KR101901958B1 - 휴리스틱 함수의 학습을 이용한 고속 경로를 탐색을 위한 장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명에 의한 휴리스틱 함수의 학습을 이용한 고속 경로를 탐색하기 위한 장치 및 그 방법이 개시된다.
본 발명에 따른 고속 경로를 탐색하기 위한 장치는 사용자로부터 목적지 정보를 입력받아 입력받은 상기 목적지 정보로의 경로 탐색을 요청받는 입력부; 상기 경로 탐색을 요청받으면, 상기 사용자의 현재 위치 정보를 획득하는 위치 인식기; 및 휴리스틱 평가함수를 이용하여 지도 상에서 상기 현재　위치 정보에　상응하는　시작 노드로부터 상기 목적지 정보에 상응하는 목적 노드까지의 경로를 탐색하는 제어부를 포함한다.
이를 통해, 본 발명은 효율적인 경로 탐색이 가능할 수 있고, 빠르게 경로를 탐색할 수 있다.

Description

휴리스틱 함수의 학습을 이용한 고속 경로를 탐색을 위한 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR FAST PATH SEARCH BY LEARNING HEURISTIC FUNCTION AND METHOD THEREOF}

본 발명은 경로 탐색 방법에 관한 것으로, 특히, 장애물을 고려하여 고속으로 이동 가능한 경로를 탐색할 수 있도록 휴리스틱 함수를 학습시켜 그 학습한 결과로 휴리스틱 집합을 생성하고 그 생성된 휴리스틱 집합을 경로 탐색 과정에서 이용하도록 하는 휴리스틱 함수의 학습을 이용한 고속 경로를 탐색하기 위한 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

경로 계획은 주어진 시작점에서 목적지까지 이동 가능한 경로를 생성하는 것이다. 경로 계획은 이동로봇의 자율주행이나 게임 캐릭터의 움직임 생성, 자동차 내비게이션의 길안내 등 다양한 분야에 적용되는 중요한 기술이다. 경로 계획에서 중요한 것 중에 하나가 탐색시간이다. 이동로봇이 지도 상에 표시되지 않은 장애물을 만나는 경우, 경로 계획을 다시 수행하여야 하는데 긴 탐색 시간은 로봇이 장애물을 회피하지 못하거나 부자연스러운 동작(예: 멈추었다가 이동)을 하게한다. 다수의 캐릭터가 함께 이동을 하는 게임에서 이러한 긴 경로 탐색 시간은 더욱 큰 문제가 된다. 또 자동차 내비게이션의 경로 탐색 시간이 길어지는 경우, 사용자는 큰 불편을 느낄 수 있다. 따라서 빠른 탐색 속도를 갖는 고속 경로 계획 기술이 필요하다.

경로 계획 문제는 수학적으로 그래프 탐색의 문제가 된다. 일반적으로 A* 알고리즘과 같은 휴리스틱함수를 이용한 그래프 탐색 알고리즘을 많이 사용한다. 휴리스틱함수를 이용한 그래프 탐색 알고리즘은 목적지에 가까운 그래프의 노드를 먼저를 탐색하기 때문에 비교적 빠른 탐색이 가능하다. 탐색 가능한 노드가 n, 목적지 노드가 t로 주어진 경우, 많이 사용되는 휴리스틱함수 중 하나가 다음의 [수학식 1]과 같은 두 노드 사이의 직선거리이다.

[수학식 1]

여기서, n.x는 현재 노드의 x값을 나타내고, g.x는 목적지 노드의 x값을 나타내며, n.y는 현재 노드의 y값을 나타내며, g.y는 목적지 노드의 y값을 나타낸다.

이러한 휴리스틱함수를 통해 목적지 노드에 직선거리로 가까운 탐색 가능한 노드가 먼저 방문된다. 그러나 탐색하여야 하는 공간이 복잡한 경우, 단순한 직선거리로는 탐색 가능한 노드와 목적지 노드 사이의 거리를 정확하게 표현하지 못하게 된다. 예를 들어, 탐색 가능한 노드와 목적지 노드 사이에 소정의 장애물이 있어 돌아가야 하는 경우, 직선거리의 휴리스틱함수는 이를 고려하지 못하고 작은 값을 갖는다.

따라서 이러한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 장애물을 고려하여 고속으로 이동 가능한 경로를 탐색할 수 있도록 휴리스틱 함수를 학습시켜 그 학습한 결과로 휴리스틱 집합을 생성하고 그 생성된 휴리스틱 집합을 경로 탐색 과정에서 이용하도록 하는 휴리스틱 함수의 학습을 이용한 고속 경로를 탐색하기 위한 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.

그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 한 관점에 따른 고속 경로를 탐색하기 위한 장치는 사용자로부터 현재 위치 정보와 목적지 정보를 입력받아 입력받은 상기 목적지 정보로의 경로 탐색을 요청받는 입력부; 및 휴리스틱 평가함수를 이용하여 지도 상에서 상기 현재　위치 정보에　상응하는　시작 노드로부터 상기 목적지 정보에 상응하는 목적 노드까지의 경로를 탐색하는 제어부를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 휴리스틱 평가함수는 상기 시작 노드에서 경로 상의 이동하려는 노드까지의 제1 비용과 상기 이동하려는 노드에서 상기 목적 노드까지의 제2 비용의 합으로 나타내고, 여기서, 상기 시작 노드에서 상기 목적지 노드까지의 경로는 상기 지도 상의 장애물을 회피하는 경로로 선택되는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 제어부는 상기 시작 노드에서 이동 가능한 노드를 선택하고, 선택한 상기 노드에 대해 상기 휴리스틱 평가함수를 이용하여 추정 비용을 산출하고 산출된 상기 추정 비용 중 최소 추정 비용의 노드를 선택하여 선택된 상기 노드를 다음 이동할 노드로 선택하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 제어부는 선택된 상기 다음 이동할 노드가 목적 노드인지를 확인하고, 상기 확인한 결과로 상기 목적 노드가 아니면, 선택된 상기 노드에서 이동 가능한 노드를 선택하고, 그 선택된 이동 가능한 노드 중 최소 비용의 노드를 선택하는 과정을 반복하여 수행하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 제어부는 선택된 상기 다음 이동할 노드가 목적 노드인지를 확인하고, 상기 확인한 결과로 상기 목적 노드이면, 상기 시작 노드로부터 선택된 노드를 포함하는 경로를 결정하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 휴리스틱 평가함수는 상기 시작 노드에서 경로 상의 이동하려는 노드까지의 제1 비용과 상기 이동하려는 노드에서 상기 목적 노드까지의 제2 비용의 합으로 나타내되, 상기 제2 비용은 상기 이동하려는 노드에서 상기 목적지 노드까지의 직선 거리에 거리 가중치를 곱하여 산출된 비용을 사용하며, 여기서, 상기 시작 노드에서 상기 목적지 노드까지의 경로는 상기 지도 상의 장애물을 회피하는 경로로 선택되는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 거리 가중치는 상기 지도를 다수의 공간으로 분할하고 분할된 두 공간 사이 거리의 평균 직선거리에 대한 비율을 나타내는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 한 관점에 따른 고속 경로를 탐색하기 위한 방법 은 사용자로부터 목적지 정보를 입력받아 입력받은 상기 목적지 정보로의 경로 탐색을 요청받는 단계; 상기 경로 탐색을 요청받으면, 상기 사용자의 현재 위치 정보를 획득하는 단계; 및 휴리스틱 평가함수를 이용하여 지도 상에서 상기 현재　위치 정보에　상응하는　시작 노드로부터 상기 목적지 정보에 상응하는 목적 노드까지의 경로를 탐색하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 휴리스틱 평가함수는 상기 시작 노드에서 경로 상의 이동하려는 노드까지의 제1 비용과 상기 이동하려는 노드에서 상기 목적 노드까지의 제2 비용의 합으로 나타내고, 여기서, 상기 시작 노드에서 상기 목적지 노드까지의 경로는 상기 지도 상의 장애물을 회피하는 경로로 선택되는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 탐색하는 단계는 상기 시작 노드에서 이동 가능한 노드를 선택하고, 선택한 상기 노드에 대해 상기 휴리스틱 평가함수를 이용하여 추정 비용을 산출하고 산출된 상기 추정 비용 중 최소 추정 비용의 노드를 선택하여 선택된 상기 노드를 다음 이동할 노드로 선택하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 탐색하는 단계는 선택된 상기 다음 이동할 노드가 목적 노드인지를 확인하고, 상기 확인한 결과로 상기 목적 노드가 아니면, 선택된 상기 노드에서 이동 가능한 노드를 선택하고, 그 선택된 이동 가능한 노드 중 최소 비용의 노드를 선택하는 과정을 반복하여 수행하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 탐색하는 단계는 선택된 상기 다음 이동할 노드가 목적 노드인지를 확인하고, 상기 확인한 결과로 상기 목적 노드이면, 상기 시작 노드로부터 선택된 노드를 포함하는 경로를 결정하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 휴리스틱 평가함수는 상기 시작 노드에서 경로 상의 이동하려는 노드까지의 제1 비용과 상기 이동하려는 노드에서 상기 목적 노드까지의 제2 비용의 합으로 나타내되, 상기 제2 비용은 상기 이동하려는 노드에서 상기 목적지 노드까지의 직선 거리에 거리 가중치를 곱하여 산출된 비용을 사용하며, 여기서, 상기 시작 노드에서 상기 목적지 노드까지의 경로는 상기 지도 상의 장애물을 회피하는 경로로 선택되는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 거리 가중치는 상기 지도를 다수의 공간으로 분할하고 분할된 두 공간 사이 거리의 평균 직선거리에 대한 비율을 나타내는 것을 특징으로 한다.

이를 통해, 본 발명은 장애물을 고려하여 고속으로 이동 가능한 경로를 탐색할 수 있도록 휴리스틱 함수를 학습시켜 그 학습한 결과로 휴리스틱 집합을 생성하고 그 생성된 휴리스틱 집합을 경로 탐색 과정에서 이용함으로써, 효율적인 경로 탐색이 가능할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 장애물을 고려하여 고속으로 이동 가능한 경로를 탐색할 수 있도록 휴리스틱 함수를 학습시켜 그 학습한 결과로 휴리스틱 집합을 생성하고 그 생성된 휴리스틱 집합을 경로 탐색 과정에서 이용함으로써, 빠르게 경로를 탐색할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하기 위한 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하는 과정을 설명하기 위한 제1 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하는 과정을 설명하기 위한 제2 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하는 과정을 설명하기 위한 제3 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하는 과정을 설명하기 위한 제4 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하기 위한 방법을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 비용을 산출하는 원리를 설명하기 위한 도면이다.

이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 휴리스틱 함수의 학습을 이용한 고속 경로를 탐색하기 위한 장치 및 그 방법을 첨부한 도 1 내지 도 7을 참조하여 설명한다. 본 발명에 따른 동작 및 작용을 이해하는데 필요한 부분을 중심으로 상세히 설명한다. 명세서 전체를 통하여 각 도면에서 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 구성 요소를 나타낸다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.

특히, 본 발명에서는 장애물을 고려하여 고속으로 이동 가능한 경로를 탐색할 수 있도록 휴리스틱 함수를 학습시켜 그 학습한 결과로 휴리스틱 집합을 생성하고 그 생성된 휴리스틱 집합을 경로 탐색 과정에서 이용하도록 하는 새로운 방안을 제안한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하기 위한 장치를 나타내는 도면이다.

도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 경로를 탐색하기 위한 장치는 위치 인식기(110), 입력부(120), 제어부(130), 학습부(140), 저장부(150) 등을 포함하여 구성될 수 있다.

위치 인식기(110)는 동작 환경 내에 있는 신호 예컨대, GPS 위성 신호, 무선랜 신호 등이나 표식물 등을 이용하여 계산된 위치 정보를 획득할 수 있다.

입력부(120)는 사용자로부터 목적지, 주행 경로 선택, 지도 검색 등을 요청받을 수 있다.

학습부(140)는 휴리스틱 함수를 학습시켜 휴리스틱 집합을 생성 및 업데이트할 수 있다. 즉, 학습부(130)는 실제 경로 탐색을 하기 전에 기 설정된 지도　상에서 기 설정된 횟수만큼 경로 탐색을 수행하여 휴리스틱 집합을 생성할 수 있다.　여기서，지도는　일정　크기로　그리드화되고　그리드화된　영역　각각을　노드라　명명한다．

여기서, 휴리스틱 집합은 두 노드 간의 상태를 나타내는 원소들의 집합을 일컫는다. 이러한 휴리스틱 집합을 구성하는 원소는 (p, q, cost)로 나타내고, p는 첫 번째 노드, q는 두 번째 노드, cost는 p노드와 q 노드 사이의 거리 또는 비용을 나타낸다.

이때, 휴리스틱 집합의 메모리 점유량이 클 수 있는데, 이는 클러스터링을 통해 압축될 수 있다. 이를 위해 휴리스틱 집합의 원소는 (p, q, cost, p_std, q_std)와 같이 확장될 수 있다. 여기서, p_std는 첫 번째 노드의 범위값 예컨대, 표준 편차, q_std는 두 번째 노드의 범위값을 나타낸다.

학습부(140)는 임의의　경로를 생성할 때마다 그 탐색 결과를 원소로 휴리스틱 집합에 추가하게 된다.

제어부(130)는 장치 내의 모든 유닛을 제어하기 위한 마이크로프로세서(microprocessor)로서, 사용자로부터 목적지를 입력　받으면, 입력　받은 목적지와 수신된 현재의 위치 정보를 기반으로 휴리스틱 함수를 이용하여 경로를 탐색할 수 있다.

즉，　제어부(130)는　현재의　위치　정보에　상응하는　출발　노드에서　이동이　가능한　주변　노드를　선택하고　선택된　주변　노드　각각에　대하여　휴리스틱　평가　함수를　이용하여　추정　비용을　산출할　수　있다． 제어부(130)는　산출된　추정　비용　중　가장　작은　추정　비용을　갖는　노드를　다음　이동할　노드로　선택할　수　있다．　그리고　제어부(130)는　선택된　노드에서　다시　이동이　가능한　주변　노드를　선택하는　과정부터　반복하게　된다．

이때，　기 학습된 휴리스틱 평가함수는 지도 상의 목적 노드까지의 직선 거리가 아닌 경로 상의 장애물 등을 고려하여 목적 노드까지의 추정 비용을 산출할 수 있다.

이렇게 경로를 탐색하는 과정을 도 2 내지 도 5를 참조하여 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하는 과정을 설명하기 위한 제1 도면이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하는 과정을 설명하기 위한 제2 도면이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하는 과정을 설명하기 위한 제3 도면이면, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하는 과정을 설명하기 위한 제4 도면이다.

도 2 내지 도 5를 참조하면, 출발 노드 A1과 목적 노드 E1 사이에 경로를 탐색하는 경우, 도 2처럼 장애물 D1, D2가 표시되는 지도 상에 출발 노드 A1, 목적 노드 E1이 설정될 수 있다. 여기서 탐색해야 할 노드를 나타내는 오픈 그룹에 출발 노드 A1이 속하게 되고, 탐색이 완료된 노드를 나타내는 클로즈 그룹에는 어떤 노드도 속하지 않게 된다.

다음 노드는 출발 노드 A1에서 이동　가능한 3개의 노드 A2, B1, B2가 존재하게 되는데, 출발 노드 A1에서 각 노드까지 휴리스틱 평가함수 f(node)를 이용하여 추정 비용을 산출하게 된다. 휴리스틱 평가함수 f(node)는 다음의 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 2]

f(node) = cost(start, node) + heuristic(node, goal)

여기서, node는 현재 노드를　나타내고, start는 출발 노드를 나타내며, goal은 목적 노드를 각각　나타낼 수 있다. 그리고 cost(start, node)는 출발 노드에서 현재 노드까지의 비용 또는 거리를 나타내고, heuristic(node, goal)는 현재 노드에서 목적 노드까지의 장애물을 고려한 비용 또는 거리를 나타낼 수 있다.

도 3의 (a)처럼 노드 B1의 추정 비용은 6.2(1+5.2), B2의 추정 비용은 6.2(1.4+4.8), A2의 추정 비용은 6.8(1+5.8)이 될 수 있다. 이들 중 추정 비용이 가장 낮은 노드 B1가 다음 이동할　노드로 설정될 수 있다. 여기서, B1과 B2의 추정 비용이 같게 되는데, 출발 노드 A1과의 거리에 따라 어느 하나를 선택하게 된다. 여기서는 각 노드 간의 직선 거리는 1로 나타내고 대각선 거리는 1.4로 나타낼 수 있다.

이때, 탐색해야 할 노드를 나타내는 오픈 그룹에 3개의 노드 B1, B2, A2이 속하게 되고, 탐색이 완료된 노드를 나타내는 클로즈 그룹에는 노드 A1이 속하게 된다.

도 3의 (b)처럼 노드 B1의 추정 비용은 노드 A1에서 B1까지의 1, 노드 B1에서 C2까지의 1.4, C2에서 D3까지의 1.4, D3에서 E2까지의 1.4, E2에서 E1까지의 1의 합이 된다.

도 4처럼 다음 노드는 노드 B1에 인접한 3개의 노드 B2, C1, C2 가 존재하게 되는데, 출발 노드 A1에서 각 노드까지 휴리스틱 평가함수 f(node)를 이용하여 추정 비용을 산출하게 된다.

이때, 탐색해야 할 노드를 나타내는 오픈 그룹에 노드 B2, C1, C2가 속하게 되고, 탐색이 완료된 노드를 나타내는 클로즈 그룹에는 노드 A1, B1이 속하게 된다.

도 5처럼 이러한 과정을 거쳐 제어부(140)는 클로즈 그룹으로 A1, B1, C2, D3, E2, E1을 결정하게 되는데, 이렇게 결정된 클로즈 그룹 A1, B1, C2, D3, E2, E1을 장애물의 위치를 고려하여 최적의 경로로 선택할 수 있다.

이때, 제어부(140)는 이렇게 결정된 클로즈 그룹 A1, B1, C2, D3, E2, E1을 하나의 원소로 휴리스틱 집합에 추가할 수 있다.

즉, 제어부(130)는 사용자가 경로를 생성할 때마다 그 탐색 결과를 원소로 휴리스틱 함수에 추가하게 된다. 물론 제어부(130)는 휴리스틱 집합이 메모리 점유량이 커지지 않도록 클러스터링을 통해 원소의 수가 크게 늘어나지 않도록 한다.

저장부(150)는 지역별 지도 데이터를 포함하는 전자지도 데이터를 저장할 수 있다. 이러한 전자지도 데이터를 이용하여 제어부(130)는 경로 안내를 수행할 수 있다.

이 외에도, 본 발명은 필요에 따라서 탐색된 경로를 전자지도 데이터와 함께 디스플레이할 수 있는 디스플레이부나 디스플레이부를 통해 디스플레이되는 경로 데이터에 따라 오디오를 출력할 수 있는 오디오출력부 등을 더 구비할 수도 있음은 물론이다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 경로를 탐색하기 위한 방법을 나타내는 도면이다.

도 6에 도시한 바와 같이, 본발명에 따른 고속 경로를 탐색하기 위한 장치(이하, 경로 탐색 장치라고 한다)는 사용자로부터 목적지 정보를 입력받아 입력받은 목적지 정보로의 경로 탐색을 요청 받으면(S610), 현재의 위치 정보를 수신할 수 있다(S620).

다음으로, 경로 탐색 장치는 목적지 정보와 기 수신된 현재의 위치 정보를 이용하여 지도 상에서 현재　위치에　상응하는　노드에서　이동　가능할 주변　노드를 선택할 수 있다(S630).

다음으로, 경로 탐색 장치는 선택한 주변　노드　각각에 대해 기 학습된 휴리스틱 평가함수를 이용하여 추정 비용을 산출하고(S640), 산출된 추정 비용 중 가장 작은 추정 비용을 갖는 노드를 이동할　노드로　선택할 수 있다(S650).

이때, 기 학습된 휴리스틱 평가함수는 지도 상의 목적 노드까지의 직선 거리가 아닌 경로 상의 장애물 등을 고려하여 목적 노드까지의 추정 비용을 산출할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 비용을 산출하는 원리를 설명하기 위한 도면이다.

도 7에 도시한 바와 같이, 장애물을 고려한 거리는 두 노드의 위치에 따라 달라지고 직선거리나 대각거리를 나타내는 [수학식 1]로 표현되지 않는다. 따라서 장애물을 고려한 거리를 지도를 이용하여 미리 계산된 거리 테이블　또는　휴리스틱　집합을 아래의 [표 1]과 같이 저장하여 이용할 수 있다.

노드 #1 (n)		노드 #2 (g)		장애물을 고려한 거리
X	Y	X	Y
A	1	B	1	1.0
A	1	E	1	6.2
B	1	C	2	1.4
…	…	…	…	…

그러나 이러한 방법은 지도의 크기에 따라 거리 테이블의 크기가 매우 커지게 된다. 이를 해결하기 위한 방법으로 거리 가중치를 이용하는 방법이 있을 수 있다.

구체적으로 설명하면, 휴리스틱 집합을 이용하여 인접한 노드들을 클러스터링을 하게 되면, 주어진 지도를 그림과 같이 공간 분할할 수 있다.

그림 (a)에서는 클러스터링 전의 지도를 보여주는데, 굵은 직선은 장애물을 나타낸다. 그림 (b)에서는 클러스터링 후의 지도를 보여주고 있는데 굵은 직선의 장애물을 기준으로 2개의 공간으로 분할하고 있다. 그림 (c)에서는 클러스터링 후의 지도를 보여주고 있는데 굵은 직선의 장애물을 기준으로 3개의 공간으로 분할하고 있다.

이렇게 공간을 분할할 후 각 노드 사이의 거리가 아닌 각 분할된 공간 사이의 거리 가중치 w를 나타내는 거리 테이블을 다음의 [표 2]와 같이 정의할 수 있다.

노드 #1 (n)	노드 #2 (g)	거리 가중치(w)
공간 1	공간 1	1.0
공간 1	공간 2	2.0
공간 2	공간 1	2.0
공간 2	공간 2	1.0

여기서 거리 가중치는 두 공간 사이의 직선 거리에 대한 장애물을 고려한 거리의 비율에 상응하는 값으로 나타낼 수 있다.

즉, 본 발명에서는 휴리스틱 함수를 다음의 [수학식 3]과 같이 정의할 수 있다.

[수학식 3]

여기서, n.x는 현재 노드의 x값을 나타내고, g.x는 목적지 노드의 x값을 나타내며, n.y는 현재 노드의 y값을 나타내며, g.y는 목적지 노드의 y값을 나타낸다.

다시 도 3을 참조하면, 노드 A에서 노드 E까지의 비용은 [표 1]에서와 같이 6.2인 것을 알 수 있다. 그러나 기존의 휴리스틱 함수인 [수학식 1]을 이용하면 비용은 4가 되고, 새로 제안하는 휴리스틱 함수인 [수학식 3]을 이용하면 비용은 8이 된다.

[수학식 1]을 이용하여 산출된 비용의 오차는 2.2이고 [수학식 3]을 이용하여 산출된 비용의 오차는 1.8인 것을 알 수 있다. 즉, [수학식 1]과 [수학식 3]을 이용하여 산출된 비용의 오차는 모두 존재하지만 [수학식 3]을 이용하여 산출된 비용의 오차가 적은 것을 알 수 있다.

따라서 본 발명에서는 거리 테이블을 미리 산출하여 저장해둘 필요 없이 공간을 분할한 후 각 분할된 공간 사이의 거리 가중치만을 정의하여 저장해 둠으로써, 각 노드에서 거리 가중치와 휴리스틱 함수를 이용하여 비용을 산출할 수 있게 된다.

다음으로, 경로 탐색 장치는 이동할　노드가 선택되면, 선택된 노드가 목적 노드인지를 확인할 수 있다(S660).

다음으로, 경로 탐색 장치는 선택된 노드가 목적 노드이면, 선택된 노드를 포함하는 경로를 결정할 수 있다(S670). 즉, 경로에는 적어도 하나의 노드가 포함될 수 있다.

반면, 경로 탐색 장치는 선택된 노드가 목적 노드가 아니면, 선택된 노드의 위치에서 탐색 영역을 확장　즉，　이동　가능한　주변　노드를　선택하고(S680) 확장된 탐색 영역에서 탐색할 노드　즉，　다음　이동할　노드를 선택하는　과정부터　반복할 수 있다(S630).

한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에 서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스 크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.

본 발명에 의한 휴리스틱 함수를 이용하여 경로를 탐색하기 위한 장치 및 그 방법이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

110: 위치 인식기
120: 입력부
130: 제어부
140: 학습부
150: 저장부

Claims (14)

1. 사용자로부터 현재 위치 정보와 목적지 정보를 입력받아 입력받은 상기 목적지 정보로의 경로 탐색을 요청받는 입력부; 및
   휴리스틱 평가함수를 이용하여 지도 상에서 상기 현재　위치 정보에　상응하는　시작 노드로부터 상기 목적지 정보에 상응하는 목적지 노드까지의 경로를 탐색하는 제어부;
   를 포함하고,
   상기 휴리스틱 평가함수는,
   상기 시작 노드에서 경로 상의 이동하려는 노드까지의 제1 비용과 상기 이동하려는 노드에서 상기 목적지 노드까지의 제2 비용의 합으로 나타내되,
   상기 제2 비용은 상기 이동하려는 노드에서 상기 목적지 노드까지의 직선 거리에 거리 가중치를 곱하여 산출된 비용을 사용하며,
   여기서, 상기 시작 노드에서 상기 목적지 노드까지의 경로는 상기 지도 상의 장애물을 회피하는 경로로 선택되고,
   상기 제어부는
   상기 장애물을 고려하여 상기 지도를 두 개 이상의 공간으로 분할하고,
   분할된 두 공간 사이의 직선 거리에 대한 장애물을 고려한 거리의 비율에 상응하는 값을 상기 거리 가중치로 이용하고,
   상기 제어부는
   상기 휴리스틱 평가 함수를 학습시킨 휴리스틱 집합을 이용하여 상기 장애물의 기준으로 인접한 노드들을 클러스터링 하여 상기 지도를 두 개 이상의 공간으로 분할하고, 두 개 이상으로 분할된 공간에 대해서 두 개의 공간 마다 상기 거리 가중치를 산출하여 정의하고,
   상기 휴리스틱 평가 함수를 이용하여 상기 이동하려는 노드가 위치한 제1 공간과 상기 목적지 노드가 위치한 제2 공간 사이의 직선 거리 상의 상기 두 개 이상의 공간 마다 정의된 거리 가중치를 이용하여 상기 제2 비용을 산출하는 것을 특징으로 하는 고속 경로를 탐색하기 위한 장치.
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8. 사용자로부터 목적지 정보를 입력받아 입력받은 상기 목적지 정보로의 경로 탐색을 요청받는 단계;
   상기 경로 탐색을 요청받으면, 상기 사용자의 현재 위치 정보를 획득하는 단계; 및
   휴리스틱 평가함수를 이용하여 지도 상에서 상기 현재　위치 정보에　상응하는　시작 노드로부터 상기 목적지 정보에 상응하는 목적지 노드까지의 경로를 탐색하는 단계;
   를 포함하고,
   상기 휴리스틱 평가함수는,
   상기 시작 노드에서 경로 상의 이동하려는 노드까지의 제1 비용과 상기 이동하려는 노드에서 상기 목적지 노드까지의 제2 비용의 합으로 나타내되,
   상기 제2 비용은 상기 이동하려는 노드에서 상기 목적지 노드까지의 직선 거리에 거리 가중치를 곱하여 산출된 비용을 사용하며,
   여기서, 상기 시작 노드에서 상기 목적지 노드까지의 경로는 상기 지도 상의 장애물을 회피하는 경로로 선택되고,
   상기 탐색하는 단계는
   상기 장애물을 고려하여 상기 지도를 두 개 이상의 공간으로 분할하고,
   분할된 두 공간 사이의 직선 거리에 대한 장애물을 고려한 거리의 비율에 상응하는 값을 상기 거리 가중치로 이용하고,
   상기 탐색하는 단계는
   상기 휴리스틱 평가 함수를 학습시킨 휴리스틱 집합을 이용하여 상기 장애물의 기준으로 인접한 노드들을 클러스터링 하여 상기 지도를 두 개 이상의 공간으로 분할하고, 두 개 이상으로 분할된 공간에 대해서 두 개의 공간 마다 상기 거리 가중치를 산출하여 정의하고,
   상기 휴리스틱 평가 함수를 이용하여 상기 이동하려는 노드가 위치한 제1 공간과 상기 목적지 노드가 위치한 제2 공간 사이의 직선 거리 상의 상기 두 개 이상의 공간 마다 정의된 거리 가중치를 이용하여 상기 제2 비용을 산출하는 것을 특징으로 하는 고속 경로를 탐색하기 위한 방법.
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