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정석기(Seok-Kee Jung),변영태(Yung-Tai Byun),이기철(Kee-Cheol Lee) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.4
공간 정보나 기하를 어떻게 표현할 것인가 하는 문제는 행동 이해를 고려하지 않은 상태에서 오랜 연구 대상이 되어왔다. 움직임에 있어서 사람은 동적 세계에서 행동 이해와 공간을 묘사하는 인식 지도를 동시에 갖고 있기 때문에 어떤 경우에도 별 어려움 없이 행동한다. 이러한 행동에 대한 지금까지의 연구들은 공간 정보 표현 또는 지도 학습 문제와 별개의 것으로 연구되어 왔으나, 이는 개별적인 것이 아닌 통합된 전체로 고찰되어야 한다. 따라서 본 논문은 기존의 방법들을 살펴본 후, 자신의 행동을 조정할 수 있는 critter라 불리는 인공 물체를 위한 새로운 모델을 제시하고자 한다. 먼저, critter는 학습 알고리즘을 통해 행동 이해와 자유 공간의 개념을 배움과 동시에 동적 세계에서 정적인 것과 동적인 것을 구분할 수 있는 능력을 갖게된다. 이를 바탕으로 critter는 양적 표현뿐만 아니라 질적 표현이 통합된 공간 의미상의 계층 모델을 이용하여 자신에게 주어진 환경을 효과적으로 묘사하며 움직이게 된다. 이와 같이 두 단계로 구성된 방법은 실세계에서 행동 또는 지도 학습 한 부분만의 문제를 해결하고자 한 전통적인 방법과 달리 전체적 통합을 시도하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있으며, 기존의 방법들보다 학습 과정에서 발생 가능한 오류에 잘 대처하면서 더 효율적으로 사용될 수 있다. How to represent spatial information or geometry has been studied for a long time without considering action understanding In the movement, human beings do action freely in the dynamic world without any problems. We believe such capability is made possible by using simultaneously action-learning and cognitive maps built while wandering and/or exploring. Researches about representing spatial information or map-learning have been separated from ones about action-understanding However, these works should be considered not separately but as a whole. Thus we review a lot of traditional methods and suggest a new model for artificial creature, called the critter, which learns its action and thereby controls itself. First, the critter learns action and the concept of free space using a learning algorithm and owns the capability classifing static and dynamic worlds And then it is possible to describe effectively the environment given to it using a spatial semantic hierarchical model in which qualitative descriptions as well as quantitative ones are integrated A learning method composed of two steps in this paper has significance with respect to the intergration of the action-understanding and the map-learning in the dynamic world And also this approach can be robust in the face of various possible errors in the real world and more useful for efficiency than traditional methods.
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