http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
메타 규칙과 번역의 혼용을 통한 규칙엔진 기반 OWL 추론 엔진의 성능 향상 방법
장민수(Minsu Jang),손주찬(Joo-Chan Sohn),조영조(Youngjo Cho) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1D
생성 규칙(Production Rule)과 이를 기반으로 하는 규칙 엔진(Rule Engine)을 기반으로 한 OWL 추론엔진은 메타 규칙(Meta Rule)에 의존해 왔다. 메타 규칙은 OWL의 의미론(Semantics)을 표현하기 용이하여 보다 손쉽게 OWL 추론 엔진을 구현할 수 있다는 장점을 제공하였으나 OWL 추론 성능에 있어 추론 속도와 대용량 온톨로지 처리 측면에서 모두 만족할 만 한 성과를 얻지 못하였다. 본 논문은 DLP(Description Logic Programming)의 번역 접근법을 기반으로 한 번역 규칙(Translation Rules)을 메타 규칙과 혼용하는 OWL 추론 기법을 소개한다. LUBM 벤치마크를 통해 이 기법이 메타 규칙만을 이용했을 때 보다 100% 이상 추론 성능을 향상시켰을 뿐 아니라 메모리 사용량도 대폭 축소시켰음을 확인할 수 있었다. 또한, 번역을 통해 제한없는 차수 제약(Cardinality Restriction) 관련 추론을 지원하는 등 보다 넓은 범위의 OWL 추론을 지원할 수 있다.
네트워크기반 지능형 서비스 로봇(URC) 프로젝트를 위한 학제간 유비쿼터스 로봇기술 컨버전스 정책
한정혜(Jeonghye Han),이재연(Jaeyeon Lee),조영조(Youngjo Cho) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
본 연구에서는 2003년부터 정보통신부의 주도로 차세대 신성장 동력 산업으로 지능형 로봇 URC 프로젝트의 산업화 성공을 위하여 로봇 요소기술 뿐만 아니라, 컴퓨터과학과 정보통신공학의 IT와 기계공학의 RT를 인체공학, 심리학, 뇌과학, 언어학, 인지과학, 행동학 등의 복합과학적 HRI 연구와 결합하는 학제간 유비쿼터스 로봇기술 컨버전스의 필요성을 제시하고 정책적 육성 전략을 제시하였다. 즉, 복합과학적 HRI연구 인력을 발굴하고 연구지원, 성인보다는 아동과 노인을 대상으로 HRI 현장 실험연구가 다양하게 이루 어지도록 지원, HRI에 기반한 로봇 서비스를 정의하여 국제적 BM특허와 로봇 컨텐츠 표준화, 로봇시장의 확대를 위한 사회학적 HRI 연구와 로봇의 역기능에 대한 HRI 연구와 지원이 이루어져야 하겠다.
패턴인식을 위한 감독학습을 사용한 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering)모델
김용수(Yongsoo Kim),김남진(Namjin Kim),이재연(Jaeyeon Lee),지수영(Suyoung Chi),조영조(Youngjo Cho),이세열(Seyul Lee) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.2
본 논문은 패턴인식을 위해 사용할 수 있는 감독학습을 이용한 supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2를 제안하였다. Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2는 LVQ(Learning Vector Quantization)를 퍼지화 한 새로운 퍼지 학습법칙을 사용하고 있다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙은 기존의 학습률 대신에 퍼지화 된 학습률을 사용하고 있는데, 이 퍼지화된 학습률은 조건 확률을 퍼지화 한 것에 근간을 두고 있다. Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2의 성능과 오류역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데, 실험결과 supervised IAFC neural network 2의 성능이 오류역전파 신경회로망의 성능보다 우수함이 입증되었다.
장민수(Minsu Jang),전서현(Seo-Hyun Jeon),장광준(Kwang-Jun Jang),이대하(Dae-Ha Lee),조영조(Youngjo Cho) 한국HCI학회 2013 한국HCI학회 학술대회 Vol.2013 No.1
본 논문에서는 다수의 로봇으로 구성된 군집지능로봇시스템의 임무 수행 성능과 성공률을 높이기 위한 목적으로 효과적인 인간 개입을 가능하게 하는 제어 아키텍처와 원격 제어 및 모니터링 센터를 설명하였다. 제안된 시스템은 개별 로봇 조작 뿐 아니라 임무 및 작업 할당에 인간의 개입을 가능하게 하는 계층적 제어 구조와 임무 수행 상황을 효과적으로 모니터링하고 상황에 따라 빠르게 선택적으로 인간 개입을 처리할 수 있는 이동 단말용 관제 센터를 포함한다. 10대의 로봇으로 구성된 로봇팀을 이용하여 영역 감시 및 침입자 포위 임무 시험 수행한 결과 수동 조작의 어려움을 최소화하면서 임무를 성공적으로 수행할 수 있었다. We describe a layered control architecture and a remote operation/monitoring system that allow effective human intervention in managing collective intelligence robot systems that consist of several robots. The suggested system allows human intervention not only in operating individual robots but also in higher control such as task reallocation and coalition formation, which promotes the success rate of mission operation. The remote operation/monitoring system is implemented on a tablet-typed mobile device and provides various user interfaces for effective robot control and mission status monitoring. We applied the system onto a surveillance mission and successfully operated 10 robots concurrently while accomplishing the goals of the mission.