본 논문에서는 자율수중운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)의 실시간 충돌회피에 적용되는 휴리스틱 탐색기법에 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단(aleph-cut)의 선택에 관해 논한다. 퍼지조건연산자와 알파절단은 두 퍼지관계에서 새로운 퍼지관계를 생성시키는 퍼지삼각논리곱의 연산에 적용되는데 이것은 휴리스틱탐색기법의 이론적 기반이 된다. 본 논문은 평가함수를 이용한 새로운 휴리스틱탐색기법을 설계하고, 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 검증을 위해 경로경비와 합리적인 경로를 생성하는 알파절단의 개수 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대해 시뮬레이션 한다. .
전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.
컨테이너 터미널에서의 선석 및 크레인 일정계획은 일정 기간 동안 입항 예정인 선박들을 대상으로 접안 위치와 접안 시기 및 기간을 결정하며, 또한 각 선박별로 컨테이너를 싣고 내릴 크레인을 배정하되 각 크레인의 서비스 시작과 완료시간가지 지정하는 전 과정을 포함한다. 이 문제는 여러 선박들 사이의 시간적 공간적 제약관계를 준수하고 크레인들을 충돌 없이 각 선박에 할당하여야 하는 제약조건 만족 문제인 동시에, 각 선박의 선호 위치와 희망 입출항 시간을 최대한 준수해야 하는 최적화 문제이기도 하다. 기존의 연구에서는 제약만족탐색기법을 사용하여 초기계획을 수립한 후 최적의 해를 유도해 내기 위해 휴리스틱 교정기법을 제약만족 탐색기법의 틀 내에서 반복적으로 적용하였다. 본 논문에서는 반복적 개선 탐색 도중에 도출되는 해의 정보를 이용하여 새로운 제약조건을 추가함으로써 다음 제약만족 탐색 시 보다 쉽게 더 충은 해를 찾을 수 있도록 하였으며 이 방법을 기존의 휴리스틱 교정기법과 결합하여 휴리스틱 교정기법의 성능을 향상시켰다.
실시간 정보가 알려지지 않은 해저환경에서 자율수중 운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)가 성공적인 임무 수행을 완료하기 위해서는 주어진 목표지점까지의 안전하고 효율적인 경로설정이 선행되어야 한다. 이를 위해 평가함수(evaluation function)에 기반한 휴리스틱 탐색(heuristic search)이 사용되는데 대부분의 평가함수는 목표점까지의 거리, 소모되는 연료로 구성된다[1]. 본 논문에서는 영역전문가가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수를 고안하며 후보노드들간의 관계성을 고려한 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안한 탐색기법의 성능을 검증하기 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization)정도, 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^*$ 탐색기법과 비교한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.151-157
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1999
선석계획 및 크레인 일정계획은 컨테이너 터미널에서 입항하는 선박들의 빈번한 변동상황에 능동적으로 대처하고 유연하면서도 신속한 의사결정이 가능하도록 여러 명의 전문가가 장기적인 계획을 바탕으로 지속적으로 수정 보완해 나가는 방법으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 선사 및 컨테이너 터미널에서 수시로 변경되는 다양한 요구조건을 수용하는 최적의 선석 및 크레인 일정계획 수립을 위하여 제약만족기법과 휴리스틱 교정(Heuristic Repair)기법을 이용하였다. 선석계획 및 크레인 일정 계획문제는 기본적으로 제약조건 만족문제로 정형화할 수 있지만 선박의 접안위치를 결정하는 문제는 목적함수를 가지는 최적화문제이다. 따라서 이 문제는 제약조건 만족문제와 최적화문제가 혼합된 문제(CSOP, Constraint Satisfaction and Optimization Problem)로 볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 각 선박의 최적 전압위치를 찾고 최우선 순위 선박의 최적 접안위치로부터 주어진 모든 제약조건을 만족하는 해를 찾는 탐색기법을 활용했고 휴리스틱 교정기법을 사용해서 제약만족기법에서 찾은 해를 교정했다. 우선순위가 가장 높은 선박부터 탐색을 하기 위해 Variable Ordering 기법을 사용했고 그 선박의 최적 접안위치부터 탐색을 해 나가는 Value Ordering 기법을 사용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 선석계획자료를 사용해서 실험을 하였다.
실제 도로 교통망에서 경로를 탐색할 때 방향전환에 대해 고려해야 한다. 왜냐하면 차량이 이동할 때 교차로나 진입도로 등과 같이 방향전환이 있을 경우 교통신호 또는 속력감속으로 인한 운행시간이 지연될 수 있기 때문이다. 만약 경로의 직진성을 높일 경우 실제 이동시간이 줄어들 가능성이 있다. 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘은 이와 같은 경우를 고려한 경로탐색 기법이다. 방향전환에 따라 서로 다른 가중치를 부여한 이 기법은 경로의 직진성을 높였으나, 탐색 비용이 증가하였다. 이 논문에서는 개선된 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 가변적인 턴 휴리스틱을 사용한다. 즉, 경로탐색 중 일부 구간에 대해서만 턴 휴리스틱을 적용함으로써, 기존연구에 비해 탐색 비용을 줄일 가능성을 높였다.
동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 실시간 도로정보를 전송받아 동적으로 변경되는 휴리스틱이다. 이 논문에서는 최고속력 동적휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안하고, 성능실험을 하였다. 최고속력 동적 휴리스틱이란 지도를 일정크기로 나눈 그리드내의 도로 중 최고속력을 동적 휴리스틱으로 활용하며, 최고속력이 높은 곳을 우선 탐색함으로 인해 거리에 따른 정보뿐만 아니라 실시간 정보를 활용하여 경로를 탐색한다. 성능 실험 결과 $A^*$ 알고리즘에 비해 경로의 질은 향상되었으나 탐색비용이 조금 늘었다.
일반적으로 단말기 기반의 경로탐색 시스템은 자체적으로 내장된 정보만을 사용하기 때문에 센터 기반의 탐색보다 경로의 질이 떨어진다. 최근 TPEG와 같은 기술을 이용하여 단말기 기반의 경로탐색 시스템에서도 실시간 교통 정보를 전송 받을 수 있다. 그러나 단말기의 제한된 성능으로 인해 실시간 교통정보를 모두 활용하여 경로의 질을 높이면 탐색 비용이 급격히 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서 단말기 기반 시스템에서 경로탐색의 질을 높이기 위해 동적 휴리스틱을 제안한다. 동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 실시간 도로정보를 전송받아 동적으로 변경되는 휴리스틱이다. 이 논문에서는 최고속력 동적휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안하고, 성능 실험을 하였다. 최고속력 동적 휴리스틱이란 지도를 일정크기로 나눈 그리드내의 도로 중 최고속력을 동적 휴리스틱으로 활용하며, 최고속력이 높은 곳을 우선 탐색함으로 인해 거리에 따른 정보뿐만 아니라 실시간 정보를 활용하여 경로를 탐색한다. 성능 실험 결과 A* 알고리즘에 비해 경로의 질은 향상되었으나 탐색비용이 조금 늘었다.
텔레매틱스 시스템에서의 경로 탐색 기법은 교통흐름의 변화에 따라 최단 운행 시간을 갖는 최적 경로가 변하기 때문에 최단 시간 뿐 만 아니라 도로의 교통 흐름까지 고려해야 한다. 기존의 경로 탐색 기법들은 이러한 교통 흐름의 변화에 능동적으로 대처 할 수 없다. 또한 교통 정보를 이용하는 탐색 기법은 기존의 최단 경로 탐색 기법보다 연산 수행시간이 길다. 이 논문에서는 추정치 계산의 단순화를 통한 최적 경로 탐색 기법을 구현하고 성능을 평가한다. 제안한 기법은 교통흐름에 적응적인 휴리스틱을 위해 고정 그리드를 도입한다. 또한 추정치 계산을 간소화하기 위해 출발지와 목적지 사이의 기울기를 고려하여 실수의 곱셈 연산 대신 단계화 된 정수의 덧셈 연산을 한다. 제안한 알고리즘은 최적 경로 정확도 향상뿐만 아니라 탐색 시간을 줄어듦을 실험으로 입증한다.
$A^{\ast}$와 같은 Best-first 휴리스틱 탐색 알고리즘들은 인공지능 분야에서 많은 문제를 해결하는데 가장 중요한 기법들 중의 하나이다. 휴리스틱 탐색의 공통적 특성은 계산의 복잡도가 매우 높다는 것이며, 이는 수많은 노드를 가진 지도에서 경로를 찾는 것과 같은 실질적인 문제 영역에 적용되기 어렵다는 것을 나타낸다. 본 논문에서는, 몇몇 휴리스틱 탐색 알고리즘이 언급되고, path-sensitive heuristic이라 불리는 새로운 동적 가중치 휴리스틱 방법이 제안되었다. 이 방법은 동적 가중치 휴리스틱에 기초하였고, 동적 휴리스틱은 admissible heuristic을 허용하지 않거나 휴리스틱의 정확도가 떨어지는 실제 문제 영역에서 탐색 노력을 줄이는데 사용될 수 있다. 탐색 과정 동안 ${\omega}$(가중치)가 동적으로 조정된다는 점에서, 다른 동적 가중치 휴리스틱 알고리즘과 구분된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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