Incomplete knowledge instances may be registered from misidentifications of sensors, such as vision sensor. In previous study, we proposed robust object instance registration method to robot centered knowledge framework to guarantee the consistency of the registered knowledge. In real environment, a persistent update is necessary due to the objects can be moved dynamically. In this paper, we propose the way to update robot knowledge continually using the registration method. Our experiment in this paper shows that sound and complete knowledge can be registered and updated by the proposed method, even under imperfect sensing data.
지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.
최근 Castryck-Decru에 의해 SIDH 기반 암호가 다항시간 안에 개인키를 복구할 수 있음에 따라 이에 대응하기 위한 여러 방법이 제안되었다. 이 중, Fouotsa 등이 제안한 M-SIDH는 상대방에게 전달하는 torsion point 정보를 마스킹하여 Castryck-Decru 공격에 대응한다. 본 논문에서는 처음으로 C를 이용해 M-SIDH를 구현하였으며, 최적화를 통해 효율성을 평가한다. 본 논문은 M-SIDH의 성능을 확인하기 위해 1024비트 소수를 사용하여 파라미터를 선택하는 방법을 제시하였으며, square-root Velu 공식의 확장체에서의 구현을 통해 M-SIDH를 최적화하였다. 본 논문의 결과 고전 64비트 보안강도를 가지는 MSIDH-1024의 경우 키 교환하는데 대략 1129ms 정도가 필요하다.
집단지성은 개인들의 협업과 경쟁을 통한 공통이해에 기반한 생산으로서 대중의 지혜를 창출하는 개별 지성들의 통합체라고 할 수 있다. 집단지성의 활용은 공개와 공유 그리고 참여의 기본 철학을 갖고 있는 웹 2.0의 주요한 설계원칙으로 자리잡은 후로, 이와 관련된 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이 논문은 개인들간의 관계와 상호작용에 대한 인식을 기반으로 집단지성을 밝혀보려는 방법론을 제안한다. 응용대상은 정보검색과 분류 분야이며, 개인지성의 표현과 도출을 위해 개인 컨스트럭트 이론과 지식 그리드 기법에 퍼지관계이론을 적용한다. 개인의 개별적인 지성은 헤세 다이어그램의 형태로 구현된 지성 구조로 표현하여 내재된 지식적인 의미를 분석한다. 논문의 목적인 집단지성의 도출은 개인지성들의 비교를 통해 상호간 공유와 일치를 찾아낼 수 있는 유사성 이론의 도입에 의해 이루어진다. 제안하는 방법론은 퍼지관계 이론 및 퍼지 매칭 알고리즘을 기반으로 실험 데이터로부터 유사성을 측정하고, 개인지성들을 대표할 수 있는 최적의 집단지성을 이끌어내고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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