본 논문은 모바일 로봇의 자율 탐사에서 탐사 영역의 완전한 관찰(coverage)과 최단 경로 탐색(path length) 사이의 상충 관계를 다룹니다. 기존의 정보 획득량 최대화 방식은 지나친 탐욕적인 행동으로 인해 되짚어가는(backtracking) 현상을 야기하여 탐사 성능을 저하시킨다는 점을 지적합니다. 따라서 정보 획득량을 최적화 목표로 삼는 대신, 탐사 대상 후보 상태를 결정하는 기준으로 활용해야 한다고 주장합니다. 본 논문에서는 로봇과 가까우면서 다른 후보 상태와는 먼 상태를 우선적으로 선택하는 휴리스틱 기법을 제안하여 되짚어가는 현상을 줄이고 총 경로 길이를 최소화합니다. 시뮬레이션을 통해 정보 획득량 기반 방식 및 경계 탐색 방식과 비교하여 제안된 휴리스틱 기법의 성능을 평가하고, 환경에 대한 사전 지식 유무에 관계없이 총 경로 길이를 크게 단축하는 것을 보여줍니다.
