Result2. 로봇 이벤트 로그 데이터 준비
#멀티로봇 #논문리뷰 #프로세스마이닝 #라라크루
지난 시간에 이어 논문의 결론 내용을 다루고 있고, 프로세스 마이닝을 이용한 분석을 위해 데이터를 준비하는 과정이다. 빅데이터 분석에 있어서 가장 지루하기도 하고 힘든 과정이 바로 데이터를 준비하는 이 과정이다.
이 과정은 데이터 전처리 과정 (Data preprocessing)이라고 하고, 통계적으로 전체 과정의 60~70% 이상이 소요되기도 하며, 데이터 과학자들에게 귀찮거나 지루한 과정 중 하나이다. 실질적으로 데이터 분석에는 9% 정도밖에 시간이 들지 않는다. 이 작업을 위해서 많은 시간을 들여서 전처리를 하는 것이다. 데이터의 중복값 제거, 결측값 보정, 데이터 연계/통합, 노이즈 제거, 데이터 구조 변경(차원 변경), 데이터 벡터화 등 계속하여 데이터를 보면서 미리 분석을 병행하는 과정이다.(그림 1)
논문에는 이 과정이 비중이 높게 기록되지 않고, 데이터 분석 결과가 주인공이 되어 주목과 관심을 받지만, 이 주인공을 빛내기 위한 가장 큰 조연이자 조력자가 데이터 전처리이다.
그림 1. 데이터 과학자의 비중 (출처 : https://www.forbes.com)Result (2)
Event log preparation (2)
•고려해야 할 문제는 불확실성이 이벤트 생성에 미치는 영향
•예를 들어 로봇의 자세가 충분한 정확도로 알려져 있지 않으면 일부 실제 이벤트가 누락될 수 있고 일부 거짓 이벤트가 생길 수 있음
•이러한 오류의 결과는 불확실성의 수준에 크게 의존하며, 모델 발견에서 폐기되는 소규모 편차부터 자동으로 해결할 수 없는 중대한 오류까지 다양함
•Command Log는 미션 중에 운영자가 로봇에게 보낸 명령 수집.
•각 행은 ms 단위의 시간과 운영자의 작업 포함
•운영자가 명령 창을 시작할 때 명령, 운영자가 로봇에게 보낼 때 명령으로 표시.
•명령 패턴: 작업, 수신자, 지점 목록 및 대상.
화재 감시를 수행하는 명령은, 감시, UAV, 영역(꼭짓점 목록으로 표시)
•운영자의 명령은 UAV의 텔레메트리와는 달리 이벤트로 구조화
이벤트의 일부 필드에 명령의 정보를 추가하고 나머지를 완료하면 완료
이 경우 시작 시간은 명령 창을 열 때에 해당하며, 완료 시간은 명령을 보낼 때에 해당
• 추가로, 자원 역할은 운영자가 수행하고 에이전트 역할은 대상 UAV가 수행
• 각 이벤트는 Case(미션 횟수), 시작 시간, 완료 시간, Activity(작업, 동작, 명령, 상황 또는 위치), 리소스(활동을 수행하는 에이전트), 타깃(활동을 수신하는 에이전트), Pose (리소스의 현재 위치) 및 Goal (활동의 대상 위치)로 정의.
•전통적인 이벤트 로그에 대상, 즉 운영자 명령을 수신하고 실행해야 하는 로봇을 구분하는 데 유용한 필드, Pose 및 Goal 추가.
•또한 이벤트의 지속 시간을 쉽게 추정하기 위해 시작 및 완료 시간을 분리.
•36개의 다중 로봇 미션을 수행했으며 그중 20개를 사용하여 로봇, 운영자 및 인터페이스에 관한 측면 연구
•미션의 수행 완료 이벤트 로그에는 20개 Case (미션 당 하나), 32개 Activity (운영자 명령 당 하나, 로봇 작업, 동작 및 위치 당 하나) 및 3개의 리소스(운영자 및 두 UAV)로 구성된 2023개의 이벤트 생성.
• 이벤트 로그 준비 예시: 운영자와 UAV를 이벤트 로그에서 분리하여 그들의 작업과 상호 작용 연구(그림 2 a). 그들의 행동을 독립적으로 연구하기 위해 운영자 및 UAV 이벤트 로그를 생성(그림 2. b).
그림 2. 이벤트 로그 데이터 준비이제 논문의 막바지에 접어들었고, 그동안 서론 본론의 끝인 프로세스 마이닝 분석 결과를 앞두고 있다. 오랫동안 논문을 보아왔기에 그 결과가 더 기다려지고, 현재 작성 중인 논문도 비슷한 흐름으로 가고 있기 때문에 왠지 이 논문의 리뷰가 끝날 때면 내 논문도 완료가 될 것이라는 희망을 가져본다.
