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저자정보
김백현 (한국철도기술연구원) 김재윤 (광운대학교) 강민정 (광운대학교) 이상민 (광운대학교) 임대은 (강원대학교) 김해중 (한국교통대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제28권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
15 - 28 (14page)
DOI
10.7838/jsebs.2023.28.1.015

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최근 제조, 서비스 등의 다양한 분야에서 자율주행로봇(autonomous mobile robot; AMR)에 대한 관심이 높아지고 있으며, 특히 스마트 공장에서 AMR을 활용한 자재 취급 자동화에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 본 연구는 다수의 AMR을 운영하는 job shop 제조시스템에서 AMR의 이동시간을 최소화하기 위한 경로 선정(path selection) 문제를 다루며, 정체를 회피하기 위한 기계학습(machine learning) 기반의 경로선정 방법을 제안한다. 다양한 이진 분류(binary classification) 및 이상탐지(anomaly detection) 알고리즘들의 성능을 비교하였고, 제안한 방법으로 운반지연 비율을 개선하였다. 성능 분석을 통해 추후 개선 연구를 위한 보완점 및 연구 가이드라인을 제시한다.
#자율 이동 로봇 #기계학습 #물류자동화시스템 #시뮬레이션 #Autonomous Mobile Robot #Machine Learning #Automated Material Handling System #Simulation

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 연구
3. 정체회피 경로선정 모델
4. 시뮬레이션 실험
5. 결론
References

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