The optimal path-finding problem becomes complicated when multiple variables are simultaneously considered such as physical route length, degree of congestion, traffic capacity of intersections, number of intersections and lanes, and existence of free ways. Therefore, many researchers in various fields (management science, computer science, applied mathematics, production planning, satellite launching) attempted to solve the problem by ignoring many variables for problem simplification, by developing intelligent algorithms, or by developing high-speed hardware. In this research, an integration of expert system technique and case-based reasoning in high level with a conventional algorithms in lower level was attempted to develop an optimal path-finding system. Early application of experienced driver's knowledge and case data accumulated in case base drastically reduces number of possible combinations of optimal paths by generating promising alternatives and by eliminating non-profitable alternatives. Then, employment of a conventional optimization algorithm provides faster search mechanisms than other methods such as bidirectional algorithm and $A^*$ algorithm. The conclusion obtained from repeated laboratory experiments with real traffic data in Seoul metropolitan area shows that the integrated approach to finding optimal paths with consideration of various real world constraints provides reasonable solution in a faster way than others.
버스전용차로는 버스교통량이 많은 간선도로에서 여객수송용량(person-carrying capacity) 증가를 통한 교통체증 완화가 목적이다. 도심의 제한된 공간에서 버스전용차로제 시행으로 인한 일반차로 감축은 교통체증을 악화시킬 수 있으므로 세심한 버스전용차로 설치 연구가 필요하다. 본 연구는 현재 버스전용차로 적합성(또는 설치 기준)을 버스교통량 및 버스이용객수에 국한하고 있는 문제점을 인식하고 7가지 지표(버스교통량, 버스노선수, 교통량/차로수, 차로수, 교차로수, 이면도로수, 노선굴곡도)를 이용하여 광주광역시 버스전용차로 적합성을 분석하여 상대적 우선순위를 결정한다. 또한 현재 운영 중인 버스전용차로 효율성 및 최적의 운영 시간대를 검토한다.
이동망지원프로토콜은 이동 라우터와 연결된 이동 노드들에게 망의 이동을 투명하게 함으로써, 위치 갱신 신호의 양을 감소시키지만, 최적화되지 않은 경로선택과 다중 헤더를 요하는 문제점이 있다. 본 논문은 중첩된 이동망내에서 망의 이동에 따른 핸드오프의 지역화와 경로 최적화 그리고 특히 핸드오프 신호비용을 감소시키기 위하여 확장된 HMIP 기법을 적용한 경로 최적화 (ROHMIP) 기법을 제시한다. ROHMIP기법에서 이동 망의 이동시 이동 라우터와 연결된 모든 이동망노드들(MNNs)을 대신하여 이동 라우터가 MAP에게 단지 자신의 바인딩 정보 갱신만을 통고한다. 따라서 이동망노드는 통신 노드에 위치갱신을 통보하지 않고 경로 최적화를 유지한다. 성능평가를 통하여 본 논문에서 제안된 기법이 전송지연, 핸드오프로 인한 지연과 신호의 양을 감소시킴을 보였다.
기존에 이동 Ad Hoc On-demand 방식의 대표적인 DSR과 AODV 프로토콜 라우팅 알고리즘은 단지 경로의 손실이 발생할 경우에만 경로 발견을 시작하며, 단절된 경로를 발견하고 새로운 경로 확립하는데 막대한 경비와 시간이 소요된다. 본 논문에서는 기존의 대표적인 DSR과 AODV 프로토콜 라우팅 알고리즘에서 제안하는 견고한 On-demand 방식의 사전 활성화 경로 선택과 관리유지 알고리즘의 추가시키는 측면을 연구한다. 본 연구의 핵심 아이디어는 수신되는 패킷의 신호파워 세기가 손실되기 전의 최적 임계치 신호파워 세기까지 근접하게 되면 경로는 손실될 경향이 높다고 간주하는 것과 수신되는 패킷의 신호파워 세기가 최적 임계치 이하로 떨어졌을 경우, 사전경고 패킷을 발생하는 것이다. 사전경고 패킷을 발생 후에, 송신 노드는 계속적으로 패킷이 전송하는 동안 사전에 경로 발견을 시작하기 때문에, 모든 경로의 단절에 대한 잠재적인 가능성을 피할 수 있다. 성능평가 결과에 의하면, 제안하는 견고한 On-demand 방식의 사전 활성화 경로 선택과 관리유지 알고리즘은 기존의 DSR과 AODV 프로토콜보다 패킷 전달율과 평균 지연시간 그리고 오버헤드 측면에서 성능이 우수한 경향을 나타낸다.
보행자는 일반적인 보행로뿐만 아니라 건물을 통과하거나 넓은 공간을 가로지르는 등의 비정형적인 보행 경로를 통해 다양한 방식으로 이동한다. 본 연구는 이러한 보행 경로를 social path로 정의하여 보행 네트워크의 범주 안에 포함시켜 정의하였다. 기존의 보행 접근성 연구에서는 이러한 보행 경로를 고려하지 못해 대상지의 공간적 위계 수준과 각 가로의 연결성을 올바르게 평가하지 못하였다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 대중교통의 요지임과 동시에 상업 시설이 밀집된 서울의 주요 대상지를 선정하여 social path의 효과 분석을 수행하였다. 이를 위해서는 네트워크 공간 분석에서 활용되는 space syntax 기법의 공간 통합도(Integration)를 평가 지표로 설정하였다. 분석 결과, social path로 인해 각 가로의 연결성이 변화됨과 동시에 보행자의 최적 경로가 합리적으로 바뀌는 것으로 나타났다. 특히, 대상지 내부의 주요 가로와 social path의 개선효과가 두드러졌다. 이러한 점을 통해 social path의 연결성이 뛰어나고 보행자의 최적 경로를 보다 현실적으로 구현할 수 있다는 점을 증명하였다.
VMS를 통해 제공되는 실시간 교통정보는 운전자의 통행경로선택에 영향을 주는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 VMS 정보를 이용한 운전자 통행경로 제어를 통해 도로망 전체의 운영효율을 최적화하고자하는 다양한 연구들이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 실시간으로 주기별로 최적화된 메시지의 내용을 VMS에 표출할 때 도로망 전체의 총 통행시간을 최소화할 수 있는 운전자 경로선택행태 모형을 개발하였다. 우선 운전자의 경로선택을 현실감 있게 반영하기 위해 Stated Preference(SP) 조사를 바탕으로 하여 개발하였다. VMS를 통해 제공되는 메시지 내용과 표출주기가 주어졌을 때 최적의 VMS 정보제공 조합은 유전자 알고리즘을 이용하여 구했으며, 최적해 산출과정에서 필요한 교통분석은 미시적 교통시뮬레이션인 파라믹스를 이용하였다. 실험결과를 살펴보면 모든 시나리오에서 본 모형이 효과적으로 최적해를 찾아가는 것으로 나타났다. VMS 설치 전후를 비교하면 VMS를 운영하였을 때 도로망의 총 통행시간을 줄일 수 있는 것으로 나타났으며, VMS 정보의 표출주기가 짧을수록 VMS 메시지 내용의 개수가 작은 것이 총 통행시간을 감소시키는데 유리한 것으로 분석되었다.
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.
Recently, the principal processes of T/L design tend to computerize and therefore integrated T/L design system has been developed. Since, it makes the automatic selection of T/L route, tower position and optimum design possible, computerized design method is applied all over the world. KEPCO introduced Optimal PowerLINE for T/L design in Myanmar 500kV project that is as a part of overseas project. And as a result of that work, effective and economical design was carried out. This paper presents the comparative analysis between Previous method and Optimal PowerLINE method for investigating practical application to Myanmar 500kV T/L design.
신호교차로로 구성된 네트워크의 시스템최적 신호시간산정을 위해 Cell Transmission 이론을 교통류 모형으로 활용한 신호최적화 모형을 제안한다. Cell Transmission 모형은 기존에 소개된 신호최적화 모형과는 달리 충격파, 대기행렬의 길이, 그리고 하류부 교차로 대기행렬의 역류(Spillback)과 같은 과포화 현상을 표현하는데 적절한 이론적이고 실제적인 배경을 지원한다. 모형에서 기점을 출발한 수요차량은 종점에 도착할 때까지 경로선택을 통해서, 그리고 신호시스템은 이러한 수요의 움직임 고려하여 신호시간요소의 최적화를 통한 네트워크의 비용을 최소화하기 위해 서로 협력한다는 의미에서 제안된 모형은 시스템 최적화를 의미한다. 모형은 혼합정수계획법으로 정식화되며 최적신호전략과 고정신호전략간의 실험계획을 통해 구축된 모형을 비교·평가한다.
This paper proposes a new approach for solving the weather routing problem by dividing it into two phases with the goal of fuel saving. The problem is to decide two optimal variables: the heading angle and speed of the ship under several constraints. In the first phase, the optimal route is obtained using the Real-Time Adaptive A* algorithm with a fixed ship speed. In other words, only the heading angle is decided. The second phase is the speed scheduling phase. In this phase, the original problem, which is a nonlinear optimization problem, is converted into a geometric programming problem. By solving this geometric programming problem, which is a convex optimization problem, we can obtain an optimal speed scheduling solution very efficiently. A simple case of numerical simulation is conducted in order to validate the proposed method, and the results show that the proposed method can save fuel compared to a constant engine output voyage and constant speed voyage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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