[논문 리뷰] An Overview of Hierarchical Task Network Planning

Ilce Georgievski, Marco Aiello|arXiv (Cornell University)|2014. 03. 28.

Service-Oriented Architecture and Web Services참고 문헌 122인용 수 39

한 줄 요약

이 논문은 히어라키컬 태스크 네트워크(HTN) 계획 수립을 분석하기 위한 통합된 프레임워크를 제시한다. 이는 형식적 모델의 통합, 검색 공간 해석을 위한 핵심 개념 정의, 도메인 작성, 표현력, 능력, 성능, 적용 가능성의 다섯 차원에서 HTN 계획 수립기의 평가를 포함한다. 연구 결과, 상태 기반 HTN 계획 수립이 웹 서비스 조합 응용 분야에서 지배적임을 입증하였으며, SHOP2와 O-Plan2가 가장 널리 사용됨을 확인하였다. 또한 표준화, 불확실성 처리, 실세계 평가의 측면에서 중요한 격차가 있음을 밝혔다.

ABSTRACT

Hierarchies are the most common structure used to understand the world better. In galaxies, for instance, multiple-star systems are organised in a hierarchical system. Then, governmental and company organisations are structured using a hierarchy, while the Internet, which is used on a daily basis, has a space of domain names arranged hierarchically. Since Artificial Intelligence (AI) planning portrays information about the world and reasons to solve some of world's problems, Hierarchical Task Network (HTN) planning has been introduced almost 40 years ago to represent and deal with hierarchies. Its requirement for rich domain knowledge to characterise the world enables HTN planning to be very useful, but also to perform well. However, the history of almost 40 years obfuscates the current understanding of HTN planning in terms of accomplishments, planning models, similarities and differences among hierarchical planners, and its current and objective image. On top of these issues, attention attracts the ability of hierarchical planning to truly cope with the requirements of applications from the real world. We propose a framework-based approach to remedy this situation. First, we provide a basis for defining different formal models of hierarchical planning, and define two models that comprise a large portion of HTN planners. Second, we provide a set of concepts that helps to interpret HTN planners from the aspect of their search space. Then, we analyse and compare the planners based on a variety of properties organised in five segments, namely domain authoring, expressiveness, competence, performance and applicability. Furthermore, we select Web service composition as a real-world and current application, and classify and compare the approaches that employ HTN planning to solve the problem of service composition. Finally, we conclude with our findings and present directions for future work.

연구 동기 및 목표

• 약 40년에 걸친 연구 기간 동안 HTN 계획 수립에 대한 이해 부족과 분산된 정보를 정리하고자 한다.
• HTN 계획 수립기의 모델링과 검색 공간 특성 분석을 위한 형식적이고 개념적인 프레임워크를 제공하고자 한다.
• 도메인 작성, 표현력, 능력, 성능, 적용 가능성의 다섯 가지 핵심 차원에서 HTN 계획 수립기를 체계적으로 평가하고자 한다.
• 실세계 응용, 특히 웹 서비스 조합에서 HTN 계획 수립의 활용을 분석하고 현재의 접근 방식을 평가하고자 한다.
• 표준화, 불확실성 처리, HTN 계획 수립에서의 인간-컴퓨터 상호작용 향상과 같은 열린 연구 과제를 규명하고자 한다.

제안 방법

• 계층적 계획 수립의 형식적 모델을 정의하고 비교하기 위한 이론적 프레임워크를 제안하며, 계획 기반 및 상태 기반 HTN 계획 수립에 중점을 둔다.
• 태스크 분해, 제약 조건, 명시적 조건, 검색 공간 구조를 기반으로 한 개념적 프레임워크를 도입하여 HTN 계획 수립기를 해석한다.
• 도메인 작성, 표현력, 능력, 성능, 적용 가능성의 다섯 차원 분석 프레임워크를 활용해 HTN 계획 수립기를 체계적으로 비교한다.
• HTN 계획 수립을 활용한 웹 서비스 조합 접근 방식을 분류하고 평가하며, 사전 처리 및 내부 표현의 역할을 강조한다.
• 실세계 환경에서의 강점과 한계를 분석하기 위해 기존의 HTN 계획 수립기(예: SHOP2, O-Plan2, SIPE-2)를 분석한다.
• 문헌의 철저한 검토를 통해 주요 연구 격차를 규명한다. 특히 표준 문법/의미 체계 부족, 불확실성 처리의 한계, 실세계 평가의 부재를 포함한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 HTN 계획 수립 형식과 그 기반 검색 공간을 모델링하고 비교하기 위한 통합 프레임워크를 어떻게 수립할 수 있는가?
• RQ2 주요 HTN 계획 수립기들 간의 도메인 작성, 표현력, 능력, 성능, 적용 가능성 측면에서의 주요 차이점과 유사점은 무엇인가?
• RQ3 현재의 HTN 계획 수립 접근 방식이 불확실성, 장애 처리, 분산 계획과 같은 실세계 요구 사항을 어느 정도 충족하는가?
• RQ4 HTN 기반 웹 서비스 조합 접근 방식은 실사용에서 어떻게 성능을 발휘하며, 표현력과 평가 측면에서 어떤 한계를 지닌다?
• RQ5 표준화, 의미론, 인간-컴퓨터 상호작용 측면에서 향후 연구가 필요한 HTN 계획 수립의 주요 열린 과제는 무엇인가?

주요 결과

• 웹 서비스 조합 분야에서 상태 기반 HTN 계획 수립이 지배적인 접근 방식이며, 대부분의 연구에서 서비스 조합 문제를 모델링하고 해결하는 데 사용된다.
• 실제 적용에서 O-Plan2와 SHOP2가 가장 널리 사용되고 있어, 형식적 비교가 제한됨에도 불구하고 강력한 실세계 수용을 보여준다.
• 웹 서비스 조합 접근 방식의 상당수는 외부 서비스 기술서를 내부 HTN 호환 표현으로 변환하기 위해 사전 처리 단계를 사용한다.
• HTN 도메인과 문제를 기술하기 위한 공통의 문법이나 의미 체계가 없어, 계획 수립기 간 직접 비교 및 표준 평가를 어렵게 한다.
• 현재의 접근 방식은 대부분 불확실성, 비결정성 또는 동적 장애를 처리하지 못하며, 센서 감지나 지속적 계획 수립을 탐색한 사례는 소수에 그친다.
• HTN 기반 웹 서비스 조합 접근 방식에 대한 실세계 평가가 아직 이루어지지 않았다. 대부분의 연구는 합성 또는 전통적 계획 수립 문제를 대상으로 테스트하여 실세계 적용의 타당성을 제한한다.