본 논문은 교행이 불가능한 두 대의 자동화 크레인을 운영하는 자동화 컨테이너 터미널의 장치장을 대상으로 국지적 탐색 알고리즘을 이용해 실시간 작업계획을 수립하는 방안을 제안한다. 제안방안은 실시간 제약조건을 만족시키기 위해 현재 이후 일정 시간의 작업만을 작업 계획의 대상으로 삼으며, 장치장의 동적인 작업 특성을 고려하여 새로운 작업이 요청될 때마다 작업 계획을 다시 수립한다. 또한, 교행이 불가능한 두 대의 크레인을 운영할 때 발생할 수 있는 크레인 간의 작업 부하 불균형을 해소하기 위해 작업 계획 과정에서 상대 크레인에 의한 사전 재취급과 사전 이적을 통한 두 크레인 간의 협업을 가능하게 하였다. 시뮬레이션을 이용한 실험 결과 제안 방안이 휴리스틱 방안에 비해 우수하며, 크레인 간의 협업이 작업 효율 향상에 도움이 됨을 확인하였다.
자율 이동로봇은 현재 각광을 받고 있는 서비스로봇의 연구와 더불어 활발히 연구되고 있다. 그 중 경로계획 부분에 대한 연구는 Roadmap Method, Cell Decomposition, Potential Field Method로 크게 구분하여 연구되고 있다. 그러나 경로계획 기법에 있어서 기존의 정형화된 방법 이외에 다른 방법들이 제시 되지 않고 있다. 기존 경로계측의 문제점들은 다음과 같다. 국부최소(local minimum)를 회피하지 못하거나, 많은 계산량으로 인해 넓은 범위에 적용시킬 수 없다는 문제점, 오프라인으로 경로의 최적성에만 치중하여 실시간으로 적용하기가 쉽지 않으며, 돌발적인 상황에 대처하기 어렵다는 문제점 등을 가지고 있다.(중략)
불연속 화학공정은 소비자 수요에 탄력성 있게 대처할 수 있는 장점이 있는 반면에 그 특유의 동특성 때문에 복잡하고, 계획된 조업 시간과 실제 조업 시간 사이에서 외란(disruption) 또는 불확실 변수(uncertainty)에 의한 차이가 자주 발생하는 단점이 있다. 이에, 본 논문에서는 예측 생산계획(predictive scheduling)에 의해 결정된 생산계획에서 미래에 발생하는 공정 변수 값의 변화를 실시간으로 예측 생산계획을 수정, 제시하여 주는 생산 계획 시스템인 동적 생산계획(reactive scheduling) 기법을 개발하였다. 불확실 인자를 고려한 동적 생산계획에서, 본 논문에서는 장치 이상(equipment failure)이 발생하였을 때 공정 운전조건의 변화를 실시간으로 반영하여, 예측 생산계획(predictive scheduling) 모델에 의하여 제시된 전체 생산 계획을 최대한 유지하고 공정 변수의 변화를 실시간으로 반영하기 위하여 right shift rescheduling과 total regeneration 기법을 사용하였다. 또한, 불확실 인자의 발생 전후의 predictive scheduling과 reactive scheduling 간의 변화 정도를 측정하는 수단인 schedule stability 위하여, 본 논문에서는 수정된 sequence deviation과 percentage change in makespan을 사용하여 제안된 동적 생산계획의 안정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 동적 생산계획 시스템은 기존에 제시되었던 경험 법칙에 의한 결과값에 비해 좋은 결과를 보여주었다.
정보 통신의 모든 분야에 걸쳐 활용될 수 있는 차세대 핵심 기술인 에이젼트는 자율성, 지능성, 반응성, 협동성을 갖는 독립된 프로그램으로 지식과 추론 능력을 바탕으로 사용자의 작업을 대신 해준다. 본 논문은 복잡하고 실시간 환경에서 발생할 수 있는 상황에 있어 지능적인 추론과 즉각적인 반응이 가능한 혼합형 에이전트 개념을 도입한 계획기를 설계한다. 계획기구성을 위하여, 재난 발생시 즉각적인 반응을 하는 반응요소(reflexive component)와 계획라이브러리에 저장된 여러 계획들을 저장된 계획들을 검색해 해결안을 찾는 인지요소(cognitive component)로 구성된다. 인지 요소에서 상황에 따라 저장된 계획을 찾고, 상황에 맞는 것을 추론하는 과정을 살펴본다. 혼합형 에이전트 개념을 도입한 계획기는 부분 순서화된 계획기로서 상황 기반탐색(situation-based search)방법에 의하여 계획을 생성하도록 하였다.
전통적 계획방식은 결정적 효과를 간진 동작들로 이루어진 도메인을 다룬다. 따라서 전통적 계획기는 동작이 환경을 어떻게 변화시킬지 명확하게 예측할 수 있다. 그러나, 많은 실제 응용들에서는 불완전한 정보와 비-결정적 효과를 처리할 수 있는 계획방식을 요구한다. 확률적 계획방식은 확률적 효과를 가진 동작들을 포함함으로써 이러한 요구를 만족한다. 확률적 계획기는 일반적으로 목표상태에 도달하기 위한 하나의 행동정책을 찾아내며, 이는 (상태, 동작)쌍들의 집합으로 표현된다. 그러나 확률적 효과를 포함시킴으로써 계획기들의 복잡도가 이전보다 증가되었다. 본 논문에서는 효율적인 확률적 계획기의 설계와 구현에 대해 설명한다. 이 계획기는 표준 PPDDL 언어로 표현된 도메인 묘사를 입력으로 받아들이며, 실시간 동적 프로그래밍 알고리즘을 채용하고, 간략화한 문제로부터 추출된 휴리스틱 지식을 이용한다. 생성된 상태들과 행동정책을 효율적으로 저장하기 위해, 이 확률적 계획기는 해쉬테이블을 이용한다.
컨테이너 터미널에서는 효율적인 선적 작업을 위해 선박이 입항하기 전 선박정보를 통해 선적 계획을 수립한다. 하지만 실제 선박이 터미널에 입항하여 안벽에 접안후의 실제 적재 상태가 계획 시점에서의 적재상태와 다르거나, 사전에 수립된 계획이 실행 불가능한 경우 등의 상황이 발생한다. 이에 따라 기존에 수립했던 계획을 즉각적으로 재수정 해야 하며, 이를 위한 해법의 연구가 필요하게 되었다. 이점에 착안하여 본 연구에서는 위에서 언급한 예기치 못한 상황에 대해 정리하고, 상황에 맞는 합리적이고 즉각적으로 활용이 가능한 실시간 선적계획 모델을 제시하였다.
본 논문은 두 바퀴 이동로봇의 주행에 있어서 주어진 경로를 물리적 제한을 만족하면서 주행하는 관절 공간 궤적 생성방법을 실시간 운영체제를 이용하여 구현함으로써 실시간 제어 방법에 대하여 연구하였다. 경로계획에서 이동로봇의 방향을 고려하기 위하여 베지어곡선을 이용하였으며, 컨볼루션 연산자를 이용하여 로봇의 두 바퀴의 속도의 제한을 만족시켰다. 관절 공간의 궤적 생성과 생성된 궤적에 대한 속도명령, 그리고 엔코더 값 감시 등 실시간 태스크를 주기적 태스크로 구현하였으며 동기화를 위하여 실시간 메커니즘인 이벤트 플래그를 이용하여 구현하였다. 실제 로봇에 실시간 태스크를 구현하여 속도명령의 실시간성과 이에 따른 이동로봇의 주행실험 결과를 이용하여 궤적 추종 성능을 비실시간 시스템과 분석하였다. 결과를 통하여 실시간 성을 요구하는 제어시스템에서 실시간 다중 태스크 시스템의 유용성을 검증하였다.
고객 서비스를 향상시키는데 있어서 컨테이너 터미널의 운영 효율성은 중요하다. 그러므로 하역 속도를 높이고 정박시간을 줄이기 위해 사전에 효율적인 선적 계획을 세우고 실행한다. 그러나 항만 환경은 바뀔 수 있고 사전 계획만으로는 항만을 운영하는 것에는 한계점이 있으므로 실시간 계획이 필요하다. 본 연구에서는 돌발 상황에서 총 작업 시간을 최소화하기 위해 크레인의 작업을 재할당하는 문제를 정의하고 해결책을 제시한다.
전력거래소는 발전경쟁시장(CBP; Cost-Based Pool) 장기화에 따른 운영상의 효율성을 개선하고 기 개발된 시장운영시스템(MOS; Market Operation System)을 활용하여 급전체계를 개선하기 위해 준비중이다. 현행 급전체계에서는 거래 전일에 수행한 수요예측을 바탕으로 1시간 단위운영발전계획을 전일에 수립하고 EMS(Energy Management System)를 이용하여 발전기에 대한 경제부하배분(ED; Economic Dispatch)을 시행하고 있지만, 현 EMS는 시장체제 환경 전에 도입된 설비로 시장환경에 대한 고려가 되어 있지 않고 계통운영 보조서비스의 실시간 반영이 어려운 점이 있다. 전력거래소는 실시간 급전 운영을 위해 기존 EMS에 MOS를 연계하여 MOS의 5분 단위 수요예측량을 기반으로 송전망 제약과 예비력 요구량 등을 고려한 발전기별 경제부하 배분량 및 예비력 배분량을 결정하고, 추가적으로 EMS에서 수요예측 오차 및 주파수 보정량을 실시간으로 계산하여 발전기별로 배분하도록 함으로써, 1일 전 시행하던 급전계획을 취득 자료를 기반으로 5분 단위로 실시간 계산할 수 있도록 급전 체계를 개선할 계획이다. 이를 통해 실시간으로 에너지와 예비력을 동시에 최적화함으로 전력시장 및 전력계통 운영을 한층 선진화 할 수 있는 계기를 마련하였으며 또한 저비용 발전기 사용을 극대화함으로 발전비용의 절감에도 기여하는 효과를 기대할 수 있다. MOS-EMS간 자료연계에는 ICCP(Inter-Control Communication Protocol)와 FTP 프로토콜을 사용하였고, 수차례 모의운영을 통하여 데이터베이스 및 현장 취득 자료의 정확도(accuracy)가 양 시스템 간 연계 및 전력 계통의 안정적 운영에 매우 중요한 요소로 나타났다. 전력거래소는 장기적으로 CIM(Common Information Model)기반의 표준 전력계통 데이터베이스를 구축하고 시스템 간 자료 연계를 위해 XML을 활용하여 시스템 간 상호 운영성(Interoperability)과 자료 연계의 안정성을 높일 계획이다. 본 논문은 MOS-EMS 연계에 따른 시스템 간 자료의 흐름 및 처리에 대해 주로 설명하고자 한다.
본 논문에서는 신경망 모델(neural network model)과 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용한 실시간 경로 계획(real-time path-planning)과 퍼지 룰(fuzzy rule)을 이용한 효율적인 다중경로계획(multiple path-planning)을 제안한다. 실시간 경로 계획은 빠른 시간 내에 최적 경로의 생성이 반드시 수행되어야 하므로, 본 논문에서는 경로 계획 중 장애물 지역과 비장애물 지역을 빠르게 확인하기 위해 신경망 모델을 이용하여, 이동 방향 및 최적경로 탐색을 위하여 유전자 알고리즘을 이용하였다. 또한 충돌 구역에서의 효율적인 다중 경로 계획을 위해, 퍼지를 이용하여 경로를 재계획 하였다. 퍼지의 경우, 현재 위치에서 목표 지점으로의 방향을 계산하기 위한 퍼지 소속 함수와 현재 위치와 충돌 구역까지의 거리 값을 가중치로 세우고 퍼지 룰을 결정하여 경로계획을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해 실험해본 결과, 퍼지 룰을 사용했을 때 사용하지 않았을 때 보다 좋은 성능을 나타남을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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