본 연구에서는 노천광산에서 다수의 작업 지점들을 경유하며 광산 전역을 순회해야하는 보조 작업 차량의 최적 이동경로를 분석하였다. Dijkstra's 알고리즘을 사용했던 기존의 연구들과 달리 휴리스틱 외판원 문제 알고리즘을 이용한 결과 다수의 작업지점들의 방문 순서까지 고려하여 보조 작업 차량의 최적 이동경로를 분석할 수 있다. 인도네시아 파시르 석탄 노천광산의 로또 채광장을 대상으로 광산 전역을 정차 없이 순회하는 보조작업 차량의 최적 이동경로를 분석하였다. 그 결과 분석자의 직관에 따라 작업지점들의 방문 순서를 결정하는 것보다 휴리스틱 TSP 알고리즘을 적용해 분석하는 것이 25개 지점 경유시 20분 정도의 이동시간을 단축할 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 결과가 노천광산 보조 작업 차량들의 시스템 최적화와 관련된 향후 연구들의 방향설정 위해 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
Transportation plays a vital role in sustainable development, and moreover, bulk transportation provides cost effective movement of goods and human beings with less environmental issues. Nepal is a developing country with increasing urbanization and transportation demands. The growing interest of China to connect with Southeast Asia through Nepal has led to ambitious project proposal of Rasuwa Gadhi to Birgunj Railways, which is the shortest route from China to India. Lack of updated geospatial data has lead the concerned authorities in Nepal to be dependent on analysis and proposals from donor nations. Taking such considerations, based on GIS and free data, this study explores optimal routes to connect cites using slope and land cover. Based on reclassified slope, two shortest optimal routes were found. One passing through Baireni in Dhading and another through Kathmandu towards Birgunj with length of around 172 Kilometers. The study shows that available open source data can be used of preliminary feasibility studies and yet shows limitations for detailed economy based planning. Development and use of high resolution updated geospatial data is of high necessity for Nepal to become self-sustained in planning of development works.
현재 선박의 항해계획은 항해사의 지식과 경험적인 방법에 의존하고 있다. 그러나 최근에는 선박 자율운항기술이 발전됨에 따라, 항해계획의 자동화 기술도 여러 가지 방법으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 강화학습 기법 중 하나인 Q-러닝을 기반으로 선박 최적 항해 경로를 생성하고자 한다. 강화학습은 다양한 상황에 대한 경험을 학습하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내리는 방식으로 적용된다.
차량 항법 시스템에서의 경로 탐색은 두 지점 간 최단 경로 탐색을 위한 알고리즘을 이용해서 이루어질 수 있다. 다양한 최단 경로 탐색 알고리즘들에 대한 성능 평가는 알고리즘의 적용 분야에 따라 제각기 달라질 수 있는데 차량 항법 시스템에서는 선정된 경로의 정확성과 경로 탐색에 소요되는 시간이 통합적으로 평가되어야 한다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 다양한 경로 탐색 알고리즘들 중에서 차량 항법 시스템의 경로 안내에 최적의 알고리즘을 판단하기 위하여 시뮬레이션을 통해 각 알고리즘들의 성능을 비교 측정하였다. 시뮬레이션은 실용성을 위하여 실제의 디지털 도로 지도 데이터 베이스를 이용하여 실시하였다. 실험 결과에 의하면 양방향 탐색을 이용한 Bi-directional Dijkstra 알고리즘과 양방향 탐색과 경험적 탐색 방법을 함께 이용한 Modified Bi-directional A${\ast}$ 알고리즘이 다른 알고리즘들에 비해 가장 뛰어난 성능을 보여주었다.
In this paper, we propose optimal route searching algorithm using ANN(Artificial Neural Network) and implement route searching system. Our proposed scheme shows that the route using artificial neural network is almost same as the route using Dijkstra's algorithm but the time in our propose algorithm is shorter than that of existing Dijkstra's algorithm. Proposed route searching method using artificial neural network has better performance than exiting route searching method because it use several weight value in making different routes. Through simulation, we show that our proposed routing system improves the performance and reduces time to make route irrespective of the number of hidden layers.
모바일 애드 혹 네트워크를 형성하는 노드들은 불규칙한 이동성을 갖기 때문에 소스 노드와 목적지 노드 간의 초기 경로 설정 시 임의의 시간동안 경로 유지가 가능한 최적의 중계 노드들을 선택하는 것이 중요하다. 이의 분석을 위해, 본 논문에서는 중계 노드들 간의 초기 거리 및 이동 속도를 고려한 링크 유지 확률을 유도하고 임의의 시간 동안 두 중 계노드 간 링크 유지가 가능한 최적의 거리를 제시하며, 이를 기반으로 임의의 두 노드 간에 설정되는 경로의 신뢰성을 분석한다.
본 연구는 전형적인 차량경로 문제에서 각 노드간의 이동 시간이 일정하지 않은 특수한 경우의 상황에 대한 해법 절차를 제공한다. 본 연구는 상황에 따라 변화하는 이동시간을 갖는 외판원 문제의 특별한 경우인 '한 노드까지 도달한 경로가 다음 노드로 이동하는 데 걸리는 시간에 영향을 주는 외판원 문제'(경로의존 이동비용을 갖는 외판원 문제(RDTSP: Route Dependent Travelling Salesman Problem))의 해법을 제시한다. RDTSP 문제의 해결을 위해 먼저 문제 상황을 묘사하는 정수 계획 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 정수계획 모형에서는, 모든 가능한 경로에 대하여 각각의 경로를 하나의 변수로 정의하고 이 변수들 중에서 하나를 선택하는 형태로 개발되었다. 이 모형에서는 변수에 해당하는 가능한 경로의 수가 노드수에 지수적(exponentially)으로 증가하기 때문에, 처음부터 모든 변수를 문제에 포함시켜 풀 수 없게 된다. 그러나, 개발된 정수계획 모형의 변수를 실수로 완하시킨 선형완화(LP relaxation) 문제에 대해서는 열 생성(column generation) 기법을 통해 그 해를 구할 수 있다. 또한 본 연구의 결과가 PCB 조립 공정의 작업시간 최적화 문제에 어떻게 적용될 수 있는가를 제시한다.
가뭄, 홍수 등의 자연재난으로 인해 인명 손실이 많이 발생되고 있다. 특히 도시지역에 발생되는 집중호우로 인한 침수 피해는 인명 및 구조물에 심각한 피해를 발생시킨다. 이에 따라 본 연구에서는 침수피해가 높은 도시지역을 대상으로 사람들이 안전하게 대피할 수 있도록 하는 최적 대피경로에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 Flo-2D 모형 및 A*알고리즘에 대하여 고찰하여 최적 대피경로를 도출하고자 하는 방법론을 설정하였다. Flo-2D모형을 통해 위험지역을 도출하였으며, 인원수가 많은 시작지점을 선정하고 홍수재난에 대해 안전한 대피지점을 선정할 수 있도록 하는 방법을 제시하였다. 그리고 A* 알고리즘을 활용하여 출발지점에서 안전한 대피지점까지 위험지점을 거치지 않고 최적의 대피경로를 도출하였다. 본 연구를 통해 대피경로 제시뿐만 아니라 도로정비와 대피시설물에 대한 사전 대비 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권7호
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pp.1159-1164
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2004
There is an Overhead Hoist Transport(OHT) for delivering the wafer in semiconductor processing. The transfer system is consists of carrier vehicle. rail, and support. OHTCMS(OHT Control and Management System) has to take the feature, such as the optimal control and integration with several OHT. In this paper, ESRA(Efficiency of Shortest - Route Algorithms) is proposed which can be transported optimal route and be prevented collision using the Floyd-Warshall algorithms. The proposed algorithm is verified through consecutive simulation for a long time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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