지능형 서비스 로봇을 위한 온톨로지 기반의 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 


43권  12호, pp. 1365-1375, 12월  2016


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  요약

일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

J. Kim, S. Lee, D. Kim, I. Kim, "Ontology-Based Dynamic Context Management and Spatio-Temporal Reasoning for Intelligent Service Robots," Journal of KIISE, JOK, vol. 43, no. 12, pp. 1365-1375, 2016. DOI: .


[ACM Style]

Jonghoon Kim, Seokjun Lee, Dongha Kim, and Incheol Kim. 2016. Ontology-Based Dynamic Context Management and Spatio-Temporal Reasoning for Intelligent Service Robots. Journal of KIISE, JOK, 43, 12, (2016), 1365-1375. DOI: .


[KCI Style]

김종훈, 이석준, 김동하, 김인철, "지능형 서비스 로봇을 위한 온톨로지 기반의 동적 상황 관리 및 시-공간 추론," 한국정보과학회 논문지, 제43권, 제12호, 1365~1375쪽, 2016. DOI: .


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