로보택시에 대한 거부감을 낮추고 수용도를 높이기 위해서는, 사용자 친화적인 경험 디자인 요소를 파악하기 위한 선행 연구가 필요하다. 이 연구의 목표는 로보택시의 다양한 설계 요인 간의 우선순위를 분석하여 사용자 경험에 기반한 설계 가이드라인을 제시하는 것이다. 로보택시의 최상위 가치를 편안함과 안전감으로 설정하고, AHP 기법을 사용하여 4개의 상위 설계 요인과 16개의 하위 디자인 요소에 대한 잠재 탑승 고객들의 중요도 인식 우선순위를 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 에이전트가 가장 중요한 설계 요인으로 평가되었다. 그다음 주행안내 정보설계, 내부 디자인, 외관 디자인 순으로 중요도가 평가되었다. 이 연구 결과는 로보택시 관련 전문가들에게 수요자들이 기대하는 설계 요인과 디자인 요소의 중요도 우선순위를 제시하여, 합리적 의사 결정을 지원하는 사용자 경험 기반 가이드라인으로 활용될 수 있다.
드론은 인공지능 기술의 발달로 단순한 원격 조종 도구를 넘어서 자율적으로 임무를 수행하는 지능형 드론으로 진화하고 있다. 해외 군사 분쟁에서의 드론 활용 사례와, 국내에서 전망한 미래 작전환경 분석에 따라 드론의 중요성이 점차 주목받고 있다. AMAD는 지능형 드론의 신속한 개발을 위해 제안되었다. AMAD를 기반으로 지능형 소프트웨어를 개발하기 위해서는 디버깅, 성능 평가, 모니터링 등의 기능을 사용자에게 지원하는 통합개발환경(IDE)이 필수적이다. 본 논문에서는 지능형 소프트웨어 개발에 필요한 개발환경의 개념들을 정립하여, 이를 IDE 및 IDE와 연동하는 AMAD의 에이전트인 SVI, MPD의 설계에 반영한 결과를 설명한다.
물체나 공간을 디지털화하는 기술인 3D 복원은 주로 포인트 클라우드 데이터를 활용한다. 본 논문은 강화학습을 활용하여 주어진 환경에서 포인트 클라우드의 획득을 목표로 한다. 이를 위해 시뮬레이션 환경은 유니티를 이용하여 구성하고, 강화학습은 유니티 패키지인 ML-Agents를 활용한다. 포인트 클라우드 획득 과정은 먼저 목표를 설정하고, 목표 주변을 순회할 수 있는 경로를 계산한다. 순회 경로는 일정 비율로 분할하여 각 스텝마다 보상한다. 이때 에이전트의 경로 이탈을 방지하기 위해 보상을 증가시킨다. 에이전트가 순회하는 동안 목표를 응시할 때마다 보상을 부여하여 각 순회 스텝에서 포인트 클라우드의 획득 시점을 학습하도록 한다. 실험결과, 순회 경로가 가변적이지만 상대적으로 정확한 포인트 클라우드를 획득할 수 있었다.
강화학습은 한 환경에서 에이전트가 정책에 따라 액션을 취하고 보상 함수를 통해 액션을 평가 및 정책 최적화 과정을 반복하는 Closed-Loop 구조로 이루어진 알고리즘이다. 이러한 강화학습의 주요 장점은 액션의 품질을 평가하고 정책을 지속적으로 최적화 하는 것이다. 따라서, 강화학습은 지능형 시스템, 자율제어 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있다. 기존의 강화학습은, 단일 정책, 단일 보상함수 및 비교적 단순한 정책 업데이트 기법을 제한적인 문제에 대해 제시하고 적용하였다. 본 논문에서는 구성요소의 복수성을 지원하는 확장된 강화학습 모델을 제안한다. 제안되는 확정 강화학습의 주요 구성 요소들을 정의하고, 그들의 컴퓨팅 모델을 포함하는 정형 모델을 제시한다. 또한, 이 정형모델을 기반으로 시스템 개발을 위한 설계 기법을 제시한다. 제안한 모델을 기반으로 자율 최적화 자동차 내비게이터 시스템에 적용 및 실험을 진행한다. 제시된 정형 모델과 설계 기법을 적용한 사례연구로, 복수의 자동차들이 최적 목적지에 단 시간에 도착할 수 있는 진화된 내비게이터 시스템 설계 및 구현을 진행한다.
인터넷의 발달과 더불어, 인터넷을 통한 전자상거래, 홈 뱅킹 등의 서비스가 급속히 성장하면서 이러한 사회기반 시설에 대한 침입피해 사례가 급증하고 있는 추세이다. 이러한 침입 피해를 방지하기 위하여 방화벽과 침입탐지 시스템이 개발되어 설치되고 있으나, 침입피해를 감소 시키기에는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 기존 침입탐지 시스템들의 소극적인 탐지기능에서 벗어나, 보다 적극적으로 침입에 대응할 수 있는 방안을 연구하였다. 즉, 침입탐지가 되면, 즉시 침입자들을 역으로 추적할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 이러한 시스템은 자율적으로 행동하여야 하기 때문에 멀티 에이전트 기반 시스템으로 설계하였다.
가정이나 사무실 등과 같은 다양한 현실 세계에서 서비스 로봇이 자율적으로 동작하기 위해서는 복잡한 작업을 수행할 수 있어야만 한다. 다양한 센서 데이터가 있는 서비스 환경에서 고수준의 의미 정보를 이해하는 것은 지식 기반 로봇에게 필수적인 능력 중 하나이다. 본 논문에서는 서비스 로봇에게 다양한 환경에서 주어진 작업을 효과적으로 해결할 수 있도록 저레벨의 센서 데이터와 고레벨의 의미 정보를 통합하는 인간-로봇 상호작용 온톨로지를 소개한다. 지능형 로봇 지식에는 다양한 서비스의 확장성을 위해 사용자, 로봇, 인지, 환경, 행위 5가지 온톨로지로 분류한다. 지능형 로봇 지식은 일반 지식 뿐만 아니라 로봇의 수행 능력, 구성요소 등의 전문 지식까지 정의하고 서비스 에이전트 간 상호작용을 위한 인터페이스를 표준화함으로써 지능형 로봇에 적합한 지능을 제공한다. Turtlebot2을 이용한 실험을 통해 온톨로지 기반의 통합 로봇 지식의 높은 효율성을 확인 할 수 있었다.
In this paper, a communication module is proposed to be applied to communication between over current relay (OCR) agents in multi agent protection system. A multi agent system can achieve a global goal beyond the ability of each individual agent by working together, in which it is the prerequisite for each agent to be able to exchange or share information or processing status with other agent. The proposed communication module is purposed to enable not only each agent to bring about its own goal, but also the whole protective system to provide much improved coordinated protection. It is applied to a self adaptive protection system for a distribution network using multi agent concept to show its effectiveness.
감정은 사용자의 상호작용을 도와주는 게임요소 중 하나이다. 그동안 게임에서 캐릭터들의 성격이나 감정을 표현하는 방식은 그래픽과 특정행동에 대한 반응 정도로 고려되었다. 하지만 최근 감정연구에 대한 관심이 높아지면서 게임에서도 감정을 다양하게 활용하기 위한 구조화가 필요해졌다. 자율성 에이전트 분야에서는 감정의 활용가능성 연구를 통해 12가지 감정규칙을 정의했다. 본 논문에서는 감정규칙을 게임에 사용되는 용어로 정의하고 확장시켜 게임 감정규칙을 만들었다. 그리고 게임 감정규칙을 사용해 실제 게임 속 캐릭터의 감정을 분석했다. 그 결과 비슷한 장르의 게임에도 각자 다른 게임 감정규칙이 사용되는 것을 볼 수 있었다.
일상 환경에서 동작하는 자율 에이전트를 구현하기 위해서는 이미지나 객체에 존재하는 텍스트를 인식하는 기능이 필수적이다. 주어진 이미지에 입력 변환, 특성 인식, 워드 예측을 적용하여 인식된 텍스트에 존재하는 워드를 출력하는 과정에 다양한 딥러닝 모델이 활용되고 있으며, 딥뉴럴넷의 놀라운 객체 인식 능력으로 인식 성능이 매우 향상되었지만 실제 환경에 적용하기에는 아직 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 인식 성능 향상을 위하여 텍스트 존재 영역 감지, 텍스트 인식, 워드 예측의 파이프라인에 OCR 엔진과 분류기로 구성된 애드온을 추가하여 기존 파이프라인이 인식하지 못한 텍스트의 인식을 시도하는 접근법을 제안한다. IC13, IC15의 데이터 셋에 제안 방법을 적용한 결과, 문자 단위에서 기존 파이프라인이 인식하는데 실패한 문자의 최대 10.92%를 인식함을 확인하였다.
3차원 게임은 게임 시나리오의 다양한 요소에 의한 복잡도가 증가함에 따라 게임 객체들의 상호 관계를 제어하기 위한 문제점을 가진다. 그러므로, 게임 시스템은 각 게임 객체들의 응답을 조정하는 방법의 필요성을 가진다. 또한, 게임 시나리오의 결과에 따라 게임 객체들의 행동 애니메이션을 제어하기 위한 개념들도 필요하다. 사실적 게임 시뮬레이션을 생성하기 위해 시스템은 게임 객체들의 상호작용을 디자인 할 수 있는 구조를 포함해야 한다. 본 논문에서 게임 시나리오상에 게임 객체들의 상호작용 설계를 위해 동적 제어를 디자인하는 기법을 소개한다. 이 방법을 위해 특정 규칙을 이용한 의사결정이 가능한 지능적 에이전트 기반 구조로써 게임 에이전트 시스템을 제안한다. 게임 에이전트 시스템은 환경 데이터 처리, 게임 객체 시뮬레이션, 게임 객체들간의 상호작용 제어, 게임 객체들의 다양한 상호 관계를 정의할수 있는 시각 저작 인터페이스를 제공하기 위해 이용되어진다. 이들 기술들은 게임 객체의 자율성과 연관된 충돌 회피 기법 등을 처리한다. 또한, 장면의 변경으로부터 게임 객체들의 일관된 의사 결정력을 가능하게 한다. 본 논문에서는 규칙기반 행동 제어가 게임 객체의 시뮬레이션을 안내하기 위해 디자인되어졌다. 시각적 요소들로 구성된 에이전트 상태 결정 네트워크는 정보전달과 게임 객체들 사이의 현상태를 추론할 수 있다. 이들 기법들은 실시간으로 게임 객체들간의 동작 상태 변이를 체크하고 모니터링 할 수 있다. 마지막으로 간단한 사례 연구 예와 함께 제어 기법의 타당성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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