• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.103-111
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• 2014

본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘을 양방향 통행로(무방향그래프)로만 구성된 도로에 적용하고 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 방향 그래프에서 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단경로를 결정하기 때문에 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구되어 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 무방향 그래프에 적합하도록 출발과 목적지 정점을 제외한 경로 정점들에 대해 최단경로를 설정하고, 출발 정점부터 시작하여 정점 유출 간선들에 대해 최단경로 설정 간선들과 일치하는 간선들을 모두 선택하는 방식으로 한 번에 다수의 정점들을 탐색하는 방법을 택하였다. 9개의 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 약 60%를 단축시키는 효과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 월등히 적게 요구되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.893-900
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• 2007

본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단 경로를 탐색하는데 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘의 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 따라서 Dijkstra 알고리즘은 복잡한 도시의 도로에서 목적지 까지 최단 경로를 탐색하여 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 먼저 출발과 목적지 노드를 제외한 경로 노드들의 최단 경로 (유입과 유출 최소 가중치 호 선택)를 결정하고, 출발 노드부터 시작하여 노드 유출 호들에 대해 경로 노드의 최단 경로와 일치하는 호들을 모두 선택하는 방식으로 한번에 다수의 노드들을 탐색하는 방법을 택하였다. 14개의 다양한 방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단 경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 2배에서 3배 정도 빠른 결과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 적게 요구되었다.

• 한국측량학회지
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• 제30권5호
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• pp.425-433
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• 2012

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.38-45
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• 2012

시간 종속적 가로망에 대한 최단경로 탐색은 ITS분야의 경로 일정계획과 실시간 내비게이션 시스템에서 중요한 부분을 차지한다. 본 연구에서는 매시간간격 변동적인 링크 통행속도를 고려하는 one-to-one 시간 종속적 최단시간 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 위해, 먼저 기존의 일반적인 최단거리 경로 알고리즘 중에서 실제 도로망에서 비교적 빠르고 효율적인 알고리즘으로 알려져 있는 3가지의 알고리즘들, 즉, two queues 구조를 가진 Graph growth 알고리즘, approximate buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘, double buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘이 선택되었다. 이 알고리즘들은 모두 네트워크 내 하나의 노드에서 모든 노드(one-to-all)로의 최단거리 경로를 빠르게 탐색하기위해 개발되었다. 선택된 알고리즘들은 시간 종속적 도로망에 대해 하나의 출발노드에서 하나의 목적노드(one-to-one)로의 최단시간 경로 탐색이 가능하도록 확장된다. 또한, 제안된 3가지의 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘들은 미국의 Anaheim, Baltimore, Chicago, Philadelphia 4개 도시의 실제 가로망에 적용하여 검증 평가된다. 결과적으로, 도시부 가로망을 대상으로 한 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘으로 double buckets 구조를 가진 확장된 Dijkstra 알고리즘이 추천된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권3호
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• pp.157-164
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• 2011

본 논문은 유전자 알고리즘을 이용해서 동적으로 변하는 네트워크상에서 빠르게 최단 경로를 재탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 유전자 알고리즘을 통합한 형식의 알고리즘이다. 이 제안 알고리즘은 최초 탐색 시 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 이용해서 유전자 알고리즘의 초기화 과정을 용이하게 하는 선행자 배열을 정의한다. 그 후 유전자 알고리즘은 적절한 유전 연산자를 통해 동적으로 변하는 트래픽 상황에서 최적의 경로를 재탐색한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 거대한 네트워크 데이터에 대해서 다른 유전자 알고리즘 기반의 최단경로 찾기 알고리즘이나 다익스트라 알고리즘보다 적은 계산시간으로 더 짧은 주행시간의 경로를 제시한다는 것을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.721-726
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• 2012

이 논문에서 SPFA(shortest path faster algorithm)을 사용해서 기존의 벨만-포드(Bellman-Ford)을 개선한 효율적인 알고리듬을 제안한다. 벨만-포드 알고리듬은 딕스트라(Dijkstra) 알고리듬과 다르게 부(-)인 가중치를 갖는 그래프에서 사용할 수 있다. SPFA 알고리듬은 한 대기열을 이용하여 노드를 저장한다. 그래서 중북을 피할 수 있다. 벨만-포드 알고리듬은 시간을 더 사용하여 노드 표를 업데이트를 시킨다. 이 개산 알고리듬에서는 인접 리스트를 이용하여 표의 각 노드를 저장한다. 한 대기열을 통하여 데이트를 저장한다. 개선 방법에서는 새로운 점에 계속 relaxation을 통하여 최적 패스를 얻을 수 있다. 딕스트라 알고리듬과 SPFA 알고리듬과 개선된 알고리듬의 성능을 비교하기 위해서 시뮬레이션을 하였다. 실험 결과에서 랜덤(random) 그래프에서 개선된 알고리듬, SPFA 알고리듬과 딕스트라 알고리듬은 효율이 비슷했었는데, 격자형 지도에서 개선 알고리듬의 효율이 더 높았었다. 처리시간에서 개선된 알고리듬은 SPFA 알고리듬 보다 3분의 2를 감소시켰다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.131-140
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• 2012

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권5호
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• pp.36-45
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• 2013

본 연구에서는 최단경로를 반드시 찾아내는 Dijkstra 알고리즘의 장점과 최단경로 탐색 소요시간을 단축시키는 $A^*$알고리즘의 장점을 결합시킨 새로운 최단경로 탐색 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘은 탐색노드에서 목적노드까지의 최소 기대 부하량을 산출하고 이 값을 이용하여 계속 탐색 또는 이전 탐색노드로의 후퇴를 결정한다. 최소 기대 부하량은 목적노드가지의 직선거리에 최소 가로 부하량 원단위를 곱하여 산출하는데, 적용하는 네트워크에서는 그 값 이하의 부하량이 존재할 수 없는 값이다. 개발한 알고리즘을 실제 네트워크에 적용하여 최단경로를 탐색해 본 결과, 어느 정도의 탐색 소요시간은 필요로 하나, 완벽하게 최단경로를 구축하는 것으로 나타났다. 개발한 알고리즘은 광역의 네트워크를 이용하는 차량 경로 안내시스템 등에서 효과를 가질 것으로 판단한다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제4권2호
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• pp.1-13
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• 1998

The Shortest Path Problem in Time-dependent Networks, where the travel time of each link depends on the time interval, is not realistic since the model and its solution violate the Non-passing Property (NPP:often referred to as FIFO) of real phenomena. Furthermore, solving the problem needs much more computational and memory complexity than the general shortest path problem. A new model for Time-dependent Networks where the flow speeds of each link depend on time interval, is suggested. The model is more realistic since its solution maintains the NPP. Solving the problem needs just a little more computational complexity, and the same memory complexity, as the general shortest path problem. A solution algorithm modified from Dijkstra's label setting algorithm is presented. We extend this model to the problem of Minimum Expected Time Path in Time-dependent Stochastic Networks where flow speeds of each link change statistically on each time interval. A solution method using the Kth-shortest Path algorithm is presented.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.184-186
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• 2006

We propose a new method for shortest path planning of mobile robots. The topological information of the graph is obtained by thinning method to generate the collision-free path of robot. And the travelling path is determined through hierarchical planning stages. The first stage generates an initial path by use of Dijkstra's algorithm. The second stage then generates the final path by use of dynamic programming (DP). The DP adjusts the intial path to reduce the total travelling distance of robot. Simulation results are presented to verify the performance of the proposed method.