산업 4.0 이전의 많은 제조 방식들이 단순히 생산 라인의 단점을 극복하는 것이 목적이라면, 산업 4.0은 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정하여야 한다. 이러한 과정 속에서 FMS, AMS, MAS 등의 제조 방식들이 발전하여 왔으나, 이러한 제조방식들은 기계, agent, 자원 공유 등의 이유로 교착상태가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 연구가 진행되어 왔지만, 사람의 개입으로 인해 제조 방식이 동적으로 재구성되는 상황에서 발생되는 교착상태를 방지하는 연구는 미비하다. 본 논문에서는 동적으로 재구성되는 상황의 모델을 제시하며, 이러한 상황에서 발생하는 교착상태를 방지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사람이 개입한 기계의 제조 시간이 변경될 경우 주변 기계들에게 오차 시간 메시지를 브로드캐스트함으로써 생산 제조 시간을 조절한다. 이를 통해 생산 라인의 상황이 변화하더라도 교착상태는 방지할 수 있을 것이라 예상된다.
열악한 환경엣 동작되는 멀티컴퓨터는 요소결함(component faults)이 존재하는 상황에서도 정상적 동작을 보장할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위한 하나의 방법으로 결함포용 라우팅(fault-tolerant routing) 기법이 고려될 수 있다. 본 논문에서는 n-차원 메쉬 네트워크를 기본 토폴로지로 선택하여 이러한 네트워크의 임의의 장소에서 링크결함이 발생했을 경우에도 메시지들을 목적지로 전달시킬 수 있는 결함포용 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안된 결함포용 라우팅 알고리즘은 기본적으로 WH(WormHole)라우팅 방식을 채택하며, deadlock-free를 실현하기 위하여 한 개의 물리적 채널을 공유하는 복수 개의 가상채널들(virtual channels)을 사용한다. 결론적으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘이 널리 알려진 X-Y 라우팅 알고리즘보다 향상된 성능을 갖는다는 사실을 입증한다.
Unified Modeling Language (UML)는 산업계에서 소프트웨어 설계 표준 언어로서 인정되고 있으며 특히 UML State Machine Diagram은 클래스의 동적인 행위(behavior)를 묘사하는데 많이 사용되고 있다. 이 논문은 UML State Machine Diagram을를 이용하여 시스템의 데드락 (deadlock)을 찾는 방법에 대해서 논한다. 보통 State Machine Diagram는 개별의 클래스의 행위를 나타내는 데 사용되므로 시스템 범위의 행위를 알고 싶으면 시스템에 있는 클래스들 중 관심 있는 클래스들의 State Machine Diagram을 합하여 시스템의 행위를 나타낼 수 있는 State Machine Diagram이 필요하여진다. 일반적으로 이러한 시스템 수준의 State Machine Diagram은 매우 복잡하고 실제로는 타당하지 않은 State나 Transition들을 포함하게 된다. 실제 시스템의 행위를 나타내기 위해서 synchronization과 externalization을 적용하여 State Machine Diagram을 유효한 수준으로 줄이는 것이 필요하다. 이렇게 만들어진 State Machine Diagram은 시스템의 행위를 나타내는데 사용될 수 있으며 통상의 모델 체킹 방법이 적용될 수 있다. 이 논문은 데드락 탐지를 하는 방법을 간단한 예제를 통해서 보여준다. 모든 과정은 툴에서 자동으로 지원되며 필요한 알고리즘도 같이 설명된다.
식사하는 철학자 문제는 5명의 철학자(프로세서)들이 원형 탁자에 둘러 앉아 함께 스파게티(또는 국수) 식사를 하는데 있어 자신의 양쪽에 있는 젓가락(자원) 한 쌍(2개)을 모두 가져야만 식사가 가능한 경우로 모든 철학자가 우측의 젓가락 1개씩 모두 가진 경우 아무도 식사를 못하는 교착상태(deadlock)를 해결하는 문제이다. 교착상태는 병행 시스템(concurrent system)에서 빈번히 발생하는 문제로 현행 운영체제(OS)에서는 이를 예방하는 방법은 채택되지 않고 있다. 본 논문은 2≤n≤∞의 모든 프로세서들이 다중 병행(parallel concurrency)처리 능력을 갖고 있는 OS에서 교착상태를 전혀 유발하지 않는 묘책을 제안한다. 제안된 방법은 ⌊n/2⌋개의 홀수 프로세서들이 그룹을 형성하여 동시에 수행하는 방법으로 실행이 종료되면 다음 프로세서로 우측 이동(shift right)시키는 그룹 라운드-로빈 방법이다. 제안된 방법은 1-라운드의 모든 프로세서를 실행시키려면 짝수 프로세서인 경우 2회, 홀수 프로세서는 3회를 수행하면 되고, n회를 수행하면 짝수 프로세서인 경우는 n/2회, 홀수 프로세서는 (n-1)/2회를 수행하는 방식이다.
This paper proposes two contributions. One is an analysis for the limit of the subject of goal-directed reactive robot navigation, and the other is an effective navigation method employing the scheme of the subject. The analysis for the subject is presented in order to clarify the limit of the method. On the basis of the analysis, a safety-guaranteeing and deadlock-free reactive navigation method is newly proposed. The proposed method has a simple behavior-based frame such that it can make the required navigation tasks such as obstacle avoidance, deadlock resolving, and etc. with a very small set of behaviors in entirely unknown environments such as a living room, an office, and etc. Some results of experiments show these validities.
In this work, a deadlock avoidance strategy is proposed in order to effectively handle conflicts and deadlocks occurring in zone-control AGV (Automated Guided Vehicle) systems. The basic idea is based on Capacity-designated Directed Graph (CDG) theory that was developed to avoid from deadlocks in manufacturing systems. However, to enforce the effectiveness of detecting impending and restricted deadlocks, AGV routings are explicitly described in Extended Directed Graph (EDG). From EDG, a non-conservative deadlock-avoidance strategy is derived. The superiority of the proposed strategy lies on the applicability to diverse AGV path configurations using zone control. Also, because of its insensibility and robustness, it can be effectively used when the system has randomness and stochastic nature.
자동화 제조 시스템에 시뮬레이션 기법을 사용하기 인해서는 자재취급 시스템의 성과를 동적으로 측정해야만 한다. 다중 에이전트 기술은 제조시스템을 지능화 시키고, 분산처리 된 시뮬레이터 개발에 적합하다. 다중 에이전트 시스템은 하나의 조정 에이전트와 다수의 응용 에이전트들로 구성된다. AGVS 시뮬레이터에 있어 이슈는 운반차량의 대수 결정, 양단방향 흐름에서의 이동경로 결정등과 같은 set-up문제와 운영문제로 구분 지을 수 있다. 본 논문에서는 다중 에이전트 기술을 사용하고, 실시간 교착상태 해법 알고리즘이 포함된 시뮬레이터를 소개한다. 시뮬레이터는 잘 알려진 프로이드(Floyd) 알고리즘을 사용하여 AGVS의 최단 이동경로를 구성된다. 움직이고 있는 차량 에이전트는 조정 에이전트에 의해 실시간 제어로 작동되고, AGV는 경로확인 알고리즘을 사용하여 충돌과 교착상태를 피한다. AGV의 위치는 수평시간 계획법에 근거하여 동적으로 재계산된다. 충돌해소 알고리즘은 어떠한 배치 형태에서라도, 그리고 큰 규모의 문제에서도 AGVS의 운영 중의 주행문제 해결을 보장한다. 시뮬레이터는 AGV들의 AGVS 칸트차트를 통하여 작동정보를 받고, 표현한다. 제안된 알고리즘의 성과와 다중 에이전트 기술을 사용하여 개발한 시뮬레이터는 실험을 통하여 검증된다.
본 논문은 AGV 주행 영역을 그리드 단위로 나누어 관리하는 자동화 컨테이너 터미널에서 AGV들 간의 교착을 방지할 수 있는 방안과 목적지까지의 예상 소요 시간이 짧은 경로를 효율적으로 선정할 수 있는 방안을 함께 제안한다. AGV들 간의 교착을 방지하기 위하여 그리드를 노드로 하여 AGV 주행 중 점유 순서의 선후를 연결한 그래프에서 교착 발생 가능성이 있는 강결합 요소를 파악한다. 운행 시에는 강결합 요소에 해당되는 그리드들에 AGV들이 진입하는 것을 통제함으로써 교착 발생을 방지한다. 이와 함께 AGV들 간의 간섭에 의한 지연까지 고려하여 목적지에 보다 일찍 도착할 수 있는 경로를 실시간에 추정할 수 있도록 주행 소요 시간을 추정할 수 있는 회귀 분석 함수를 생성하고 활용하는 방안을 함께 소개한다. 제안한 방안을 시뮬레이션 한 실험 결과 48시간동안 교착 발생 없이 AGV들을 운행할 수 있었으며, 회귀분석 함수를 이용하여 선정한 경로 이용 시 QC별 AGV 방문 횟수를 $2\~10$회 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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