KR20120027930A

KR20120027930A - 유전자 알고리즘을 이용한 이동객체의 최적경로 생성 시스템

Info

Publication number: KR20120027930A
Application number: KR1020100089803A
Authority: KR
Inventors: 이종식; 이성용
Original assignee: 인하대학교 산학협력단
Priority date: 2010-09-14
Filing date: 2010-09-14
Publication date: 2012-03-22
Also published as: KR101196084B1

Abstract

유전자 알고리즘을 이용한 이동객체의 최적경로 생성 시스템이 개시된다. 이동객체의 최적경로 생성 시스템은 이동지역 내에 위치하는 도로와 건물의 위치정보를 포함하는 도심지역 정보 및 이동지역 내 각 도로 별 평균 이동속도를 나타내는 실시간 도로상황 정보를 제공하는 정보 입력부; 및 도심지역 정보 및 상기 평균 이동속도를 이용하여 유전자 알고리즘을 통해 이동지역에서의 이동경로를 생성하는 경로 생성부를 포함한다.

Description

유전자 알고리즘을 이용한 이동객체의 최적경로 생성 시스템{SYSTEM FOR OPTIMAL PATH PLANNING OF MOBILE OBJECT WITH GENETIC ALGORITHM}

본 발명의 실시예들은 복잡한 도심지역 상황을 고려하여 다양한 지역 탐색이 가능한 유전자 알고리즘을 이용하여 도심지역에서 이동객체의 최적 이동 경로를 생성하는 경로 생성 시스템에 관한 것이다.

최근에는 하드웨어의 성능 향상과 고도화에 따라 다양한 환경의 지도 서비스가 요구되고 있는 가운데, 3차원 맵을 통해 이동객체의 이동경로를 표시하는 3차원 지도 서비스가 제공되고 있다.

한편, 동영상이나 게임과 관련된 3차원 영상을 제작하는데 있어 캐릭터에 지정된 출발점 및 목표점을 기반으로 한 소정의 길 찾기 알고리즘을 적용함으로써 캐릭터의 이동경로를 생성할 수 있다. 길 찾기 알고리즘은 사용자에 의해서 직접적으로 조종되지 않는 적 캐릭터나 인공지능 유닛들이 스스로 장애물을 피해서 특정한 목적지를 찾아가도록 하는 알고리즘을 의미한다. 예컨대, 스타 크래프트와 같은 게임 프로그램에서 아군 유닛이 막힌 지형을 피해서 길을 찾아가는 것도 길 찾기에 해당한다. 이러한 길 찾기 알고리즘은 다양한 방법들로 구현되고 있으며, 최근에는 'A 스타(A*) 알고리즘'이라는 길 찾기 알고리즘이 효율적인 길 찾기 알고리즘으로서 동영상 또는 게임 등에 적용되고 있다.

이러한 길 찾기 알고리즘은 복잡한 3차원 컴퓨터 그래픽 등이 사용되고 있는 상황에서 캐릭터의 적절한 이동경로를 생성하는 방법을 위하여 활용되고 있다. 그러나, 3차원 맵에서의 상황처럼 복잡한 지역 정보를 활용하여 최적 이동 경로를 생성해야 하는데, 광범위한 지역의 경우 지역정보의 다량화로 인해 경로 생성시간이 지연된다.

복잡하고 광범위한 도심지역에서 각각의 지역에 대한 건물, 도로 위치를 고려하고 도로가 포함된 지역의 실시간 정보를 활용하여 이동객체의 최적 이동경로를 생성할 수 있는 이동객체의 최적경로 생성 시스템이 제공된다.

유전자 알고리즘의 특징인 다양한 요소를 고려한 적합도 평가를 활용하고 광범위한 지역에서 유전자 알고리즘의 선택, 교배, 돌연변이 지역 탐색 방법으로 도심지역에서 이동객체의 최적 이동경로 생성에 발생하는 알고리즘 계산시간을 최소화할 수 있는 이동객체의 최적경로 생성 시스템이 제공된다.

이동지역 내에 위치하는 도로와 건물의 위치정보를 포함하는 도심지역 정보 및 이동지역 내 각 도로 별 평균 이동속도를 나타내는 실시간 도로상황 정보를 제공하는 정보 입력부; 및 도심지역 정보 및 상기 평균 이동속도를 이용하여 유전자 알고리즘을 통해 이동지역에서의 이동경로를 생성하는 경로 생성부를 포함하는 이동객체의 최적경로 생성 시스템이 제공된다.

일측에 따르면, 정보 입력부는, 지도 관련 데이터를 유지 및 관리하는 지도 제공 서버와 연동하여 이동지역 내 도로와 건물의 위치 정보를 획득하는 도심지역정보 획득모듈; 및 각 도로 별 도로 상황 정보를 유지 및 관리하는 도로정보 제공 서버와 연동하여 이동지역 내 각 도로에서의 이동객체들의 평균 이동속도를 획득하는 실시간도로상황정보 획득모듈을 포함한다.

다른 측면에 따르면, 경로 생성부는, 정보 입력부에서 제공되는 도심지역 정보 및 평균 이동속도를 유지하는 지역정보 데이터베이스; 및 도심지역 정보 및 평균 이동속도를 이용하여 이동지역 내에서 이동 가능한 복수의 경로를 포함하는 초기 경로 집단을 생성한 후, 유전자 알고리즘의 적합도 평가를 통해 경로 별로 적합도를 평가하여 적합도에 따라 초기 경로 집단 중에서 하나의 경로를 선택하는 경로생성모듈을 포함한다.

또 다른 측면에 따르면, 경로생성모듈은 적합도를 두 개의 경로씩 비교하여 적합도가 큰 하나의 경로를 선택하는 토너먼트 방식으로 초기 경로 집단에서 두 개의 경로를 선택하고, 두 개의 경로에 대하여 경로가 서로 만나는 하나의 교차점에서 다른 하나의 교차점까지의 구간을 서로 교환하여 두 개의 경로를 변경한 후, 두 개의 경로에 대하여 적합도를 재 평가하여 적합도가 큰 경로를 이동경로로 최종 선택할 수 있다.

복잡한 건물위치와 불규칙 도로들이 존재하는 도심지역에서 건물위치 정보 및 도로 정보와 도심지역에서 발생하는 이동객체들의 정체로 인한 실시간 평균 이동속도를 활용하여 유전자 알고리즘의 초기 경로 집단 생성, 적합도 평가, 선택, 교배, 돌연변이 방법으로 이동객체의 최적 이동경로를 생성하게 된다. 따라서, 다양한 요소를 고려한 적합도 평가를 통해 출발지점부터 목표지점까지 최적의 이동시간과 이동거리를 보장할 수 있다.

경로 생성을 위한 도심지역은 광범위하고 다양한 고려요소가 존재하기 때문에 광범위한 지역에서 다양한 정보를 활용하기 위하여 유전자 알고리즘을 기반으로 선택, 교배, 돌연변이 방법을 적용함으로써 다양한 이동경로 탐색을 실시하고 경로 생성 과정에서 발생하는 불필요한 메모리 소비를 줄여서 알고리즘의 계산시간을 효과적으로 단축시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 유전자 알고리즘을 이용한 이동객체의 최적경로 생성 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 유전자 알고리즘을 이용하여 이동객체의 경로를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 유전자 알고리즘의 토너먼트 선택을 통해 이동 경로를 선택하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 유전자 알고리즘의 2점 교배를 통해 이동 경로를 교배하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 유전자 알고리즘을 이용한 이동객체의 최적경로 생성 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

일실시예에 따른 이동객체의 최적경로 생성 시스템은 도심지역을 일정한 간격으로 구분하고, 지역 별로 이동객체의 이동가능여부를 입력하며, 또한 실시간 도로의 평균 이동속도 정보를 입력한다. 이러한 데이터를 활용하여 초기 경로 설정을 통해 염색체 세대를 구성한다. 생성된 염색체 세대에서 수학적 공식에 따른 적합도 평가를 실시하고, 선택, 교배, 돌연변이 방법을 적용하여 염색체 세대에 구성된 이동경로를 변경하고 정지조건을 통해 최적의 이동경로를 생성할 수 있다.

도 1에 도시한 바와 같이, 일실시예에 따른 이동객체의 최적경로 생성 시스템은 정보 입력부(100), 경로 생성부(200), 뷰어 생성부(300)로 구성된다.

정보 입력부 (100)

정보 입력부(100)는 정보요청에 대한 이동객체의 도심 이동지역에 대한 정보를 실시간으로 획득하고 경로생성을 위해 획득한 정보를 경로 생성부(200)에 제공한다. 정보 입력부(100)는 도심지역에서 일정한 간격으로 구분된 지역의 도로 정보와 다양한 건물들의 위치 정보, 도로에서 이동객체들의 평균 이동속도를 획득한 정보를 실시간으로 수집하며 정보 요청이 발생되면 실시간으로 획득되고 수집된 정보를 경로 생성부(200)로 제공한다. 상술한 기능을 수행하기 위한 정보 입력부(100)의 내부 구성은 정보관리모듈(110), 도심지역정보 획득모듈(120), 실시간도로상황정보 획득모듈(130)을 포함한다.

도심지역정보 획득모듈(120)은 지도 관련 데이터를 유지 및 관리하는 지도 제공 서버(미도시)와 연동하여 주기적으로 도심지역의 도로 정보, 건물들의 위치 정보를 포함한 도심지역 정보를 획득한다.

실시간도로상황정보 획득모듈(130)은 실시간 도로 상황 정보를 유지 및 관리하는 도로정보 제공 서버(미도시)와 연동하여 실시간으로 도심지역 내 각 도로에서의 이동객체들의 평균 이동속도를 포함한 실시간 도로상황 정보를 획득한다.

정보관리모듈(110)은 외부로부터 이동경로 요청이 발생하면 도심지역정보 획득모듈(120)에서 획득한 도심지역정보, 및 실시간도로상황정보 획득모듈(130)에서 획득한 실시간 도로상황 정보를 경로 생성부(200)로 제공하고, 상기 도심지역정보 및 상기 실시간 도로상황 정보를 주기적 또는 실시간으로 갱신한다.

경로 생성부 (200)

경로 생성부(200)는 정보 입력부(100)로부터 제공받은 도심지역에 대한 도심지역정보 및 실시간 도로상황 정보를 활용하여 유전자 알고리즘으로 최적의 경로를 생성하는 기능을 수행한다. 상술한 기능을 수행하기 위한 경로 생성부(200)의 내부 구성은 지역정보 데이터베이스(210), 경로생성모듈(220)을 포함한다.

지역정보 데이터베이스(210)는 정보 입력부(100)로부터 도심지역에 대한 도심지역정보 및 실시간 도로상황 정보(이하, '도심지 정보'라 통칭하여 기재함)를 전달받아 해당 도심지 정보를 갱신하면서 상기 도심지 정보를 유지한다. 이때, 갱신된 도심지 정보는 경로생성모듈(220)로 전달된다.

경로생성모듈(220)은 지역정보 데이터베이스(210)로부터 도심지 정보를 받아 유전자알고리즘 적용모듈(222)을 통해 도심지 정보를 활용하여 이동객체의 최적 이동경로를 생성한다.

경로생성모듈(220)에서 최적경로를 생성하는 과정은 다음과 같다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 유전자 알고리즘을 이용하여 이동객체의 경로를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계(S2)에서 경로생성모듈(220)은 지역정보 데이터베이스(210)로부터 도심지 정보를 입력 받는다. 경로생성모듈(220)은 이동객체가 이동하게 되는 도심지역을 일정한 간격으로 분할하고 분할된 각각의 지역에 지역정보 데이터베이스(210)로부터 받은 도심지 정보를 입력한다.

단계(S4)에서 경로생성모듈(220)은 도심지역을 일정한 간격으로 분할하고 각 지역에 도심지 정보가 입력된 상황에서 분할된 지역의 좌표를 할당하고 유전자 알고리즘의 초기 경로 집단 생성과정을 진행한다. 초기 경로 집단 생성과정은 이동객체의 출발지점과 목표지점이 정해진 상황에서 출발지점부터 목표지점까지 무작위로 경로를 생성하여 n개의 경로로 구성된 염색체 집단을 구성하는 것을 의미한다.

출발지점부터 목표지점까지 무작위로 생성된 경로 집단에서 각각의 경로들의 적합도 평가를 진행한다. 적합도 평가 함수는 수학식 1과 같이 정의할 수 있다. 여기서, |P_i-P_i+1|는 이동객체를 위해 생성된 경로가 i번째부터 i+1번째 지점까지 이동거리를 의미한다. 또한, S는 해당지역의 이동 가능여부를 수치 값으로 나타내는 것으로, 수치 값이 1이면 이동 가능한 지역이 되고 0이면 이동 불가능한 지역이 된다. 그리고, α는 해당지역에서 이동객체들의 평균 이동속도를 나타내고 이러한 값을 통해 T_p _(i)?p(i+1)값을 도출할 수 있다. 즉, T_p _(i)?p(i+1)는 i번째부터 i+1번째까지 이동객체의 평균 이동시간이 된다. T_p _(i)?p(i+1)를 통해 이동경로에서 구간별 이동시간을 도출할 수 있게 된다. 마지막으로, F는 이동경로의 출발지점부터 목표지점까지 총 이동시간을 나타낸다.

단계(S6)에서 경로생성모듈(220)은 수학식 1을 통해 초기 경로 집단 및 수정된 이동 경로 집단에서 각각의 경로들의 적합도 평가를 수행하게 된다.

단계(S8)에서 경로생성모듈(220)은 이동 경로 집단에서 경로들의 적합도 평가를 통하여 이동 경로의 적합성을 수치값으로 나타내고 비교적 우수한 이동 경로를 선택하게 된다. 선택된 이동경로의 총 이동거리, 총 이동시간이 정지 조건에 만족하게 되면 최적 이동경로로 선택되며 만족하지 못하는 경우 유전자 알고리즘의 선택, 교배, 돌연변이 과정을 통해 이동경로를 변경한다. 즉, 적합도 평가에 따라 비교적 우수한 이동경로가 선택되었지만 정지 조건에서 만족하지 못하는 경우 유전자 알고리즘의 선택, 교배, 돌연변이 과정을 통하여 지역탐색을 실시하고 경로를 변경하게 된다.

단계(S10)에서 경로생성모듈(220)은 유전자 알고리즘의 선택 과정을 거쳐 이동 경로를 선택한다. 유전자 알고리즘에서 선택 과정은 교배 및 돌연변이 과정을 위해 확률적 또는 효율성에 따라 이동경로 집단에서 일부 경로를 선택하는 과정이 된다. 여기서, 최적 이동경로를 선택하기 위해 적합성이 비교적 우수한 이동경로를 선택하는 방법으로 진행된다. 이동경로가 비교적 효율적인 경로를 선택하는 방법으로 진행되며 선택 방법 중에 토너먼트 선택방법으로 진행하게 된다. 토너먼트 선택방법은 n개의 이동경로로 구성된 경로집단에서 2개 경로씩 비교하여 1개의 우수한 이동경로를 선택하는 방식이다. 도 3에 도시한 토너먼트 선택 과정을 통해 n개의 이동경로를 각각 비교하여 최종적으로 2개 경로를 선택할 수 있다.

단계(S12)에서 경로생성모듈(220)은 유전자 알고리즘의 교배 과정을 거쳐 이동 경로를 선택한다. 유전자 알고리즘에서 교배 과정은 선택 과정을 통해 선택된 2개 경로에 적용하게 되는 것으로, uniform 교배, 1점 교배, 2점 교배, 다(n)점 교배 등의 방식이 있으며, 여기서는 효율성이 높은 2점 교배 방법으로 진행하게 된다. 도 4에 도시한 2점 교배 과정은 2개의 이동경로에서 2개의 교차점에 따라 각각의 경로가 분할되고 첫 번째 교차점부터 두 번째 교차점까지 부분경로를 서로 교환하여 교배가 완료된다.

단계(S14)에서 경로생성모듈(220)은 교배 과정을 통해 변경된 2개 경로에 대하여 적합도를 재 평가하여 상기 2개 경로에서 적합도가 우수한 1개의 이동경로를 선택하여 돌연변이 과정을 진행한다. 돌연변이 과정은 교배를 통해 변경된 1개 경로에 적용되며, 이동경로에서 임의지점을 선택하여 목표지점까지 무작위로 경로를 생성하게 된다. 무작위로 생성되는 과정에서 반복되는 경로와 순환되는 경로가 발생하면 이를 제거하여 이동경로를 생성하게 된다.

경로생성모듈(220)에서 유전자알고리즘 적용모듈(222)을 통해 생성된 최적 이동경로를 뷰어 생성부(300)로 전달하게 된다.

뷰어 생성부 (300)

뷰어 생성부(300)는 경로 생성부(200)에서 전달 받은 이동객체의 최적 이동경로를 통하여 도심지역에 대한 맵에서 이동경로 상황을 사용자에게 제공하는 역할을 하게 된다. 상술한 기능을 수행하기 위한 뷰어 생성부(300)의 내부 구성은 경로관리모듈(310) 및 최적이동경로 뷰어모듈(320)을 포함한다.

경로관리모듈(310)는 경로생성모듈(220)로부터 전달받은 최적 이동경로를 통해 도심지역에서 해당되는 지역을 갱신하여 최적이동경로 뷰어모듈(320)로 전달하게 된다.

최적이동경로 뷰어모듈(320)은 사용자의 요청에 따른 도심지역에 대한 맵에 이동객체의 최적 이동경로를 표시하여 나타내게 된다.

이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 도심지에서 건물 위치, 도로 정보, 차량 정체 상황 등의 다양한 정보를 고려한 유전자 알고리즘을 활용함으로써 이동객체의 이동경로를 탐색하고 최적의 이동경로를 생성할 수 있다. 유전자 알고리즘을 통한 경로 생성과정은 일정한 지역으로 구분된 도심지역 데이터를 활용하여 초기 경로 집단을 생성하고 생성된 각 경로에 대한 적합도 평가를 한다. 경로들의 적합도에 따라 선택, 교배, 돌연변이 방법으로 다양한 지역을 탐색하여 경로를 수정하면서 정지 조건에 따라 최적의 경로를 생성할 수 있다.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

100: 정보 입력부
110: 정보관리모듈
120: 도심지역정보 획득모듈
130: 실시간도로상황정보 획득모듈
200: 경로 생성부
210: 지역정보 데이터베이스
220: 경로생성모듈
222: 유전자알고리즘 적용모듈

Claims

이동객체의 이동지역에 대한 경로를 생성하는 최적경로 생성 시스템에 있어서,
상기 이동지역 내에 위치하는 도로와 건물의 위치정보를 포함하는 도심지역 정보 및 상기 이동지역 내 각 도로 별 평균 이동속도를 나타내는 실시간 도로상황 정보를 제공하는 정보 입력부; 및
상기 도심지역 정보 및 상기 평균 이동속도를 이용하여 유전자 알고리즘을 통해 상기 이동지역에서의 이동경로를 생성하는 경로 생성부
를 포함하는 이동객체의 최적경로 생성 시스템.
제1항에 있어서,
상기 정보 입력부는,
지도 관련 데이터를 유지 및 관리하는 지도 제공 서버와 연동하여 상기 이동지역 내 도로와 건물의 위치 정보를 획득하는 도심지역정보 획득모듈; 및
각 도로 별 도로 상황 정보를 유지 및 관리하는 도로정보 제공 서버와 연동하여 상기 이동지역 내 각 도로에서의 이동객체들의 평균 이동속도를 획득하는 실시간도로상황정보 획득모듈
을 포함하는 이동객체의 최적경로 생성 시스템.
제1항에 있어서,
상기 경로 생성부는,
상기 정보 입력부에서 제공되는 상기 도심지역 정보 및 상기 평균 이동속도를 유지하는 지역정보 데이터베이스; 및
상기 도심지역 정보 및 상기 평균 이동속도를 이용하여 상기 이동지역 내에서 이동 가능한 복수의 경로를 포함하는 초기 경로 집단을 생성한 후, 상기 유전자 알고리즘의 적합도 평가를 통해 상기 경로 별로 적합도를 평가하여 상기 적합도에 따라 상기 초기 경로 집단 중에서 하나의 경로를 선택하는 경로생성모듈
을 포함하는 이동객체의 최적경로 생성 시스템.
제3항에 있어서,
상기 경로생성모듈은,
상기 적합도를 두 개의 경로씩 비교하여 상기 적합도가 큰 하나의 경로를 선택하는 토너먼트 방식으로 상기 초기 경로 집단에서 두 개의 경로를 선택하고,
상기 두 개의 경로에 대하여 경로가 서로 만나는 하나의 교차점에서 다른 하나의 교차점까지의 구간을 서로 교환하여 상기 두 개의 경로를 변경하고,
상기 변경된 두 개의 경로에 대하여 상기 적합도를 재 평가하여 상기 적합도가 큰 경로를 상기 이동경로로 선택하는 것
을 특징으로 하는 이동객체의 최적경로 생성 시스템.
제3항에 있어서,
상기 경로생성모듈은,
상기 이동지역을 일정 간격의 구간으로 분할하여 상기 구간의 조합을 통해 상기 초기 경로 집단을 생성한 후, 상기 구간 별 이동시간을 이용하여 상기 적합도를 평가하는 것
을 특징으로 하는 이동객체의 최적경로 생성 시스템.