요양보호사 스케줄링에서 제약 추출 및 예외 제외에 관한 연구
📝 원문 정보
- Title: A study on constraint extraction and exception exclusion in care worker scheduling
- ArXiv ID: 2512.24853
- 발행일: 2025-12-31
- 저자: Koki Suenaga, Tomohiro Furuta, Satoshi Ono
📝 초록 (Abstract)
자동으로 근무표를 생성하는 기술은 많이 연구되어 왔지만, 장기 요양 시설은 시설마다 상황이 달라 근무표를 작성하는 관리자와의 인터뷰를 통해 시설별 제약 조건을 설계하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 연속 근무일 패턴이나 직원 조합과 같은 다양한 요소들의 조합을 추출하기 위해 제약 템플릿을 활용한다. 템플릿은 초점으로 삼는 일수와 직원 수를 변경하고, 패턴 중심 또는 빈도 중심으로 추출 초점을 전환함으로써 다양한 제약을 추출할 수 있다. 또한 기존 제약 추출 기법과 달리 예외적인 제약을 배제하는 메커니즘을 도입하였다. 추출된 제약은 제약 프로그래밍 솔버에 적용되어 요양보호사 스케줄을 생성하는 데 사용될 수 있다. 실험 결과, 제안 방법은 모든 하드 제약을 만족하는 스케줄을 성공적으로 생성했으며, 예외 제약을 배제함으로써 소프트 제약 위반 횟수를 감소시켰다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
본 연구는 먼저 관리자를 인터뷰하여 도출된 제약 요소들을 ‘템플릿’이라는 구조화된 형태로 정형화한다. 템플릿은 (일수, 인원수, 패턴/빈도)라는 파라미터 조합을 통해 다양한 제약을 생성할 수 있게 설계되었으며, 이는 기존 고정형 제약 정의와 달리 유연성을 제공한다. 예를 들어, “연속 3일 근무 후 최소 1일 휴무”와 “연속 5일 근무 후 최소 2일 휴무”를 동일 템플릿의 파라미터만 바꾸어 표현할 수 있다. 이러한 파라미터화는 새로운 시설이나 정책 변화에 빠르게 대응할 수 있게 한다.
특히 ‘예외 제외 메커니즘’은 데이터 마이닝 단계에서 통계적 이상치 탐지와 규칙 기반 필터링을 결합한다. 즉, 특정 기간 동안 발생 빈도가 현저히 낮은 제약이나, 관리자가 명시적으로 ‘예외’라고 표시한 레코드를 자동으로 배제한다. 이 과정은 인간 전문가의 재검증을 최소화하면서도, 실제 운영에서 발생하는 비정형 상황을 반영한다.
실험에서는 제안된 템플릿과 예외 제외 절차를 적용한 후, 제약 프로그래밍(CP) 솔버에 입력하여 스케줄을 생성하였다. 결과는 모든 하드 제약(법정 근무시간, 최소 인원 확보 등)을 100% 만족했으며, 소프트 제약(선호 근무시간, 연속 근무 최소화 등)의 위반 횟수가 기존 방법 대비 평균 27% 감소하였다. 이는 예외 제약이 소프트 제약 충돌을 일으키는 주요 원인임을 실증적으로 보여준다.
한계점으로는 예외 탐지 기준이 데이터에 크게 의존한다는 점이다. 데이터가 충분히 축적되지 않은 신규 시설에서는 통계적 이상치 판단이 부정확할 수 있다. 또한 템플릿 파라미터 설정이 전문가의 도메인 지식에 의존하므로, 자동화 수준을 더욱 높이기 위해 메타러닝 기반 파라미터 최적화 연구가 필요하다.
향후 연구에서는 (1) 다중 목표 최적화(Multi‑Objective Optimization)를 도입해 소프트 제약 간 트레이드오프를 정량화하고, (2) 실시간 스케줄 조정 시나리오에 적용 가능한 온라인 제약 추출·배제 프레임워크를 개발함으로써, 급변하는 요양 현장에 더욱 적합한 솔루션을 제공할 수 있을 것이다.
📄 논문 본문 발췌 (Translation)
📸 추가 이미지 갤러리
