건축 기반 적격성 확보: ALT 휴리스틱 압축 기법 AAC 소개

본 연구는 A* 알고리즘의 최단 경로 탐색에 사용되는 ALT (A*, Landmarks, and Triangle inequality) 휴리스틱을 개선한 새로운 모듈 AAC (Architecturally Admissible Compressor)를 소개합니다. AAC는 아키텍처 설계 단계부터 적격성(admissibility)이 보장되도록 설계된 미분 가능한 랜드마크 선택 모듈입니다.

가장 큰 장점은 별도의 수렴, 보정(calibration), 또는 투영 과정 없이도 모든 매개변수 설정에서 휴리스틱의 적격성을 유지한다는 점입니다. 실제 배포 시에는 기존 클래식한 ALT 방식을 학습된 부분 집합에 적용하여 신경망 인코더와 엔드투엔드로 결합할 수 있습니다.

실험 결과, AAC는 최적화된 랜드마크 선택 방식인 FPS-ALT(farthest-point-sampling landmarks)와 비교했을 때 매우 높은 성능을 보였습니다. 실제 도로 네트워크에서는 기존 방식 대비 적격성 위반이 전혀 없었으며, 커버리지 성능도 근접 최적 수준에 도달했습니다.

또한, 메모리가 일치하는 조건(matched memory) 하에서 AAC는 FPS-ALT보다 평균 쿼리당 $1.2$--$1.5{ imes}$ 더 빠른 속도를 보여줍니다. 이는 오프라인 비용을 적은 횟수의 쿼리로 상쇄할 수 있음을 의미합니다.

연구진은 이 모듈의 재사용성을 높이기 위해, Paired Two-One-Sided-Test (TOST) 동등성 검증이 가능한 매치드 메모리 벤치마킹 프로토콜과 기준 모델을 공개했습니다.