environment to each node quickly and the nodes can perform to search optimal paths smoothly. In this paper, we propose the quantization technique to solve the search problem. The quantization technique can reduce the total data transmission. In order to experiment the optimal path search system which applied the quantized data transmission, we construct a simulation of cloud environment. Quantization applied cloud environment reduces the amount of data that transferred, and then QoS of an application for the optimal path search problem is guaranteed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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