지식을 관리하는 것에 주력했던 기존의 인공지능 연구 방향은 동적으로 움직이는 외부 환경에서 적응할 수 있는 시스템 구축으로 변화하고 있다. 이러한 시스템의 기본 능력을 이루는 많은 학습방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 일반적인 사례에 적용하기 쉽고 동적인 환경에서 뛰어난 적응 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 작업을 처리할 경우에 기본의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning의 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 확장시켜 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 순서를 찾아내 전체 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.
자동화 컨테이너 터미널에서 안벽크레인, AGV(Automated Guided Vehicle)와 같은 하역장비의 작업은 수 많은 요인에 영향을 받으며, 이로 인해 각 장비의 작업시간을 정확하게 추정하는 것은 거의 불가능하다. 작업시간의 불확실성은 AGV 배차를 어렵게 만들고 작업효율을 떨어뜨리는 주요 원인이다. 본 논문에서는 이러한 불확실성에 대처하기 위하여 확률적 시뮬레이션 기반 AGV 배차 알고리즘을 제안한다. 제안 방안은 AGV를 배차할 때, 이후 일정 기간 동안의 AGV작업에 대해 확률적 시뮬레이션을 여러번 반복하여 수행하고 평가 값을 평균함으로써 불확실성의 영향을 줄인다. 확률적 시뮬레이션을 위해 크레인 작업시간의 불확실성을 간단한 확률함수로 모델링하고 그에 따라 크레인 작업시간을 결정한다. 또한 AGV 작업시간을 가감속, 간섭을 고려하여 추정한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안방안을 검증한 결과 안벽크레인의 지연이 감소함을 확인하였다.
워크플로우는 기업의 업무 프로세스, 이질적 정보 서버들을 통한 정보 처리 등과 같은 잘 정의된 복잡한 프로세스를 수행하기 위해 설계되어 조율된 작업들로 구성된다 워크플로우 스케줄링에서는 부여된 제약조건을 만족하면서 작업을 수행할 수 있는 작업의 실행 순서를 결정한다. 워크플로우를 실행시킬 때, 동시에 하나의 작업을 처리할 수 있는 자원이 여러 개 있을 경우에는, 어떤 자원이 어떤 작업을 수행할지 결정해야하는 자원 스케줄링 상황이 발생한다. 자원 스케줄링을 할 때는, 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도를 반영하는 것이 바람직하다. 한편, 프로세스가 진행되어 감에 따라 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도는 변할 수 있고, 또한 이러한 적합도 및 선호도 정보가 사전에 주어지지 않은 경우도 있다. 이 논문에서는 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도를 모델링하는 방법을 제안하고, 이를 프로세스 진행에 따라 갱신하는 방법을 소개하고, 이를 이용하여 적응적으로 자원 스케줄링하는 방법을 제시한다.
최근 컨테이너 터미널의 생산성 향상을 위한 자동화가 국내외에서 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 자동화 컨테이너 터미널의 주요 자원을 효율정으로 운영하는 방안에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동화 수평 장치장을 대상으로 ATC 작업 할당 휴리스틱과 YT 배정 휴리스틱을 조합하여 시뮬레이션으로 평가해 본다. 더불어 효율적인 장치 전략과 YT 풀링 범위를 알아보고자 한다. 실험 결과 연구되는 본선 작업들을 두 기의 ATC가 하나씩 번갈아 가며 수행하도록 컨테이너를 분산 장치하고 ATC의 작업 예상 완료 시각을 고려하여 마감 시각이 가장 빠른 작업을 우선 처리하는 작업 할당 휴리스틱과 터미널 전체에서 가장 먼저 올 수 있는 YT에 작업을 배정하는 휴리스틱 조합이 가장 효율적 이었다.
대부분의 디자이너는 3DS MAX와 같은 전문 3D 애니메이션 저작도구를 사용하여 수작업으로 애니메이션을 제작한다. 이 방법은 많은 시간과 노력을 필요로 하며, 애니메이션 캐릭터들이 서로 상호작용 할 수 없다. 이를 개선하기 위해, 본 논문에서는 3DS MAX플러그인 형태의 인공지능 미들웨어를 설계하고 미들웨어에 필요한 인공지능 표현 구조와 내부 처리 방안을 제안한다. 제안 방법은 캐릭터가 보유할 인공지능 요소를 도형과 선분으로 그려 표현하는 방법으로 캐릭터의 인공지능 구조를 제작한다. 실험을 위해 기존 방법과, 제안하는 방법을 사용하여 동일한 애니메이션을 제작하고 작업량을 측정하였다. 실험 결과 소규모 작업에서는 기존의 방법과 비슷하거나 작업량이 많으나, 대규모의 작업에서는 기존 방법에 비해 최대 43%의 작업량 감소를 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용하면, 애니메이션에서 캐릭터간의 상호작용이 가능하며 작업량 감소 효과를 얻을 수 있다.
최근 기능 인력의 건설현장 기피 현상으로 인해 숙련된 기능을 지닌 인력 양성이 더욱 힘들어지고 있으며 이에 대한 해결책으로 건설장비의 자동화 및 정보화 기술이 대두되고 있다. 특히 주로 기계화로 시공이 수행되는 토공은 도로, 공항, 단지조성등과 같이 대부분의 토목 및 건축 공사에 필요한 가장 기본적인 작업이며 굴삭기는 이런 작업에서 범용으로 활용되어 이른바 '지능형' 굴삭기의 필요성 두드러지고 있다. 지능형 굴삭기는 기능공이 탑승하지 않은 채 원격 또는 자동으로 전반적인 토공 작업을 수행할 수 있는 굴삭기를 일컫는다. 본 연구는 지능형 굴삭기 개발을 위한 요소기술로서 굴삭 작업자의 노하우를 반영하여 자동적으로 굴삭기 이동경로를 생성하기 위한 방법론을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 즉, 수학적인 최적화 관점에 국한하지 않고 현장에서 굴삭기 운전자의 주된 의사결정 요소로 파악된 이동거리, 자연배수 방향, 굴삭방향의 연속성의 중요도를 반영하여 최적의 이동경로를 생성시켰다. 굴삭기가 작업하는 전체 구간을 단위 셀로 나누고, 셀들에 의하여 생성된 네트워크와 셀간 이동비용을 입력값으로 하여 몇 가지 네트워크 탐색 알고리즘을 사용하여 소비용의 이동경로를 파악하도록 하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 실제 현장에서 굴삭기 운전자가 작업을 하기 위하여 의사결정을 하는 요소를 반영하여 굴삭기의 이동경로를 결정함으로 인해 현장 적용성을 높였다는 데 그 차별성과 의미가 있다.
한정된 자원을 효율적으로 사용해야하는 이동통신망에서 멀티미디어 서비스 요구에 따른 무선 트래픽 채널을 할당하는 기법은 무선이라는 특수 환경으로 인해 제약을 받을 수밖에 없다. 이동망의 기지국의 경우 여러 무선 가입자 보드로부터 요구되는 서비스별 트래픽요구에 대한 채널 할당과 이에 대한 메인보드에서 처리해야 하는 작업 스케줄링은 무선과 CPU라는 서로 다른 환경을 잘 매핑하는 과제를 안고 있다. 본 논문에서는 음성과 데이터 호를 동시에 서비스하는 셀룰러 시스템에서 멀티미디어 서비스 트래픽 특성을 고려한 주파수할당과 작업 스케줄링이라는 두 가지 요소를 접목할 때 인공지능알고리즘인 유전자알고리즘을 이용하는 방법과 이에 적합한 작업 스케줄링 방식을 제안한다.
계통분석을 하는 생물학자들은 관련된 분석대상에 대한 정보를 확보하여 비교분석하기 위해 NCBI 등으로부터 염기서열을 확보하여 아미노산 서열로 변환하는 작업을 수행하게 된다. 많은 서열 데이터에 대해서 데이터베이스로부터 데이터를 검색하고 이를 변환하는 작업을 순차적으로 분석자가 관여하여 작업하는 것이 현재 분석환경이다. 따라서 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해, 관심서열의 등록번호(Accession Number) 리스트를 입력하면 해당 서열에 대항 정보를 NCBI로부터 웹로봇을 통해 자동으로 확보한 다음, 확보된 염기서열 전체를 아미노산 서열로 자동 변환하여 가장 긴 ORF(Open Reading Frame)을 추천해주기 위해 설계된 지능형 다중 염기서열 변환 도구에 대해서 소개한다.
지능형 로봇의 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction)은 현재 세계적으로 주목받는 연구 분야 중 하나이다. 이 논문에서는 지능형 로봇의 작업 완결성을 높이기 위한 방편의 일환으로 사용자에게 작업 내용을 공개하고, 문제 발생 시 사용자의 개입을 유도하는 형태의 인간-로봇 상호작용을 제안한다. 이러한 형태의 서비스는 지능형 로봇이 작업 수행 중 필요한 경우 사용자의 선택 통해 예상치 못한 상황에 대해 유연한 대처를 할 수 있으며, 동시에 로봇의 현재 상황을 사용자가 확인할 수 있도록 하는 수단을 제공한다. 이를 위해 이 논문은 Android 플랫폼과 로봇 간의 로봇-사용자 정보교환을 구현하고, 나아가 범용적이고 일반적인 인간-로봇 상호작용을 위한 연구방향을 제시하고자 한다.
인간의 작업을 보조 혹은 대신하기 위해서 인간과 흡사한 이족보행로봇에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이족보행로봇이 인간을 대신해서 어떤 작업을 하기 위해서는 작업공간에서의 자유로운 이동과 장애물 대처능력은 반드시 필요한 기능이다. 본 논문에서는 안정된 정적보행 및 장애물을 지능적으로 대처하는 이족보행로봇의 보행알고리즘을 제안하였다. 먼저 장애물 대처가능한 이족보행로봇의 기구 설계 및 제어기 구현에 대하여 설명하고, 인간의 보행 분석 결과를 바탕으로 안정된 정적보행 알고리즘을 제안하였다. 또한 좌우 회전 및 옆걸음을 통한 장애물 회피 알고리즘, 발에 부착된 적외선센서로 장애물을 인식하여 장애물을 넘어가는 보행 알고리즘을 제안하였다. 제안한 보행알고리즘은 이족보행로봇을 제작하여 다양한 작업환경에서 실험으로 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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