[논문 리뷰] Design of a GIS-based Assistant Software Agent for the Incident Commander to Coordinate Emergency Response Operations

Reza Nourjou, Michinori Hatayama외 3명|arXiv (Cornell University)|2014. 01. 01.

Multi-Agent Systems and Negotiation참고 문헌 6인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 비상 대응 운영의 전략적 계획 수립과 매크로 작업 할당을 지원하기 위해 지리정보시스템(GIS) 기반의 지능형 소프트웨어 에이전트인 GICoordinator를 제안한다. GIS, 공간 데이터베이스 및 AI 기법을 통합함으로써 GICoordinator는 분산된 에이전트의 실시간, 인간-중심의 협업을 가능하게 하여 위기 상황에서 의사결정 효율성과 적응력을 향상시킨다.

ABSTRACT

Problem: This paper addresses the design of an intelligent software system for the IC (incident commander) of a team in order to coordinate actions of agents (field units or robots) in the domain of emergency/crisis response operations. Objective: This paper proposes GICoordinator. It is a GIS-based assistant software agent that assists and collaborates with the human planner in strategic planning and macro tasks assignment for centralized multi-agent coordination. Method: Our approach to design GICoordinator was to: analyze the problem, design a complete data model, design an architecture of GICoordinator, specify required capabilities of human and system in coordination problem solving, specify development tools, and deploy. Result: The result was an architecture/design of GICoordinator that contains system requirements. Findings: GICoordinator efficiently integrates geoinformatics with artifice intelligent techniques in order to provide a spatial intelligent coordinator system for an IC to efficiently coordinate and control agents by making macro/strategic decisions. Results define a framework for future works to develop this system.

연구 동기 및 목표

• 동적인 불확실한 조건 하에서 지리적으로 산재한 비상 대응 에이전트를 조율하는 데 도전 과제를 해결하기 위해.
• 비상 지휘관이 전략적 계획 수립과 매크로 작업 일정 조정을 지원하는 중심화된 혼합 주도 시스템을 개발하기 위해.
• GIS, 공간 데이터베이스 및 AI 기법을 통합하여 위기 대응에서 상황 인식 능력과 의사결정 능력을 향상시키기 위해.
• 변화하는 현장 조건과 피드백에 기반해 전략적 계획과 일정을 실시간으로 적응시키기 위해.
• 향후 지능형 비상 대응 조율 시스템 개발을 위한 확장 가능하고 유연한 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 비상 대응 운영의 공간적, 시간적 및 동적 요소를 표현하기 위한 포괄적인 데이터 모델을 설계하기 위해.
• 공간 데이터베이스, GIS 레이어 및 소프트웨어 에이전트를 통합한 세 부분으로 구성된 아키텍처를 개발하기 위해.
• 인간이 고수준 전략을 설정하고 소프트웨어 에이전트가 매크로 작업 할당 및 일정 조정을 담당하는 혼합 주도 시스템을 구현하기 위해.
• 시스템 개발을 위해 C#.NET과 ArcGIS, ArcObjects를 활용하여 기존 지리공간 도구와의 통합을 보장하기 위해.
• 시스템이 환경 변화를 관찰하고 계획 및 자원 배분을 이를 바탕으로 조정할 수 있도록 실시간 피드백 루프를 구현하기 위해.
• 불확실성 하에서 전략 보완 및 최적 자원 할당을 지원하기 위해 AI 및 기계학습 기법을 적용하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 GIS 기반 보조 소프트웨어 에이전트는 비상 지휘관과 분산된 비상 대응 에이전트 간의 전략적 협업을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 비상 대응에서 실시간, 중심화된 다중 에이전트 협업을 지원하기 위해 필요한 아키텍처 및 데이터 모델링 구성 요소는 무엇인가?
• RQ3 인간-중심 협업은 인간의 전략적 감시와 자동화된 매크로 작업 계획 간의 균형을 효과적으로 어떻게 유지할 수 있는가?
• RQ4 공간 데이터베이스와 GIS 도구는 비상 운영 중 동적이고 위치 인식 가능한 의사결정 지원을 어떻게 가능하게 하는가?
• RQ5 시스템은 재해 환경의 실시간 변화에 어떻게 대응하여 매크로 수준의 계획과 일정을 적응시킬 수 있는가?

주요 결과

• GICoordinator는 GIS, 공간 데이터베이스 및 AI 기반 계획을 통합하여 비상 대응 에이전트의 중심화된 전략적 협업을 성공적으로 지원한다.
• 시스템은 현장 관찰 및 환경 변화로부터 온 실시간 피드백을 통해 전략적 계획과 일정의 실시간 적응을 가능하게 한다.
• 설계된 데이터 모델은 재난 대응 운영의 공간적, 시간적 및 불확실한 측면을 효과적으로 포괄하여 확장 가능한 시스템 구현을 지원한다.
• 혼합 주도 프레임워크는 비상 지휘관이 전략적 통제를 유지하면서도 소프트웨어 에이전트가 작업 할당 및 일정 조정을 담당할 수 있도록 한다.
• 자원 할당 기능은 인간이 정의한 전략과 목적 함수에 기반해 상처 입은 사람에게 의료 보호소를 최적화하여 할당한다.
• 아키텍처는 향후 기계학습을 활용한 자동 전략 보완과 같은 고급 AI 기능의 개발을 지원하는 확장성을 갖춘다.