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    KCI등재

    이동 로봇의 물체 인식과 주행을 위한 로봇 지식 체계 = Robot Knowledge Framework of a Mobile Robot for Object Recognition and Navigation

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    https://www.riss.kr/link?id=A76275372

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 논문에서는 이동 로봇의 다계층으로 로봇 지식 체계를 구축함으로써 실생활 환경에서 잡음이 섞인 센서 때문에 소실되거나 잃어버리거나 가려진 정보를 찾아낼 수 있는 추론(inference)할 수 있는 로봇 지식을 구현하고자 한다. 로봇 지식 체계는 4개의 지식 계층과 2종류의 규칙 (rule) 과 공리 (Axiom)으로 구성되어 있다. 인지, 모델, 정황, 활동의 4 개의 지식 계층(KClass) 으로 구성된다. 각각의 지식 계층은 3개의 지식 층 (KLevel) 과 3개의 온톨로지 층 (OLayer) 으로 구성된다. 3개의 지식층은 하위 층, 중간, 상위 지식층이고, 3 개의 온톨로지 층은 메타 온톨로지, 온톨로지 스키마, 온톨로지 인스턴스 층이다. 공리는 각 온톨로지 층 내에서 온톨로지 요소인 개념간의 관계를 표현하고, 2종류의 규칙은 서로 다른 온톨로지 층간, 서로 다른 지식 계층 간의 연관을 각각 표현한다. 따라서 이러한 특징의 로봇의 하위 수준의 센서 정보에서 상위 수준의 의미 정보를 통합 할 수 있도록 하고, 통합된 지식을 가지고 이웃한 층간의 단방향 추론 및 몇 개의 층들 간의 양방향 추론을 통해 불확실하고 부분적인 정보에 대한 질문에 응답할 수 있다. 이러한 우리의 로봇 지식 체계의 유용성이 물체 인식과 주행을 위한 여러 실험을 통하여 검증할 수 있다.
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    본 논문에서는 이동 로봇의 다계층으로 로봇 지식 체계를 구축함으로써 실생활 환경에서 잡음이 섞인 센서 때문에 소실되거나 잃어버리거나 가려진 정보를 찾아낼 수 있는 추론(inference)할 ...

    본 논문에서는 이동 로봇의 다계층으로 로봇 지식 체계를 구축함으로써 실생활 환경에서 잡음이 섞인 센서 때문에 소실되거나 잃어버리거나 가려진 정보를 찾아낼 수 있는 추론(inference)할 수 있는 로봇 지식을 구현하고자 한다. 로봇 지식 체계는 4개의 지식 계층과 2종류의 규칙 (rule) 과 공리 (Axiom)으로 구성되어 있다. 인지, 모델, 정황, 활동의 4 개의 지식 계층(KClass) 으로 구성된다. 각각의 지식 계층은 3개의 지식 층 (KLevel) 과 3개의 온톨로지 층 (OLayer) 으로 구성된다. 3개의 지식층은 하위 층, 중간, 상위 지식층이고, 3 개의 온톨로지 층은 메타 온톨로지, 온톨로지 스키마, 온톨로지 인스턴스 층이다. 공리는 각 온톨로지 층 내에서 온톨로지 요소인 개념간의 관계를 표현하고, 2종류의 규칙은 서로 다른 온톨로지 층간, 서로 다른 지식 계층 간의 연관을 각각 표현한다. 따라서 이러한 특징의 로봇의 하위 수준의 센서 정보에서 상위 수준의 의미 정보를 통합 할 수 있도록 하고, 통합된 지식을 가지고 이웃한 층간의 단방향 추론 및 몇 개의 층들 간의 양방향 추론을 통해 불확실하고 부분적인 정보에 대한 질문에 응답할 수 있다. 이러한 우리의 로봇 지식 체계의 유용성이 물체 인식과 주행을 위한 여러 실험을 통하여 검증할 수 있다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This paper introduces a robot knowledge framework which is represented with multiple classes, levels and layers to implement robot intelligence at real environment for mobile robot. Our root knowledge framework consists of four classes of knowledge (KClass), axioms, rules, a hierarchy of three knowledge levels (KLevel) and three ontology layers (OLayer). Four KClasses including perception, model, activity and context class. One type of rules are used in a way of unidirectional reasoning. And, the other types of rules are used in a way of bi-directional reasoning. The robot knowledge framework enable a robot to integrate robot knowledge from levels of its own sensor data and primitive behaviors to levels of symbolic data and contextual information regardless of class of knowledge. With the integrated knowledge, a robot can have any queries not only through unidirectional reasoning between two adjacent layers but also through bidirectional reasoning among several layers even with uncertain and partial information. To verify our robot knowledge framework, several experiments are successfully performed for object recognition and navigation.
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    This paper introduces a robot knowledge framework which is represented with multiple classes, levels and layers to implement robot intelligence at real environment for mobile robot. Our root knowledge framework consists of four classes of knowledge (K...

    This paper introduces a robot knowledge framework which is represented with multiple classes, levels and layers to implement robot intelligence at real environment for mobile robot. Our root knowledge framework consists of four classes of knowledge (KClass), axioms, rules, a hierarchy of three knowledge levels (KLevel) and three ontology layers (OLayer). Four KClasses including perception, model, activity and context class. One type of rules are used in a way of unidirectional reasoning. And, the other types of rules are used in a way of bi-directional reasoning. The robot knowledge framework enable a robot to integrate robot knowledge from levels of its own sensor data and primitive behaviors to levels of symbolic data and contextual information regardless of class of knowledge. With the integrated knowledge, a robot can have any queries not only through unidirectional reasoning between two adjacent layers but also through bidirectional reasoning among several layers even with uncertain and partial information. To verify our robot knowledge framework, several experiments are successfully performed for object recognition and navigation.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약
    • Abstract
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 관련 연구
    • Ⅲ. 다계층으로 표현된 로봇 지식 프레임워크
    • 요약
    • Abstract
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 관련 연구
    • Ⅲ. 다계층으로 표현된 로봇 지식 프레임워크
    • Ⅳ. 실험
    • Ⅴ. 결론
    • 참고문헌
    • 저자소개
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    참고문헌 (Reference)

    1 "비디오에서 양방향 문맥 정보를 이용한 상호협력적인 위치 및 물체 인식" 172-179,

    2 "Understanding Intelligence" MIT Press 2001 2001

    3 "Towards ontology-based cognitive vision" 33-40, 2004

    4 "Towards ontology-based cognitive vision" 33-40, 2004

    5 "Semantic labeling of places using information extracted from laser and vision sensor data" 2006

    6 "Prolog programming for artificial intelligence" 57-, 2001

    7 "Probabilistic Robotics" MIT Press 2005 2005

    8 "Ontology-based Multi-layered RObot Knowledge Framework for Robot Intelligence" 429-436, 2007

    9 "Ontology-based Framework of Robot Context Modeling and Reasoning for Object Recognition" 596-606, 2006

    10 "Ontology Modeling and Storage System for Robot Context Understanding" 922-929, 2005

    1 "비디오에서 양방향 문맥 정보를 이용한 상호협력적인 위치 및 물체 인식" 172-179,

    2 "Understanding Intelligence" MIT Press 2001 2001

    3 "Towards ontology-based cognitive vision" 33-40, 2004

    4 "Towards ontology-based cognitive vision" 33-40, 2004

    5 "Semantic labeling of places using information extracted from laser and vision sensor data" 2006

    6 "Prolog programming for artificial intelligence" 57-, 2001

    7 "Probabilistic Robotics" MIT Press 2005 2005

    8 "Ontology-based Multi-layered RObot Knowledge Framework for Robot Intelligence" 429-436, 2007

    9 "Ontology-based Framework of Robot Context Modeling and Reasoning for Object Recognition" 596-606, 2006

    10 "Ontology Modeling and Storage System for Robot Context Understanding" 922-929, 2005

    11 "KAON Towards a Large Scale Semantic Web" 304-313, 2002

    12 "Distinctive image features from scale-invariant keypoints" 60 : 91-110, 2004

    13 "Bidirectional Reasoning in Decision Making by Constraint Satisfaction Journal of Experimental Psychology"

    14 "Behavior-based Robotics" MIT Press 1998

    15 "Abductive planning with event calculus" 562-579, 1988

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    연월일 이력구분 이력상세 등재구분
    2014-01-21 학회명변경 영문명 : The Institute Of Electronics Engineers Of Korea -> The Institute of Electronics and Information Engineers
    2012-09-01 등재 학술지 통합 (등재유지)
    2011-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2009-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2007-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2005-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2002-07-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2000-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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