자율 계획의 개념과 정의 (Concept and Definition of Autonomous Planning)

1. 개요

자율 계획(autonomous planning)은 로봇이 현재 상태, 가용 행동, 목표 조건을 기반으로, 목표를 달성하기 위한 행동 시퀀스를 자동으로 생성하는 인공지능 기반의 의사 결정 메커니즘이다. 하드코딩 방식에서 개발자가 “어떤 상황에서 무엇을 할 것인가“를 정의하는 것과 달리, 자율 계획에서는 “무엇을 달성할 것인가”(목표)와 “어떤 행동이 가능한가”(도메인)만을 정의하면, 계획기(planner)가 “어떻게 달성할 것인가”(계획)를 자동으로 도출한다.

2. 형식적 정의

2.1 계획 문제 (Planning Problem)

계획 문제는 튜플 \mathcal{P} = \langle S, A, \gamma, s_0, G \rangle로 정의된다.

2.2 해 (Solution)

계획 문제의 해는 행동 시퀀스 \pi = \langle a_1, a_2, \ldots, a_n \rangle으로, 다음 조건을 만족한다.

\gamma(\gamma(\ldots\gamma(\gamma(s_0, a_1), a_2)\ldots, a_{n-1}), a_n) \in G

즉, 초기 상태에서 행동 시퀀스를 순차적으로 적용한 결과 상태가 목표 조건을 충족하여야 한다.

행동의 구조

각 행동 a \in A는 다음으로 구성된다.

• 전제 조건 (Precondition): 행동이 실행 가능한 조건 \text{pre}(a) \subseteq S
• 효과 (Effect): 행동 실행 후의 상태 변화 \text{eff}(a)

\gamma(s, a) = \begin{cases} (s \setminus \text{del}(a)) \cup \text{add}(a) & \text{if } s \models \text{pre}(a) \\ \text{undefined} & \text{otherwise} \end{cases}

여기서 \text{add}(a)는 추가되는 명제, \text{del}(a)는 삭제되는 명제이다.

3. 자율 계획과 경로 계획의 구분

자율 계획(태스크 플래닝)은 “무엇을 할 것인가“를 결정하고, 경로 계획은 “어떻게 이동할 것인가“를 결정한다. 두 수준의 계획은 계층적으로 통합된다.

4. 자율 계획의 핵심 특성

4.1 목표 지향성 (Goal-Directedness)

계획 생성의 출발점이 현재 상태가 아닌 목표 조건이다. 목표에 도달하기 위해 필요한 행동을 역방향으로 추론(backward chaining)하거나, 초기 상태에서 순방향으로 탐색(forward search)한다.

4.2 도메인 독립성 (Domain Independence)

계획 알고리즘은 특정 도메인에 의존하지 않는다. 동일한 계획기가 물류, 조립, 탐사 등 다양한 도메인에 적용될 수 있다. 도메인별 지식은 PDDL 도메인 정의로 분리된다.

4.3 자동 생성 (Automatic Generation)

개발자가 행동 순서를 직접 명시하지 않아도, 계획기가 상태 공간을 자동으로 탐색하여 유효한 계획을 생성한다.

5. 참고 문헌

• Ghallab, M., Nau, D., & Traverso, P. (2016). Automated Planning and Acting. Cambridge University Press.
• Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
• Fikes, R., & Nilsson, N. (1971). “STRIPS: A New Approach to the Application of Theorem Proving to Problem Solving.” Artificial Intelligence, 2(3-4), 189-208.