가시화 그래프(visibility graph, Vgraph)는 로봇의 경로를 계획할 때, 최적의 경로를 구하기 위해 널리 이용되는 지도접근 방식중의 하나이다. 원래 Vgraph는 다각형으로 모델링된 로봇이 다각형 환경의 평면상에서 움직일 때 움직이는 로봇을 점으로 환산한 환경인 형상공간(configuration space, C-공간)에서 정의되었는데 이를 원형 로봇 혹은 일반화 다각형(generalized polygon) 환경으로 확장한 것이 일반화 가시화 그래프(GVgraph)이다. 본 논문에서는 기존의 다각형 환경에서 정의된 Vgraph를 형성하는 알고리즘과 동일한 시간복잡도로 GVgraph를 구현하는 알고리즘을 소개하고 미세 운동계획(fine motion planning)에 응용하는 예를 보여준다.
본 논문에서는 실내 환경에서 작업하는 로봇의 무 충돌 경로계획을 위하여 휴리스틱 작업 경로계획 방법을 제안한다. 이 방법은 모양공간을 격자로 분할하여 작은 크기의 격자를 여러개 합한 큰 격자로 장애물 모양공간을 재구성 하여 시작점의 노드와 목표점의 노드간의 연결을 노드와 노드사이의 거리와 장애물의 확률적 분포 같은 지역적인 정보를 이용하여 통로를 만들고 그 공간에서 작은 격자의 모양공간에서 그래프 연결을 찾는 방법으로 경로 및 작업을 계획하는 방법이다. 이 방법은 전체 모양공간에 대한 그래프를 기억시킬 필요가 없어 모양공간 내에서 노드나 격자의 증가에 따른 기억용량의 증가가 크지 않으며 전체 그래프에 대한 탐색을 하지 않으므로 계산량이 많지 않다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 이동 로봇이 격자화된 실내지형에 대하여 최단거리의 경로계획을 성공적으로 수행하였음을 확인하였다.
한국과학기술원 인간친화복지로봇 연구센터에서 개발 중인 ISH(Intelligent Sweet Home)는 다양한 서비스 로봇 및 인간-기계 인터페이스(HMI:Human-Machine Interface)를 통해서 노약자 및 장애인의 일상 생활을 도와 줄 수 있는 지능형 주거 공간이다. ISH에서는 홈네트워크를 통해 연결된 가전 기기 및 환경 정보 취득이 가능한 센서 장비, 그리고 지능형 침대, 휠체어, 이동 보조 로봇 등이 거주자가 독립 생활을 영위할 수 있도록 여러 가지 서비스를 제공한다. 하지만 노약자 및 장애인의 관점에서 서비스 양의 증가뿐만 아니라, 이를 쉽고 편하게 운용할 수 있는 서비스 질의 측면 또한 중요하게 고려하여야 한다. 이러한 이유 때문에, ISH에서는 집사 로봇(steward robot)의 개념을 도입하여 거주자와 복잡한 시스템의 효율적인 매개체로 사용하고 있다. 사용자의 편의를 추구하기 위한 공학적인 접근방법 중의 하나로, 본 논문에서는 집사 로봇의 작업 계획 기능에 대해서 설명하도록 한다. 작업 계획 시스템을 이용하여, 집사 로봇은 사용자의 상위 레벨 명령을 해석하여 각 로봇 또는 제어 가능 개체들을 제어하게 된다. 제안하는 시스템은 STRIPS(STanford Research Institute Problem Solver) 상태 표현 방법과 그래프계획(Graphplan) 방법에 기반하여 작업 계획을 수행한다. 또한 작업 계획 속도를 증가 시키기 위하여 공간 추상화(world abstraction)와 하위 목표 계획(subgoal planning)의 개념을 적용하였다. 그리고 ISH에서 정의된 시나리오를 이용한 상위 레벨 명령을 통해 제안된 시스템의 효용성을 검증하도록 한다.
최근 컴퓨터 게임에서 중대성이 부각되고 있는 NPC(NonPlayer Character)는 게임의 기본이 되는 이동에 있어서 스스로 장애물과 다른 캐릭터들을 인지하고 자신의 임무를 수행하여야 한다. NPC들의 자연스러운 이동을 위해 고정된 장애물 환경에서 일반화 가시성그래프를 이용하여 경로를 계획하는 방법이 제안된 바 있는데 본 논문에서는 이렇게 생성된 경로를 따라 효율적으로 이동할 수 있게 하기 위한 실행 모듈을 개발한다. 일반화 가시성그래프의 특성에 따라, 계획된 경로는 직선과 원의 호로 이루어져 있는데 본 실행 모듈에서는 이 특성에 적합하고 NPC의 움직임이 자연스럽도록 직선이동 동작, 원 이동 동작, 도착하기 등의 기본 조타 동작을 정의하여 실제 경로 이동의 실행에 이용한다. 또한 이동 중에 나타나는 동적 장애물을 감지하기 위해 충돌감지 기능을 실행 모듈에 포함시키며 감지된 장애물의 종류에 따라 선택적으로 대처하기 위해 의사결정나무를 이용한다. 실행 모듈을 테스트하기 위해 NPC의 경로 이동을 방해하는 다른 NPC가 등장하도록 예제 시나리오를 작성하여 시뮬레이션한다.
자율이동로봇을 위한 새로운 경로 계획 방법을 제안한다. 실시간으로 장애물을 피하고, 목표 지점까지의 최단 경로를 생성하여 유용성을 극대화시키기 위하여 방법을 다룬다. 본 논문에서는 효율적인 경로 계획방법으로 초기 경로를 생성하고, 생성된 경로를 개선하는 방법을 제안한다. 초기 경로는 그래프 기반 방법인 골격선 그래프와 탐색방법으로 딕스트라(Dijkstra) 알고리즘을 사용한다. 초기 경로에 대해 동적 프로그래밍 알고리즘을 이용하여 최단거리에 가깝게 경로를 개선한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.
선박의 운항 경로를 생성하기 위해 사용되는 경로 계획 방법 중, 그래프 기반 탐색 방식은 간결하고 최적해를 보장한다는 장점이 있어 널리 사용되고 있다. 그래프 기반 탐색 방식을 접안 경로 계획에 적용하는 경우, 추종 적합성을 필수적으로 고려 해야 한다. 그 이유는 접안 시 경로 이탈은 접안 시설과의 충돌로 이어질 수 있으므로, 경로의 이탈이 최소화하는 결과를 생성하는 것이 필요하다. 하지만 그래프 탐색 기반 접안 경로 계획의 기존 연구는 접안 시설 직전의 변침이 많은 결과를 생성하기 때문에 실제 운항 환경에 적용하는데 위험이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 경로 추종에 적합한 비용 함수를 개발하고, 이를 적용한 3D A* 알고리즘을 제안한다. 또, 실제 운항 환경에 대한 적합성을 평가하기 위해서 유인 운항으로 수집한 데이터의 항적과 알고리즘의 경로 생성 결과를 비교한다.
그래프에서의 배달문제는 m개의 정점으로 구성된 그래프에서 n개의 서로 다른 속도를 갖는 로봇 에이전트들을 이용하여 배달물을 그래프의 한 노드에서 다른 노드로 배달하는 최소 배달순서를 구하는 문제이다. 본 논문에서는 그래프에서의 배달문제에 대하여 최적해를 계산하는 O(㎥n)과 O(㎥)시간복잡도를 갖는 두 개의 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 그래프의 모든 쌍에 대한 최단경로를 구하는 전처리를 한 후, 최소배달시간이 작은 정점의 순으로 최단배달경로를 구하는 방법으로 개발하였다. 이 문제에서 그래프가 문제를 해결하고자 하는 지형을 반영하고 있다고 하면, 다양한 로봇 에이전트의 배치에 대하여 전처리를 1회만 실행되면 되므로 O(㎥) 알고리즘은 실제로 O(㎡n)의 시간복잡도를 갖는다고 할 수 있다.
이 논문에서는 호의 가중치가 음수가 될 수 있는 무향 그래프에서 마디집합들을 선택했을 때, 각 마디집합 사이에 걸쳐 있는 호의 가중치 합을 최대화하는 최대 가중치 합 그래프마디 분리 문제에 대해 연구한다. 우선$P\;{\neq}\;NP$ 라는 가정 하에서, 이 문제는 NP - hard이며 어떠한 근사 계수를 가지는 근사해법도 존재하지 않는다는 것을 밝힌다. 또한 이 문제를 정수 계획으로 풀기 위해, 그래프의 절단면을 나타내는 벡터들이 만드는 다면체의 극대면(facet)을 정의하는 부등식들을 추가 제약식으로 사용하는 branch-and-cut 알고리듬을 제시하고 구현하였다.
본 논문에서는 GIS를 이용하여 통합도시계획 모형을 정립하고 구현한 과정을 기술한다. 본 통합도시계획모형은 현재 시점에서 도시가 갖는 구조를 바탕으로 분석을 위한 계획죤을 생성하고, 생성된 계획죤들에서 발생할 수 있는 미래의 토지이용과 교통상황을 예측하여 그 결과를 전자지도와 그래프에 표현하는 과정들을 포함하고 있다. 이는 기존의 수작업으로 진행되던 계획을 위한 분석과정을 체계적으로 계량화함으로써 자동화된 분석을 통해 여러 가지 상황하에서 미래의 상황을 예측해 볼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 도시계획통합모형을 정립하고 구현하는 과정을 통해 얻어진 연구경험과 지식을 토대로 앞으로 개발방향과 모형의 발전방향에 대해 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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