데이터 분석 논문리뷰 연재의 마지막 "12화"
multi-robot missions, process mining
논문 리뷰 브런치북의 첫 시작은 제가 글을 꾸준히 쓰는 것과 독자들이 관심을 갖는 글을 쓰는 것과의 갈등에서 시작했다.
1. 꾸준히 쓰는 것 vs 2. 관심 있는 글을 쓰는 것
1번도 안되었는데, 2번을 한다는 것은 가당치 않다고 생각했다. 꾸준히 쓰는 내공을 먼저 기르고, 글을 써내려 갈수록 2번을 잘할 수 있는 방법을 찾을 수 있지 않을까?
좋은 글을 쓰려는 부담과 그리고 바쁘다는 이유로 1년을 쉰 적도 있었다. 그래서 다시금 grit을 갖기 위해서 저의 데이터 분석 업무에 필요한 것들을 선정하여 글을 써보기로 했고, 오늘 그 마지막 "12편"을 쓰게 되었다.
많은 작가님들은 "책"을 출판하지만, 저는 "논문"을 출판해야 하기 때문이었다.
마지막 글을 담는 오늘 이 글에서 1) 연재를 하면서 들었던 생각들 2) 다음 글의 연재를 위해 어떤 부분을 개선하면 좋은지 3) 내 삶의 이야기들을 어떻게 논문과 데이터 분석에 담아낼 수 있는지 고민해보고 싶다.
오늘 논문의 마지막 결론은 12편의 발행 글에서 소개한 모든 분석과 프로세스 마이닝 결과를 종합한 내용이다.
1) 들었던 생각 : 브런치에서의 작가로서의 정체성? 인문학, 철학, 수필, 소설, 산문 형태의 글들이 풍성한 브런치에서 데이터 분석가로 글을 계속 연재할 수 있을까?
2) 개선점 : 논문 리뷰에 중점을 두되 인간미가 드러나는 글 써보기
3) 실행 : 각 글의 서론에 나의 생각과 삶의 이야기를 조금씩 적어가고, 작품과는 별도로 또 다른 매거진을 만들어서 보다 인간미 있는 글을 써보기
Conclusion
•본 연구는 프로세스 마이닝을 다중로봇 임무에 적용하는 방법을 탐색하였고, 이 분야에서 이 방법을 시스템적으로 사용하는 절차뿐만 아니라, 실제 다중로봇 임무의 일련의 환경에서 적용하였음.
•이러한 실제 경험은 이론적 절차를 다른 시나리오에 어떻게 적용할지에 대한 더 많은 세부 정보를 제공
•이 방법론의 주요 기여는 이벤트 로그 생성 및 모델 발견과 관련 있음.
1) 사용 가능한 데이터가 완전하지 않거나 구조화되지 않아도 프로세스 마이닝을 다양한 임무에 적용할 수 있게 함
2) 원하는 정보를 얻기 위한 적절한 모델을 생성하는 데 도움.
3) 완전한 모델에서 작업자의 정보를 얻는 것보다 작업자 모델에서 이 정보를 얻는 것이 쉬움
4) 프로세스 마이닝을 사용하여 다중 로봇 임무를 분석할 때 포괄적인 모델에서 이 정보를 도출하려고 시도하는 것보다 해당 운영자를 위해 특별히 설계된 모델에서 운영자의 활동에만 초점을 맞추어 정보를 추출하는 것이 더 효율적임.
•프로세스 마이닝이 다중로봇 임무의 분석에 강력한 도구임. 이 도구를 적절히 사용하면 유용한 결론을 얻을 수 있지만, 제대로 사용하지 않으면 중요한 정보를 놓칠 수 있음.
•다중로봇 임무에서 발견된 몇 가지 중요한 이슈는 사고의 원인, 자원 관리의 비효율성 및 명령 인터페이스의 제한이 있었음
•실제로 이 작업에서 수행한 분석은 나중에 수행된 새로운 디자인에 기초하여 적응형 및 몰입형 인터페이스를 설계하는 데 시사점이 있음
•프로세스 마이닝이 다중로봇 미션에서 미래에 광범위하게 활용될 수 있음을 제시. 이러한 기술은 다중로봇 미션의 효율성을 향상하고, 위험을 줄이며, 문제를 감지하고 해결에 기여. 적용될 수 있는 미션의 범위는 방대하며, 다양한 도메인, 로봇 및 운영자 포함
•로봇 공학에서 프로세스 마이닝의 미래적인 적용에 대한 주요 도전 과제는 이 방법론의 자동화와 관련. 완전히 자동화된 단계가 있지만(예: 이벤트 로그 준비 및 모델 생성), 전문가 사용자가 필요한 단계도 있음(예: 모델 평가 및 향상). 향후 연구는 이러한 도전에 대한 해결책을 연구하고 자율적인 분석을 가능하게 하는 기술을 연구할 것
그동안 어려운 내용의 글 라이킷 해주신 독자님들 감사합니다~~
