• 대한산업공학회지
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• 제26권4호
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• pp.421-430
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• 2000

This paper presents a new approach which uses $A^*$ search and genetic algorithms for solving large scale multi-objective shortest path problem. The focus of this paper is motivated by the problem of finding Pareto optimal paths for an advanced traveler information system(ATIS) in the context of intelligent transportation system(ITS) application. The individual description, the decoding rule, the selection strategy and the operations of crossover and mutation are proposed for this problem. The keynote points of the algorithm are how to represent individuals and how to calculate the fitness of each individual. The high performance of the proposed algorithm is demonstrated by computer simulations.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.113-128
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• 2000

This paper presents a first year report of an ongoing multi-year project to develop a systolic parallel simulation system for dynamic traffic assignment. The fundamental approach to the simulation is systolic parallel processing based on autonomous agent modeling. Agents continuously act on their own initiatives and access to database to get the status of the simulation world. Various agents are defined in order to populate the simulation world. In particular existing modls and algorithm were incorporated in designing the behavior of relevant agents such as car-following model headway distribution Frank-Wolf algorithm and so on. Simulation is based on predetermined routes between centroids that are computed off-line by a conventional optimal path-finding algorithm. Iterating the cycles of optimization-then-simulation the proposed system will provide a realistic and valuable traffic assignment. Gangnum-Gu district in Seoul is selected for the target are for the modeling. It is expected that realtime traffic assignment services can be provided on the internet within 3 years.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.864-871
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• 2014

본 연구에서는 Rotman 렌즈의 위상 오차를 최소화하는 빔 곡선을 구하는 최적화 방법을 제안하고 있다. 이 방법은 빔 포트로부터 배열안테나의 중심점과 배열안테나를 따라 대칭 또는 비대칭으로 놓인 두 개의 점으로 구성된 동위상점들을 통과하여 대응되는 동위상면까지의 3개의 경로길이는 동일하다는 개념에 근거를 두고 있다. 이 방법을 따르면, 각각의 빔 방향에 대하여 위상 오차를 최소화하는 배열안테나 상의 동위상점 집합을 찾으면 최적의 빔 포트 위치를 직접 구할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 저 위상 오차를 갖는 Rotman 렌즈의 빔 곡선을 구하는 가장 최적이며 효과적인 방법임을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권10호
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• pp.109-117
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• 2014

내비게이션 경로탐색 시스템에서 A* 알고리즘을 사용할 경우 경로거리가 멀수록 Open 리스트(최적의 경로를 선택하기 위해 탐색된 예비경로들의 집합)의 크기가 증가하며, 이로 인해 비교연산이 증가하게 된다. 본 논문에서는 Dijkstra의 알고리즘과 A* 알고리즘을 주기적으로 교체 적용하여 Open 리스트의 크기를 줄일 수 있는 검색 방법을 제안한다. 여기서 두 알고리즘을 교체 적용하기 위하여 Level이라는 이름의 파라미터를 사용한다. 미리 정해진 레벨(깊이)만큼 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 다음 A* 알고리즘으로 교체되도록 한다. 이 때 Dijkstra 알고리즘의 Open 리스트에 있는 노드들을 A* 알고리즘의 평가함수로 적합도를 평가하여 가능성이 있는 노드만을 A* 알고리즘의 Open 리스트로 전달한다. 따라서 계속되는 검색과정에서 Open 리스트의 크기가 불필요하게 증가되는 것을 억제할 수 있다. 또한 Dijkstra와 A* 알고리즘을 번갈아 적용하기 때문에 A* 알고리즘으로는 찾지 못할 최적 또는 준 최적 경로를 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 결과와 비슷한 수준으로 찾을 수 있게 된다. 제안한 하이브리드 검색 알고리즘을 인공 및 실제의 지도 데이터를 이용하며 실험한 결과, 기존의 탐색 알고리즘과 비슷한 수준의 최단경로거리를 유지하면서 비교연산의 수를 더 줄일 수 있었다. 이 실험에서는 Level 값은 임의로 선정하였다. 따라서 실제의 도로 상황에서 최적 Level 값을 자동 선정하는 연구는 앞으로의 과제이다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.310-317
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• 2005

모바일 애드흑 네트워크는 기존의 시스템처럼 인증기관(Certificate Authority)이나 중앙 집중화된 서버를 통해 노드들에 대한 신뢰와 온라인 접근을 제공하지 않는다. 그러나, 시스템의 노드들은 서로 안전하게 데이타를 주고받기 위해서 경로를 탐색하는 것뿐만 아니라, 서로를 신뢰할 수 있게 하는 과정이 반드시 필요하다. 이러한 이유 때문에 온라인 신뢰기관이나 인증 저장 공간을 요구했던 전통적인 보안 구조는 안전한 애드혹 네트워크에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 애드흑 네트워크 환경에서 효과적인 플러딩(flooding) 기법을 사용하여 노드 사이에 '안전하고 효과적인 최적의 인증경로탐색기법을 제안한다. 이 시스템은 브로드캐스팅(broadcasting)을 통해 목적지만을 찾는 일반적인 라우팅 프로토콜만을 의미하는 것이 아니라, 통신하고자 하는 노드를 안전하고 효과적으로 탐색하며, 찾아진 경로 또한 그 경로에 있는 노드간의 신뢰를 통해 검증하는 과정을 포함한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.31-44
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• 2004

최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.671-680
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• 1998

화상 회의, 원격 진료 및 교육 시스템, CSCW 등과 같은 그룹 응용을 지원하기 위해서는 망에 의해서 멀티캐스트 기능이 제공되어야 한다. 멀티캐스트 경로배정의 방법으로는 보통 최단 경로 트리 방식과 최소 비용 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리의 표현에 있어, 일반적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 이진 스트링의 개체 표현 대신 트리를 사용하여 개체를 표현하는 방법을 제안함으로써 최적화의 효율을 개선하는 방식을 보여주며, 또한 기존의 경험적 알고리즘과의 비교를 통하여 진화방식에 의한 최적화가 기존의 방법보다 최적해에 더 가까이 수렴할 수 있음을 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.86-95
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• 2009

이기종 컴퓨팅 환경에서 방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph DAG)의 효율적인 스케줄링은 시스템의 성능을 높게 만드는데 매우 중요한 역할을 한다. 이기종의 컴퓨팅 환경에서 DAG로 표현되는 프로그램의 최적 스케줄링 방법을 찾는 것은 잘 알려진 '정해진 시간 내에 해결하기 어려운 문제(NP-complete)' 이다. 본 논문은 분산 이기종 컴퓨팅 시스템에서 병렬로 실행 가능한 프로그램을 위한 새로운 리스트 스케줄링 알고리즘인 HRPS(Heterogeneous Rank-Path Scheduling)를 제안하였다. HRPS의 가장 궁극적인 목적은 프로그램의 실행시간을 최소화하는 것이다. 알고리즘의 성능을 위해 DAG 입력 그래프를 이용하여 기존에 제안되어진 CPOP, HCPT, FLB 알고리즘과 스케줄의 길이를 비교한 결과 성능 향상의 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.943-950
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• 2002

실시간 전략 게임은 인간 혹은 컴퓨터를 상대로 하는 게임 장르이다. 이것은 턴방식의 컴퓨터게임과는 게임 진행 방식이 상이하다. 체스와 같은 턴방식은 오직 한 명의 플레이어의 동작을 허용하지만 실시간 전략게임은 복수의 플레이어의 동시다발적인 동작을 허용한다. 따라서 실시간 전략게임에서는 게임 내 유닛들의 이동경로는 자원채취, 건물건설, 그리고 전투 프로세스들의 처리를 위한 충분한 시간을 확보하기 위해 신속히 계산되어야 한다. 경로계산에 필요한 메모리, 탐색공간, 유닛들의 반응속도를 향상시키려는 여러 접근방식들이 소개되고 있다. 현재의 경로계산 알고리즘들은 최상 경로계산에 치중한 나머지 실시간 전략게임에서의 계산 과부하 문제를 고려하고 있지 않다 .이런 점에서 본 논문은 탐색공간을 줄이고 유닛들의 반응속도를 높이는 DHA*(Dynamic Heuristic Af) 알고리듬을 제안하고, 기존 A* 알고리듬과 비교하여 본 제안 DHA* 알고리듬의 성능이 우수함을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.164-172
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• 2019

본 논문에서는 실내 환경에서 시각정보를 기반으로 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로 최적의 경로를 찾아 자율 주행하는 바퀴달린 로봇을 구현한다. 로봇은 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로의 최적의 경로를 딥강화학습으로 얻을 수 있다. 그러나 로봇이 구해진 경로로 자율 주행을 할 때 표면의 굴곡과 이물질 등의 외부적 요인으로 목적지까지 정확하게 주행하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 연구는 카메라만 장착한 로봇이 외부 요인으로 인해 최적의 경로를 이탈할 경우 이를 인지하도록 한다. 이 인지를 토대로 로봇이 스스로 경로를 보정하고 계획된 경유지와 최종 목적지점에 도달할 수 있게 하는 알고리즘을 제안한다. 본 연구를 위해 파이캠을 탑재한 라즈베리파이와 아두이노로 제어하는 바퀴식 자율 주행 로봇이 제작되었다. 로봇은 실내환경에서 OSX 환경의 서버와 실시간 연동하면서 계획된 최적의 경로로 시험주행을 완료하였다.