본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘을 양방향 통행로(무방향그래프)로만 구성된 도로에 적용하고 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 방향 그래프에서 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단경로를 결정하기 때문에 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구되어 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 무방향 그래프에 적합하도록 출발과 목적지 정점을 제외한 경로 정점들에 대해 최단경로를 설정하고, 출발 정점부터 시작하여 정점 유출 간선들에 대해 최단경로 설정 간선들과 일치하는 간선들을 모두 선택하는 방식으로 한 번에 다수의 정점들을 탐색하는 방법을 택하였다. 9개의 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 약 60%를 단축시키는 효과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 월등히 적게 요구되었다.
본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단 경로를 탐색하는데 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘의 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 따라서 Dijkstra 알고리즘은 복잡한 도시의 도로에서 목적지 까지 최단 경로를 탐색하여 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 먼저 출발과 목적지 노드를 제외한 경로 노드들의 최단 경로 (유입과 유출 최소 가중치 호 선택)를 결정하고, 출발 노드부터 시작하여 노드 유출 호들에 대해 경로 노드의 최단 경로와 일치하는 호들을 모두 선택하는 방식으로 한번에 다수의 노드들을 탐색하는 방법을 택하였다. 14개의 다양한 방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단 경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 2배에서 3배 정도 빠른 결과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 적게 요구되었다.
A new algorithm for planning a collision-free path based on algebraic curve is developed and the concept of collision-free Path Space (PS) is introduced. This paper presents a Geometry Mapping (GM) based on two straight curves in which the intermediate connection point is organized in elliptic locus ($\delta$, $\theta$). The GM produces two-dimensional PS that is used to create the shortest collision-free path. The elliptic locus of intermediate connection point has a special property in that the total distance between the focus points through a point on ellipse is the same regardless of the location of the intermediate connection point on the ellipse. Since the radial distance, a, represents the total length of the path, the collision-free path can be found as the GM proceeds from $\delta$=0 (the direct path) to $\delta$=$\delta$$\_$max/(the longest path) resulting in the minimum time search. The GM of elliptic workspace (EWS) requires calculation of interference in circumferential direction only. The procedure for GM includes categorization of obstacles to .educe necessary calculation. A GM based on rectangular workspace (RWS) using Cartesian coordinate is also considered to show yet another possible GM. The transformations of PS among Circular Workspace Geometry Mapping (CWS GM) , Elliptic Workspace Geometry Mapping (EWS GM) , and Rectangular Workspace Geometry Mapping (RWS GM), are also considered. The simulations for the EWS GM on various computer systems are carried out to measure performance of algorithm and the results are presented.
네비게이션의 최단 경로 탐색 알고리즘은 일반적으로 Dijkstra 알고리즘에 기반을 두고 있으며, 가중치로 단지 길이 (거리) 만을 고려하고 있다. 거리 기반의 Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 또한, 거리에만 기반하기 때문에 전방에 차량사고로 인해 병목현상이 발생하였을 때 우회도로를 탐색하는 기능이 없어 항상 동일한 경로만을 탐색한다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문은 도로 등급 (고속도로, 국도, 지방도 등)을 고려하지 않고, 속도 기준 (원활, 지체 서행, 정체, 사고 통제 등)도 적용하지 않으며, 단지 도로별 주행시간 (주행속도 ${\times}$ 거리)을 고려한다. 이는 사고, 지체, 공사 등으로 인해 동일한 거리의 도로도 다른 시간이 소요되는 현실성을 반영하여 우회도로를 탐색할 수 있는 장점이 있다. 제안된 알고리즘은 특정 도로에서 사고가 발생하였다고 가정한 경우에도 도로의 통행속도를 실시간으로 반영함으로서 돌발지점을 우회하여 목적지 까지 최단시간 내에 도달 할 수 있음을 증명하였다.
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.
최근 지구 온난화에 따른 기상이변으로 발생하는 돌발홍수에 의해 피해가 증가하고 있는 상황이다. 이에 대한 피해를 줄이기 위해 본 논문에서는 돌발홍수에 따른 대피로의 최단 경로 탐색에 대한 연구를 진행하였다. 이를 위해 GIS를 활용하여 건물 및 도로를 포함한 shape file과 Dijkstra 알고리즘을 기이용하여 경로 탐색 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 돌발홍수가 발생하는 지점에 가까이 있는 이용객의 위치를 파악하고, 대피 경로는 출발지점에서 목적지점까지 위험지점을 거치지 않게 경로를 탐색한다. 테스트베드를 벗어난 대피, 또는 테스트베드 내에 있는 건물을 대피소로 지정하여 가까운 대피소로 이동 할 수 있는 경로를 탐색한다. 이에 따라, 최단 대피로를 제공하여 인적 피해를 줄일 것이라 기대한다.
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.
지금까지 연구된 최소비용 경로 알고리즘들은 정점과 정점간의 가중치가 부여된 간선을 갖는 그래프를 이용한다. 그러나, 바다와 같은 넓은 공간에서 시점과 종점사이에 섬과 같은 임의의 형태의 장애물이 존재하고 시점으로부터 종점까지의 최단거리를 찾고자 할 때, 이 알고리즘들은 최소비용 경로를 구하기 위해 장애물이 없는 공간상의 위치를 모두 정점으로 하고 인접정점들 사이에 가중치를 부여한 간선이 준비되어야 하므로 그 수가 매우 방대해져 공간복잡도가 높아지고 실행시간이 오래 걸리게 된다. 이에 본 논문에서는 정점과 가중치 간선의 그래프 자료구조를 이용하지 않고 장애물의 경계위치와 시점 및 종점위치 정보만을 이용하여 장애물을 우회하는 최소비용 경로를 탐색하는 효율적 알고리즘을 제안하고자 한다. 장애물을 포함하는 최소 경계 사각형의 행과 열의 크기(위치의 수)를 각각 m과 n이라 할 때, 제안한 알고리즘은 최대 O(mn)의 시간 복잡도를 가진다. 이 성능은 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 효율적임을 보여준다.
Dijkstar 알고리즘에 기초하는 최단경로 탐색 알고리즘의 탐색속도 향상에 관한 많은 연구들이 지속되어 왔다. 그 대표적인 알고리즘이 $A^*$ 알고리즘이다. 빠른 탐색속도는 $A^*$ 알고리즘의 장점이지만, 복잡하고 불규칙한 가로 네트워크에서 실제의 최단경로 탐색이 실패할 확률이 높다. 탐색실패란 목적노드를 탐색하지 못한 경우와 최단경로가 아닌 경로를 구축하는 것을 의미한다. 본 연구는 $A^*$ 알고리즘의 최단경로 탐색 성공확률을 높이기 위한 방법으로 일차적으로 출발노드와 목적노드 간 연결 관계를 정리하고, 목적노드에서 출발노드까지 정리된 경로에 따라 $A^*$ 알고리즘을 역으로 적용한 것이다. 이 방법은 네트워크 및 경로 부하량 특성에 따라 실제의 최단경로가 아닌 경로를 최단경로로 구축하는 경우가 발생할 수는 있으나, 경로구축의 완전한 실패는 발생시키지 않는다. 이 방법을 실제 복잡한 네트워크에 적용하여 유효성을 검증한 결과, 통상적인 $A^*$ 알고리즘의 적용보다 탐색 소요시간은 약간 증가하나, 정확성은 상당히 높아지는 것으로 분석되었다.
텔레매틱스의 주요 응용분야인 차량 항법 시스템은 CIS의 지도기술과 CPS의 측위 기술에 융합되어 탄생한 것이다. 기존의 시스템들은 정점과 정점간의 최단경로를 중심으로 한 경로 탐색을 제시하였지만 교통량의 변화와 교통사고 및 수시 병목 구간 등의 교통 변화에 대해서는 능동적인 대처를 할 수 없는 시스템이다. 바꿔 말하면 현실적으로 최단경로 탐색보다는 교통 정보를 파악하며 최단시간에 목적지로 도착하는 최적경로 탐색 시스템이 필요하다. 이 논문에서는 교통 정보를 기반으로 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 최적 경로 탐색을 위한 시스템 구조를 제안하며 기존의 최단경로 탐색 알고리즘의 문제점을 살펴보고 수집되는 교통정보의 방향성을 활용하는 최적경로 탐색 알고리즘을 새롭게 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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