Earticle

도심부의 도로네트워크에서는 도로구간의 주행시간에 비하여 교차로에서의 신호운영 및 방향별 회전으로 인하여 발생하는 통행시간이 차량주행시간에 더 큰 영향을 끼친다고 판단하는 바 이를 고려한 경로탐색이 필요할 것으로 사료된다. 따라서 신호교차로에서의 비효용을 적용하는 것이 바람직하다고 판단하여 본 연구에서는 경로 탐색시 턴 페널티(Turn Penalty)를 반영하고자 하였다. 적용한 턴 페널티는 하나의 교차로에서 동일한 지체값을 적용하는 것이 아닌 교차로에서의 접근로별로, 또 동일 접근로 내에서도 회전 방향별로 나누어서 지체를 산정하여 적용하였다. 해당 연구에서 적용한 네트워크는 강남구 16개의 교차로를 포함하는 네트워크이며 미시시뮬레이션 프로그램인 PARAMICS V5.2을 이용하여 분석하였다. 분석 네트워크를 통행시간지표, 임의의 턴 페널티를 적용, 산정된 턴 페널티를 적용한 Dijkstra알고리즘의 세 가지 방법으로 경로탐색을 시행하여 이를 비교·분석하였다. 분석 결과 다수의 교차로가 분포한 도심부 네트워크에서의 경로탐색에서는 통행시간지표를 활용한 경로탐색이 바람직하며 턴 페널티를 적용한 통행시간지표 Dijkstra알고리즘을 이용한 경로탐색기법이 타 기법에 비하여 경로통행시간을 단축하는 것으로 산출되었다. 해당 기법의 활용으로 인하여 경로탐색제공에서의 하나의 대안 경로로써 활용이 가능할 것으로 판단된다

In road network, especially in urban area, inefficiency of travel time is caused by signal control and turn maneuver at intersection and this inefficiency has substantial effects on travel time. When searching for the shortest path, this inefficiency which is caused by turn maneuver must be considered. Therefore, travel time, vehicle volume and delay for each link were calculated by using simulation package, PARAMICS V5.2 for adaptation of turn penalty at 16 intersections of Gangnam-gu. Turn penalty was calculated respectively for each intersection. Within the same intersection, turn penalty differs by each approaching road and turn direction so the delay was calculated for each approaching road and turn direction. Shortest path dealing with 16 intersections searched by Dijkstra algorithm using travel time as cost, considering random turn penalty, and algorithm considering calculated turn penalty was compared and analyzed. The result shows that by considering turn penalty searching the shortest path can decrease the travel time can be decreased. Also, searching the shortest path which considers turn penalty can represent reality appropriately and the shortest path considering turn penalty can be utilized as an alternative.

도서관 사서의 수많은 업무 중 도서 정리 업무는 사서가 일일이 정리해야 하는 일이기 때문에, 투입되는 인적·시간적 비용이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 인공지능 기술을 접목한 도서 정리 로봇에 관한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 도서 정리 로봇에 적용할 수 있는 다중경유지 최단 경로 알고리즘인 K-ACO 알고리즘을 제안한다. 제안하는 K-ACO 알고리즘은 하나의 로봇이 아니라 여러 대의 로봇을 가정하고 있다. 또한, K-ACO는 개미 알고리즘을 개선하여 K개의 군집을 만들고 각 군집 별 최단 경로를 제공해준다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘의 성능 분석을 도서 정리 시간의 관점에서 실시하였다. 제안한 알고리즘인 K-ACO 알고리즘을 한 대학교 도서관에 적용하여 현재 도서 정리 알고리즘과 비교해 보았다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘은 도서 정리 업무를 치우치지 않고 공평하게 배분하여 궁극적으로 전체 일이 끝나는 시간을 확연히 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 제안한 알고리즘의 적용으로 도서 정리에 필요한 인적·시간적 비용을 절감하여 도서관 내 양질의 서비스 향상을 기대한다.

Among the numerous duties of a librarian in a library, the work of arranging books is a job that the librarian has to do one by one. Thus, the cost of labor and time is large. In order to solve this problem, the interest in book-arranging robots based on artificial intelligence has recently increased. In this paper, we propose the K-ACO algorithm, which is the shortest path algorithm for multi-stops that can be applied to the library book arrangement robots. The proposed K-ACO algorithm assumes multiple robots rather than one robot. In addition, the K-ACO improves the ANT algorithm to create K clusters and provides the shortest path for each cluster. In this paper, the performance analysis of the proposed algorithm was carried out from the perspective of book arrangement time. The proposed algorithm, the K-ACO algorithm, was applied to a university library and compared with the current book arrangement algorithm. Through the simulation, we found that the proposed algorithm can allocate fairly, without biasing the work of arranging books, and ultimately significantly reduce the time to complete the entire work. Through the results of this study, we expect to improve quality services in the library by reducing the labor and time costs required for arranging books.

시간 종속적 가로망에 대한 최단경로 탐색은 ITS분야의 경로 일정계획과 실시간 내비게이션 시스템에서 중요한 부분을 차지한다. 본 연구에서는 매시간간격 변동적인 링크 통행속도를 고려하는 one-to-one 시간 종속적 최단시간 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 위해, 먼저 기존의 일반적인 최단거리 경로 알고리즘 중에서 실제 도로망에서 비교적 빠르고 효율적인 알고리즘으로 알려져 있는 3가지의 알고리즘들, 즉, two queues 구조를 가진 Graph growth 알고리즘, approximate buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘, double buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘이 선택되었다. 이 알고리즘들은 모두 네트워크 내 하나의 노드에서 모든 노드(one-to-all)로의 최단거리 경로를 빠르게 탐색하기위해 개발되었다. 선택된 알고리즘들은 시간 종속적 도로망에 대해 하나의 출발노드에서 하나의 목적노드(one-to-one)로의 최단시간 경로 탐색이 가능하도록 확장된다. 또한, 제안된 3가지의 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘들은 미국의 Anaheim, Baltimore, Chicago, Philadelphia 4개 도시의 실제 가로망에 적용하여 검증·평가된다. 결과적으로, 도시부 가로망을 대상으로 한 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘으로 double buckets 구조를 가진 확장된 Dijkstra 알고리즘이 추천된다.

Finding shortest paths on time dependent networks is an important task for scheduling and routing plan and real-time navigation system in ITS. In this research, one-to-one time dependent shortest path algorithms based on link flow speeds on urban networks are proposed. For this work, first we select three general shortest path algorithms such as Graph growth algorithm with two queues, Dijkstra’s algorithm with approximate buckets and Dijkstra’s algorithm with double buckets. These algorithms were developed to compute shortest distance paths from one node to all nodes in a network and have proven to be fast and efficient algorithms in real networks. These algorithms are extended to compute a time dependent shortest path from an origin node to a destination node in real urban networks. Three extended algorithms are implemented on a data set from real urban networks to test and evaluate three algorithms. A data set consists of 4 urban street networks for Anaheim, CA, Baltimore, MD, Chicago, IL, and Philadelphia, PA. Based on the computational results, among the three algorithms for TDSP, the extended Dijkstra’s algorithm with double buckets is recommended to solve one-to-one time dependent shortest path for urban street networks.

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 목적노드까지의 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.

This paper developed a new shortest path searching algorithm based on Dijkstra's algorithm and A* algorithm, so it guarantees to find a shortest path in efficient manner. In this developed algorithm, minimum expected weights implies the value that straight line distance from a visiting node to the target node multiplied by minimum link unit, and this value can be the lowest weights between the two nodes. In behalf of the minimum expected weights, at each traversal step, developed algorithm in this paper is able to decide visiting a new node or retreating to the previously visited node, and results are guaranteed. Newly developed algorithm was tested in a real traffic network and found that the searching time of the algorithm was not as fast as other A* algorithms, however, it perfectly found a minimum path in any case. Therefore, this developed algorithm will be effective for the domain of searching in a large network such as RGV which operates in wide area.

본 연구에서는 최단경로 탐색 소요시간을 줄이기 위한 목적으로 탐색영역을 축소하는 알고리즘을 개발하였다. 개발 된 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 값 보다 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.

This study developed searching network reduction algorithm for reduce shortest path searching time. Developed algorithm is searching nodes that have the including possibility of less weights path than temporal path that consists minimum number of nodes and minimum sum of the straight line distances. The node that has the including possibility of shortest path is the node that the sum of straight line distance from start node and straight line distance to target node is less than the value that temporary path's weights divided by minimum weights units. If searching network reconstitutes only these nodes, the time of shortest path searching will be reduced. This developed algorithm has much effectiveness that start node and target node is close in large network.

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.

The studies on the shortest path algorithms based on Dijkstra algorithm has been done continuously to decrease the time for searching. A* algorithm is the most represented one. Although fast searching speed is the major point of A* algorithm, there are high rates of failing in search of the shortest path, because of complex and irregular networks. The failure of the search means that it either did not find the target node, or found the shortest path, witch is not true. This study proposed A* algorithm applying method that can reduce searching failure rates, preferentially organizing the relations between the starting node and the targeting node, and appling it in reverse according to the organized path. This proposed method may not build exactly the shortest path, but the entire failure in search of th path would not occur. Following the developed algorithm tested in a real complex networks, it revealed that this algorithm increases the amount of time than the usual A* algorithm, but the accuracy rates of the shortest paths built is very high.

Emergency lights and exit signs are an indispensable part of safety precautions for effective evacuation in case of emergency in public buildings. These emergency sign indicates safe escape routes and emergency doors, using an internationally recognizable sign. However visibility of those signs drops drastically in case of emergency situations like fire smoke, etc. and loss of visibility causes serious problems for safety evacuation. This paper propose a novel emergency light and exit sign built-in with Bluetooth Low Energy (BLE) Beacon to assist the emergency self-guiding evacuation using devices for crisis and emergency management to avoid panic condition inside the buildings. In this approach, the emergency light and exit sign with the BLE beacons deployed in the indoor environments and the smart devices detect their indoor positions, direction to move, and next exit sign position from beacon messages and interact with map server in the Internet / Intranet over the available LTE and/or Wi-Fi network connectivity. The map server generate an optimal emergency exit path according to the nearest emergency exit based on a novel graph generation method for less route computation for each smart device. All emergency exit path data interfaces among three system components, the emergency exit signs, map server, and smart devices, have been defined for modular implementation of our emergency evacuation system. The proposed exit sign experimental system has been deployed and evaluated in real-time building environment thoroughly and gives a good evidence that the modular design of the proposed exit sign system and a novel approach to compute emergency exit path route based on the BLE beacon message, map server, and smart devices is competitive and viable.

Recently, shortest path tree construction is essential in network routing. Dijkstra algorithm, one of the static routing algorithms, is widely used. When some links develop new weights, dynamic routing algorithms become more efficient than static routing algorithms. This is because dynamic routing algorithms reduce the redundancy caused by re-computing the affected part of the network in regards to the changed links. However, dynamic routing algorithms are not always efficient in some cases and increase the computation time when making the shortest path tree. In this paper, we present a Hybrid Shortest Path Tree (HSPT) algorithm which reduces the total execution time of shortest path tree computation by using the advantages of both static and dynamic routing algorithms. Comparisons with the other routing algorithms such as Dijkstra, Dynamic Dijkstra and RDSP show that the HSPT algorithm provides a better performance as demonstrated by the decrease in the execution time.

본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘의 수행 복잡도 을 선형인 으로 단축시킬 수 있는 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 모든 노드를 방문하여 최소 경로 길이를 계산한다. 따라서 “노드 수 -1”회를 수행하야 하기 때문에 복잡한 도로로 구성된 도시에서 실시간으로 최단경로 정보를 제공할 수 없는 경우도 발생한다. 제안된 알고리즘은 먼저, 그래프를 트리로, 출발 노드를 근 노드로 치환하여 트리의 각 레벨에 해당하는 외부근방 (Out-Neighbourhood) 노드 집합을 구성하고, 외부근방간과 외부근방 내부의 최소 경로 길이를 계산하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 양방향과 일방통행로로 구성된 복잡한 2개 그래프에 대해 알고리즘을 적용한 결과 Dijkstra 알고리즘과 동일하게 모든 노드의 최소 경로 길이를 얻는데 성공하였다. 또한, 알고리즘 수행속도를 “노드 수 -1”회에서 “레벨 수 -1”회로 약 4배 정도 단축시키는 효과를 얻었다. 제안된 알고리즘을 GPS 실시간 시스템에 적용하여 러시아워나 차량 사고로 인한 병목현상이 발생하였을 때, 최단 경로 우회 도로 정보를 실시간으로 제공할 수 있다면 운전자의 만족도를 크기 향상시킬 수 있을 것이다.

This paper suggests an algorithm that can shorten the complexity O(n²) of Dijkstra algorithm that is applied to the shortest path searching in real-time GPS Navigation System into an up-to-date O(n). Dijkstra algorithm manipulates the distance of the minimum length path by visiting all the nodes from the starting node. Hence, it has one disadvantage of not being able to provide the information on the shortest path every second, in a city that consists of sophisticated roads, since it has to execute number of node minus 1. The suggested algorithm, firstly, runs by means of organizing the set of out-neighbourhood nodes at each level of the tree, and root node for departure node. It also uses a method of manipulating the distance of the minimum path of all out-neighborhoods and interior of the out-neighborhoods. On applying the suggested algorithm to two sophisticated graphs consisted of bi-direction and uni-direction, we have succeeded to obtain the distance of the minimum length path, just as same as Dijkstra algorithm. In addition, it has an effect of shortening the time taken 4 times from number of node minus1 to number of level minus 1. The satisfaction of the drivers can be increased by providing the information on shortest path of detour, every second, when occurs any rush hour or any traffic congestion due to car accident, by applying this suggested algorithm to the real-time GPS system.

네비게이션의 최단 경로 탐색 알고리즘은 일반적으로 Dijkstra 알고리즘에 기반을 두고 있으며, 가중치로 단지 길이 (거리) 만을 고려하고 있다. 거리 기반의 Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 또한, 거리에만 기반하기 때문에 전방에 차량사고로 인해 병목현상이 발생하였을 때 우회도로를 탐색하는 기능이 없어 항상 동일한 경로만을 탐색한다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문은 도로 등급 (고속도로, 국도, 지방도 등)을 고려하지 않고, 속도 기준 (원활, 지체 서행, 정체, 사고 통제 등)도 적용하지 않으며, 단지 도로별 주행시간 (주행속도 x 거리)을 고려한다. 이는 사고, 지체, 공사 등으로 인해 동일한 거리의 도로도 다른 시간이 소요되는 현실성을 반영하여 우회도로를 탐색할 수 있는 장점이 있다. 제안된 알고리즘은 특정 도로에서 사고가 발생하였다고 가정한 경우에도 도로의 통행속도를 실시간으로 반영함으로서 돌발지점을 우회하여 목적지 까지 최단시간 내에 도달 할 수 있음을 증명하였다.

The shortest path search algorithm of navigation is generally based on Dijkstra algorithm and considers only the distance using the weight. Dijkstra algorithm based on the distance mainly ought to perform the 'number of nodes 1' and requires a lot of memory, for it is to start from the starting node and to decide the shortest path for all the nodes. Also, it searches only the same identical path in case of any bottleneck due to an accident nearby, since it is based only on the distance, and hence does not have a system that searches the detour road. In order to solve this problem, this paper considers only the travelling time per road (travelling speed * distance), without applying speed criteria (smoothness, slow speed, stagnation and accident control) or road class (express road, national road and provincial road). This provides an advantage of searching the detour, considering the reality that there are differences in time take for the car to travel on different roads with same distance, due to any accident, stagnation, or repair construction. The suggested algorithm proves that it can help us to reach the destination within the shortest time, making a detour from any congested road (outbreak) on providing an information on traveling time continuously(real-time) even though there is an accident in a particular road.

In this paper, we consider the shortest path network problem with fixed charges. A turn penalty algorithm for the shortest path problem with fixed charges or turn penalties is presented, which is using the next node comparison method. The algorithm described here is designed to determine the shortest route in the shortest path network problem including turn penalties. Additionally, the way to simplify the computation for the shortest path problem with turn penalties was pursued.

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.

The purpose of this study is to present a method for determining the k most vital arcs in shortest path problem using an evolutionary algorithm. The problem of finding the k most vital arcs in shortest path problem is to find a set of k arcs whose simultaneous removal from the network causes the greatest increase in the total length of shortest path. The problem determining the k most vital arcs in shortest path problem has known as NP-hard. Therefore, in order to deal with the problem of real world the heuristic algorithm is needed. In this study we propose to the method of finding the k-MVA in shortest path problem using an evolutionary algorithm which known as the most efficient algorithm among heuristics. For this, the expression method of individuals compatible with the characteristics of shortest path problem, the parameter values of constitution gene, size of the initial population, crossover rate and mutation rate etc. are specified and then the effective genetic algorithm will be proposed. The method presented in this study is developed using the library of the evolutionary algorithm framework (EAF) and then the performance of algorithm is analyzed through the computer experiment.

센서 네트워크 환경에서 데이터 통합을 위한 통신 비용은 매우 고가이다. 센서들의 물리적 제약으로 인하여 배터리의 효율적 활용과 함께 최적의 통신 처리가 요구된다. 이에 따라 센서들 사이에서 측정된 데이터가 서버측 수신기인 베이스 모트까지 도달하는데 최단 경로의 데이터 전달이 요청된다. 이를 위해 본 논문에서는 각 센서노드에서 주변의 센서 노드들까지 이르는 링크의 통신비용이 주어진 환경에서 최단 비용으로 탐색하는 알고리즘에 대해 살펴본다. 이를 통해 향상된 결과의 알고리즘을 제시하며, 이에 대한 실험 결과는 향후에 살펴보기로 한다.

본 논문에서는 방향그래프의 특정한 두 정점 사이의 최단 시간 및 최단 경로를 구하는 과정을 EMFG를 이용하여 수학적으로 해석하였다. 특정한 두 정점 사이의 최단 시간 및 최단 경로를 구하기 위해 방향그래프를 EMFG로 변환하는 방법과 접속행렬을 이용한 EMFG의 수학적 해석[10]을 적용한 최단 경로 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬을 시스템에 적용하여 알고리듬이 올바르게 동작하는 것을 확인하였으며, 방향그래프를 EMFG로 변환하여 해석하면 최단 시간 및 최단 경로를 파악하는 시스템의 분석 및 설계가 용이하여 시스템의 성능향상에 도움이 될 것으로 기대된다.

최단경로 탐색에 있어서 출발지와 목적지 사이의 최단경로를 계산하는데 있어서 Label-Setting 알고리즘이 Label-Correcting 알고리즘보다 낫다고 믿어왔다. 하지만 특수한 경우에는 Label-Correcting 알고리즘이 GIS기반의 도로에서 더 좋은 결과를 보인다고 Benjamin의 논문에서 밝혔다[1]. 본 논문에서는 Label-Correcting 알고리즘인 Pallottino의 Graph Growth 알고리즘을 수정하여 One-to-One 최단경로탐색에 적합한 알고리즘을 제안한다.