• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권3호
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• pp.239-244
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• 2007

In the telematics system, a reasonable path search time should be guaranteed from a great number of user's queries, even though the optimal path with minimized travel time might be continuously changed by the traffic flows. Thus, the path search method should consider traffic flows of the roads and the search time as well. However, the existing path search methods are not able to cope efficiently with the change of the traffic flows and to search rapidly paths simultaneously. This paper proposes a new path search method for fast computation. It also reflects the traffic flows efficiently. Especially, in order to simplify the computation of variable heuristic values, it employs a simplification method for estimating values of traffic-adaptable heuristics. The experiments are carried out with the $A^*$ algorithm and the proposed method in terms of the execution time, the number of node accesses and the accuracy. The results obtained from the experiments show that the method achieves very fast execution time and the reasonable accuracy as well.

• 한국해양공학회지
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• 제20권1호
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• pp.69-76
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• 2006

The design of efficient search path to maximize the Cumulative Detection Probability(CDP) is mainly dependent on experience and intuition when searcher detect the target using SONAR in the ocean. Recently with the advance of modeling and simulation method, it has been possible to access the optimization problems more systematically. In this paper, a method for the optimal search path calculation is developed based on the combination of the genetic algorithm and the calculation algorithm for detection range. We consider the discrete system for search path, space, and time, and use the movement direction of the SONAR for the gene of the genetic algorithm. The developed algorithm, OASPP(Optimal Acoustic Search Path Planning), is shown to be effective, via a simulation, finding the optimal search path for the case when the intuitive solution exists. Also, OASPP is compared with other algorithms for the measure of efficiency to maximize CDP.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.53-62
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• 2013

클라우드 환경은 분산컴퓨팅 분야의 한가지로서, 물리 노드와 가상 노드로 구성이 되어 있다. 분산화 된 클라우드 환경에서의 최적 경로 탐색은 각 노드들이 최적 경로 탐색을 수행하는 것이다. 실시간으로 급변하는 탐색 환경은 빠른 데이터 전송을 통한 각 노드들의 동기화를 요구한다. 따라서 QoS의 보장과 최적 경로 탐색을 위해서 양자화 기법이 필요하다. 양자화 기법을 통해 중앙 서버는 각 노드로 실시간 탐색 환경 데이터를 빠르게 전송가능하며 각 노드들은 원활하게 최적 경로 탐색을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 중앙 서버에서 각 노드들의 최적 경로 탐색 문제를 해결하기 위해 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 양자화를 적용한다. 최적 경로 생성 시스템에 양자화 데이터 전송을 적용하는 실험을 하기 위해 클라우드 환경의 시뮬레이션을 구성하였다. 양자화 기법의 적용을 통해 클라우드 환경에서 전송 되는 총 데이터를 줄이면서 성능을 높일 수 있으며, 최적 경로 탐색을 위한 어플리케이션의 QoS를 보장할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.745-752
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• 2002

도로에서의 최적 경로 탐색은 출발지와 목적지의 위치를 알고 있는 경우로서 탐색에 대한 일종의 사전 지식을 가진 탐색으로 A* 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 단방향 A* 알고리즘은 최적의 경로를 보장해 주는 반면 탐색 시간이 많이 소요되고 양방향 A* 알고리즘은 최적 경로를 보장해 주지 못하거나 최적 경로 보장을 위해서는 오히려 단방향 A* 보다 탐색 시간이 더 많이 소요될 수도 있다. 본 논문에서는 탐색 시간이 우수하며 최적 경로를 보장하는 새로운 양방향 A* 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 효용성을 확인하기 위하여 실제 도로에 적용한 격과 정확한 최적 경로를 탐색하고 탐색 시간도 매우 우수한 것으로 확인되었다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-9
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• 2023

This paper presents an optimal path planning strategy for aerial searching and surveying of a user-designated area using multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The method is designed to deal with a single unseparated polygonal area, regardless of polygonal convexity. By defining the search area into a set of grids, the algorithm enables UAVs to completely search without leaving unsearched space. The presented strategy consists of two main algorithmic steps: cellular decomposition and path planning stages. The cellular decomposition method divides the area to designate a conflict-free subsearch-space to an individual UAV, while accounting the assigned flight velocity, take-off and landing positions. Then, the path planning strategy forms paths based on every point located in end of each grid row. The first waypoint is chosen as the closest point from the vehicle-starting position, and it recursively updates the nearest endpoint set to generate the shortest path. The path planning policy produces four path candidates by alternating the starting point (left or right edge), and the travel direction (vertical or horizontal). The optimal-selection policy is enforced to maximize the search efficiency, which is time dependent; the policy imposes the total path-length and turning number criteria per candidate. The results demonstrate that the proposed cellular decomposition method improves the search-time efficiency. In addition, the candidate selection enhances the algorithmic efficacy toward further mission time-duration reduction. The method shows robustness against both convex and non-convex shaped search area.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.199-207
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• 2012

본 논문에서는 사진에 포함된 위치정보를 이용하여 최단경로 알고리즘을 적용한 최적화된 경로를 설정할 수 있는 서비스를 제안하였으며 제안한 서비스를 제공하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 사진 안에 있는 EXIF 정보에 포함된 GPS정보를 추출하여 출발지점, 경유지점, 도착지점을 설정한 후 설정된 경로정보에 최단경로 알고리즘(shortest path algorithm)을 적용하여 최적화된 경로를 탐색한다. 구해진 최적화된 경로정보는 야후 맵 API를 활용하여 웹 지도상에 표시된다. 이를 위해 사진 속 위치정보 추출방법, 최단경로 알고리즘을 활용한 경로 정렬(sort) 방법 그리고 야후 맵 API를 이용한 이용자 UI를 활용하여 경로탐색 시스템을 설계하고 이를 바탕으로 GPS정보가 있는 사진 파일을 이용한 최적화된 경로탐색 시스템을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.49-55
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• 2017

Robots, games and life applications have been developed while computer areas are developed. Moreover, various applications have been utilized for various users including the early childhood. Recently, smart phones have been dramatically used by various users including early childhood. Many applications need to find a path from a starting point to destinations. For example, without using real maps, users can find the direct paths for the destinations in realtime. Specifically, path exploration in game programs is so important to have accurate results. Nowadays, with these techniques, diverse applications for educations of early childhood have been developed. To deal with the functions, necessity of efficient path search programs with high accuracy becomes much higher. In this paper, we design and develop a friendly maze program for early childhood based on a path searching algorithm. Basically, the path of lineal distance from a starting location to destination is considered. Moreover, weight values are calculated by considering heuristic weighted h(x). In our approach, A* algorithm searches the path considering weight values. Moreover, we utilize depth first search approach instead of breadth first search in order to reduce the search space. so it is proper to use A* algorithm in finding efficient paths although it is not optimized paths.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.671-674
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• 2005

본 논문은 웹기반 게임 컨텐츠로써의 최적 미로 게임 개발에 대한 논문이다. 웹을 이용한 클라이언트 접속자는 자바 애플릿을 이용하여 웹상에서 접근 가능하고 Java Bytecode의 다운로드에 의해 각 클라이언트 접속자의 하드웨어시스템에 무관하게 작동가능하다. 본 논문에서 개발된 최적 미로 게임은 랜덤 미로 생성기, 미로 내 경로 입력기, 가중 최적 경로 탐색기, 및 비교기 등으로 구성되어 있다. 최적 미로 탐색 알고리즘으로 탐색된 경로와 사용자가 선택한 경로의 cost 비교를 통하여 사용자의 지리적 인지력을 정량적으로 평가 및 도시함으로써 사용자의 지리적 인지력 향상을 유도할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권2호
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• pp.188-196
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• 2022

Recently, neural architecture search (NAS) has received increasing attention as it can replace human experts in designing the architecture of neural networks for different tasks and has achieved remarkable results in many challenging tasks. In this study, a path-based computation neural architecture encoder (PCE) was proposed. Our PCE first encodes the computation of information on each path in a neural network, and then aggregates the encodings on all paths together through an attention mechanism, simulating the process of information computation along paths in a neural network and encoding the computation on the neural network instead of the structure of the graph, which is more consistent with the computational properties of neural networks. We performed an extensive comparison with eight encoding methods on two commonly used NAS search spaces (NAS-Bench-101 and NAS-Bench-201), which included a comparison of the predictive capabilities of performance predictors and search capabilities based on two search strategies (reinforcement learning-based and Bayesian optimization-based) when equipped with different encoders. Experimental evaluation shows that PCE is an efficient encoding method that effectively ranks and predicts neural architecture performance, thereby improving the search efficiency of neural architectures.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.160-163
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• 2021

In this paper, we present a path search scheme for the safe movement of the swarm of unmanned systems in unknown dangerous areas. Some of the swarm searches for the primary and secondary paths before the majority of swarm move through dangerous areas. In terms of rapid movement from the dangerous area and preparation for an accident, the primary path is searched first in the destination's direction. The secondary path is searched by considering the distance between the paths to guarantee a safe distance. The computer simulations show that the proposed scheme is suitable for the swarm of unmanned systems.