• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.59.2-59
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• 2001

This paper presents an evolvable cooperation strategy based on a genetic programming for the interactive robot soccer game. The interactive robot soccer game has been developed to allow a person to join in the game dynamically and to reinforce entertainment characteristics. In this game, a cooperation strategy between humans and autonomous robots is very important in order to make the game more enjoyable. First of all, necessary action sets for the cooperation strategy and its strategy structure are presented. In the first stage, a blocking action that an autonomous robot cut off an enemy robot from disturbing the way of the human controlled robot has been considered. The success probability of the blocking action has beer obtained in ...

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.701-706
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• 1994

Holonic manufacturing system is a new approachto the organization and architecture of decentralized, autonomous and cooperative manufacturing system. The new paradigm combines the concepts of hierarchical systems and the integration of autonomous elements in distributed system. Today's scheduling and control techniques are mostly based on a centralized structure. Only little work has been done on scheduling and control of decentralized, autonomous and cooperative manufacturing system. This paper proposes a new approach IPM(Interactive Prediction Method) for scheduling and control of holonic manufacturing system.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2003년도 봄 학술발표대회논문집
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• pp.270-271
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• 2003

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.236-242
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• 2003

This paper presents a cooperation strategy between a human operator and autonomous robots for an interactive robot soccer game, The interactive robot soccer game has been developed to allow humans to join into the game dynamically and reinforce entertainment characteristics. In order to make these games more interesting, a cooperation strategy between humans and autonomous robots on a team is very important. Strategies can be pre-programmed or learned by robots themselves with learning or evolving algorithms. Since the robot soccer system is hard to model and its environment changes dynamically, it is very difficult to pre-program cooperation strategies between robot agents. Q-learning - one of the most representative reinforcement learning methods - is shown to be effective for solving problems dynamically without explicit knowledge of the system. Therefore, in our research, a Q-learning based learning method has been utilized. Prior to utilizing Q-teaming, state variables describing the game situation and actions' sets of robots have been defined. After the learning process, the human operator could play the game more easily. To evaluate the usefulness of the proposed strategy, some simulations and games have been carried out.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.503-512
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• 2006

최근 사용자의 환경이나 실세계 환경에 상호작용 하면서 지능적으로 동작하는 지능형 에이전트가 요구되고 있다. 본 논문은 사용자와 상호작용 하는 과정에서 사용자의 감성 상태를 파악하고, 이에 대응하는 적절한 행동을 할 수 있는 감성 기반 지능형 에이전트에 대한 기술동향을 조사하였다. 자동적(autonomous)이고 상호적인(interactive) 애니메이션을 전제로 하는 감성 기반 지능형 에이전트의 기술 현황 및 주요 연구 사례들을 살펴보고자 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.207-216
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• 2000

Due to recent growing interest in autonomous software agents and their potential application in areas such as electronic commerce, the autonomous negotiation become more important. Evidence from both theoretical analysis and observations of human interactions suggests that if decision makers have prior information on opponents and furthermore learn the behaviors of other agents from interaction, the overall payoff would increase. We propose a new methodology for a strategy finding process using data mining in autonomous negotiation system ; ANSIA (Autonomous Negotiation System using Intelligent Agent). ANSIA is a strategy based negotiation system. The framework of ANSIA is composed of following component layers : 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. In the data mining agent layer, that plays a key role as a system engine, extracts strategy from the historic negotiation is extracted by competitive learning in neural network. In negotiation agent layer, we propose the autonomous negotiation process model that enables to estimate the strategy of opponent and achieve interactive settlement of negotiation. ANISIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.970-977
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• 2018

자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.439-446
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• 2004

사용자 적응형 웹 서핑 시스템 설계를 위해 전체 시스템을 사용자 데이타 수집, 데이타 처리를 통한 사용자 프로파일 구축 및 개선, 그리고 사용자 프로파일의 적용을 통한 적응 등 세 단계로 나누어 접근할 수 있다. 본 연구가 설계한 세 부문의 에이전트들은 이들 각 단계에서 작업하며 상호 유기적인 협동을 통해 적응형 웹 서핑을 지원한다. 이들은 각각 대화식 인터페이스 에이전트(Interactive Interface Agent), 사용자 프로파일 에이전트(User Profile Agent), 그리고 자동항해 에이전트(Autonomous Navigation Agent)이다. 대화식 인터페이스 에이전트는 사용자 인터페이스를 제공하며 이를 통해 데이타를 수집하고 기계적 항해 지원을 수행한다. 사용자 프로파일 에이전트는 수집된 사용자 데이타를 처리하여 사용자 브라우징의 실시간에 사용자 프로파일을 동적으로 구축하고 갱신한다. 자동항해 지원 에이전트는 사용자 프로파일에 기초하여 사용자 관심과 가까운 웹 문서를 자동으로 선별하여 추천하는 자동 항해 모드를 제공한다. 본 연구가 제시하는 접근과 설계 방식은 향후 확장과 보완을 통해 실용 가능한 수준의 사용자 적응형 웹 서핑 시스템 구축에 활용될 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.119.6-119
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• 2002

$\textbullet$ Introduction $\textbullet$ A Robotic Cane "RoJi" $\textbullet$ Shared Navigation Control $\textbullet$ Autonomous Control Mode $\textbullet$ User Control Mode $\textbullet$ Navigation $\textbullet$ Summary

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권2호
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• pp.532-548
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• 2021

Nuclear power plants contain several monitoring systems that can identify the in-vessel phenomena of a severe accident (SA). Though a lot of analysis and research is carried out on SA, right from the development of the nuclear industry, not all the possible circumstances are taken into consideration. Therefore, to improve the efficacy of the safety of nuclear power plants, additional analytical studies are needed that can directly monitor severe accident phenomena. This paper presents an interacting multiple model (IMM) based fault detection and diagnosis (FDD) approach for the identification of in-vessel phenomena to provide the accident propagation information using reactor vessel (RV) out-wall temperature distribution during severe accidents in a nuclear power plant. The estimation of wall temperature is treated as a state estimation problem where the time-varying wall temperature is estimated using IMM employing three multiple models for temperature evolution. From the estimated RV out-wall temperature and rate of temperature, the in-vessel phenomena are identified such as core meltdown, corium relocation, reactor vessel damage, reflooding, etc. We tested the proposed method with five different types of SA scenarios and the results show that the proposed method has estimated the outer wall temperature with good accuracy.