Among location-based systems, a route search service is very highly utilized as a representative technique, but it provides relatively low accuracy when we find a route path on foot in our real environment. In this paper, we design and implement an optimized route search technique based on user experience utilizing open APIs as location-based services. Finally, we develop an Android-based application to provide this feature. In our experiment, we found that our technique enhanced performance by about 14-36% compared to previous solutions, such as route path searches using map APIs. In addition, the performance of our technique can be further enhanced, as the number of users who find such optimized route path is increasing.
In this paper, we propose a destination optimal route algorithm for providing route finding service for the transportation handicapped by using the multi-criteria decision-making technique and the modified A-STAR optimal route search algorithm. This is a method to set the route to the destination centering on safety by replacing the distance cost of the existing A-STAR optimal route search algorithm with the safety cost calculated through AHP/TOPSIS analysis. To this end, 10 factors such as road damage, curb, and road hole were first classified as poor road factors that hinder road driving, and then pairwise comparison of AHP was analyzed and then defined as the weight of TOPSIS. Afterwards, the degree of driving safety was quantified for a certain road section in Busan through TOPSIS analysis, and the development of an optimal route search algorithm for the transportation handicapped that replaces the distance cost with safety in the finally modified A-STAR optimal route algorithm was completed.
오늘날, 3G와 WiFi 통신을 이용한 수많은 스마트폰용 위치기반 서비스들이 존재한다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 실행 가능한 발전된 위치 기반 응용 프로그램인 MARS를 제안, 개발하였고, 이를 기존 유사 서비스와 성능을 비교하였다. MARS는 기본적으로 경로 등록, 경로 검색, 경로 평가 등 3가지 기능을 사용자들에게 제공하며 이들은 웹 및 데이터베이스서버, 그리고 사용자의 이동 단말기에 의해 동적으로 관리된다. 사용자들은 스마트폰을 이용하여 위치 정보를 검색 및 업데이트할 때, 서버들은 필요한 정보를 제공하여 사용자들이 자유롭게 자신들이 등록한 정보를 추가, 수정, 그리고 제거를 할 수 있도록 하며, 다른 사용자의 정보에 대해서는 평가를 수행 할 수 있도록 한다. 이는 기존의 다른 지도 서비스들이 사용자들로부터 직접적으로 정보 입력을 허락하지 않는 것과 달리 사용자들에게 정보 입력을 담당하게 한다는 점에서 구별된다. 본 논문에서는 MARS의 구현 과정과 함께 각 동작에 대한 실험 결과를 보여주며, 마지막으로 기존 서비스들과의 성능 평가를 통해, MARS가 더 나은 성능을 제공할 수 있음을 설명하기로 한다.
내비게이션은 차량 운전자에게 경로탐색과 길안내 서비스의 제공을 기본으로 한다. 그러나 현재의 경로탐색에서는 운전자의 안전을 지키기 위해 다양한 도로 상황을 고려하지 않고, 안전운전 DB만을 이용하여 최단경로를 찾는 서비스만을 제공하고 있다. 따라서 안전운전을 위해서는 단순한 최단경로 검색 서비스를 벗어나, 위험지역이나 위험시간대를 고려한 경로탐색이 필요하다. 본 논문에서는 A* 알고리즘을 이용하여 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 방법을 제안한다. 이 경로탐색에서 탐색노드의 경로 적합 도를 측정할 때 위험지역 종류별로 서로 다른 휴리스틱 가중치를 적용하였다. 특히 경로 탐색에서 회피할 위험지역으로는 사고가 자주 발생하는 사고 다발구간, 어린이 보호구역, 교차로지역, 그리고 위험시간대를 고려하여 동적으로 위험지역별 가중치를 부여하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.
In order to overcome the problem that outdoor and indoor spatial information service are separately utilized, an integration service system of spatial information that is linked from outdoor to indoor has been implemented. As a result of the study, "0001.xml" corresponding to the file index key value, which is the service connection information in the building information of the destination, was extracted from the prototype verification of the system, the search word of 'Kim AB' was transmitted to the indoor map server and converted from the outdoor map service to the indoor map service through confirmation of the navigation service connected information, using service linkage information and search words of the indoor map service was confirmed that the route was displayed from the entrance of the building to the destination in the building through the linkage search DB (Database) table and the search query. Therefore, through this study was examined the possibility of linking indoor and outdoor DB through vector spatial information integration service system. The indoor map and the map engine were implemented based on the same vector map format as the outdoor map engine, it was confirmed that the connectivity of the map engine can be applied.
In order to determine home delivery service routes, conditions specified for each parcel such as customer-assigned delivery times and parcel contents should be considered, so the conventional route search algorithms have some limits to be applied for home delivery services. In this study, a multi-purpose route searching algorithm is suggested in order to deal with every requirement of deliveries that vary in delivery distances, contents and appointed times. A simulation study to verify the performances of the system with example data of Seoul and Kyungki provinces shows that it significantly improves the customer satisfaction and the productivity of delivery businesses.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.268-276
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2015
A ship's sailing route or plan is determined by the master as the decision maker of the vessel, and depends on the characteristics of the navigational environment and the conditions of the ship. The trajectory, which appears as a result of the ship's navigation, is monitored and stored by a Vessel Traffic Service center, and is used for an analysis of the ship's navigational pattern and risk assessment within a particular area. However, such an analysis is performed in the same manner, despite the different navigational environments between coastal areas and the harbor limits. The navigational environment within the harbor limits changes rapidly owing to construction of the port facilities, dredging operations, and so on. In this study, a support vector machine was used for processing and modeling the trajectory data. A K-fold cross-validation and a grid search were used for selecting the optimal parameters. A complicated traffic route similar to the circumstances of the harbor limits was constructed for a validation of the model. A group of vessels was composed, each vessel of which was given various speed and course changes along a specified route. As a result of the machine learning, the optimal route and voyage data model were obtained. Finally, the model was presented to Vessel Traffic Service operators to detect any anomalous vessel behaviors. Using the proposed data modeling method, we intend to support the decision-making of Vessel Traffic Service operators in terms of navigational patterns and their characteristics.
This paper presents a two-phase method for the vehicle routing problems with time windows(VRPTW). In a supply chain management(SCM) environment, timely distribution is very important problem faced by most industries. The VRPTW is associated with SCM for each customer to be constrained the time of service. In the VRPTW, the objective is to design the least total travel time routes for a fleet of identical capacitated vehicles to service geographically scattered customers with pre-specified service time windows. The proposed approach is based on ant colony optimization(ACO) and improvement heuristic. In the first phase, an insertion based ACO is introduced for the route construction and its solutions is improved by an iterative random local search in the second phase. Experimental results show that the proposed two-phase method obtains very good solutions with respect to total travel time minimization.
In this paper, we develop a planning system for the routing and scheduling of vehicles in pickup and delivery service such as door-to-door parcel service. Efficient routing and scheduling of vehicles is very important in pickup and delivery service. The routing and scheduling problem is a variation of vehicle routing problem which has various realistic constraints. We develop a heuristic algorithm based on tabu search to solve the routing and scheduling problem. We develop a routing and scheduling system installed the algorithm as a planning engine. The system manage the basic data and uses GIS data to make a realistic route plan.
버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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