분야
hwp1. 연구의 목적, 필요성과 의의
2. 사전조사 연구
2.1. 다익스트라 알고리즘
2.2 기존 연구의 한계
3. 연구 방법
3.1 조사된 자료의 개선
3.2 양방향 다익스트라 알고리즘의 적용
3.3 user-created System의 적용
3.4 결과 평가
4. 연구 결과
4.1 새로운 행렬
4.2 양방향 다익스트라 알고리즘의 구현
4.3 user-created System의 구현
4.4 셔틀버스를 포함한 시스템
5. 결론
5.1 연구의 문제점 및 해결방향
5.2 발전 방향
6. 참고문헌
기존 연구는 인접행렬을 구할 때 서울대내에 36개 지점을 찍고 인접지점간의 거리를 직접 이동하며 시간을 측정하였다. 하지만 이 방법은 사람들 간의 특성차이(경사를 오르는 능력, 이동속도)를 고려하지 않은 값밖에 얻을 수 없다는 문제점이 있다. 또 서울대에 무수히 많은 샛길이나 건물을 통한 길 등을 고려하지 않았기 때문에, 실제로 더 빠른 경로가 있을 수 있음에도 불구하고 대로 위주의 경로 탐색을 보였다. 지점이 36개 밖에 되지 않기 때문에, 현재 위치에서 목적지 까지 가는 시간을 구하기가 어렵다. 만약 기존의 연구를 사용한다면 대강 현재 위치에서 거리가 멀 수도 있는 36개의 지점 중 한 지점을 택하여 시간을 구하기 때문에 출력되는 값이 부정확할 수 있다.따라서 본 연구에서는 프로그램 사용자 개개인이 기존의 경로탐색 프로그램 안에 있는 경로에 자체적으로 샛길, 지름길을 지점으로 추가할 수 있는 기능을 더하여 좀더 정확한 최단경로를 탐색 할 수 있는 알고리즘을 고안 해 볼 것이다.
또한, 다익스트라 알고리즘을 모바일 기기로 돌릴 경우 계산이 복잡하여 시간상의 문제가 생기는 것이다. 따라서 본 연구에서는 바이- 다익스트라 알고리즘을 이용하여 경로탐색 속도를 높일 수 있는 방법을 찾아볼 것이다.
마지막으로, 서울대 내의 최단경로 탐색에 관한 대부분의 연구가 교통수단을 도보만으로 제한하여 이루어졌다는 점을 보완하여, 교내에서 도보 다음으로 가장 많이 이용되는 교통수단인 셔틀버스를 알고리즘에 적용시켜, 현재위치에서 셔틀버스 정류장에 가는 시간과 셔틀버스를 탔을때 예상 소요시간과, 셔틀버스에서 내려서 목적지까지 가는 시간을 합친 소요시간과 도보를 이용한 최단경로 소요시간을 비교하여 사용자가 즉각적으로 판단하여 선택할 수 있도록 할 것이다.
3. 연구 방법
3.1 조사된 자료의 개선
현재 사전연구에서
6. 참고문헌
김광환 외 4명, 2010, 서울대학교 관악캠퍼스 내 건물 간 이동 시 경로선택의 최적화 방안
이재무 외 2명, 1998, 차량 항법 시스템의 경로 탐색을 위한 탐색 알고리즘들의 성능 비교
http://snu.ac.kr
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