Abstract
Recently, as the use of real time traffic information of a car navigation system increases rapidly with the development of Intelligent Transportation Systems (ITS), path search is getting more important. Previous algorithms, however, are mostly for the shortest distance searching and provide route information using static distance and time information. Thus they could not provide the most optimal route at the moment which changes dynamically according to traffic. Accordingly, in this study, Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance(SSP_RD) is proposed to solve this problem. Additionally, a routing model based on velocity reduction ratio and distance and a dynamic route link map are proposed.
최근, ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 실시간 교통 정보를 이용하는 수요가 급증하면서, 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 그러나 기존의 경로탐색 알고리즘의 대부분은 최단경로 탐색을 위한 알고리즘으로, 정적인 거리 및 운행 시간정보를 사용하여 최적 경로를 계산하여 운전자에게 제공하기 때문에 교통량에 따라 동적으로 변하는 현 시점에서의 최적의 경로를 제공하지 못하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 감속률과 거리에 기반한 동적 경로 선정을 위한 의미적 최단거리 알고리즘(Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance, SSP_RD)과 감속률과 거리에 기반한 이동 경로 예측 모형화 및 동적 이동 경로 링크 맵을 제안한다.
