진화연산(EC:Evolutionary C-omputation)에 관한 연구와 응용이 본궤도에 오르고 있다. 자연계의 적자생존의 원리에 첨단 컴퓨팅기술을 접목, 최적화를 구현하는 진화연산기법은 이미 에어컨, 청소기, 세탁기 등 가전제품 개발에 본격적으로 실용화되고 있고 산업전자, 토목공학, 언어학 등 광범위한 영역 에서 응용이 시도 되고 있다. 이러한 추세에 발맞춰 국내에서도 학계와 가전 업계를 중심으로 산.학협동의 형태로 유전자이론을 비롯한 진화연산기법을 산업에 응용하기 위한 연구가 활발하다. 퍼지 및 지능시스템학회가 LG전자 평택연수원에서 개최한 춘계학술대회에서 발표된 5편의 주요 논문을 발췌 게재 국내에서 진행되고 있는 퍼지 및 진화연산연구의 흐름을 알아본다.
<편집자주> 1.진화알고리듬을 이용한 에어컨의 현장학습제어-LG전자 기술원회사, 가정등 에어컨이 갖춰진 실내에서 생활하는 시간이 많아진 현대인들에게 실내환경을 최적화하는 것은 중요한 문제로 부각되고 있다. 이에 따라에어컨사용자의 요구도 단순히 냉난방기능만으로 만족하던 시대에서 사용이 편리하고 쾌적한 환경을 조성할 수 있는 공조기기로서의 에어컨을 기대하고있다.
이러한요구에 부응하여 지금까지 에어컨의 제어엔 표준적인 인체 쾌적지표 가 채용되어 왔다.
그러나 이것은 평균적인 지표에 의해 냉난방 상태를 유지하는 것으로 사용자 개개인의 신체적 특성, 사용취향 등에 따른 차이는 고려되지 않았다.
LG전자에서는 이러한 기존 에어컨의 한계를 극복하기 위해 신경망이론(Neura l Networks)에 진화알고리듬(Evolutionary Algorithms)을 결합하여 사용자의 사용환경에 따라 에어컨 스스로가 현장 학습하여 제어할 수 있는 알고리듬 개발에 착수하였다.
냉방시스템의 입출력 관계를 학습시켜 적용하고 있는 신경망 방식은 마이컴 의 추가학습에 한계가 있어 설치환경이 달라졌을 경우 적절한 대응이 어려웠다. 또한 메모리 용량이 많이 요구되고 정확도 등의 문제로 한 여름철 정도의 단기간으로는 충분한 학습효과를 기대하기엔 미흡했다. 이러한 단점을 보완하기 위해 일차적으로 8비트 마이컴상에서 현장학습이 가능하도록 추가적 인 조건을 충족시키는 신경망모델을 작성하였다. 이 모델은 첫째 설치환경의 변화에 따라 추가학습이 용이하고, 둘째 제어를위한 알고리듬이 간단하고 셋째 메모리사용이 적은 조건을 충족시키기 위한것이다.
여기에 진화알고리듬을 채용하여 최초의 입력환경과 차이를 나타내는 사용환경에 따른 변수들을 돌연변이 인자로 보고 적합도함수로 계산하여 사용자의 취향에 가장 적절하다고 판단되는 제어규칙들을 수시로 재생산해낼 수 있도록 했다.
LG전자는 이같은 현장학습 알고리듬을 채용함으로써 에어컨의 자가학습 시간을 대폭 단축시켜 사용자의 조작보턴 사용을 최소화한 신형 에어컨을 탄생시켰다. 2. 유전알고리듬에 의한 로봇 제어 중앙대 ,한국기술교육대(기교대) 전자공학과 공동 산업현장에서 로봇 작동장치(Robot Manipulator)가 수행하는 작업은 복잡한 환경에서의 경로이동과 반복동작으로 이루어져 있으며 장애물이 발생하기 마련이다. 따라서 로봇이 장애물과의 충돌을 피하면서 빠른시간내에 작업을 완료하는 것은 로봇의 생산성 향상과 직결되는 문제이다.
이러한 문제를 해결하기 위한 최근까지의 연구는 주로 공간상에서 최단거리 의 이동경로를 사전에 설정하고 속도조절을 하거나 시간차를 이용하는 소극 적인 방법이 주류를 이루었다.
그러나 이같은 방식은 인간의 동작모방을 최고의 목표로 삼는 최적화 형태에 미흡하며 최소시간과 최단거리가 다른 경우 최적의 동작계획을 구현하는 데 차질을 빚을 수 있다. 따라서 로봇의 이동 경로 설정과 시간궤적을 동시에 해결할 수 있는 인간의 지능에 보다 근접한 제어알고리듬이 요구된다.
이 연구는 로봇의 작업공간내에서 설정된 고정장애물을 안전하게 피해가면서목표점까지 최단시간에 도달해야 하는 다목적의 최적화 문제에 관한 것이다.
즉장애물과의 충돌가능성, 로봇관절의 운동범위(Torque값), 시간 및 속도관계 등 다양한 함수를 정의해야 한다.
그 다음 유전자알고리듬을 응용하여 장애물, 관절토크 등과 같은 가중치를 반영한 적합도함수를 규정하고 최적의 해집단을 찾기 위한 진화연산을 컴퓨터를 이용해 고속으로 반복한다.
이러한 진화연산을 2천세대 반복한 결과 로봇 매니퓰레이터는 인간의 인지와 유사한 경로와 최대 토크범위를 이용하는 시간궤적을 계획한 것으로 판명되었다. 본 연구는 전역적 해집단으로 최적치를 구현하는 유전알고리듬을 이용하여데카르트 Cartesian 공간상에서의 충돌회피 경로계획과 최소시간 궤적계획 을 동시해 구현해 보였다.
3.진화기법을 이용한 반도체 식각시스템의 다변수 PI제어-국방과학연, 과학기술원 공동 RIE(Reactive Ion Etching)시스템은 반도체 제조공정중에서 가장 중요한 핵심기술인 반도체 식각시스템이다.
RIE시스템은 일반적으로 직선형 공정으로 운용되어 왔으나 생산성을 높이기위해 피드백(Feed back)제어를 도입할 필요성이 대두되었다. 이러한 작업을 위해 RIE시스템의 성능에 중요한 영향을 미치는 변수들에 대해 PI(비례미분) 제어기를 설계하여 기준입력을 추종하도록 하는 실험이 수행되었다.
RIE시스템은 플라스마공정과 웨이퍼공정으로 양분되는데 플라스마 생성공정 은 복잡한 물리화학적 과정을 거치는 복잡한 비선형 다변수 시스템이므로 제어기를 설계하기 위한 모델을 얻기가 어려운데 보통 모델식별을 통하여 적당 한 동작점에서 선형화된 모델을 얻는다.
이때 얻어지는 모델의 파라미터(시스템 각 요소의 성능에 영향을 미치는 가중치 들은 매우 불확실하다. 플라스마 생성공정의 피드백제어는 선형 다변수 제어에 관한 것으로 특히 파라미터의 불확실성에도 불구하고 시스템이 제기 능을 발휘하는 강인한 제어기를 설계하는 문제이다. 본 논문은 많은 시행착오를 거치지 않고 제어기의 파라미터들을 체계적으로정할 수있는 방법을 연구한 것으로 수학적인 모델이 필요없는 최적화 방법의하나인 진화기법(Evolu tionary Programming)을 사용하였다.
우선 입력과 출력이 2선으로 이뤄지는 간단한 선형 다변수 모델을 설정하고 시스템의 강인성 척도를 가늠할 수 있는 목적함수를 정의한다. 그 다음 시스템의 강인성을 최대화시키는 파라미터들을 얻기위해 최초로 한 세대에 50개 의 파라미터로 이뤄진 모집단을 형성하고 확률적인 변이에 의해 50개의 자손 세대를 생성, 1백개의 후보 파라미터를 형성한다. 이중 50개의 개체를 경쟁 에 의해서 선발하는 과정을 1백세대정도 반복하였다. 이러한 과정을 통해 얻어진 파라미터를 적용한 제어기를 컴퓨터 모의실험을한 결과 목적을 최대로 만족시키는 PI 제어기를 설계할 수 있었다.
4.획간 거리행렬을 이용한 온라인 필기체 한글인식-호서대 컴퓨터 공학과정보화 시대에 본격 접어들면서 방대한 양의 정보를 보다 신속하고 정확 하게처리하기 위한 고성능 정보시스템이 속속 개발되어 각 분야에서 활발히 응용되고 있다. 그러나 컴퓨터 기술에 의한 처리 및 출력은 놀랄만한 경지에 이르고 있으나 문자인식영역에 있어서는 전반적인 컴퓨터기술 수준을 밑돌고있는 실정이다. 문자입력 방식중 가장 앞선 기술이라고 할 수 있는 온라인(O n-Line) 방식은 크게 DP매칭법, 구조해석법, 특징점 추추법 등으로 나눌 수있다. 이러한 방법중 일부는 실용화가 활발하게 진행되고 있으나 필기자에 따라 차이가 심한 한글 필기체인식은 획순과 획수에 제약을 가하지 않는 경우아직까지는 오인식이 많고 인식률도 저조한 상태이다.
이러한 문제점에 착안, 퍼지개념을 도입하여 애매한 한글 필기체를 보다 정확히 인식할 수 있는 방법론이 연구됐다. 이 퍼지개념은 전통적인 확률론에 서 탈피, 임의의 함수를 전제로 하지 않는 비파라미터적인 방법으로 퍼지집 합을 근거로 대상의 불확실성을 판단하는 것이다. 즉 일정규격의 정방형 공간에 전송된 좌표점열로 이루어진 획들의 위치정보를 퍼지값으로 변환한 후, 확신도를 평가하고 필기체를 인식하는 방법이다.
한글의 수는 무려 1만1천여자나 되고 KSC-5061코드로 규정하여 사용하는 문자만도 2천3백여자가 넘을 정도로 체계가 방대하고 유사문자도 많다. 그러나모든 한글은 "聖","聖","聖" 등 7가지 기본획의 조합으로 이루어진 것이기때문에 이 기본획을 코드화하고 구조해석을 하여 인식을 하는 것이다. 그러나 코드열이 애매한 경우 이 방식은 난관에 봉착한다.
따라서 본 연구는 기본코드 외에 획들의 위치정보를 한글필기체 인식에 활용 했다. 즉 좌표계의 정보에 퍼지값을 부여하고 각 문자마다 생성규칙을 만들어 내고, 이 생성규칙을 근거로 참조문자와 비교문자를 비교하는 퍼지추론을 통해 문자를 인식하게 하는 것이다.
이 방법은 입력되는 문자의 획간 위치정보에 퍼지개념을 도입하여 획순변화 에 따른 애매성을 흡수, 98.9%의 높은 인식률을 보임으로써 획순을 무시한 한글 필기체 인식에 효과적임을 입증했다.
5.퍼지이론을 응용한 교통 시뮬레이션-원광대 토목공학과안전하고 원활 한 교통환경을 조성하기 위해선 교통조건의 특성을 충분히 분석하여 그 결과를 도로관리 등에 반영할 필요가 있다.
이러한 교통상황을 분석하기 위한 방법으로 시뮬레이션 기법이 사용되고 있는데 교통 역시 불확실하고도 애매한 요소는 상존해 있다. 지금까지는 이런 문제를 주로 확률론을 통해서 해결해 왔는데 최근에는 시뮬레이션 기법을 교통제어 및 안전관리에 응용하고 있다.
일반도시에서 발생하는 교통현상을 해석하기 위한 미시적인 수단으로 개개의자동차 움직임을 확률론적인 방법 등으로 시뮬레이션을 행하고 있다.
여기서는 교통과 관련된 물리적인 조건 외에 교통시스템의 핵심이라고 할 수있는 인간(운전자)의 주행지식(데이터베이스)을 중심으로 교통현상을 설명했다. 즉 도로 교통현상을 복합적인 시스템으로 보고 이중에서 운전자의 주행 요인상의 애매성을 퍼지이론으로 모델링했다.
운전자는임의의 도로를 주행할 때 자기나름의 희망속도를 가진다. 그 희망 속도는 운전자의 성격, 운전경험 등에 따라 상이하다. 같은 조건하에서도 어 떤사람은 차간거리를 넓게 유지하고 어떤사람은 앞차를 바짝 따라붙는다.
이러한 운전자의 주행경험이 교통흐름의 분산, 차군의 형성, 정체의 원인으로도 볼 수 있다. 이 연구에서는 선두차일 경우 희망속도 달성비와 가속도와 의 관계로 퍼지규칙을 마련해 냈다. 물론 약간 좁다, 적당하다 등과 같은 언어함수를 고려했다.
이러한 일련의 규칙을 바탕으로 설정한 주행모델을 이용해서 임의의 1차선 도로에서 신호정지를 하고 있는 차들이 발진하는 경우에 대해 시뮬레이션을 적용할 수 있다. 여러차례의 피험자 주행실험을 통해 속도변화 모델에서 추정된 변화를 나타내 설정된 모델의 타당성을 입증해 주었다.
이 연구는 운전자의 지식을 이용해서 주행규칙을 구축하는 것은 인간의 비선 형, 비대칭적인 의식판단을 모델화할 수 있다는 점과 인간의 지식베이스를 이용한 모델로도 실제 교통현상이 설명될 수 있다는 점에서 의미가 있다.
<정리=유형오기자>