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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
전호철 (한양대학교) 최중민 (한양대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제21권 제1호
발행연도
2011.2
수록면
86 - 99 (14page)

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사용자의 행동에 따른 의도 인식의 불확실성 때문에 사용자가 동일한 행동을 하더라도 상황에 따라 그 의도는 다르게 해석되며, 불확실성을 최소화함으로써 사용자 의도 인식의 정확성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 사용자 의도 인식을 위한 온톨로지 기반의 새로운 방법을 제안하고, 불확실성을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자 의도에 대한 온톨로지를 생성하고, 사용자 의도간 계층적 구조와 관계를 RuleML과 동적 베이지안 네트워크를 이용해서 정의하며, 온도, 습도, 시각 등의 수집된 센서 데이터와 정의된 RuleML을 통해 사용자 의도 인식을 보다 정확하게 하는 것이다. 로봇의 능동적 계획수립 방법의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이터를 개발했고, 밝생 가능한 모든 상황에 대해 의도인식의 정확도를 측정하는 실험을 했으며, 이에 대한 결과를 제시하였다. 실험결과 비교적 높은 수준의 의도인식 정확도를 나타냈다. 그러나 불확실성을 내재한 행동이 보다 정확한 의도 인식을 방해한다는 것을 알 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 온톨로지
4. 능동적 계획 수립을 위한 시스템 구조
5. 태스크의 능동적 수행
6. 시스템 구성
7. 시뮬레이션 및 실험
8. 결론
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