게임에서 캐릭터들의 행동제어는 게임 디자이너에 의해 결정되는 것이 일반적이다. 게임 디자이너에 의한 캐릭터의 행동제어는 정형화되어 있기 때문에 게임 사용자의 다양한 기대에 부응하지 못한다. 일반적으로 캐릭터의 행동제어에 사용되는 방식은 규칙기반이며, 규칙기반 중에 가장 많이 활용되는 방식이 FSM(finite state machine)이다 그러나 규칙기반에 의한 행동제어는 게임의 흐름을 단순하게 만들며, 단순한 게임의 흐름에 게임 사용자는 쉽게 실증을 느낀다. 본 논문에서는 캐릭터의 행동제어에 FSM-기반 확률 추정을 적용하여 다양한 행동이 발생되도록 하는 캐릭터의 행동제어 기법을 제안한다.
본 논문에서는 자율주행 로봇의 제어를 위한 온톨로지 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 '감지', '획득', '인식', '(경로 ${\cdot}$ 행동)계획', '행동'의 다섯 단계로 구성된 '인지 사이클'에서 '감지', '행동계획', '행동' 단계를 온톨로지를 이용하여 구현함으로써 온토롤지에 의한 로봇의 제어가 가능하도록 한다. 즉, '감지' 단계에서는 자율주행 로봇이 센서를 통해 감지한 환경 정보를 온톨로지로 표현하고, '행동계획' 단계에서는 온톨로지를 이용하여 로봇 주변의 상황에 따른 국소 영역에서의 로봇의 행동을 계획하며, '행동' 단계에서는 온톨로지를 통해 로봇 구동부의 제어가 가능하도록 한다. 그리고 차동구동형 로봇을 제작하고, 실제 환경에서의 실험을 통해 그 타당성을 검증한다.
동물이나 곤충, 혹은 사람 같은 군중이 등장하는 장면을 영화나 게임 등에서 종종 볼 수 있다. 이러한 대규모의 군중을 제어하기 위해서는 일반적인 에이전트별 제어 방식이 아닌 군중적인 움직임을 보일 수 있는 특별한 군중 제어가 필요하다. 자연스러운 군중의 제어를 위해선 지능적인 행동을 보여야하며 움직임은 자연스러워야한다. 또한 게임 등의 실시간 환경을 위해선 연산의 속도도 고려해야 한다. 이에 본 논문에서는 조종 행동을 이용한 실시간 대규모 군중 제어 기법을 제안한다.
본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안한다. 이것은 자연계의 생물이 진화와 학습을 통해 환경에 적응해 나가는 방식과 유사하다. 또한 본 논문에서는 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다 포섭 구조는 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다. 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경 망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다. 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇을 이용해 실제 환경에서 구현함으로서 그 유효성을 입증한다.
본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안하고 또한 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다. 포섭 구조는 기존의 Al방법과는 달리 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다. 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇의 시뮬레이션을 통해 결과의 효율성을 입증한다.
본 연구는 중국 대학생들의 건강 신념, 계획 행동, 행동 제어, 운동 지속성의 네 가지 변수 간의 구조적 관계를 확인함으로써 대학생들의 건강 신념과 계획된 행동의 향상 및 개선 방안을 수립하고, 행동 통제력을 향상시킬 수 있으며, 대학생들의 운동 지속 수준 향상을 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구는 예비조사를 통해 신뢰도와 타당성을 검증한 후 본조사는 2023년 5월 12일부터 7월 21일까지 52개 대학의 대학생을 대상으로 설문지를 배포하여 무효 설문지를 제외하고 총 5109부를 최종선별하여 분석하였다. 연구결과, 첫째, 변인 간의 구조적 관계는 건강 신념은 계획 행동과 행동 제어, 운동 지속성에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 계획 행동은 행동 제어와 운동 지속성에도 정적인의 영향을 미쳤다. 셋째, 행동제어는 운동 지속성에 정적인 영향을 미쳤다. 넷째, 건강신념과 운동 지속성 간의 관계에서 계획행동과 행동제어는 정적인 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 따라서 대학생의 건강신념 향상을 위해 학교에서는 건강심리 교육과정을 개설해야 한다. 더욱이 대학생들을 위한 맞춤형 건강교육 프로그램을 개발 보급함으로써 대학생들의 건강에 대한 신념을 강화할 필요가 있다.
웨어러블 컴퓨터는 사용자를 중심으로 의복과 기술이 결합된 기기로서 직관적이며 유연한 인터페이스가 요구된다. 현재 직관적인 입력방식으로 음성인식과 동작인식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동작인식의 경우 손동작을 이용한 장갑형태가 가장 많으며, 대부분 사용자 행동의 의미를 고려하지 않은 인위적인 제스처로 학습을 필요로 한다. 본 연구에서는 사용자가 일상적으로 하는 행동에서 의미를 추출하고, 웨어러블 컴퓨터의 인터페이스로서 적용가능성을 보고자 한다. 행동은 자극에 대한 신체의 움직임이다. 문헌을 통하여 신체의 움직임에 대한 66개의 동사를 추출하고 구체적인 움직임에 구문조사를 실시하였다. 조사된 구문에 대한 상황과 의미를 조사한 결과 행동은 의미에 따라 감정표현, 의사전달, 정보교류, 자기제어, 기기제어, 무의식적, 의례적의 7가지로 분류할 수 있었다. 그 중 의사소통과 대상을 제어하기 위한 행동을 중심으로 접근하였다. 행동의 의미와 현재 사용되고 있는 UI의 의미를 비교하여 인터페이스를 대응시켜 보았다.
본 논문에서는 로봇을 하나의 에이전트로 보고 로봇에 필요한 기능-환경인지, 지능, 행동-등을 부-에이전트로 하는 로봇 구조를 제안하였다. 각각의 부 에이전트들은 로봇 기능의 기초단위를 구성하는 마이크로 에이전트로 구성된다. 로봇의 제어 구조는 행위기반 반사행동 제어 형태와 행동 선택 에이전트로 구성되며, 행동 선택 에이전트에서의 행동 선택은 행동 우선순위, 수행성능, 강화학습에 의한 학습기능을 부가하였다. 제시된 로봇 구조는 다중 부-에이전트 구조로 각각의 기능에 대하여 지능을 부여하기 쉬우며 다중 로봇 제어를 위한 새로운 접근 방법이다. 제시된 로봇을 장애물을 회피와 chaotic한 탐색을 목표로 하여 모의실험을 수행하였으며 8bit 마이크로 콘트롤러를 이용하여 제작 실험하였다.
최근 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)의 개발이 활발히 추진되고 있다. 자율운항선박의 완전한 자동화가 이뤄지기까지 육상센터에서 원격제어(Remote Control)로 선박을 운항하게 된다. 따라서 해기사의 역할을 육상 원격제어자가 수행하게 되며, 원격제어에 요구되는 기술, 교육, 시스템 등 여러 측면으로 이슈가 되고 있다. 아울러, 아직 구체적으로 고려되지 않는 원격제어자의 최적 원격제어 자세에 대한 고려가 필요하다. 제어자세는 업무의 집중도, 사고의 위험성 등에 많은 영향을 줄 수 있다. 그래서 이 연구에서는 현재 일반적으로 항해하는 형태인 서서하는 형태와 앉아서 하는 형태로 구분하여 항해 시 나타나는 해기사의 기술적 행동을 상황인식을 중심으로 고찰하였다. 추후 다양한 기술적 행동 분석 실험을 통해 자세결정을 위한 평가 기법을 제시할 예정이다.
자율이동로봇의 센서-모터 제어기를 구축하는데 있어 로봇의 기계적인 부분과 제어기 부분을 조화시키는 것이나 외부환경과 로봇의 상호작용을 처리하는 것 등이 가장 큰 문제점이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 진화적 접근방법이 많이 사용되고 있다. 이전 연구에서는 이러한 연구선상에서 셀룰라 오토마타 기반 신경망인 CAM-Brain을 이동로봇 제어기로 진화시켰다. 그러나, 하나의 모듈로 이루어진 제어기로는 복잡한 행동을 하도록 만들기 어렵기 때문에 본 논문에서는 하위 수준의 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합하여 보다 상위 수준의 복잡한 행동을 하도록 하는 다중 모듈 결합방법을 제안한다. 실험결과, 간단한 행동들을 하도록 진화된 CAM-Brain 모듈들을 규칙기반 방법으로 결합하여 주어진 좀더 환경에 적응할 수 있는 제어기를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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