지능형 서비스 로봇 분야의 발전은 최근 들어 빠른 속도로 급성장하고 있으며 다양한 환경에서 상황인지를 수행하고, 지능로봇으로서의 역할을 수행 할 수 있는 로봇 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MSRDS를 활용한 3차원(3D) 가상공간에서 다중센서융합(MSF) 지능로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 환경과 개발 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션 환경에서 다중센서융합을 적용한 지능로봇 개발방법을 연구하고 실험한다. 본 연구에 목적은 다양한 실제 환경에 로봇이 지능적으로 대처할 수 있도록 다중센서를 융합하고 시뮬레이션 로봇에 적용하여 지능로봇을 개발 할 수 있는 3 차원 시뮬레이션 시스템 환경을 개발하는 것이다. 유비쿼터스 시대에 가상공간이 아닌 현실세계에 적응할 수 있는 실제 지능로봇 개발에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 지능형 로봇의 필요성과 활용성이 증가하면서 로봇의 형태와 사용 방법이 다양하게 발전하고 있다. 하드웨어적인 로봇의 발전은 과거부터 현재까지 많은 발전을 거듭해 왔으나, 로봇의 지능과 기능을 모듈화 하여 서비스 할 수 있는 방법은 많이 연구되지 못하였다. 지능로봇 서비스는 로봇의 형태와 사용 방법에 따라 서비스를 다르게 적용할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 응용 개발이 가능하여 쉽고 빠르게 로봇에 적용이 가능하다. 또한 컴포넌트 기반의 시뮬레이션 서비스를 개발함으로서 사용자(End User)의 설계 및 개발 시간 단축과 테스트 및 시뮬레이션 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 VPL 활용을 위한 지능로봇 시뮬레이션 서비스 컴포넌트 개발 연구 방법을 소개하고 제안한다. VPL은 인간친화적인 GUI환경으로 로봇 시뮬레이션 프로그램을 개발 할 수 있는 RDS 프로그램 방법이며, 다양한 서비스 개발을 통해 다양한 환경 그리고 다양한 시뮬레이션 로봇의 실험이 가능하다. 본 연구에서는 C# 언어를 사용하여 지능로봇 서비스 컴포넌트 개발 사례를 소개하고 실제 로봇 시뮬레이션 프로그램에 적용하여 실험하였다. 따라서 향후 많은 로봇 서비스 컴포넌트의 응용 개발과 로봇 산업, 교육 분야에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
시뮬레이션을 통하여 경험하기 어려운 사건을 가상적으로 체험할 수도 있으며, 분석을 수행할 수도 있다. 국방시뮬레이션 분야에서 이런 체험을 기반으로 Virtual 시뮬레이션이 연구 개발되고 있으며, 분석을 위하여 Constructive 시뮬레이션이 연구 개발되고 있다. 이런 시뮬레이션을 연동하여, VC(Virtual-Constructive) 시뮬레이션 환경을 구성할 수 있고, VC 시뮬레이션 환경은 전투 환경의 가상적인 경험과 교전개체의 지능적인 전술을 동시에 시험할 수 있는 환경이다. 또한, 최근의 인공지능 연구를 위해, 사람의 행동을 학습하는 이미테이션 학습 혹은 역강화학습 분야는 VC 환경에서 수집된 인간 행동 데이터를 필요로 한다. 제시된 연구는 공중전 분야에 VC 시뮬레이션 환경의 사례를 보여주며, 이를 통해 수집된 인간 행동 데이터의 특징을 분석하고 있다. 본 논문을 통하여, 공중전 분야 VC 시뮬레이션 환경이 어떻게 구축될 수 있으며, 인공지능 학습을 위하여 어떻게 활용될 수 있는지 보여준다.
지능형 시스템에 대한 요구가 지속적으로 증가하면서, 최근에는 인공지능과 시뮬레이션 기술을 연동하기 위한 다양한 접근이 이루어지고 있다. 본 논문의 기반이 되는 RG-DEVS는 이산 사건 시뮬레이션 모델링 방법론인 DEVS에 인공지능의 계획(planning) 기술을 반영함으로써 동적으로 시뮬레이션 모델이 정의될 수 있는 인공지능과 시뮬레이션의 연동 기술이다. 그러나, 오늘날 많은 문제 해결 시스템들에 반영되고 있는 계층성(hierarchy)이 계획에 반영되어 있지 않다. 계층성은 탐색 공간을 작게 하여 계획의 계산 비용을 줄일 수 있을 뿐 아니라, 모델링 대상 시스템의 계층적 작업 흐름을 반영하기에도 유용하다. 본 논문은 RG-DEVS에 계층적 계획 능력을 추가하여 확장한 모델링 방법론인 HRG-DEVS출 제안하고, 이를 검증하기 위하여 고전적인 계획 문제로 알려진 계층적인 블록 쌓기 문제인 ABSTRIPS에 적용하였다.
많은 컴퓨터들이 기존의 단일코어 컴퓨터에서 벗어나 멀티코어를 장착한 컴퓨터로 변화하는 과정에서 기존의 단일 스레드 프로그래밍에서 다중처리가 중요해지는 세상이 되었다. 이러한 다중처리는 지능로봇 시뮬레이션 교육에 창의적 학습방법을 아주 잘 지원하고 있다. 지능로봇의 형태나 모형 그리고 센서 융합분야에서 동시처리는 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 다중처리 기반 지능로봇 시뮬레이션 환경을 통해 창의적 학습방법에 관한 연구를 제안한다. 무한한 상상력과 창의성을 발휘하여 지능로봇의 모형 설계부터 직접 인공지능 프로그램까지 구현할 수 있는 방법을 소개한다.
We present an intelligent forging simulator AFDEX. The intelligent forging simulator is determined by the adaptive and optimal mesh generation technique and many intelligent application-oriented special functions which minimize the user-intervention during forging simulation. Of course, the solution accuracy should be optimized in the intelligent simulation. We have developed AFDEX to meet the requirement on intelligent simulation. Its characteristics are introduced with the help of typical application examples.
본 논문은 계층 구조적이고 모듈화 된 모델링 및 시뮬레이션 프레임워크를 이용한 네트워크 보안 모델링과 시뮬레이션 기법의 연구를 주목적으로 한다. 최근, Howard와 Amroso는 사이버 공격, 방어 및 결과에 대한 원인-결과 모델을 개발하였다. 또한, Cohen은 원인-결과 모델을 이용하여 단순한 네트워크 보안 시뮬레이션 방법론을 제안한 바 있으나, 복잡한 네트워크 보안과 모델과 모델 기반의 사이버 공격에 대한 시뮬레이션은 불가능한 실정이다. 따라서, 본 논문에서 는 인공지능의 기호적 형식론과 시뮬레이션의 동역학적 형식론을 체계적이고 통합한 System Entity Structure/Model Base(SES/MB)을 통하여 계층 구조적이고 모듈화 된 네트워크 보안 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 제안하고 사이버 공격 시나리오를 이용한 사례연구를 통하여 타당성을 검증하였다.
시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구되고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러, 스크립터, 시뮬레이터등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어 시뮬레이션 엔진 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다.
다양한 통신 서비스에 대한 사용자의 요구로 말미암아, 이를 지원하기 위한 지능망 서비스의 도입이 활발해 지고 있으며, 이를 용이하게 하는 지능망 서비스 플랫폼의 개발 역시 중요한 이슈로 자리잡아 왔다. 이 때, 이러한 지능망 서비스 플랫폼 개발시, 그 성능을 미리 평가해 보기 위해 실제 교환기에 바로 적용하는 데에는 많은 환경상의 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어적인 간이 SSP를 설계함으로써, 개발하는 지능망 플랫폼의 물리 실체를 시뮬레이션할 수 있게 하는 방법을 제공한다.
최근 모바일 게임에서의 인공지능과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 축구 시뮬레이션 게임에서 활용할 수 있는 인공지능 에이전트를 Hierarchical FSM 기반으로 설계하고 구현하여 실제 축구경기 결과와 비슷한 결과 도출하였다. 이러한 Hierarchical FSM을 기반으로 한 지능형 에이전트는 코드의 재활용성이 높고 개념적으로 간단하여 인공지능 에이전트를 설계 및 구현하기에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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