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곽별샘(Byulsaim Kwak),이재호(Jaeho Lee) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
소프트웨어는 네트워크로 연결된 다수의 시스템으로 분산되어 주어진 문제를 해결하기 위해 서로 협업하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 시스템의 적절한 예로 멀티 에이전트 시스템을 들 수 있다. 에이전트를 통해 시스템은 느슨하게 결합되어 에이전트의 교체, 추가 및 확장 등이 용이하다. 본 논문에서는 BDI 아키텍처에 기반한 지능형 에이전트 시스템인 VivACE 에이전트 시스템을 제시하고 JADE 플랫폼을 이용해 멀티 에이전트 시스템으로 확장하는 예를 제시한다.
지능형 서비스 로봇의 작업 생성을 위한 모바일 기기 응용 인터페이스
곽별샘(Byulsaim Kwak),이재호(Jaeho Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2D
지능형 서비스 로봇은 다양한 인식 기능을 활용하여 정보를 수집하고 지식을 추론하며 이를 통해 사용자 의도를 파악한다. 그러나 복잡하고 역동적으로 변화하는 환경과 기술적 한계 등으로 인해 사용자 의도를 잘못 파악하거나 파악하지 못하는 경우가 발생하고 이로 인해 사용자에게 적합한 서비스를 제공하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 휴대가 용이하고 대중화된 스마트폰과 태블릿 PC와 같은 모바일 기기를 활용한 시각적 로봇 작업 생성 인터페이스를 제시한다. 이 인터페이스는 사용자가 쉽고 정확하게 로봇 작업을 생성할 수 있게 한다.
곽별샘(Byulsaim Kwak),이재호(Jaeho Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
로봇의 각 기능적 단위인 제어 컴포넌트는 그 자체로는 하나의 독립적인 기능을 수행하기 때문에 복잡한 문제를 해결하기 위해선 여러 제어 컴포넌트를 상황에 따라 제어할 수 있는 태스크 매니저가 필요하다. 상황을 판단하고 그에 따른 적절한 제어를 하기 위해서는 제어 컴포넌트의 실행 상태를 정의하고 이에 따른 정확한 규정이 필요하다. 또한 제어 컴포넌트가 동일한 메모리 공간에만 존재하는 것이 아니기에 네트워크로 분리하고 이들 사이의 통신을 정의하고 구현할 필요가 있다. 본 논문은 제어 컴포넌트의 제어 상태를 정의하고 태스크 매니저와 제어 컴포넌트를 연결할 작업 관리 구조와 이를 이용한 실험 결과를 제시한다.
인간-로봇 지능형 상호작용 지원을 위한 스마트폰 응용 인터페이스
곽별샘(Byulsaim Kwak),이재호(Jaeho Lee) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1C
지능로봇은 복잡하고 동적으로 변화하는 환경 내에서 다양한 인식기를 통해 주변 환경 및 상황을 인식하고 이를 바탕으로 사용자에게 지속적으로 유용한 서비스를 제공하는 지능 시스템이다. 그러나 인식 기기의 성능 및 소프트웨어 알고리즘의 한계로 인해 로봇은 중요한 정보를 인식하지 못하거나 잘못된 정보를 인식할 수 있고, 이로 인해 사용자 의도를 파악하지 못하거나 의도하지 않은 행위를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용한 로봇-사용자 협력을 제시하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 스마트폰은 사용자가 항상 휴대하고 있기 때문에 언제든 로봇과 협력할 수 있으며 이 기기를 통해 로봇의 인식 정보를 효과적으로 표현하고 직관적인 작업 지시 인터페이스를 제공하여 로봇이 사용자 의도에 적합한 올바른 행위를 수행할 수 있게 한다.
실패 및 오류 상황의 효과적인 극복을 위한 지능형 서비스 로봇 시스템 개발 방법론
곽별샘(Byulsaim Kwak),박춘성(Chunsung Park),이재호(Jaeho Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
지능형 서비스 로봇은 일상의 환경 내에서 사용자에게 지속적으로 유용한 서비스를 제공해야 한다. 그러나 로봇 환경은 매우 복잡하고 역동적으로 변화하고 로봇의 크기나 비용, 기술의 한계 등으로 인해 로봇 작업의 실패나 오류와 같은 예외 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 예외 상황을 효과적으로 극복하기 위한 지능형 서비스 로봇 시스템 개발 방법론을 제시한다. 이 방법론은 프레임워크 형태로 정의되며 예외 모델과 대응 계획, 예외 극복 방법으로 구성된다. 예외 모델은 계층 구조로 정의하여 다양한 예외 상황을 일반화시키고, 대응 계획은 신속한 상황 대처를 가능하게 한다. 예외 모델과 대응계획이 극복 방법에 독립적으로 정의되어 로봇 지식으로 활용되므로 운용 중에 지속적인 추가 및 유지 보수가 용이하다.