NPC형 AI소방관의 자율적 행동 모사 검증에 관한 연구

• 영문명: A study on the verification of autonomous behavior imitation of NPC-type AI firefighters
• 발행기관: 한국화재소방학회
• 간행물 정보: 『한국화재소방학회 학술대회논문집』2022년도 춘계학술대회 논문집, 107~107쪽, 전체 1쪽
• 주제분류: 공학 > 공학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.04.27

국문 초록

최근 가상 소방훈련 시스템들이 개발되어 새로운 훈련방법으로 시도되고 있으나, 소방 장구류 조작법, 화재 진압 시뮬레이션 훈련 등의 개인위주의 훈련 시스템이 대부분이다. 이는 소방훈련의 특성상 현장지휘관, 화재 진압대원, 구조대원 등 임무별로 다수의 인원이 동시에 훈련하는 것에는 제한적이다, 이를 위해 다중협업 훈련이 가능한 시스템이 개발 중이나 모든 훈련 인력을 투입하기에는 공간적 제약 문제로 훈련자를 대신할 수 있는 NPC 형태의 임무수행 보조자가 필요하며, 이를 위한 자율적 행동 모사가 가능한 AI소방관이 요구된다. 본 연구의 NPC형 AI소방관은 소방 실감훈련 콘텐츠 내에서 훈련자에게 주어진 임무를 제외한 팀원 역할을 보조로 수행하기 위하여 학습 데이터를 기반으로 현장 상태를 파악하여 최적의 임무를 자동으로 수행한다. 이는 훈련 시나리오에 대한 화재 환경 속성, 가상 물체 속성, 요구조사 상태 속성 등에 따른 최적 행동을 학습하여 실제 훈련자와 호흡을 맞추어 다양한 훈련 상황을 재현하는 역할을 수행한다. NPC형 AI소방관의 자율적 임무 수행 학습을 위하여 시나리오 속성 값들의 상황별 최적 행동을 결정하는 DQN(Deep Q Network) 신경망 학습 기반의 행동가치함수 학습 모델을 적용하였다. 자율적 행동 모사 검증은 AI소방관의 대표 임무인 요구조자 탐색 임무에 대한 Confusion matrix 모델 평가 방법을 활용하여 콘텐츠 맵 내 경로 탐색을 통한 요구조자를 발견할 경우 TP(True-Positive), 요구조자 발견 실패 시 TN(True-Negative)로 설정하였으며, 요구조자 없음(False) 상황은 배제하였다. 검증 결과로서, 소방 훈련 시나리오에 따른 요구조자 배치 및 가상 객체(가구류, 장애물 등)의 배치에 따른 AI소방관의 요구조자 탐색에 대한 100회 반복 테스트를 수행하였으며, Accuracy는 TP/(TP+TN)*100%로 산출하였다. 테스트 결과 자율적 임무 수행에 대한 요구조자 탐색 성공은 총 91회로 Accuracy 91%를 달성하였다. 대부분의 요구조자 탐색 학습 실패 결과는 장애물에 따라 발생하였으며, 추후 다양한 지형 및 장애물 극복에 대해 학습 모듈의 고도화를 추진하여 훈련공간/환경에 제약이 없는 상황대응형 다중 훈련에 활용할 예정이다.

키워드

NPC-type AI firefighters autonomous behavior imitation