내비게이션 경로탐색 시스템에서 A* 알고리즘을 사용할 경우 경로거리가 멀수록 Open 리스트(최적의 경로를 선택하기 위해 탐색된 예비경로들의 집합)의 크기가 증가하며, 이로 인해 비교연산이 증가하게 된다. 본 논문에서는 Dijkstra의 알고리즘과 A* 알고리즘을 주기적으로 교체 적용하여 Open 리스트의 크기를 줄일 수 있는 검색 방법을 제안한다. 여기서 두 알고리즘을 교체 적용하기 위하여 Level이라는 이름의 파라미터를 사용한다. 미리 정해진 레벨(깊이)만큼 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 다음 A* 알고리즘으로 교체되도록 한다. 이 때 Dijkstra 알고리즘의 Open 리스트에 있는 노드들을 A* 알고리즘의 평가함수로 적합도를 평가하여 가능성이 있는 노드만을 A* 알고리즘의 Open 리스트로 전달한다. 따라서 계속되는 검색과정에서 Open 리스트의 크기가 불필요하게 증가되는 것을 억제할 수 있다. 또한 Dijkstra와 A* 알고리즘을 번갈아 적용하기 때문에 A* 알고리즘으로는 찾지 못할 최적 또는 준 최적 경로를 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 결과와 비슷한 수준으로 찾을 수 있게 된다. 제안한 하이브리드 검색 알고리즘을 인공 및 실제의 지도 데이터를 이용하며 실험한 결과, 기존의 탐색 알고리즘과 비슷한 수준의 최단경로거리를 유지하면서 비교연산의 수를 더 줄일 수 있었다. 이 실험에서는 Level 값은 임의로 선정하였다. 따라서 실제의 도로 상황에서 최적 Level 값을 자동 선정하는 연구는 앞으로의 과제이다.
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.
This paper presents a restoration method by using Dijkstra algorithm for outage restoration problems in distribution system that considering load capacity constraints and operation constraints. Restoration problem in distribution system is difficult to solve problem in a short times, because of a distribution system that supplies power for customers combined with many tie-line switches and sectionalizing switches and have to satisfy plenty of operation conditions. Therefore, this paper applied Dijkstra algorithm which is satisfy radial operation conditions in distribution system. This proposed method used Kruskal algorithm include to Dijkstra algorithm Therefore, proposed method is restored to a outage sections in a short times and just then to satisfied with a operation conditions in distribution system. A 26-bus, 31-branch model system is used to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
본 논문은 MIMO 통신 시스템을 위한 Dijkstra 탐색 기반의 제한된 연산량을 갖는 스피어 디코딩 (sphere decoding; SD) 알고리즘을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한다. Dijkstra 탐색 기반의 SD는 MIMO 심볼 검파 과정에서 저 복잡도로 준 최적의 에러율 성능을 달성하는 효율적인 tree 탐색 알고리즘이다. 하지만 Dijkstra 탐색 기반의 SD는 채널 환경에 따라 연산량이 가변적이고, 최악의 경우 전역 탐색의 경우에 해당하는 높은 연산량을 갖는 심각한 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 연산량을 제한시킨 새로운 Dijkstra 탐색 기반의 SD 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 연산량이 제한되었음에도 여전히 준 최적의 에러율 성능을 달성함을 모의 실험을 통해 검증하였다.
According to recent advances in technology, major robot technologies that have been developed and commercialized for industrial use are being applied to various fields in our everyday life such as guide robots and cleaning robots. Among them, the navigation based on the self localization has become an essential element technology of the robot. In the case of indoor environment, many high-priced sensors are used, which makes it difficult to activate the robot industry. In this paper, we propose a robotic platform and a moving algorithm that can travel by using Dijkstra algorithm. The proposed system can find a short route to the destination with its own position. Also, its performance is discussed through the experimentation of an actual robot.
Proposal algorithm in this paper introduced cells, units of router group, for distributed processing of previous genetic algorithm. This paper presented ways to reduce search delay time of overall network through cell-based genetic algorithm. As a result of performance analysis comparing with existing genetic algorithm through experiments, the proposal algorithm was verified superior in terms of costs and delay time. Furthermore, time for routing an alternative path was reduced in proposal algorithm, in case that a network was damaged in existing optimal path algorithm, Dijkstra algorithm, and the proposal algorithm was designed to route an alternative path faster than Dijkstra algorithm, as it has a 2nd shortest path in cells of the damaged network. The study showed that the proposal algorithm can support routing of alternative path, if Dijkstra algorithm is damaged in a network.
지속적으로 증가하고 있는 항공수요에 따라, 공항운영 측면에서 이동지역 내 항공기 이동에 대한 효율성을 증대할 수 있는 방안의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문은 공항 이동지역을 운항하는 항공기에게 최단경로를 적시에 제공하여 공항운영의 효율성을 증대시키기 위한 경로 탐색 알고리즘을 제시하고자 한다. 기존 문헌들에서 여러 알고리즘이 개발되었는데, 대표적으로 Dijkstra 알고리즘 $A^*$ 알고리즘이 있다. Dijkstra 알고리즘은 상대적으로 느린 연산속도로 인해 공항구조가 복합해질 경우 최단경로를 적시에 제공하기 어려울 수 있다는 단점이 있으며, $A^*$ 알고리즘은 최적성을 보장하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 두 알고리즘을 병합하여, 각 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 Hybrid $A^*$ 알고리즘을 제시하였다. 성능분석 결과, Hybrid $A^*$ 알고리즘은 경로탐색에 있어 빠른 연산속도와 최적성이 개선됨을 확인하였다.
본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘의 수행 복잡도 $O(n^2)$을 선형인 O(n)으로 단축시킬 수 있는 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 모든 노드를 방문하여 최소 경로 길이를 계산한다. 따라서 "노드 수 -1"회를 수행하야 하기 때문에 복잡한 도로로 구성된 도시에서 실시간으로 최단경로 정보를 제공할 수 없는 경우도 발생한다. 제안된 알고리즘은 먼저, 그래프를 트리로, 출발 노드를 근 노드로 치환하여 트리의 각 레벨에 해당하는 외부근방 (Out-Neighbourhood) 노드 집합을 구성하고, 외부근방간과 외부근방 내부의 최소 경로 길이를 계산하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 양방향과 일방통행로로 구성된 복잡한 2개 그래프에 대해 알고리즘을 적용한 결과 Dijkstra 알고리즘과 동일하게 모든 노드의 최소 경로 길이를 얻는데 성공하였다. 또한, 알고리즘 수행속도를 "노드 수 -1"회에서 "레벨 수 -1"회로 약 4배 정도 단축시키는 효과를 얻었다. 제안된 알고리즘을 GPS 실시간 시스템에 적용하여 러시아워나 차량 사고로 인한 병목현상이 발생하였을 때, 최단 경로 우회 도로 정보를 실시간으로 제공할 수 있다면 운전자의 만족도를 크기 향상시킬 수 있을 것이다.
The shortest path algorithm for route guidance is implicitly required not only to support geometrical variations of transportation network such as U-TURN or P-TURN but to efficiency search reasonable routes in searching mechanism. The purpose of this paper is to integrate such two requirements ; that is, to allow U-TURN and P-TURN possibilities and to cut down searching time in locating routes between two points (origin and destination) in networks. We also propose a new type of link searching algorithm which can solve the limitation of vine building algorithm at consecutively left-turn prohibited intersections. The test site is a block of Gangnam road network that has some left-turn prohibited and allowed U-TURN intersections. Four models have been identified to be comparatively analyzed in terms of searching efficiency. The Models are as follows : (i) Model 1 - Link Searching Dijkstra Algorithm without Searching Area Extraction (SAE) ; (ii) Model 2 - Link Searching Dijkstra Algorithm with SAE ; (iii) Model 3 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm without SAE ; and (iv) Model 4 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm with SAE. The results of comparative evaluation show that Model 4 can effectively find optimum path faster than any other models as expected. Some discussions and future research agenda have been presented in the light of dynamic route guidance application of the urban ATIS.
본 화상 회의, 인터넷 방송 등의 실시간 응용 시스템을 위해 오버레이 멀티캐스트 트리가 충족 시켜야 하는 조건은 크게 두 가지이다. 첫 번째는 호스트, 즉 트리 상의 노드의 차수가 적절한 상한이어야 한다는 것이고 두 번째 조건은, 멀티캐스트 트리의 지름, 즉 트리 상의 경로 거리로 볼 때 가장 먼 두 사용자 간의 거리가 작아야 한다는 것이다. 각 노드의 차수가 상한을 가지고 있을 때 지름이 최소인 트리를 구성하는 문제는 NP-complete 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 Dijkstra 알고리즘의 Cost값을 트리를 구성하는 노드들의 가용대역폭, Delay를 체크한 후, 제안하는 Score Function을 적용하여 계산한다. 그리고 그 값을 Dijkstra 알고리즘에 적용하여 트리를 구성하고 시뮬레이션을 통해 성능평가를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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