• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권1호
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• pp.17-24
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• 2020

외판원 순회문제(Traveling Salesman Problem)는 세일즈맨이 한 도시(node)를 출발하여 모든 도시를 한 번씩 방문한 후 다시 출발점으로 되돌아오는 최적 경로를 반환한다. 이 기법은 도시의 수가 늘어날수록 연산횟수가 기하급수적으로 늘어나는 단점으로 인해 실생활에서 여러 노드(node)를 방문해야 하는 놀이동산이나 택배에 적용하기에는 탐색 성능에 한계가 있다. 또한, 최적 경로 탐색은 각 노드 사이의 거리를 1차원 속성으로 사용하기 때문에 이동시간, 관심도, 대기시간 등의 다차원속성을 고려하는 사용자의 요구를 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위하여 Top-n 스카이라인 질의(Skyline query)를 이용한 다차원 외판원 순회문제(TS-MDT, Top-n Skyline-Multi Dimensional TSP) 알고리즘을 제안한다. 제안기법은 스카이라인의 지배원칙에 따라 다중 속성의 노드들을 제거함으로써 연산횟수의 감소를 통한 신속한 연산과 최적 경로를 반환한다. 실험에서는 1차원 속성의 데이터를 사용한 기존의 동적 계획법과 다차원속성을 처리하는 제안기법의 연산시간을 비교한 결과, 같은 데이터 개수일 때 다차원속성을 처리하는 제안기법이 더 빠른 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.976-978
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• 2005

We present a nearly optimal ($O(\nu\;min(\nu,\;n)n\;log\;n)$ time and O(n) srace) algorithm that constructs a shortest path map with n isothetic roads of speed $\nu$ under the $L_1$ metric. The algorithm uses the continuous Dijkstra method and its efficiency is based on a new geometric insight; the minimum in-degree of any nearest neighbor graph for points with roads of speed $\nu$ is $\Theta(\nu\;min(\nu,\;n))$, which is first shown in this paper. Also, this algorithm naturally extends to the multi-source case so that the Voronoi diagram for m sites can be computed in $O(\nu\;min(\nu,\;n)(n+m)log(n+m))$ time and O(n+m) space, which is also nearly optimal.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.51-60
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• 2016

This paper proposes a hierarchical routing algorithm for enhancing survivability of sensor nodes on WSAN. Proposed algorithm has two important parts. The first is a clustering algorithm that uses distance between sensor and actor, and remaining energy of sensor nodes for selecting cluster head. It will induce uniform energy consumption, and this has a beneficial effect on network lifetime. The second is an enhanced routing algorithm that uses the shortest path tree. The energy efficient routing is very important in WSAN which has energy limitation. As a result, proposed algorithm extends network and nodes lifetime through consuming energy efficiently. Simulation results show that the proposed clustering algorithm outperforms conventional routing algorithms such as VDSPT in terms of node and network life time, delay, fairness, and data transmission ratio to BS.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.652-657
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• 2014

출발지와 도착지, 사용자가 방문해야 하는 POI(Point of Interest)유형들, 이 유형들 중 전체 혹은 부분에 대한 방문순서들이 주어질 때, 출발지에서 여러 방문순서를 만족시키는 순서대로 각 POI 유형별로 적어도 하나의 POI를 방문한 후 목적지에 도착하는 경로를 순차적 경로라 한다. 본 논문에선 이 경로 중 근사 최단 경로(Approximate Shortest Path)를 찾는다. 기존의 두 가지 기법은 방문한 POI(또는 출발지)와 방문해야 할 유형의 POI들과의 근접성 만을 보거나 후보군 선정 시 방문순서 및 네트워크를 고려하지 않고 출발지와 목적지를 이은 직선과 가까운 POI들로 경로를 찾는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 네트워크 탐색을 이용하여 출발지와 목적지 간 네트워크 경로에 근접한 POI를 후보군으로 선정하여 경로를 탐색하고, 이 경로 중 방문한 POI유형이 많은 경로에 적응적 우선순위를 주어 향상된 근사 최단 경로를 구하는 기법을 제안한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권2호
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• pp.171-176
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• 2007

To give a guarantee a consistently high level of quality and reliability of Telematics traffic service, traffic flow forecasting is very important issue. In this paper, we proposed an adaptable integrated prediction model to predict the traffic flow in the future. Our model combines two methods, short-term prediction model and long-term prediction model with different combining coefficients to reflect current traffic condition. Short-term model uses the Kalman filtering technique to predict the future traffic conditions. And long-term model processes accumulated speed patterns which means the analysis results for all past speeds of each road by classifying the same day and the same time interval. Combining two models makes it possible to predict future traffic flow with higher accuracy over a longer time range. Many experiments showed our algorithm gives a better precise prediction than only an accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.93-100
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• 2016

언플러그드 컴퓨터과학 활동은 카드, 실, 크래용 등 주변의 물건들을 사용하는 놀이와 퍼즐을 통하여 컴퓨터과학에 대하여 학습하는 활동의 모음이다. 기존의 언플러그드 활동은 알고리즘을 소개하고 실생활에 적용하는 것에 편중되어 문제 해결을 위하여 알고리즘을 적용하기 전에 이루어져야 할 자료의 표현 방법에 대한 활동은 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 초등학생들에게 그래프 이론의 기본 개념과 실생활에 적용할 수 있는 그래프 알고리즘을 소개하는 언플러그드 수업을 설계하고 수업을 실시한 후에 설문조사를 통하여 수준의 적절성과 수업 효과에 대하여 평가하였다. 설문 응답을 분석한 결과 모든 응답자가 본 연구에서 제시한 수업 내용이 초등학생에게 적합하다고 응답하였고 수업의 효과와 적절성에 대하여 긍정적인 응답을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.76-84
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• 2003

요즈음에는 GPS 및 GIS을 기반으로, 운전자에게 최단 경로탐색 및 예상도착시간을 인터넷 및 휴대폰으로 검색할 수 있다. 그러나, 아무리 좋은 자동항법 장치도 평균차량속도가 10- 20 Km 일 때에는 최단경로를 생성할 수 없다. 그러므로 승용차대기시간과 평균차량속도를 개선하기 위해서, 서로 다른 교차로 길이 및 교차로 차선수 일 때에도, 퍼지 적응 규칙을 이용한 최적녹색시간 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷을 이용해서 위험한 도로, 공사중인 도로 및 목적지 예상 도착시간 및 최적의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.102-112
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰의 GPS기능과 안드로이드 시스템에 기본적으로 탑재되어 있는 Google map을 이용하여 내 주변 위치(학교)와 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 한다. 내주변 목적지 위치를 검색할 때 최단 경로 알고리즘을 이용하여 검색할 수 있도록 한다. 이러한 어플리케이션 개발을 통해서 공공 장소 및 목적지를 쉽고 빠르게 찾아갈 수 있도록 하는 용도로 활용하고자 한다. 학교 시설은 입학 시험, 각종 자격 시험, 재난시 대피소 등으로 활용되는 경우가 많다. 스마트 폰을 능숙하게 사용하는 젊은 층이 아니라도 누구나 어려운 조작 없이 학교의 위치를 쉽게 찾아갈 수 있도록 도와주는 어플리케이션을 개발한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.127-135
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• 2015

본 논문에서는 Space Syntax 이론을 적용한 여성의 안전한 여가활동 경로를 추천하는 애플리케이션을 제안하고 구축한다. 이 애플리케이션은 일반적인 네비게이션이 우선순위로 가지는 최단시간, 최단거리 탐색과는 다르게, 안전을 최우선으로 한 경로를 탐색하게 된다. 접근성, 지역 간 상호관계 등을 바탕으로 추천경로를 생성하고 여성의 여가활동에 있어 다양한 위험요소를 염두에 두게 된다. 결과적으로 Space Syntax 알고리즘을 통해 여성 사용자들의 주관적 선택사항이 적용된 자기맞춤형 경로를 선택 가능하게 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권9호
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• pp.3120-3137
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• 2021

Small-sized IoT wireless sensing devices can be deployed with small aircraft such as drones, and the deployment of mobile IoT devices can be relocated to suit data collection with efficient relocation algorithms. However, the terrain may not be able to predict its shape. Mobile IoT devices suitable for these terrains are hopping devices that can move with jumps. So far, most hopping sensor relocation studies have made the unrealistic assumption that all hopping devices know the overall state of the entire network and each device's current state. Recent work has proposed the most realistic distributed network environment-based relocation algorithms that do not require sharing all information simultaneously. However, since the shortest path-based algorithm performs communication and movement requests with terminals, it is not suitable for an area where the distribution of obstacles is uneven. The proposed scheme applies a simple Monte Carlo method based on relay nodes selection random variables that reflect the obstacle distribution's characteristics to choose the best relay node as reinforcement learning, not specific relay nodes. Using the relay node selection random variable could significantly reduce the generation of additional messages that occur to select the shortest path. This paper's additional contribution is that the world's first distributed environment-based relocation protocol is proposed reflecting real-world physical devices' characteristics through the OMNeT++ simulator. We also reconstruct the three days-long disaster environment, and performance evaluation has been performed by applying the proposed protocol to the simulated real-world environment.