• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.173-174
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• 2015

컨테이너 터미널에서 이적작업은 적하작업과 반출작업을 신속하게 처리하기 위해 장치장에 흩어져 있는 컨테이너들을 재배치하는 것이다. 본 연구는 수직 배치형 장치장 블록 내에서 컨테이너 재배치 작업계획 문제를 다룬다. 재배치 작업계획은 대상 컨테이너, 옮겨질 위치 그리고 재배치 작업 순서를 정하는 것이다. 본 연구는 재배치 작업시간, 반출작업, 적하작업의 가중시간 비용을 최소화하면서 재배치 작업동안 공간 가용성이 만족되도록 장치위치와 작업순서를 함께 결정하는 혼합정수계획모형을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.254-259
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• 2006

전통적인 인공지능 계획방식은 완전한 월드 상태모델과 시스템 동작모델에 기초하여 처음부터 자동으로 작업계획을 생성하려는 접근방식이다. 그러나 지능로봇제어와 같이 불확실성과 가변성이 높은 실 세계 응용분야에서 이와 같은 전통적인 인공지능 계획방식은 효과를 얻기 어렵다. 반면에 많은 실 세계 응용분야에서는 그 분야에서 이미 잘 알려져 있는 작업 영역지식이나 제어지식들이 존재하며, 이들을 효과적으로 이용하는 것이 매우 중요하다. 이러한 방법 중의 하나로서 복잡도가 높은 작업계획을 전문가가 직접 편집해서 입력하는 방식이 널리 쓰인다. 기본 동작모델과는 달리, 일반적으로 작업계획 표현언어는 복잡한 제어구조를 포함하는 하나의 작업 프로세스로 계획을 표현한다. 따라서 이러한 복잡한 절차적 지식인 작업계획을 편집하고 검증하기 위해서는 편리한 모델링 도구의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 PRS 계열의 작업계획을 비주얼 환경에서 편집할 수 있고, 가상 시뮬레이션 기능과 작업 계획기와의 연동 기능을 갖춘 PKM시스템의 설계와 구현에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2007.11a
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• pp.921-924
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• 2007

토목, 건축과 관련된 노동현장은 여느 3D 업종들과 마찬가지로 숙련된 기능공의 부재 및 산업재해 발생으로 인해 어려움을 겪고 있으며 이를 극복하기 위한 노력을 계속하고 있다. 대표적인 토목공사인 토공 작업 역시 위험 혹은 유해한 작업환경으로 인해 토공장비의 안전사고 및 생산성과 품질저하가 발생하며 이를 방지하기 위한 장비의 지능화가 절실하게 요구되고 있다. 이를 위해 최근 지능형 굴삭 시스템 개발을 위한 연구가 진행되고 있으며, 토공작업은 일반적으로 광범위한 작업영역을 가지기 때문에 지능형 굴삭시스템의 개발을 위해서는 효율적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 작업계획의 수립이 매우 중요하다. 본 연구에서는 작업계획의 대상을 굴삭로봇과 토사로 구분하였으며, 글로벌 영역에서 단위작업 영역, 로컬 영역으로의 분할을 통해 전체 작업 진행에 대해 효율적으로 작업계획을 수립할 수 있도록 구성하여 계획단계에서부터 토공작업 자동화 및 효율와에 기여하고자한다. 토공작업계획 시스템은 토공 작업자 및 감독자의 작업 특성 및 노하우를 컴퓨터, 즉 두뇌에 부여함으로써 숙련된 장비조종자의 작업 방법 및 특성을 반영하여 토공 작업 프로세스 모델링을 구축하고 실제 작업환경상의 센서에 의해 측정된 데이터를 실제 작업환경과 동일하게 모델링된 컴퓨터내의 가상환경을 바탕으로 영역분할, 최적 플랫폼 위치선정 및 작업 순차생성을 통해 최적의 토공작업계획을 수립할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.319-323
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• 2006

본 논문에서는 동작 모델과 작업 목표에 따라 지능 로봇 시스템의 작업 순서를 결정하는 작업 계획기의 설계와 데모시스템에 대해 설명한다. 블랙보드 중심의 분산 제어 구조에서 하나의 독립적인 지식원으로 동작하는 작업 계획기는 작업 관리기의 요청이 있을 때마다 지식베이스로부터 동작 모델과 월드 상태 정보를 제공받아 작업 목표 달성을 위한 작업 계획을 생성한다. 그리고 이렇게 생성된 작업 계획은 오류로 인해 재 계획이 필요할 때까지 작업 관리기를 통해 실행된다. 본 연구의 작업 계획기는 효율적인 작업 계획 생성을 위해 지역 상태공간 탐색법의 하나인 EHC+ 탐색법과 계획그래프-기반의 휴우리스틱 계산법을 적용한다. 본 논문에서는 작업 계획기의 효율성과 블랙보드와의 연계성을 시험하기 위한 데모 시스템에 대해 자세히 설명한다. 이를 통해 지식베이스, 작업 관리기, 컴포넌트 서비스기 등 로봇 제어 구조내의 다른 지식원들과의 인터페이스를 위한 메시지 설계도 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.774-777
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• 2019

지능형 서비스 로봇의 불확실한 작업 환경과 작업에 대한 요구사항의 증가는 작업 계획(task planning)의 어려움을 증가시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 PRS (Procedural Reasoning System)를 이용한 작업 계획이 제안되어 작업 환경의 동적 변화에는 효율적으로 대응할 수 있게 되었으나, 작업의 요구사항의 증가에 따른 하위 계획의 복잡성은 아직도 해결해야 할 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 요구된 작업의 하위 목표(sub-goals)와 속성을 고려하여 계획 후보들의 예상 유용성을 계산할 수 있는 유틸리티 함수를 기반으로, 보다 간결한 방식의 작업 계획을 수립하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 작업 계획의 적용 가능성을 확인하기 위하여 로봇 서비스 시나리오를 구성하고 실험을 통하여 그 유용성을 검증한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.44 no.3
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• pp.219-226
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• 2020

The container terminal operators established a re-marshalling plan to reduce the loading operation time and the release operation time. Re-marshalling is to rearrange the containers in the container yard to the advantageous position to shorten the working time using the spare time of the automated yard crane. This study assumed the automated container terminal with a perpendicular layout and deals with the inter-bay re-marshalling planning problem in a yard block. The inter-bay re-marshalling plan determines the container to be moved, the location to be relocated, and the sequence of relocation operations. This study presents a mixed integer programming model that simultaneously determines the storage location and the operation sequence while satisfying the spatial availability during the re-marshalling. Numerical experiments are conducted to understand re-marshalling operation using a beam search method.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.165-173
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• 1993

생산일정계획 수립 시스템을 통하여 수립된 생산계획을 현장에서 실천하고자 할 때, 일반적으로 계획수립 후 얼마 지나지 않아 계획수립시 고려할 수 없었던 기계고장 또는 자재조달 지연, 작업 지체, 주문 취소 등과 같은 요인으로 생산일정을 계획대로 실천할 수 없는 경우가 발생한다. 이런 상황에서는 기존의 생산계획을 계속 실행할 수 없으므로 손쉽게 대처할 수 있는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 일정계획편집기를 이러한 문제점을 해결할 수 있는 대안으로 제시한다. 일정계획편집기를 GUI, 객체지향적 설계를 통해 구현하므로서 이상상황과 일정변동에 효과적으로 대처할 수 있다. GUI환경을 통해, 수립된 생산일정과 이상상황, 작업진척, 수행도 등을 화면에 Gantt 도표로 표시해 주어 현장 파악을 용이하게 하고 작업추가, 삭제, 작업시간 변경, 대체공정으로의 이동 등의 편집을 mouse와 icon을 이용, 편리하게 수행할 수 있다. 편집작업시 자동으로 생산일정의 타당성을 만족시켜 줄 수 있는 지능화를 위한 기초 단계로서 객체지향설계를 이용한 규칙기반 일정계획 편집기를 설계한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.2
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• pp.137-146
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• 2007

This paper presents a way to integrate a task planner with a plan executive for efficient control of intelligent robots. For this purpose, it first surveys several types of the existing task planners and plan executives. And then it introduces a new approach that combines a BDI-based executive with an on-demand task planner, and it explains a control architecture of intelligent robots based upon this integrating paradigm. Finally it analyzes the flexibility and robustness of both the proposed integrating paradigm and the control architecture through implementation of a demo system using AIBO robots.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.169-170
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• 2015

최근 컨테이너 터미널에서는 환적화물의 증가로 터미널내의 이적작업이 증가함에 따라 효율적인 이적작업 계획을 수립하고자 노력하고 있다. 본 연구는 블록내에서 다수의 야드 크레인이 운영되고 있는 경우에 주어진 시간내에 각 크레인 별 최적 이적작업 계획을 수립하는 문제에 대한 혼합정수법을 이용한 최적 수리모형을 제시하였다. 또한 실제 터미널에서 빠른 시간 안에 이적작업계획을 수립할 수 있는 발견적 기법을 제시하고 다양한 수치예제 실험을 통하여 유용성을 검증하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.8
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• pp.834-845
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• 2000

Most agents are associated with plan rules for their tasks when they are created. In a multi-agent system in which many agents are interacting, the direct use of predefined plan rules of each agents may slow down the system due to the lack of recognition of the relationship among plan rules of the agents. In order to overcome this, we need to analyze and integrate the agent's plan rules to facilitate concurrent rule execution. This paper proposes a method that integrates and executes local plan rules of task agents in a multi-agent environment. The results of the integration are represented in a network structure. For domain task execution, a task agent collects other task agents' plan rules and builds an integrated domain network, which is exploited to achieve the goal. The agent problem solving by using the domain network enables not only the concurrent plan execution but the solution of coordination problems.