• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.12-21
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• 2013

본 연구에서는 최단경로 탐색 소요시간을 줄이기 위한 목적으로 탐색영역을 축소하는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 출발노드와 목적노드를 최소의 노드 수로 연결하면서 직선거리의 합이 최소인 임시경로를 구축하고, 구축된 임시경로의 부하량 보다 적은 부하량의 경로를 연결할 가능성이 있는 노드들을 찾는 것이다. 하나의 노드에서 출발노드까지의 직선거리와 목적노드까지의 직선거리 합이 임시경로의 부하량을 최소 가로 부하량 원단위로 나눈 값보다 적을 경우, 그 노드는 임시경로 보다 더 적은 부하량을 가질 수 있는 경로를 구성할 가능성이 있는 노드가 된다. 이와 같은 노드들만을 탐색영역으로 하면 탐색영역이 축소됨에 따라 최단경로 탐색 소요시간을 줄일 수 있게 된다. 개발된 알고리즘은 큰 탐색영역에서 출발노드와 목적노드가 가까울 경우 더욱 효과적이다.

• 대한기계학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.887-895
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• 1995

Considering that the laser range finder has the excellent resolution with respect to angular and distance measurements, a sophisticated local path planning algorithm is achieved by subgoal and sub-subgoal searching methods. The subgoal searching finds the passable ways between obstacles and selects the optimal pathway in order to reduce the moving distanced from start point to given to given goal. On the other hand, the sub-subgoal searching corrects the path given in subgoal searching in the case of which the mobile robot will collide with obstacles. Also, the effectiveness of the established local path planning and local minimum avoiding algorithm are estimated by computer simulation and experimentation in complex environment.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.1-9
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• 2013

Dijkstar 알고리즘에 기초하는 최단경로 탐색 알고리즘의 탐색속도 향상에 관한 많은 연구들이 지속되어 왔다. 그 대표적인 알고리즘이 $A^*$ 알고리즘이다. 빠른 탐색속도는 $A^*$ 알고리즘의 장점이지만, 복잡하고 불규칙한 가로 네트워크에서 실제의 최단경로 탐색이 실패할 확률이 높다. 탐색실패란 목적노드를 탐색하지 못한 경우와 최단경로가 아닌 경로를 구축하는 것을 의미한다. 본 연구는 $A^*$ 알고리즘의 최단경로 탐색 성공확률을 높이기 위한 방법으로 일차적으로 출발노드와 목적노드 간 연결 관계를 정리하고, 목적노드에서 출발노드까지 정리된 경로에 따라 $A^*$ 알고리즘을 역으로 적용한 것이다. 이 방법은 네트워크 및 경로 부하량 특성에 따라 실제의 최단경로가 아닌 경로를 최단경로로 구축하는 경우가 발생할 수는 있으나, 경로구축의 완전한 실패는 발생시키지 않는다. 이 방법을 실제 복잡한 네트워크에 적용하여 유효성을 검증한 결과, 통상적인 $A^*$ 알고리즘의 적용보다 탐색 소요시간은 약간 증가하나, 정확성은 상당히 높아지는 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제14권3호
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• pp.45-59
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• 1996

The shortest path algorithm for route guidance is implicitly required not only to support geometrical variations of transportation network such as U-TURN or P-TURN but to efficiency search reasonable routes in searching mechanism. The purpose of this paper is to integrate such two requirements ; that is, to allow U-TURN and P-TURN possibilities and to cut down searching time in locating routes between two points (origin and destination) in networks. We also propose a new type of link searching algorithm which can solve the limitation of vine building algorithm at consecutively left-turn prohibited intersections. The test site is a block of Gangnam road network that has some left-turn prohibited and allowed U-TURN intersections. Four models have been identified to be comparatively analyzed in terms of searching efficiency. The Models are as follows : (i) Model 1 - Link Searching Dijkstra Algorithm without Searching Area Extraction (SAE) ; (ii) Model 2 - Link Searching Dijkstra Algorithm with SAE ; (iii) Model 3 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm without SAE ; and (iv) Model 4 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm with SAE. The results of comparative evaluation show that Model 4 can effectively find optimum path faster than any other models as expected. Some discussions and future research agenda have been presented in the light of dynamic route guidance application of the urban ATIS.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.907-914
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• 2014

본 논문에서는 실내 환경에서 작업하는 로봇의 무 충돌 경로계획을 위하여 휴리스틱 작업 경로계획 방법을 제안한다. 이 방법은 모양공간을 격자로 분할하여 작은 크기의 격자를 여러개 합한 큰 격자로 장애물 모양공간을 재구성 하여 시작점의 노드와 목표점의 노드간의 연결을 노드와 노드사이의 거리와 장애물의 확률적 분포 같은 지역적인 정보를 이용하여 통로를 만들고 그 공간에서 작은 격자의 모양공간에서 그래프 연결을 찾는 방법으로 경로 및 작업을 계획하는 방법이다. 이 방법은 전체 모양공간에 대한 그래프를 기억시킬 필요가 없어 모양공간 내에서 노드나 격자의 증가에 따른 기억용량의 증가가 크지 않으며 전체 그래프에 대한 탐색을 하지 않으므로 계산량이 많지 않다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 이동 로봇이 격자화된 실내지형에 대하여 최단거리의 경로계획을 성공적으로 수행하였음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권5호
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• pp.36-45
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• 2013

본 연구에서는 최단경로를 반드시 찾아내는 Dijkstra 알고리즘의 장점과 최단경로 탐색 소요시간을 단축시키는 $A^*$알고리즘의 장점을 결합시킨 새로운 최단경로 탐색 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘은 탐색노드에서 목적노드까지의 최소 기대 부하량을 산출하고 이 값을 이용하여 계속 탐색 또는 이전 탐색노드로의 후퇴를 결정한다. 최소 기대 부하량은 목적노드가지의 직선거리에 최소 가로 부하량 원단위를 곱하여 산출하는데, 적용하는 네트워크에서는 그 값 이하의 부하량이 존재할 수 없는 값이다. 개발한 알고리즘을 실제 네트워크에 적용하여 최단경로를 탐색해 본 결과, 어느 정도의 탐색 소요시간은 필요로 하나, 완벽하게 최단경로를 구축하는 것으로 나타났다. 개발한 알고리즘은 광역의 네트워크를 이용하는 차량 경로 안내시스템 등에서 효과를 가질 것으로 판단한다.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제17권2호
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• pp.163-178
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• 1999

교통분야에서 이용되는 최단경로 알고리듬은 분할탐색 기법에 기초를 두고 있다. 분할탐색 기법이란 기점으로부터 일정 영역을 분할하여 경로를 탐색, 종점가지의 경로를 구축하는 방법으로써 수형망(Tree Building)알고리듬이나 덩굴망(Vine Building) 알고리듬 등이 여기에 속한다. 그러나 이러한 분할탐색기법의 경우 교통망내에서 복수 수단간의 환승비용이 고려될 경우나 동적 최단경로를 탐색하는 경우에는 교통망을 확장하지 않으면 기종점간의 올바른 최단경로를 찾을 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 본 연구에서는 탐색 영역 문제(Searching Area Problem)라고 정의하였다. 본 연구에서는 탐색영역문제를 교통망 확장없이 해결할 수 있는 전역 탐색기법으로 유전 알고리듬을 이용하여 개발하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권4호
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• pp.889-898
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• 2013

The shortest-path searching algorithm must not only find a global solution to the destination, but also solve a turn penalty problem (TPP) in an urban road transportation network (URTN). Although the Dijkstra algorithm (DA) as a representative node-based algorithm secures a global solution to the shortest path search (SPS) in the URTN by visiting all the possible paths to the destination, the DA does not solve the TPP and the slow execution speed problem (SEP) because it must search for the temporary minimum cost node. Potts and Oliver solved the TPP by modifying the visiting unit from a node to the link type of a tree-building algorithm like the DA. The Multi Tree Building Algorithm (MTBA), classified as a representative Link Based Algorithm (LBA), does not extricate the SEP because the MTBA must search many of the origin and destination links as well as the candidate links in order to find the SPS. In this paper, we propose a new Link-Based Single Tree Building Algorithm in order to reduce the SEP of the MTBA by applying the breaking rule to the LBA and also prove its usefulness by comparing the proposed with other algorithms such as the node-based DA and the link-based MTBA for the error rates and execution speeds.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권3호
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• pp.1-8
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• 2015

교통 네트워크에서 하나의 노드로부터 다른 노드로 가는 최단 경로 탐색은 탐색속도와 함께 정확성도 매우 중요시되고 있다. 기존 $A^*$ 알고리즘은 빠른 탐색속도가 큰 장점이기는 하지만, 분석네트워크가 다소 복잡하고, 링크수가 많은 대규모 네트워크에서는 최단 통행경로를 가까운 노드의 순서대로 단계적으로 찾아내는 데 정확도가 다소 낮은 약점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 $A^*$ 알고리즘의 평가함수와 알고리즘을 수정하여 정확성을 높일 수 있도록 하였다. 구체적으로는 평가함수를 선적인 개념에서 면적인 개념으로 전환하였고, 계산단계의 진행과정에서 실제 부하량이 적을수록 무조건 좋은 것이 아니라, 부하량이 커도 목표노드에 가까운 것이라면 더욱 최단경로에 유리하다는 개념을 도입한 것이다. 마지막으로 평가함수 값은 반복계산을 수행할수록 적어야 하는데, 이렇지 못할 경우, 피드백 기능을 부가하여 탐색 정확도를 높이도록 알고리즘을 수정하였다. 이렇게 개선된 알고리즘을 실제 네트워크상에서 적용해 본 결과, 유용성이 있는 것으로 밝혀졌다.