• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.18-20
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• 1998

본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제16권3호
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• pp.289-310
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• 2010

본 연구는 유권자 연구에서의 정치관심도와 정치이념성향, 그리고 판단/결정 연구에서의 정보탐색목표를 독립변수로 선정하고, 정보탐색양, 탐색패턴, 탐색정보유형을 통해 유권자의 정보탐색행동을 살펴보았다. 실험결과, 탐색양의 경우, 정확목표를 가진 유권자가 보존목표를 가진 유권자에 비해 탐색양이 유의하게 많았다. 탐색패턴의 경우, 대부분의 실험참가자는 속성중심의 탐색패턴을 보였다. 탐색정보의 종류의 경우, 모든 조건에서 유권자는 사회정책을 가장 많이 보았다. 또한 정치관심도가 낮으면서 진보이념을 가진 실험참가자는 대부분의 정보종류에 더 많은 관심을 가지는 반면, 정치관심도가 높으면서 보수이념을 가진 참가자는 정책에 대한 정보에 높은 관심을 가지는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권9호
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• pp.363-370
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• 2022

다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2371-2379
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• 2017

넓은 탐색영역에서 활동하는 드론에서 신속한 처치를 요하는 응급환자의 탐색, 신속한 경보와 대응을 요하는 자연재해의 감시와 같은 응용 분야에서 목표물 파악의 시간(time), 즉 신속성의 문제는 매우 중요한 문제가 된다. 드론의 실제 운영에 있어서 목표물을 파악하는 시간은 탐색 영역을 효율적으로 탐색하기 위한 탐색 알고리즘 및 드론 간의 협업과 매우 연관성이 깊다. 따라서 본 연구에서는 드론을 이용한 목표물 탐색에 있어서 신속성의 문제를 해결하기 위하여, 고도를 달리하는 드론들의 협력에 의한 확률기반 목표물 탐색 방법을 제안한다. 특히 제안한 방법은 고(高)고도 드론이 우선 탐색을 실시하고, 탐색 결과를 저(低)고도 드론에 전달하여 보다 정밀한 탐색을 함으로써 탐색 시간을 줄이고 목표물 발견의 확률을 높이는 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 성능을 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.151-153
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• 2001

Q-Learning과 같은 기본적인 강화 학습 알고리즘은 문제의 사이즈가 커짐에 따라 성능이 크게 떨어지게 된다. 그 이유들로는 목표와의 거리가 멀어지게 되어 학습이 어려워지는 문제와 비 지향적 탐색을 사용함으로써 효율적인 탐색이 어려운 문제를 들 수 있다. 이들을 해결하기 위해 목표와의 거리를 줄일 수 있는 계층적 강화 학습 모델과 여러 가지 지향적 탐색 모델이 있어 왔다. 본 논문에서는 이들을 결합하여 계층적 강화 학습 모델에 지향적 탐색을 가능하게 하는 탐색 보너스를 도입한 강화 학습 모델을 제시한다.

• 인지과학
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• 제25권3호
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• pp.211-232
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• 2014

사람들은 하루에도 수없이 어떤 물체나 사람을 찾는다. 이때 찾아야 하는 대상이 무엇인가 하는 정보 외에도 그 대상이 가지고 있는 지각적 정보도 시각탐색에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 안구운동추적기를 사용하여 탐색 목표를 알려주는 사전제시 자극의 크기 정보가 시각탐색과정에 영향을 주는지를 알아 보고자 하였다. 실험참가자는 화면가운데 제시된 특정 기호 자극(사전제시 자극)을 먼저 확인하고, 이후 화면 주변에 원형으로 제시된 8개의 자극들(탐색 디스플레이) 중 그 자극(목표자극)을 찾아 그 크기가 사전제시시와 동일한지 혹은 달라졌는지를 판단하는 과제를 실시하였다. 실험조건은 탐색 디스플레이가 모두 동일한 크기를 가진 항목들로 이루어졌는지 여부(동질적 디스플레이/이질적 디스플레이)와 목표자극의 사전제시시 크기(큼/작음)와 탐색시 크기(큼/작음)에 따라 8개의 피험자내 조건으로 구성되었다. 연구가설은 탐색 함목들이 다른 크기를 가진 이질적 디스플레이 조건에서 실험참가자는 사전제시 자극의 크기 정보와 일치하는 항목들을 먼저 살펴볼 전략을 사용할 것이라고 예측하였다. 실험결과, 과제수행 반응시간에서 탐색 디스플레이의 주효과, 목표자극의 탐색시 크기 주효과, 그리고 디스플레이 조건에 따라 다른 목표자극의 사전제시시와 탐색시 크기의 일치성 효과가 관찰되었다. 안구운동 측정치들을 분석한 결과, 그 첫 도약이 탐색 목표자극으로 향한 비율(Initial Saccade to Target Ratio)에서 반응시간과 유사하게 탐색 디스플레이 조건에 따라 목표자극의 크기 일치성 효과가 각각 달리 나타났다. 즉, 목표자극의 크기의 일치성 효과는 이질적 디스플레이 조건에서만 관찰되었는데, 이는 실험참가자들이 목표자극의 크기 정보를 바탕으로 탐색 항목들 중 사전 목표자극의 크기와 같은 항목들에게 먼저 주의를 기울였음을 나타낸다. 사후 분석 결과, 목표자극의 크기가 일관될 때는 이질적 디스플레이 조건의 안구움직임과 과제수행이 동질적 디스플레이 조건 보다 조금 더 빨랐으나, 목표 자극의 크기가 달라질 때는 오히려 더 느려졌음을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2334-2336
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• 2003

이동로봇의 주행을 위해서는 주변 환경에 대한 정보와 출발점과 도착점을 기초로 한 경로 탐색 알고리즘이 필요하다. 여러 경로 탐색 알고리즘 중 A* 알고리즘은 주어진 격자로 구성한 환경 정보 지도상에서 시작점과 목표점 두 Node가 주어지면 목표점까지 Node 단위로 탐색을 실시하여 시작점과 목표점 사이에 존재하는 수많은 경로 중 최저의 이동 비용 경로를 찾는 경험적인 알고리즘이다. 본 논문은 로봇의 가상 크기가 지도의 격자 방안 보다 큰 공간상에서 이동로봇의 경로 생성을 위해 격자 단위가 아닌 로봇의 가상 크기 단위로 탐색하도록 A*알고리즘을 보완하였으며 실험 결과 보완된 A* 알고리즘이 격자 단위 탐색으로 생성한 경로보다 로봇의 주행에 더 적합한 경로를 생성하였다. 또한 이동로봇의 코너 주행시 벽과의 충돌 가능성을 최소화 시키는 안전한 주행 방법을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.307-309
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• 2001

진화 하드웨어(Evolvable Hardware: EHW)는 환경에 적응하여 스스로 하드웨어 구성을 변경할 수 있어서 근래에 많은 관심을 모으고 있는 분야이다. EHW는 목표 하드웨어를 탐색하기 위해 일반적으로 진화 알고리즘을 사용하는데, 진화 알고리즘은 하나의 목표 하드웨어 탐색 기능만을 수행한다. 본 논문에서는 종분화(Speciation) 알고리즘을 EHW에 적용하여 더욱 다양한 회로들을 얻을 수 있음을 보인다. 종분화 알고리즘은 동시에 여러 종의 해를 발견하게 해주고, 기존 진환 알고리즘에 비해 후반 탐색범위도 넓게 유지된다. 이를 6멀티플렉서의 진화에 적용한 결과, 다양한 품종의 하드웨어를 동시에 얻었고, 기존 진화 알고리즘에 비해 35%정도 빠른 세대에 해를 발견할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.793-802
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• 2004

3차원 가상환경은 시각정보 위주의 제한적인 정보를 제공한다 이는 사용자가 환경 안에서 방향을 상실하게 되는 원인이 된다. 이를 보완하기 위해 여러 가지 방법의 탐색항해 도구에 대한 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 구축 기술의 하나인 토픽맵 기법을 3차원 가상환경에 적용하여 탐색항해 도구를 설계했다. 토픽맵은 토픽과 토픽 사이의 연결 관계를 정의함으로 의미적 연결지도를 구축한다. 이를 적용한 탐색항해 도구의 활용성 실험에서 대표성이 높은 목표 보다는 세밀한 목표를 찾을 때 효과적으로 탐색항해에 도움이 되고 있음을 보여주었다. 또한 찾고자 하는 목표가 정확하지 않은 상태에서의 탐색항해에서 주제에 관련된 주변 지식의 제공은 사용자의 목표 선택에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2017

복잡한 알고리즘과 고가의 센서 없이도 동적 환경에서 목표를 탐색하는 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 탐색환경의 지도를 제작하지 않고 단순한 목표를 가진 하부 모듈의 결합만을 사용하는 포섭구조를 활용하였다. 제안한 시스템의 유용성 검증을 위해 실험을 하였고, 그 결과 목표를 찾아 감을 확인할 수 있었다.