고려대학교 세종캠퍼스 김민호 교수(컴퓨터융합소프트웨어학과), 이동민 교수(중앙대학교 건축학부 건축공학전공) 공동연구팀이 강화학습 인공지능을 이용한 hoist 제어 시스템을 개발했다. 
 
 이번 연구 결과는 civil engineering 분야 최상위 학술지인 Automation in construction (Impact factor: 7.7, 분야별 상위 1.1%)에 게재되었다. (논문명: Autonomous construction hoist system based on deep reinforcement learning in high-rise building construction)

 주로 거대한 건설현장에서 사용되는 호이스트 시스템에는 이전까지 엘리베이터와 유사한 간단한 제어 알고리즘이 사용되었다. 공동연구팀은 알고리즘의 개선을 위해 강화학습 모델을 적용하는 연구를 진행했다.

 여러 대의 호이스트가 화물 무게, 사람 무게, 호이스트 속도, 위치 등과 같은 여러 환경 변수을 고려하면서 학습을 이어갔고, 이를 반복한 결과 호이스트를 제어할 수 있는 알고리즘을 제안할 수 있었다.

 공동연구팀은 이번에 연구된 강화학습 기반 알고리즘이 여러가지 트래픽 시나리오에서 대표적인 호이스트 제어 알고리즘들을 상회한다는 것을 확인했다. 특히, 인간 제어방식과 비교했을 때, 총 운송시간(Total transportation time)을 최대 81% 감소시킬 수 있다는 결과도 얻어냈다.

 이어 이번 연구결과는 건설용 호이스트 시스템뿐 아니라 여러 조건을 제어할 알고리즘이 필요한 로봇제어 시스템이나 다수 단말이 참여된 네트워크 환경 등에서도 응용될 수 있을 것으로 공동연구팀은 기대하고 있다.

 한편, 본 연구는 중앙대학교 건축학부 건축공학전공 이동민 교수와 고려대학교 김민호 교수(교신저자)의 공동연구로 진행되었다.

이승주 다른기사 보기