[논문]자율형 UAV 에이전트 검증을 위한 DEVS/Unity3D 연동 시스템 설계

하선호; 김정호; 김현근; 신석훈; 지승도

doi:10.7840/kics.2016.41.11.1557

[국내논문] 자율형 UAV 에이전트 검증을 위한 DEVS/Unity3D 연동 시스템 설계
DEVS/Unity3D Integrated System Design for the Autonomous UAV Agent Testing 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.41 no.11, 2016년, pp.1557 - 1565

하선호 (Korea Aerospace University Department of Computer Engineering) , 김정호 (Korea Aerospace University Department of Computer Engineering) , 김현근 (Korea Aerospace University Department of Computer Engineering) , 신석훈 (Korea Aerospace University Intelligent System Research Lab) , 지승도 (Korea Aerospace University Department of Software)

초록
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인간이 개입하지 않는 UAV 시스템은 다양한 행동을 자율적으로 수행하여 임무를 달성해야하는 어려움이 있다. 그러나 인간이 개입하지 않는 환경에서의 실제 실험은 많은 위험과 비용이 발생한다. 따라서 실제 환경 실험에 앞서 시뮬레이션 실험을 통한 검증이 필요함은 자명하다. 본 논문에서는 에이전트 기반 자율 UAV의 실험을 위한 3차원 가상환경과 이산사건 시뮬레이션 환경 구축하고 연동한 시스템을 제안한다. 재난 상황에서의 UAV 3기를 이용한 구조임무 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 검증 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The UAV systems working in difficult environment should be able to performs various actions autonomously required to achieve the given mission without the human interventions. However, the actual tests for such UAV system will take heavy cost. Thus, the simulation test in advance before the actual test is important. This paper proposes a 3D visual simulation environment for autonomous agent-based UAV systems. The several simulation tests performed on the rescue scenarios will demonstrate our techniques.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 Unity3D를 활용하여 에이전트를 검증할 수 있는 DEVS 기반의 시뮬레이션 환경을 제안한다. 또한 재난 상황에서의 사례연구를 통해 자율형 UAV 에이전트의 검증 및 제안하는 시뮬레이션 환경이 적합한지 확인한다.
본 논문에서는 Unity3D를 활용하여 에이전트를 검증할 수 있는 DEVS 기반의 시뮬레이션 환경을 제안한다. 또한 재난 상황에서의 사례연구를 통해 자율형 UAV 에이전트의 검증 및 제안하는 시뮬레이션 환경이 적합한지 확인한다.

가설 설정

무인기의 센서는 거리내의 물체를 탐지하는 소나센서와 카메라센서로 구성된다. 소나센서의 탐지범위는 60 으로 설정하고, 카메라는 거리 30 이하에 렌더링 되는 물체를 인식할 수 있다고 가정한다.

제안 방법

본 논문에서는 그림 3과 같이 기존 Zeigler 등(1999)이 제안하는 공간 모델의 구조를 기반으로 Unity3D게임엔진을 가시화 및 물리계산에 활용할 수 있도록 Unity 모델을 추가한 공간모델을 구축하였다. 또한, 시뮬레이션의 가시화를 통하여 사용자에게 시각적인 데이터를 제공하였다.
본 논문에서는 그림 3과 같이 기존 Zeigler 등(1999)이 제안하는 공간 모델의 구조를 기반으로 Unity3D게임엔진을 가시화 및 물리계산에 활용할 수 있도록 Unity 모델을 추가한 공간모델을 구축하였다. 또한, 시뮬레이션의 가시화를 통하여 사용자에게 시각적인 데이터를 제공하였다.
시뮬레이션 가시화는 Unity3D에서 3D모델 에디터에서 모델링한 객체들이 가지고 있는 C# 기반 스크립트를 이용하여 구현하였다. 연동 된 공간모델과 Unity3D 사이에서 무인기의 자세 값, 절대위치 값을 통신하여 Unity3D의 객체의 자세 값, 절대위치 값을 입력하여 가시화를 하였다.
연동 된 공간모델과 Unity3D 사이에서 무인기의 자세 값, 절대위치 값을 통신하여 Unity3D의 객체의 자세 값, 절대위치 값을 입력하여 가시화를 하였다.
4장에서는 3장에서 제시한 시뮬레이션 환경의 유효성의 검증을 위해 재난상황에서 자율적으로 임무수행 할 수 있는 에이전트를 검증하는 실험을 협업, 돌발상황 대처, 임무재계획을 검증할 수 있는 시나리오로 나누어 실시하였다.
본 연구에서는 사례연구에서 고자율성 에이전트의 실험을 통해 Unity3D를 이용한 고자율성 에이전트를 검증할 수 있는 시뮬레이션 환경을 구축하였고, 가시화하였다.

대상 데이터

그림 2는 실세계의 객체에 대응되는 시뮬레이션 모델을 개념적으로 나타낸 그림이다. 시뮬레이션 모델은 실세계의 공간자체를 모델링한 공간모델, 비행기를 모델링한 Platform 모델, 스스로 상황을 판단하여 결정을 내리는 비행기의 파일럿을 모델링한 Agent 모델, 실세계의 조건을 변경해 가며 실험 할 수 있는 EF(실험틀, Experimental Frame)^[4]모델로 구성된다.
본 연구에서 제안하는 시뮬레이션 환경은 공간모델, EF 모델, Platform 모델로 구성된다.

데이터처리

Propagator 모델에서 요구되는 연산을 Unity3D의 물리엔진을 이용하여 계산하였다.

성능/효과

본 연구에서는 사례연구에서 고자율성 에이전트의 실험을 통해 Unity3D를 이용한 고자율성 에이전트를 검증할 수 있는 시뮬레이션 환경을 구축하였고, 가시화하였다. Unity3D를 이용함으로써 Propagator 모델에 필요한 연산인 특정위치에서의 화각계산 등과 같은 복잡한 연산을 Unity3D의 API를 통해 비교적 간단히 해결하였고 고자율성 에이전트의 무인기를 재난 상황에서 시뮬레이션을 진행하여 시뮬레이션이 진행되는 시간대 별로 DEVS기반 공간모델의 상태변화와 가시화가 되는 모습을 확인할 수 있었다. 또한 특정시간에서의 Result 모델에서 저장된 로그 값을 확인하여 무인기의 현재위치에서의 올바른 센서 값이 계산되는 지를 확인하였고 에이전트로부터 얻은 명령 값을 확인하였다.
이를 통해 에이전트 설계자는 실제 드론을 사용하지 않고도 시뮬레이션을 통해 그 기능을 현실감 있게 검증할 수 있을 것이라 예상한다. 또한 구축한 시뮬레이션 환경이 자율성 에이전트를 검증하는 데에 유효함을 알 수 있었다.

후속연구

또한 특정시간에서의 Result 모델에서 저장된 로그 값을 확인하여 무인기의 현재위치에서의 올바른 센서 값이 계산되는 지를 확인하였고 에이전트로부터 얻은 명령 값을 확인하였다. 이를 통해 에이전트 설계자는 실제 드론을 사용하지 않고도 시뮬레이션을 통해 그 기능을 현실감 있게 검증할 수 있을 것이라 예상한다. 또한 구축한 시뮬레이션 환경이 자율성 에이전트를 검증하는 데에 유효함을 알 수 있었다.
향후에는 DEVS/Unity 연동 시스템과 실세계의 비행데이터를 연동함으로써 L-V-C 기반의 시뮬레이션을 구축하여 다양한 분야에 응용할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	자율형 에이전트는 무엇인가?	자율형 에이전트란 구축된 지식베이스를 기반으로 정보 융합, 추론, 학습 등을 통해 인간의 개입 없이 스스로 의사결정을 지원하기 위한 지능을 가진 요소이다.[4]
	본 논문에서 제안하는 공간모델은 어떻게 구성되는가?	공간모델은 Propagator, Logger, Unity 모델로 구성되며, 전체 시뮬레이션에서 건물, 장애물 등을 포함한 시뮬레이션 할 대상이 움직이는 공간을 표현한다.
	본 논문에서 제안하는 Propagator 모델은 무엇인가?	각 무인기들이 센서들을 통해 탐지 할 수 있는 범위 내에 존재하는 물체들의 정보를 플랫폼 모델로 전달해주는 모델이다.

참고문헌 (9)

S. Y. Im, "Utilizing drones from the disaster site safe," Sci. Technol. Policy, vol. 25, no. 6, pp. 16-19. Jun. 2015.
H. S. Sarjoughian, B. P. Zeigler, and S. B. Hall, "A layered modeling and simulation architecture for agent-based system development," in Proc. IEEE, vol. 89, no. 2, pp. 201-213, 2001.

상세보기
S. H. Shin, E. B. Lee, and S. D. Chi, "LVC indoor environmental studies for the verification of multiple autonomous UAV," J. Ind. Eng. Joint Conf. Proc., pp. 2155-2159, Jeju Island, Korea, Apr. 2015.
B. P. Zeigler, H. Praehofer, and T. Kim, Theory of modeling and simulation, 2nd Ed., Academic Press, 2000.
Y. J. You, S. D. Chi, and J. I. Kim, "A study of HEAP-based intelligent agent applied to warship combat simulation," J. Korea Soc. for Simulation, vol. 19, no. 4, pp. 281-289. Dec. 2010.
C. H. Jung, Y. J. You, H. E. Ryu, J. S. Lee, J. I. Kim, and S. D. Chi, "Multi-platform warship M&S system using the hierarchical multi-agent system," J. Korea Soc. for Simulation, vol. 18, no. 4, pp. 117-125, Dec. 2009.
S. Ha, N. K. Ku, K. Y. Lee, and M. I. Roh, "Development of battle space model based on combined discrete event and discrete time simulation model architecture for underwater warfare simulation," J. Korea Soc. for Simulation, vol. 22, no. 2, pp. 11-19. Jun. 2013.
K. Gajananan, et al., "An experimental space for conducting controlled driving behavior studies based on a multiuser networked 3D virtual environment and the scenario markup language," IEEE Trans. Human-Machine Syst., vol. 43, no. 4, pp. 345-358, 2013.
N. H. Khalifa, et al., "A visualization system for analyzing biomedical and genomic data sets using unity3D platform," in Proc. HIKM 2015, pp. 47-53, Sydney, Australia, Jan. 2015.

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