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[국내논문] 출발점과 목표점을 일반화 가시성그래프로 표현된 맵에 포함하기 위한 빠른 알고리즘
Fast algorithm for incorporating start and goal points into the map represented in a generalized visibility graph 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.15 no.2, 2006년, pp.31 - 39  

유견아 (덕성여자대학교 컴퓨터공학부) ,  전현주 (덕성여자대학교 컴퓨터공학부)

초록
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가시성그래프는 최소 탐색 공간으로 게임환경을 모델링하여 효과적으로 길을 찾을 수 있도록 하는 방법으로 잘 알려져 있다. 일반화 가시성그래프는 가시성그래프의 가장 큰 단점으로 지적되는 "벽-껴안기" 문제를 해결하기 위해 확장된 장애물의 경계 위에 생성된 가시성그래프이다. 일반화 가시성그래프에 의해 구해진 경로는 근사 최적이며 자연스럽게 보이는 장점이 있다. 본 논문에서는 변화하는 출발점과 목표점과 정적인 장애물 사이를 움직이는 게임 캐릭터에 효과적으로 일반화 가시성그래프를 적용하는 방법을 제안한다. 일반화 가시성그래프는 일단 생성되면 최소 탐색공간을 보장하지만 그 생성 자체는 노드사이의 링크의 교차 여부론 일일이 체크하여야 하므로 시간이 많이 소요된다. 아이디어는 먼저 정적인 장애물만으로 지도를 생성해 놓고 출발점과 목표점을 빠르게 포함시키는 것이다. 출발점과 목표점의 포함 부분이 여러 번 반복되어야 하는 과정이므로 출발점과 목표점을 빠르게 포함시키는데에 연산 기하학 분야의 회전 plane-sweep 알고리즘을 이용할 것을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 전체 그래프를 매번 생성하는 것보다 제안한 방법의 실행시간이 39%-68% 정도 향상되었음을 보여준다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The visibility graph is a well-known method for efficient path-finding with the minimum search space modelling the game world. The generalized visibility graph is constructed on the expanded obstacle boundaries to eliminate the "wall-hugging" problem which is a major disadvantage of using the visibi...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 생성된 후의 탐색공간 크기는 작지만 가시성그래프를 생성하는 것은 노드 사이의 연결된 선분이 장애물과 겹치는지 일일이 체크하여야 하기 때문에 시간이 많이 소요되는 작업이므로 이 점이 가시성 그래프의 응용이 확대되는 것을 막는 요인 중 하나가 된다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 우선 가시성그래프 생성과정을 정적인 장애물을 대상으로 하여 영구적 맵을 만드는 단계와 출발점과 목표점을 맵에 포함시키는 단계로 분리하여 가시성그래프를 이용한 길찾기의 성능 향상을 꾀한다. 즉, 첫 단계는 길찾기가 시작되기 전에 한번만 실행되면 되고 그 이후의 다른 길찾기에서는 반복해서 실행될 필요가 없으며 출발점과 목표점을 포함하는 두 번째 단계가 계속해서 반복 실행되어야 하는, 즉 실시간 실행 효율이 중요한 부분이다.
  • 즉, 첫 단계는 길찾기가 시작되기 전에 한번만 실행되면 되고 그 이후의 다른 길찾기에서는 반복해서 실행될 필요가 없으며 출발점과 목표점을 포함하는 두 번째 단계가 계속해서 반복 실행되어야 하는, 즉 실시간 실행 효율이 중요한 부분이다. 본 논문에서는 일반화 가시성그래프로 표현되는 맵에 임의의 출발점, 목표점을 신속하게 포함하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 새로 추가되는 노드(출발점 혹은 목표점)와 기존의 노드 사이의 가시 여부(visibility)를 판단하기 위하여 일일이 장애물과의 교차 여부를 계산하는 것이 아니라 연산 기하학 분야의 회전 스윕-선(rotational sweep-line, RSL) 알고리즘을 이용하여 선행되는 계산에서 얻어진 정보를 다음 순서의 계산에서 이용함으로서 필요한 계산양의 감소를 꾀한다.
  • 본 논문에서는 일반화 가시성그래프를 이용한 길찾기 보다 효과적으로 하기 위하여 정적인 장애물에 대한 맵의 생성과 변하는 출발점과 목표점의 포함 과정을 분리하였으며, 반복해서 시행하게 되는 후자의 과정을 RSL 알고리즘을 이용하여 빠르게 실행하는 방법을 제안하였다. 연산기하학 분야의 RSL 알고리즘은 원래 다각형 환경에서 고안된 알고리즘으로 본 논문에서는 일반화다각형 환경으로 확장하기 위하여 기존의 알고리즘을 수정하였다.
  • 연산기하학 분야의 RSL 알고리즘은 원래 다각형 환경에서 고안된 알고리즘으로 본 논문에서는 일반화다각형 환경으로 확장하기 위하여 기존의 알고리즘을 수정하였다. 이와 같은 방법으로 길찾기 한 시뮬레이션 결과는 다양한 환경에서 실행 횟수가 거듭될수록 실행시간 개선도가 평균 103%-> 68%-> 51%->39%로 향상되었음을 보여주었다.
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