• Journal of Korea Game Society
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• v.19 no.6
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• pp.83-90
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• 2019

Heuristic based Genetic Algorithm Pathfinding(H-GAP), a method without the need for node and edge information, can compensate the disadvantages of existing pathfinding algorithm, and perform the path search at high speed. However, because the pathfinding by H-GAP is non-node-based, it may not be an optimal path when it includes unnecessary path information. In this paper, we propose an algorithm to optimize the search path using H-GAP. The proposed algorithm optimizes the path by removing unnecessary path information through ray-tracing algorithm after the H-GAP path search is completed.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2334-2336
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• 2003

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.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.2 no.2
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• pp.252-259
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• 1998

Vehicle navigation systems employ a certain route planning algorithm that provides the shortest path between the starting point and the destination point. The performance of a given route planning algorithm is measured through the degree of optimal route selection and the time cost to complete searching an optimal path. In this paper, various route planning algorithms are evaluated through computer simulation based on a real digital map database. Among those algorithms evaluated in this paper, the Modified Bi-directional A${\ast}$ algorithm is found to be the best algorithm for use in vehicle navigation systems.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.87-90
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• 2011

본 논문에서는 유전자 알고리즘에 SOM 알고리즘을 적용하여 효율적으로 경로를 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 경로 탐색 방법은 효율적인 경로 탐색에 앞서 유전자 알고리즘에 의해 도출된 각각의 결과 좌표를 뉴런으로 설정하고 각 뉴런들의 모든 거리 값을 SOM 알고리즘에 적용하여 거리에 대한 가중치를 구한다. 뉴런 선택 조건(가장 적은 거리 가중치, 이전에 선택되지 않았던 뉴런)을 만족하는 뉴런 및 해당 뉴런의 이웃 반경 내에 존재하는 뉴런들의 연결 강도를 가우시안 분포(오차율 분포)에 적용하여 변경하고, 가장 강한 연결 강도를 가지는 승자 뉴런에 해당하는 경로를 선택한다. 이러한 과정을 뉴런의 개수만큼 반복하여 모든 뉴런들의 경로를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 유전자 알고리즘을 이용한 방법보다 제안된 방법이 효율적인 경로를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.419-422
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• 2005

본 논문은 미지의 공간 그래프에 대한 실시간 최단 경로 탐색 알고리즘인 $RTA{\ast}$ 알고리즘과 $PHA{\ast}$ 알고리즘을 소개하고, 예제 그래프를 통해 이들의 특성을 설명한다. 또 3차원 온라인 게임 환경인 언리얼 토너먼트(Unreal Tournament) 게임과 Gamebots 시스템을 이용하여 두 알고리즘 간의 탐색 최적성과 효율성을 비교하였다. 이 실험을 통하여 $PHA{\ast}$ 알고리즘은 언제나 최선의 경로를 탐색하지만 이동경로가 많고, 시간이 많이 걸릴 수 있으며, $RTA{\ast}$는 최적의 경로 혹은 차선 경로를 빠른 시간 내에 탐색함을 확인 하였다. 따라서 이러한 특성을 바탕으로 주어진 탐색 환경의 조건에 따라 두 알고리즘을 선택적으로 적용함으로써 보다 높은 효과를 얻을 수 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.31-34
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• 2015

로봇 경로 탐색은 주어진 시작 지점으로부터 목표 지점까지 장애물에 부딪히지 않는 경로를 찾는 것이다. 본 연구에서는 시간 제약이 있는 상황에서 로봇 경로 탐색을 위한 유전자 알고리즘을 제안한다. 제안하는 유전자 알고리즘은 적은 세대 수에서도 해를 찾을 수 있도록 수렴에 집중한 초기화, 유전자 연산자, 자연선택 방법을 사용하였다. 기존 유전 알고리즘들과의 비교 실험은 제안하는 유전 알고리즘이 경로 탐색을 위해 적은 세대 수를 사용하면서도 가장 짧은 경로를 찾을 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.71-73
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• 2017

논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 $A^*$와 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 방법을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출하기 위한 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.1
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• pp.78-89
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• 2017

This study derived the algorithm of a public transportation route search that adds safety and environmental costs according to user preference. As the means of an algorithm application and evaluation, Macro Simulation, VISUM was conducted for an analysis. The route using the subway, which is relatively low in safety and environment resistance value was preferred, and it was analyzed to select the safe and environmental route even though it detours. This study can be applicable when to verify the algorithm of route search considering safety and environment, and when introducing the algorithm of route search according to user preference in the smart-phone application in the future, it can provide users with very useful information by choosing a route as for safety and environment, and through this, the quality of user-friendly information provision can be promoted.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.687-693
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• 2012

In this paper, we propose a optimal deployment method for cooperative exploration of swarm robots. The proposed method consists of two parts such as optimal deployment and path planning. The optimal area deployment is proposed by the K-mean Algorithm and Voronoi tessellation. The path planning is proposed by the potential field method and A* Algorithm. Finally, the numerical experiments demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.6
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• pp.121-131
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• 2004

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.