• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.222-231
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• 2005

본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 $DFS-RTA^{\ast}$와 $DFS-PHA^{\ast}$를 제안하고 그 효율성을 비교한다. 두 알고리즘들은 모두 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진(backtrack) 을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 $RTA^{\ast}$와 $PHA^{\ast}$를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.153-167
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• 2005

본 논문에서는 이동 로봇이나 자율 캐릭터 에이전트로 미지의 환경을 탐사하는 문제를 다룬다 전통적으로 공간탐사 문제를 해결하기 위한 연구노력들은 주로 그래프기반의 공간 표현법들과 그래프 탐색법들에 초점을 맞추어 왔다. 최근 들어, 공간탐사를 위한 가장 효율적인 그래프 탐색법들 중 최대 $min(mn, d^2+m)$에지들만을 탐색하는 EXPLORE알고리즘이 발견되었다. 이때 d는 그래프의 부족도(deficiency)를 나타내고, m은 그래프 에지들의 수를, n은 그래프 노드들의 수를 나타낸다. 본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안한다. 두 알고리즘들은 모두 EXPLORE 알고리즘과 같이 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권2호
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• pp.200-208
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• 2024

승선 인원이 많은 실습선은 화재가 발생하는 경우 대형 인명피해로 확장될 수 있으며 이에 따라 선원법 및 Safety Life At Sea(SOLAS)에서는 퇴선 훈련에 대한 중요성을 강조해 왔다. 따라서 본 연구에서는 승선 인원이 많은 국립목포해양대학교의 세계로호를 대상선박으로 선정하여 preliminary hazard analysis(PHA) 정성적 위험성 평가 기법을 통해 각 deck의 화재 사고 위험빈도와 심각성에 대하여 예측하였다. 또한 위험성이 높은 구역에서의 화재를 가정 한 뒤, 그 위험성을 정량적으로 예측하기 위하여 대피 시간 및 인구 밀도에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 총 대피시간이 인구 분포가 한 구역에 집중되어 있던 식사 시간을 가정한 시나리오에서 501초로 가장 길게 예측되었으며 시나리오에 따라 일부 deck에서 1.4pers/m² 이상의 상대적으로 높은 인구밀도를 나타내며 대피 인원이 정체되는 현상을 보였다. 본 연구 결과는 다양한 피난 시나리오에 따른 대피시간 및 인구밀도를 정량화하여 실습선의 상황에 맞는 훈련 시나리오를 개발하기 위한 기초자료로서 사용될 것으로 보이며 추후 수학적 모델과 실험값의 비교를 통하여 연구를 확장할 수 있을 것으로 예상된다.