• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.18-20
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• 1998

본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.15 no.4
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• pp.267-277
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• 1990

In this paper, a method of separation and recognition of phonemes from a composite Korean character pattern through a state space search strategy which is a problem solving method in artificial intelligence is proposed. To correlate the separating of phonemes with their recognizing, the problem is represented into the state space, on which a search strategy is performed. For the minimization of search area, the structural information based on the composition rules of Korean characters and the positional information of phonemes in the basic forms are used. And the effectiveness of the approach is shown by a computer simulation.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.2
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• pp.159-170
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• 2008

Nowadays, one of the important functionalities required from robot task planners is to generate plans to compose existing component services into a new service. In this paper, we introduce the design and implementation of a heuristic search planner, JPLAN, as a kernel module for component service composition. JPLAN uses a local search algorithm and planning graph heuristics. The local search algorithm, EHC+, is an extended version of the Enforced Hill-Climbing(EHC) which have shown high efficiency applied in state-space planners including FF. It requires some amount of additional local search, but it is expected to reduce overall amount of search to arrive at a goal state and get shorter plans. We also present some effective heuristic extraction methods which are necessarily needed for search on a large state-space. The heuristic extraction methods utilize planning graphs that have been first used for plan generation in Graphplan. We introduce some planning graph heuristics and then analyze their effects on plan generation through experiments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.106-108
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• 2006

강화 학습은 누적 보상 값을 최대화할 수 있는 행동 선택 전략을 학습하는 온라인 학습의 한 형태이다. 효과적인 강화학습을 위해 학습 에이전트가 매 순간 고민해야 하는 문제가 탐험(exploitation)과 탐색(exploration)의 문제이다. 경험과 학습이 충분치 않은 상태의 에이전트는 어느 정도의 보상 값을 보장하는 과거에 경험한 행동을 선택하느냐 아니면 보상 값을 예측할 수 없는 새로운 행동을 시도해봄으로써 학습의 폭을 넓힐 것이냐를 고민하게 된다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 더욱 커지는 다중 에이전트 시스템의 경우, 효과적인 강화학습을 위해서는 상태 공간 축소방법과 더불어 탐색의 기회가 많은 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 로봇축구 Keepaway를 위한 효율적인 다중 에이전트 강화학습 방법을 설명한다. 이 방법의 특징은 상태 공간 축소를 위해 함수근사방법의 하나인 타일 코딩을 적용하였고, 다양한 행동 선택을 위해 룰렛 휠 선택 전략을 적용한 것이다. 본 논문에서는 이 방법의 효과를 입증하기 위한 실험결과를 소개한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.4
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• pp.368-376
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• 2007

How to represent the search space is as important as which search algorithm to use for finding natural-looking paths for moving NPC (non-player character) in computer games. Recently, various state space representation methods which have been developed for computer games are being used while A* algorithm dominates as the preferred search algorithm. These representation methods show some drawbacks such as the size of state space is too large, there is no guarantee for optimality, the path found is not natural-looking, and the generation of nodes and links is not automatic by depending on a level designer. In this paper the requirements for natural-looking paths are introduced and to find paths satisfying these requirements, the use of the generalized visibility graphs which is the extended version of the visibility graph in Robotics is proposed.

• Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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• v.7 no.4
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• pp.79-88
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• 2004

본 연구는 실내 환경의 경로탐색을 위한 실내녹화 효과의 적용 및 그로 인한 실내녹화의 환경 분석을 위해 수행되었다. 이 환경 분석은 실내공간 이용자들의 공간 인지의 어려움을 개선하고자 하는데 그 기초를 두고 있으며, 이 공간 인지의 불편함을 일으키는 인자인 환경적 설계 특징을 개선하고자 한다. 이러한 환경적 인자의 설정을 통해 실내 환경 개선 및 환경적 설계기준이 마련되어진다. 본 연구에는 4학년 학부생 57명이 선정되었고, Spielberger 상태 특성 불안 검사를 통해 불안정도가 높은 피험자와 불안정도가 낮은 피험자 두 그룹으로 범주화하였다. 실험 참여자들은 건물 실내 환경의 지정된 공간을 찾아가는 두개의 다른 경로탐색 환경을 인지하도록 하였다. 원래의 건물 실내 환경공간과 시뮬레이션 작업에 의한 실내녹화 공간이 설치된 새로운 건물 실내 환경공간의 두개의 경로탐색 환경이 본 실험에 이용되었다. 실험 참여자들은 실내녹화 공간이 설치된 경로탐색이 용이한 공간을 인지함으로써 the STAI, the Hospital Anxiety and Depression Scale, the Positive and Negative Affect Scale이 개선되었고, 불안정도가 낮은 피험자들이 불안정도가 높은 피험자에 비해 실내녹화 공간이 설치된 경로탐색이 용이한 공간을 좀더 적극적으로 인지하는 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 실내녹화 공간의 경로탐색 효과를 규명하고, 실내 환경의 미학적 환경계획을 시행하여 실내공간 이용자들의 미학적 관점 및 공간 인지를 높이는데 기여하였다는 점이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.264-268
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• 2006

Graphplan 계획기에서 유래된 계획 그래프는 탐색에 매우 유용한 휴우리스틱을 손쉽게 얻을 수 있는 수단이다. 본 논문에서는 전향 상태 공간 계획방식을 정의한 뒤, 이 계획방식에 적용 가능한 계획 그래프 기반의 휴우리스틱 계산법들을 소개한다. 또 본 논문에서는 각 휴우리스틱 계산법이 갖는 특징을 정리하고 이들이 계획생성에 미치는 효과를 실험을 통해 비교, 분석해본다. 또한 이러한 전향 상태 공간 탐색 알고리즘과 휴우리스틱 계산법을 토대로 본 연구에서는 전향 상태 공간 계획기인 JPLAN을 구현하였고 그 구조에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1578-1580
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• 2012

모델 검증은 시스템이 만족해야 하는 속성을 자동으로 검사하는 정형 검증 기법으로써, 많은 도메인에서 활용되고 있다. 특히 모델 검증 도구들에 따라 상태 공간 탐색 방식이 다르고, 상태 공간 탐색 방식에 따라서 생성되는 반례도 달라진다. 본 논문에서는 모델 검증의 대표적인 도구인 SPIN과 SMV에서 생성하는 반례를 상호 비교한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.11
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• pp.1483-1495
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• 2006

The navigation mesh represents a terrain as a set of triangles on which characters may move around. The navigation mesh cab be generated automatically, and it is more flexible in representing 3D surface. The number of triangles to represent a terrain may vary according to the structure of the terrain. As characters are moving around on a navigation mesh, the path planning can be performed more easily by projecting the 3D surfaces into 2D space. However, when the terrain is represented with an elaborated mesh of large number of triangles to achieve more realistic movements, the path finding can be very inefficient because there are too many states(triangles) to be searched. In this paper, we propose an efficient method of path finding in 3D games where the terrain is represented by navigation meshes. Our method uses the visibility tests. When the graph-based search is applied to elaborated polygonal meshes for detailed terrain representation, the path finding can be very inefficient because there are too many states(polygons) to be searched. In our method, we reduce the search space by using visibility tests so that the search can be fast even on the detailed terrain with large number of polygons. First we find the visible vertices of the obstacles, and define the heuristic function as the distance to the goal through those vertices. By doing that, the number of states that the graph-based search visits can be substantially reduced compared to the plane search with straight-line distance heuristic.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.526-529
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• 2008

로봇의 응용과 활용분야는 현 산업의 주요 이슈가 되고 있다. 현재 싱글로봇의 효율적인 운용을 넘어 전체적인 공간탐색 효율 극대화와 넓은 공간에서 싱글 로봇간의 중복적인 공간 탐색을 최소화하기 위한 자동화된 멀티 로봇 운용 기법은 중요한 연구 주제로 부각되고 있다. 멀티 로봇을 효율적으로 운용하기 위해서는 멀티 로봇 시스템의 각 싱글 로봇의 움직임을 파악하여 효율적으로 업무를 할당 할 수 있는 관리체계가 필요하다. 멀티 로봇의 업무 할당과 중복 탐색 최소화를 위해 본 논문에서는 홈로봇(home robot)과 RFID 시스템을 이용한 멀티 로봇 운영 기법을 제안한다. 제안한 시스템은 로봇들의 Localization, Navigation 및 Mapping을 효율적으로 수행하기 위해 RFID를 활용하고 최적의 공간 할당을 위하여 홈로봇이 각각의 싱글 로봇을 효율적으로 관리한다. 제안된 멀티 로봇 시스템은 싱글 로봇 시스템과 비교하여 시스템 운영의 효율을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 각 싱글 로봇의 상태와 주변 상태를 고려한 fault-tolerance를 제공함으로써 로봇 운용의 신뢰성을 보장할 수 있다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안한 시스템과 기존 시스템들을 비교하고 제안한 시스템의 효율성을 입증하였다.