Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical Engineers (대한전기학회)
권호 표지

Behavior Learning Architecture for Intelligent Software Robot

지능형 소프트웨어 로봇을 위한 행동학습구조

  • Kwon, Woo-Young (The graduate school of information & communications, Hanyang University) ;
  • Min, Hyun-Suk (The graduate school of information & communications, Hanyang University) ;
  • Zhang, Guo-Xuan (The graduate school of information & communications, Hanyang University) ;
  • Lee, Sang-Hoon (School of Electrical Engineering and Computer Science, Hanyang University) ;
  • Suh, Il-Hong (The graduate school of information & communications, Hanyang University)
  • 권우영 (한양대학교 정보통신대학원 정보통신공학과) ;
  • 민현석 (한양대학교 정보통신대학원 정보통신공학과) ;
  • 장국현 (한양대학교 정보통신대학원 정보통신공학과) ;
  • 이상훈 (한양대학교 전자전기제어계측공학과) ;
  • 서일홍 (한양대학교 정보통신대학원 정보통신공학과)
  • Published : 2002.07.10
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Abstract

기존의 로봇은 주로 예측 가능한 환경 하에서 동작해왔다. 그러나 로봇의 적용분야가 확대되면서 예측하기 힘든 복잡한 자극에 대해 반응하도록 요구되고 있다. 복잡한 자극은 동일시간에 여러 가지 자극이 존재하는 공간적 복잡성과, 각기 다른 시간에 자극이 연속적으로 배열된 시간적 복잡성을 가진다. 기존의 로봇은 복잡한 자극에 대한 대처능력이 취약하다. 이러한 환경에서 적응할 수 있도록 여러 방면의 연구가 진행되어 왔으며, 그 중에서 동물이 환경의 변화에 대처하는 방법에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 시간적 복잡성을 가진 자극에 반응하고 이를 학습하기 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 시계열 학습구조를 제안한다. 또한 기본적인 행동선택 및 학습을 위해 동물의 행동선택을 모델링한 구조를 구현하였다.

Keywords