• ETRI Journal
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• 제38권6호
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• pp.1229-1239
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• 2016

For efficient interaction between humans and robots, robots should be able to understand the meaning and intention of human behaviors as well as recognize them. This paper proposes an interactive human intention reading method in which a robot develops its own knowledge about the human intention for an object. A robot needs to understand different human behavior structures for different objects. To this end, this paper proposes a hierarchical behavior knowledge network that consists of behavior nodes and directional edges between them. In addition, a human intention reading algorithm that incorporates reinforcement learning is proposed to interactively learn the hierarchical behavior knowledge networks based on context information and human feedback through human behaviors. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through play-based experiments between a human and a virtual teddy bear robot with two virtual objects. Experiments with multiple participants are also conducted.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.457-462
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• 1995

This paper describes diagnosis strategy of the Flexible Multiple Fault Diagnosis Module for forecasting faults in system and deciding current machine state form sensor information. Most studydeal with diagnosis control stategy about single fault in a system, this studies deal with multiple fault diagnosis. This strategy is consist of diagnosis control module such as backward tracking expert system shell, various neural network, numerical model to predict machine state and communication module for information exchange and cooperate between each model. This models are used to describe structure, function and behavior of subsystem, complex component and total system. Hierarchical structure is very efficient to represent structural, functional and behavioral knowledge. FT(Fault Tree). ST(Symptom Tree), FCD(Fault Consequence Diagrapy), SGM(State Graph Model) and FFM(Functional Flow Model) are used to represent hierachical structure. In this study, IA(Intelligent Agent) concept is introduced to match FT component and event symbol in diagnosed system and to transfer message between each event process. Proposed diagnosis control module is made of IPC(Inter Process Communication) method under UNIX operating system.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.11-14
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• 2009

본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 및 프로파일을 이용하여 사용자들 간의 소셜 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 최근 협업 시스템과 관련하여 소셜 네트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 연구의 경우, 사용자 로그 및 프로파일과 같은 정적인 데이터에 기반하고 있어서 동적으로 변화하는 환경에서의 소셜 네트워크를 구성하기 어렵다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정적인 사용자 프로파일과 함께 사용자의 행동을 반영하는 컨텍스트를 이용하여 소셜 네트워크를 구성한다. 컨텍스트 도메인 지식 모델의 계층적 구조 특성을 이용하여 컨텍스트들 간의 유사도를 계산하고, 컨텍스트 모델의 카테고리에 가중치를 부여하여 컨텍스트들 간의 관계성을 계산한다. 제안된 방법의 유용성을 검증하기 위해 사용자의 컨텍스트 변화에 따른 소셜 네트워크의 동적 구성을 실험하였다. 제안된 방법을 활용하여 사용자들의 행동에 동적으로 반응하는 관계 분석이 가능하게 될 것으로 기대된다.