모듈형 행동선택네트워크를 이용한 거울뉴런과 마음이론 기반의 의도대응 모델 


42권  3호, pp. 320-327, 3월  2015


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  요약

최근 다양한 분야에 서비스 로봇이 상용화되고 있지만 대부분의 로봇 에이전트는 사용자의 구체적인 명령에 의존적이고, 불안정한 센서정보를 기반으로 환경변화에 빠르게 대응하여 목적을 달성하기는 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 사람이 타인의 의도를 이해하고 대응하는 과정을 설명하는 거울뉴런(mirror neuron)과 마음이론(theory of mind) 시스템을 모델링하고 로봇에이전트에 적용하여 유용성을 입증한다. 제안하는 의도-대응 모델은 거울뉴런의 빠르고 직관적인 대응행동과 중간목적 지향적인 특성을 구현하기 위해, 환경과 목적을 고려하는 행동선택 네트워크(behavior selection network)를 사용한다. 또한, 장기적인 행동계획을 기반으로 대응행동을 수행하는 마음이론 시스템을 수행하기 위해, 계층적 계획생성 기법을 이용하여 중간목적 단위로 행동을 계획하고 이를 기반으로 행동선택네트워크 모듈을 제어한다. 다양한 시나리오에 대해 실험한 결과 외부자극에 적절한 대응행동이 생성됨을 확인하였다.


  통계
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  논문 참조

[IEEE Style]

Y. Chae and S. Cho, "An Intention-Response Model based on Mirror Neuron and Theory of Mind using Modular Behavior Selection Networks," Journal of KIISE, JOK, vol. 42, no. 3, pp. 320-327, 2015. DOI: .


[ACM Style]

Yu-Jung Chae and Sung-Bae Cho. 2015. An Intention-Response Model based on Mirror Neuron and Theory of Mind using Modular Behavior Selection Networks. Journal of KIISE, JOK, 42, 3, (2015), 320-327. DOI: .


[KCI Style]

채유정, 조성배, "모듈형 행동선택네트워크를 이용한 거울뉴런과 마음이론 기반의 의도대응 모델," 한국정보과학회 논문지, 제42권, 제3호, 320~327쪽, 2015. DOI: .


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