A system of systems (SoS) tries to utilize constituent systems' (CSs) capabilities to achieve its goals. This activity is quite challenging because CSs are themselves systems that are autonomous and decide when and how to activate their capabilities on their own account. For example, in the case of mass casualty incidents, response systems such as fire fighters, emergency vehicles, rescuer agents, \textit{etc.} have to commit their capabilities and collaborate to achieve the response goals. For such collaborations, it is not only synchronizing CSs' actions and decisions, but requires influencing the CSs' decision making behavior in order to achieve the common goals. In this research, we present the design and development of an influence-directed policy generation approach that aims on generating collaboration policies. The collaboration policies are generated by leveraging decision pattern analysis and reinforcement learning techniques.
The outcomes of a collaboration in a SoS can be significantly influenced by the CSs' autonomy and belongingness. The notion of autonomy describes CSs' managerial and operational independence to make choice about when and how their capabilities should be activated, while belongingness refers to the degree of relatedness (or overlap) between the SoS purpose and the CSs goals. As desirable as belongingness can be in achieving the SoS purpose, autonomy can be a limiting factor. We aim to utilize CSs' capabilities to perform the SoS specific tasks while maintaining the CSs' autonomy.
This research contributes to resolving two major collaboration concerns in SoS: how to enable SoS designers to compose CSs' capabilities, and CSs developers to design their systems to make efficient collaboration in a SoS context. To a certain extent, the proposed approach addresses guided emergency problems which is rated as one of the highly valued research endeavors in the SoS engineering domain.
시스템 오브 시스템즈 (SoS)는 구성 시스템 (CS)의 역량을 활용하여 목표를 달성하고자 한다. CS는 자율적으로 자신의 의사결정에 따라 각자의 기능 수행 시기와 방법을 결정하기 때문에, SoS의 목표를 달성하기 위해 각 CS의 역량을 어떻게 이용할 것인지 결정하는 것은 어려운 과제이다. 예를 들어, 다중손상사고 (mass casualty incident) 의 경우, 소방관, 긴급 차량, 구조 대원 등의 대응 시스템은 각자의 역량을 발휘하고 사고 대응 목표를 달성하기 위해 협력한다. 이러한 협력을 위해, CS의 행동과 결정의 동기화뿐만 아니라 공동의 목표 달성을 위한 CS 들의 의사 결정에 영향을 끼쳐야 한다. 따라서, 본 연구에서는 영향 지향 정책 생성(influence-directed policy generation) 기법을 설계 및 개발한다. 이 기법에서 생성하는 협력 정책 (collaboration policy) 은 의사결정 패턴 분석과 강화학습을 활용한다.
SoS에서 협력은 CS들의 자율성 (autonomy) 과 소속성 (belongingness) 에 크게 영향을 받을 수 있다. 자율성이란 CS의 역량이 언제 어떻게 활성화되어야 하는지에 대한 CS의 관리 및 동작에서의 독립적 의사 결정을 말한다. 반면, 소속성은 SoS 목적과 CS 목표 사이의 관련성 (혹은 중첩) 의 정도를 나타낸다. 소속성이 SoS 목적을 달성하는 데 있어 바람직한 만큼 자율성은 제한 요인이 될 수 있다. 따라서 우리는 CS의 자율성을 유지하면서 SoS 특정 작업을 수행하기 위해 CS의 역량을 활용하는 것을 목표로 한다.
본 연구는 SoS의 협력이 가질 수 있는 두가지 핵심 문제를 해결하고자 한다. 첫째, SoS 설계자는 SoS의 특정 목표를 어떤 CS의 역량을 사용할 지 결정하기 힘들다. 둘째, SoS에서의 효율적인 협력을 하기 위한 설계가 어렵다. CS 개발자가 SoS 컨텍스트에서 SoS 공학 분야에서 가치있게 평가되는 사고 대응 문제에 본 기법을 적용했다.
