[논문 리뷰] Multirobot, PM (1)
multi-robot missions, process mining
글을 쓸 때마다 늘 고민입니다.
내 브런치를 구독하고 좋아해 주는 많은 사람들이 관심 없는 얘기들을 적어가고 있으니 말입니다.
하지만 먼저는 제가 글을 계속 적는 것도 중요하니, 저의 꾸준함을 위해서는 이렇게라도 제 일과 관련된 얘기를 계속 적어가 봅니다~
독자님들 양해 부탁드립니다^^
오늘부터는 Process Mining과 로봇과 관련된 논문을 찾던 중에 하나의 논문을 리뷰해보려고 합니다.
그 이유는 저도 병원에서 서비스 로봇을 분석하고 있고, 이 결과를 가지고 내년에 논문을 출판하려고 합니다.
많은 작가님들은 책을 출판하지만, 저는 논문을 출판하네요;;
먼저는 하나의 논문을 세밀하게 파헤지고, 나머지 논문들을 요약 형태로 해보려고 합니다.
아주 심도 있게 파헤쳐 볼 논문은 바로 이 논문입니다. 2~3번으로 나누어서 논문 내용을 정리하려고 합니다.
[논문 내용 정리]
논문 제목
- 프로세스 마이닝을 활용한 멀티 로봇 미션의 분석 및 개선
초록
다중 로봇 임무를 분석하고 개선하기 위한 새로운 방법인 프로세스 마이닝 기법을 사용하여, 로봇들이 수행하는 작업들을 기록하고 모델링하고 최적화하였음
프로세스 마이닝이 로봇 공학 분야에 적용되기 어려운 이유와 이를 해결하기 위한 체계적인 프로토콜 설명
다중 로봇 임무의 정의, 로그 데이터의 수집, 프로세스 모델의 생성, 분석 및 개선, 재실험 및 평가의 단계로 구성
프로세스 마이닝을 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)로 구성된 소방 감시 및 진화 임무에 적용한 사례 연구
임무의 흐름, 로봇들의 역할, 작업의 효율성, 병목 현상, 이상 상황 등을 파악하고, 임무의 성능을 향상시키는 방법 제안
프로세스 마이닝이 다중 로봇 임무의 분석과 개선에 유용한 도구임을 입증하며, 이 기법을 다른 로봇 임무에도 적용할 수 있도록 방향 제시
미래의 다중 로봇 시스템에서 임무 최적화, 로봇에 대한 작업 할당, 이상 감지, 운영자 결정 지원과 같은 기능을 개발할 수 있음을 제안
Session 1. Intro
프로세스 마이닝이라는 기술을 사용하여 다중 로봇 임무 분석 (무인 항공기 (UAV) 를 이용한 화재 감시 및 진압과 관련된 실제 임무 분석)
다중 로봇 임무에 대한 마이닝 기법 적용 가능성 검토
프로세스 마이닝의 주요 목적 및 설명
프로세스 마이닝을 사용하여 로봇 임무를 분석하기 위해 개발된 체계적인 절차
분석을 위한 사실적인 데이터를 생성하기 위해 수행한 다중 로봇 임무에 대한 설명
다중 로봇 임무 중에 수집된 데이터를 분석하여 얻은 결과
Session 2. Muti-robot missions : 다중 로봇 임무에 관한 문헌 검토
2010~2016 multirobot 활용 사례 (UGV, USV, UAV and UUV) : 다양한 다중로봇 미션으로 로봇 경로 커버리지, 감시, 모니터링, 추적 등 여러가지 로봇 미션을 다루며 다양한 시나리오(개방적인 필드, 도시 지역, 재해 지역 등)에서 사용되어지고 있음
* Area Coverage - 로봇 또는 센서 그룹이 특정 영역 또는 지역을 커버하거나 모니터링하는 범위.
- 다중 로봇 임무의 경우 영역 커버리지는 지정된 영역을 효과적으로 커버하고 관련 정보를 수집하거나 특정 작업을 수행하기 위해 로봇을 배치하는 것과 관련된 중요한 목표임 - 관심 영역 전체를 적절하게 커버하여 적용 범위의 격차나 중복을 최소화하는 것 : 예를 들어 개별 로봇이 커버할 수 있도록 영역을 하위 영역으로 나누거나, 로봇의 움직임을 조정하여 적용 범위를 최적화하거나, 알고리즘을 사용하여 로봇이 해당 영역을 횡단할 수 있는 가장 효율적인 경로를 결정하는 등의 방법으로 다양한 전략을 통해 영역 커버리지 달성 가능
- 지역 커버리지의 효율성은 커버된 면적의 비율, 해당 지역을 커버하는 데 걸린 시간 또는 수집된 데이터의 품질과 같은 지표를 기반으로 평가할 수 있음
Session 3. Process Mining
프로세스 마이닝 프로세스 마이닝 : 이벤트 로그에 의해 수집된 정보를 통해 프로세스 모델의 발견, 평가, 및 개선을 포함하는 학문. 전통적인 프로세스 분석 및 모델링과 데이터 마이닝의 현대적 기술 사이에 위치 (fig.1)
Model discovery : 이벤트 로그에 의해 수집된 동작을 통해 자동으로 프로세스 모델 생성. 일반적으로 활동의 연속으로 프로세스를 설명하지만, 시간이나 자원의 사용에 따라 설명 가능. 로봇에서는 이러한 기술을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션 또는 실제 실험의 경험을 통해 미션 모델 생성 가능.
Reproduction : 프로세스 모델을 통해 자동으로 이벤트 로그 생성. 이 이벤트 로그는 프로세스 모델에 의해 설명된 다양한 동작을 따라고, 이 정보는 프로세스를 분석하거나 구성 요소를 설계하거나 리소스를 할당하거나 운영자를 훈련시키는 데 유용함. 로봇의 맥락에서는 비용을 절감하기 위해 실험 대신 시뮬레이션을 수행할 수 있음.
Model conformance and enhancement : 프로세스 모델을 이벤트 로그와 비교하여 프로세스 모델이 이벤트 로그에 적응되었는지를 평가하고 가능한 이탈을 수정하는 것을 목표로 함. 모델에서 고려되지 않은 상태 또는 변화를 발견하는 것으로 로봇에서 이러한 기술을 사용하여 로봇 미션의 경험을 통해 적합도 검사 (conformance checking) 또는 프로세스 향상을 (enhancement) 할 수 있음
Process Mining Model : Petri nets, Business Process Model and Notation, transition systems, causal nets
여기까지 Session 3에 대해 다루었고, 다음 브런치에서 본격적으로 논문에 사용한 방법론 적인 내용과 실험 및 결과에 대해 다룰 것이다.
