Singgih, Ivan Kristianto;Hong, Soondo;Kim, Kap Hwan
Industrial Engineering and Management Systems
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제15권1호
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pp.19-31
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2016
A design method of the network for automated transporters mounted on rails is addressed for automated container terminals. In the network design, the flow directions of some path segments as well as routes of transporters for each flow requirement must be determined, while the total transportation and waiting times are minimized. This study considers, for the design of the network, the waiting times of the transporters during the travel on path segments, intersections, transfer points below the quay crane (QC), and transfer points at the storage yard. An algorithm, which is the combination of a modified Dijkstra's algorithm for finding the shortest time path and a queuing theory for calculating the waiting times during the travel, is proposed. The proposed algorithm can solve the problem in a short time, which can be used in practice. Numerical experiments showed that the proposed algorithm gives solutions better than several simple rules. It was also shown that the proposed algorithm provides satisfactory solutions in a reasonable time with only average 7.22% gap in its travel time from those by a genetic algorithm which needs too long computational time. The performance of the algorithm is tested and analyzed for various parameters.
침투경로분석은 지형공간정보 기술을 활용한 군사응용분야 중 하나이다. 분석결과는 잠재적인 적의 침투에 대해 취약한 경로를 보여줄 것이다. 가능한 침투경로를 찾기 위하여 탐지확률의 합으로 표현되는 비용함수를 최소화하는 최적경로알고리듬(다익스트라 및 $A^*$)을 사용하였다. 열상장비의 성능, 수치고도모형을 이용한 가시선분석 결과와 지형분석도(VITD)에 포함된 지형공간정보 커버리지(coverage) 중 2개의 관련된 커버리지를 사용하여 비용함수를 계산하였다. $50m{\times}50m$ 셀(cell) 크기 단위로 각각의 비용이 계산되고 저장되었으며, 최적경로로서 경로상의 모든 비용의 합을 최소화하는 경로를 찾아내었다. 제안된 방법은 대한민국의 대전지역을 대상으로 실험하였다. 실험 결과 다익스트라와 $A^*$ 알고리듬은 큰 차이가 없었으며, 다만 $A^*$ 알고리듬의 수행시간 측면에서 유리하였다. 이러한 응용분야는 침투와 감시의 두 가지 측면에서 모두 활용될 수 있다. 열상장비의 위치를 바꿔서 시뮬레이션을 수행하면, 가장 취약한 경로를 침투목적으로 찾아낼 수 있다. 다른 측면으로 보면 열상장비의 최상의 위치를 선택하기 위하여 사용될 수 있다. 이는 군사응용분야에 대한 강력한 지형공간정보 활용 해법의 한 가지 예제가 될 것이다.
4차 산업혁명 기술은 국민들의 생활을 효율적인 방향으로 발전시키고 있다. 인터넷 상에서 제공되는 GIS는 국민이 원하는 목적지에 빠르게 도달할 수 있도록 교통안내, 시간안내 등의 서비스를 제공한다. 국토지리정보원과 지방자치단체들은 생활 SOC 접근성을 조사하여 최적지점 분석에 활용하기 위한 기초 자료를 제작하고 있으며, 본 연구는 최단거리 구성을 위하여 출발점에서 도착점까지의 접근성을 분석하였다. Dijkstra알고리즘을 활용하여 도로망도와 출발지점, 도착점을 통해 최단거리를 계산하고 이를 활용하여 최적의 접근성을 계산하였다. 연구 결과 다수의 도착점에 대한 분석을 수행한 경우 약 0.1% 이상의 오류가 나타났으며, 최적지점을 위한 위치 분석을 위하여 3번 이상의 분석이 필요하였다. 다대다(M × N) 계산을 처리할 경우 더 많은 시간이 소요되었으며, 본 분석을 위해 32G이상의 메모리 사양이 요구되었다. 범용적인 최적 접근성 분석 서비스의 제공은 기업의 창업 및 생활 시설의 위치 선정에 효과적으로 이용될 수 있으며, 국민 누구나 시설 및 주거지 선정 시 서비스를 활용할 수 있다. 본 연구를 기반으로 효율적이고 편한 푸시 서비스를 국민과 정부기관에 제공한다면 국가와 사회의 발전에 이바지 될 것이다.
경로 탐색은 인공지능의 매우 중요한 요소 중의 하나이며, 여러 분야에서 두루 쓰이는 과정이다. 경로 탐색은 매우 많은 연산이 필요하기 때문에 성능에 매우 중대한 영향을 미친다. 이를 해결하기 위해서 연산량을 줄이는 방식의 연구가 많이 진행되었고, 대표적으로 A* 알고리즘이 있으나 불필요한 연산이 있어 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 A* 알고리즘 중 연산 비용이 높은 노드 탐색 수 등 연산량을 줄이기 위해서 가중치 기반의 선수행 A* 알고리즘을 새롭게 제안한다. 제안한 알고리즘의 효율성을 측정하기 위해 시뮬레이션을 구현하였으며, 실험 결과 가중치를 이용하는 방법이 일반적인 방법보다 약 1~2배 높은 효율을 보였다.
최적침투경로 분석은 GIS 기술을 군사적 목적을 위해 유용하게 사용할 수 있는 대표적인 분야 중 하나이다. 그러나 군사목적의 최적경로분석은 일반적인 최적경로분석이 네트워크 데이터에서 이루어지는 것과는 달리 래스터 데이터에서 이루어져야한 필요가 있으며, 래스터 데이터에서의 연산량은 네트워크 데이터를 사용할 때에 비해 급격히 증가하기에, 연산량은 많으나 일반적으로 네트워크 데이터에서 최적경로 탐색을 위해 사용되는 Dijkstra 알고리즘과 같은 방법을 적용시키기 어렵게 만든다. 따라서, 본 연구에는 최적화문제에서 우수한 성과를 거둔 유전자 알고리즘(Genetic algorithm)을 최적경로분석에 적용시켜 문제를 해결하고자 하였다. 이를 위해 최적침투경로를 적의 탐지에 발각될 확률을 최소화 시킬 수 있는 경로로 결정하고, 래스터 데이터에서의 침투경로분석에 적합한 2차원 2진 배열 (2D binary array)형태의 유전자형 및 이들의 교차(crossover) 및 변이(mutation) 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 대한 실험은 개체집단의 크기를 500, 1000, 2000, 3000으로 증가시켜가며 각각의 경우에 대해 30번씩 실험을 수행하였다. 실험결과 세대가 거듭될수록 평균 누적탐지확률이 안정적으로 감소하며 성공적으로 최적침투경로를 찾아 수렴하였으며, 개체집단의 크기가 커질수록 그 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
In this paper, we have proposed a new approach of routing and wavelength assignment algorithms, called Possible Available Wavelength (PAW) algorithm. The weight of a link is used as the main factor for routing decision in PAW algorithm. The weight of a link is defined as a function of hop count and available wavelengths. This function includes a determination factor of the number of wavelengths that are being used currently and are supposed to be available after a certain time. The session requests from users will be routed on the links that has the greatest number of link weight by using Dijkstra's shortest path algorithm. This means that the selected lightpath will has the least hop count and the greatest number of possible available wavelengths. The impact of proposed link weight computing function on the blocking probability and link utilization is investigated by means of computer simulation and comparing with the traditional mechanism. The results show that the proposed PAW algorithm can achieve the better performance in terms of the blocking probability and link utilization.
본 논문에서는 긴급 재해 발생 시 피난 지원을 목적으로 하는 긴급피난지원시스템을 구축하기 위하여 실내에서 화재, 테러 등의 재해 발생 시 탈출 경로 탐색 알고리즘을 구현하였다. 긴급 상황이 발생하면 알고리즘은 가장 빨리 탈출할 수 있는 비상구로 탈출 경로를 안내해 준다. 알고리즘은 비상구나 비상구 이외의 지역의 인구 밀도와 연령별 가중치를 적용하여 탈출 경로를 계산한다. 본 시스템은 혼잡한 비상구를 우회하게 함으로써 비상구의 과중한 혼잡과 탈출 경로 상의 혼잡을 감소시키면서 재해 발생 지역을 우회하여 탈출하도록 돕는다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.596-604
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2020
Previous studies on pipe auto-routing algorithms generally used such algorithms as A*, Dijkstra, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, and Ant Colony Optimization, to satisfy the relevant constraints of its own field and improve the output quality. On the other hand, this study aimed to significantly improve path-finding speed by applying the Jump Point Search (JPS) algorithm, which requires lower search cost than the abovementioned algorithms, for pipe routing. The existing JPS, however, is limited to two-dimensional spaces and can only find the shortest path. Thus, it requires several improvements to be applied to pipe routing. Pipe routing is performed in a three-dimensional space, and the path of piping must be parallel to the axis to minimize its interference with other facilities. In addition, the number of elbows must be reduced to the maximum from an economic perspective, and preferred spaces in the path must also be included. The existing JPS was improved for the pipe routing problem such that it can consider the above-mentioned problem. The fast path-finding speed of the proposed algorithm was verified by comparing it with the conventional A* algorithm in terms of resolution.
In this paper, we use Fuzzy Logic and Potential field method for optimal path planning of an autonomous mobile robot and apply to navigation for real-time mobile robot in 2D dynamic environment. For safe navigation of the robot, we use both Global and Local path planning. Global path planning is computed off-line using sell-decomposition and Dijkstra algorithm and Local path planning is computed on-line with sensor information using potential field method and Fuzzy Logic. We can get gravitation between two feature points and repulsive force between obstacle and robot through potential field. It is described as a summation of the result of repulsive force between obstacle and robot which is considered as an input through Fuzzy Logic and gravitation to a feature point. With this force, the robot fan get to desired target point safely and fast avoiding obstacles. We Implemented the proposed algorithm with Pioneer-DXE robot in this paper.
Kim, Yong-Kyun;Jo, Yun-Hyun;Yun, Jin-Won;Oh, Taeck-Keun;Roh, Hee-Chang;Choi, Sang-Bang;Park, Hyo-Dal
Journal of Information Processing Systems
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제6권3호
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pp.375-384
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2010
Trajectory modeling is foundational for 4D-Route modeling, conflict detection and air traffic flow management. This paper proposes a novel algorithm based Vincenty's fomulas for trajectory calculation, combined with the Dijkstra algorithm and Vincenty's formulas. Using flight plan simulations our experimental results show that our method of En-route trajectory calculation exhibits much improved performance in accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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