실시간 일정 계획을 위한 지식 획득용 Intelligent Simulator의 개발

FMS를 포함한 다양한 형태의 생산 시스템에 있어서 일정계획문제는, 고가의 생산 설비를 효율적으로 운영한다는 의미에서 점점 더 중요해지고 있다. 일정 계획문제를 해결하 기 위하여 많은 방법들이 제시되었고 지금 현재도 다양한 방법들이 시도되고 있다. 이런 많 은 방법중에서 최적해를 구하는 수리계획법이 가장 우수한 대안을 제시하는 것으로 알려져 있지만, 최적해를 구하는 데 상당히 많은 시간이 필요한 것으로 알려져 있다. 다음으로 우 선 순위 규칙을 제공하는 방법은 짧은 시간을 이용하여 어느 정도 효율적인 일정계획을 제 시하지만, 생산 시스템의 구성과 상황에 따라서 가장 적합한 우선 순위 규칙이 변한다고 알 려져 있다. 이런 상황에 대응하여 시스템의 구성과 상황에 가장 적합한 규칙을 제안하는 전 문가시스템들이 연구되고 있다. 본 연구는 일정계획을 실시간에 수립하는 스케쥴러를 위한 지식을 획득하는 Intelligent Simulator 개발에 관한 연구이다. 일정계획을 위한 인공지능형 스케쥴러를 구축하는데 있어서 가장 큰 난관은 지식을 어떻게 획득할 것인가 하는 점이다. 이런 지식획득의 방법으로 주로 사용되는 벙법은 인간 전문가의 지식을 추출하는 방법이 있 다. 그러나 인간 전문가가 없거나 인간전문가의 지식으로는 부족한 경우에는 기계학습을 통 하여 지식을 추출한다. 기계학습을 위하여는 반드시 많은 case들을 통하여 지식을 획득하 게 되는 데 이런 case의 축적을 위하여는 실제의 시스템을 운영해본다는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 이때 필요한 경험의 생성을 위하여 시뮬레이션은 그 중요한 효용성이 있어서 많은 연구자들이 사용하였다. 그러나 경험을 다 생성한 후 그 경험으로부터 지식을 획득하 다보니 서로 다른 방법의 사용에 의하여 동일한 경험으로부터 서로 다른 지식이 생성되는 가능성이 있다. 본 논문은 시뮬레이션이 계속 수행되는 상황하에서 일정계획에 관련된 지식 을 획득하여 축적할 수 있는 Intelligent Simulator의 개발에 관한 연구이다.