필자는 동적계획법의 장점을 취하고 단점을 보완하기 위하여 새로이 다중동적계획법을 개발하여 그 이론적 장점을 증명하고 이 기법을 한강계 수자원의 최적 다목적 이용 문제에 적용한 결과 그 효용성이 입증되었으므로 아래에 이 다중동적계획법의 원리에 대하여 소개코자 한다. 그런데 다중동적계획법을 종전의 동적계획법의 원리에 바탕을 두고 있으며 또 다중동적계획의 제1과정은 동적계획법과 완전히 일치하므로 우선 동적계획법이 기본원리에 대하여 약술한 다음 다중동적계획법에 대하여 기술하기로 한다.
본 논문에서는 동적 계획법(dynamic programming)과 이미지 세그먼트(segment)를 이용한 새로운 스테레오 정합(stereo matching)기법을 제안한다. 일반적으로 동적 계획법(dynamic programming)은 빠르면서도 비교적 정확하고, 조밀(dense)한 disparity map을 얻을 수 있다. 그러나 경계(boundary)근처의 폐색지역(occlusion region)이나, 텍스쳐가 적은 모호한 영역에서는 잘못된 결과를 유도할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 먼저 이미지를 아주 작은 영역으로 분할(over-segmentation)하고, 이런 작은 영역들이 비슷한 disparity를 가질 것이라고 가정한다. 다음으로 동적 계획법(dynamic programming)을 통해 정합을 수행한다. 여기서 계산비용(cost)은 기존의 정합윈도우 안에서 세그먼트 영역을 적용한 새로운 비용함수를 사용하며, 이 새로운 비용함수를 통해 정확도를 높인다. 마지막으로 동적 계획법을 통하여 얻어진 조밀한 disparity map을 세그먼트 영역들의 시각특성(visibility)과 유사도(similarity)를 이용하여 에러를 찾아내고, 세그먼트 정합을 통해 수정함으로 정확한 disparity map을 찾아낸다.
주행문제는 불확실한 외란의 영향을 받는 이동로봇 등의 시스템에 대하여 각종 제약조건들을 만족하도록 하는 제어 입력을 결정하는 과제를 포함한다. 이러한 과제는 제약조건을 갖는 확률 제어 문제로 모델링될 수 있다. 이러한 종류의 제어문제를 풀기 위하여, 최적 가치함수 개념에 의존하는 동적 계획법의 활용을 시도해볼 수 있다. 하지만, 대부분의 실제 문제에서 이러한 시도는 많은 어려움, 예컨대, 시스템의 완벽한 모델이 알려지지 않거나, 최적 제어정책을 구하기 위한 계산이 불가능하거나, 수없이 많은 계산 자원을 필요로 하는 등의 문제점을 안겨줄 수 있다. 이러한 동적 계획법의 어려움을 극복하기 위한 전략으로, 근사적 가치함수에 의존하여 준최적 제어정책을 구하는 근사적 동적 계획법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 제시된 근사 동적 계획법들을 복잡한 제약조건을 갖는 주행 문제에 적용하여 보고 그 결과로 얻어지는 성능 특성을 관찰해 본다.
이 논문에서는 철근 절단 작업의 계획 문제를 동적 계획법으로 해결하여 근사 최적의 절단 계획을 생성하도록 하는 소프트웨어의 구현을 다룬다. 일반적으로 실제 절단 작업에 요구되는 제약사항을 반영하여 최적의 자재 절단문제의 해를 얻는 알고리듬의 설계가 필요하다. 하지만, 이것은 다중 규격의 1차원 자재 절단 문제를 풀어야 하는 것으로, 최적의 해를 얻는 선형계획법은 폭발적인 계산량과 기억용량의 한계로 적용하기 어렵다. 이러한 한계를 해결하기 위하여, 동적계획법에 근거하며 자재 절단 문제를 재구성하고, 휴리스틱을 적용하여 유한 범위의 조합 열에서도 근사 최적의 해를 찾을 수 있는 탐색 기법을 사용한 자재 절단 계획 알고리듬을 제시하였다. 그리고, 자동화된 철근 가공 산업용 소프트웨어는 작업 환경에 맞게 사용이 편리한 그래픽 화면과 사용자 인터페이스가 요구되는데, 공개 소프트웨어를 활용한 GUI 라이브러리 툴킷인 GTK+를 활용하여 이를 구현하였다. 개발된 소프트웨어는 철근 가공의 현장 지식을 바탕으로 휴리스틱 지식을 획득하여 동적계획법에 적용시킨 것으로, 지역 전통 산업과 첨단 IT 산업이 접목된 융합 IT를 시도한 사례 연구이다.
최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.
부분집합 합 문제는 유한개의 정수로 이루어진 집합이 있을 때 이 집합의 부분집합 중에서 그 집합의 원소들의 합이 특정 값이 되는 경우가 있는지를 알아내는 문제로, 잘 알려진 다항식 시간 내에 풀기 어려운 NP-완비 문제이다. 유전 알고리즘은 선택과 교차, 돌연변이 등의 연산을 통해 주어진 문제의 최적해를 구하는 알고리즘이다. 동적 계획법은 주어진 문제를 풀기 위해서 문제를 하나 또는 여러 개의 하위 문제로 나누어 풀이하는 방법이다. 본 논문에서는 부분집합 합 문제를 풀이하는 유전 알고리즘을 설계 및 구현하고, 답을 찾는 데까지 걸리는 시간 성능을 동적 계획법의 경우와 실험적으로 비교하였다. 양의 정수인 원소 63 개를 가진 집합에서 '쉬움'과 '어려움'의 난이도를 고려하여 총 17 개의 문제를 선정하고, 이 문제들을 풀이하는 두 알고리즘의 성능을 비교하는 실험을 진행하였다. 17 개의 문제 중 13 개의 문제에서 본 논문에서 제시한 유전 알고리즘은 동적 계획법과 비교하여 약 84%가 우수한 시간 성능을 보였다.
본 연구에서는 전력계통의 경제적인 운용의 일환으로 DLC와 기동정지계획을 연계하여, DLC에 의해 조절되는 부하에 대응할 수 있는 기동정지계획을 수립할 수 있도록 하였다. 이의 방법으로, 동적계획법에서의 State를 DLC에 의해 변화하는 부하에 대응할 수 있도록 화장하는 3차원 동적계획법을 구성함으로써 DLC와의 연계를 가능토록 한 것이다.
본 논문은 자율주행로봇의 경로계획문제를 효율적으로 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초기경로 생성과정과 초기경로를 개선하는 두 단계의 과정으로 구성된다. 효율적인 경로를 생성하기 위해서 최적화 문제를 해결하는 방법으로 잘 알려진 Dijkstra 알고리즘과 동적계획법(Dynamic Plogramming)을 적용한다. 그리고 제안된 방법의 효율성은 기존에 사용되는 경로계획 방법들과의 비교 시뮬레이션을 통해서 확인한다.
본 연구에서 제약식프로그래밍을 이용하여 제약식 있는 동적계획법 모형을 푸는 한 방법을 제시한다. 현재 제약식 있는 동적계획법을 다루는 방법은 각 단계별 제약식들의 상태를 일반적인 동적계획법의 상태공간에 추가하여 마치 제약식이 없는 동적계획법 방식을 적용하는데 반해, 이 연구에서 제시하는 방식은 제약식의 상태가 제약식프로그래밍의 변수 도메인으로 표현되고 저장된다. 계산에 있어서도 일반적인 동적계획법의 벨만방정식의 해법과 함께 제약식을 다루기 위한 제약식프로그래밍의 확산-추론 방법을 사용하는 하이브리드 방식을 따른다. 이 두가지 방식의 비교를 위해 특별히 장기 자동차 렌탈 문제를 제시하고 이 문제의 단순화된 모형을 중심으로 다른 방식으로 해결하는 과정을 보고 그 장단점을 논한다.
구조화 조명을 사용한 거리측정에 동적계획법을 적용함으로써 거리 측정의 정확성이 대폭 향상된 방법을 제안하였다. 구조화 조명을 사용한 거리 측정방법은 거리정보가 조명에 해당하는 화소의 위치에 의해 계산될 수 있다는 점을 이용한 것이다. 그러나, 이 구조화 조명 빛이 물체의 표면에서 흡수되거나 반사됨으로서 흐리거나 잘 보이지 않는 경우가 많다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 동적계획법을 사용하였다. 동적 계획법을 위한 셀간 비용(cost)값은 화소 밝기 값의 역수를 사용하였으며, 상단과 하단에 각각 시작선 혹은 목표선을 설정하였다. 이 알고리즘의 장점은 동적 계획 법의 최적화 능력을 사용하므로, 구조화 조명선의 약한 흔적이나 부분적으로 절단된 조명선 위치도 잘 찾아낼 수 있다. 이 알고리즘을 사용하여 다양한 3 차원 물체를 복원한 실험 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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