현재 전 세계적으로 4차 산업혁명에 대한 관심이 높아지고 있으며 이에 따라 인공지능 분야의 기술은 급격히 발달하고 있다. 사람들은 4차 산업혁명의 결과로 사람과 같이 생각하고 행동할 수 있는 로봇이 가능할 것이라고 기대하고 있고, 이를 실현하기 위한 지능형 로봇 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 지능형 로봇 연구는 주변 환경을 인지하고 행위를 수행하기 위해 다양한 소프트웨어와 하드웨어 ...
현재 전 세계적으로 4차 산업혁명에 대한 관심이 높아지고 있으며 이에 따라 인공지능 분야의 기술은 급격히 발달하고 있다. 사람들은 4차 산업혁명의 결과로 사람과 같이 생각하고 행동할 수 있는 로봇이 가능할 것이라고 기대하고 있고, 이를 실현하기 위한 지능형 로봇 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 지능형 로봇 연구는 주변 환경을 인지하고 행위를 수행하기 위해 다양한 소프트웨어와 하드웨어 컴포넌트를 통합한다. 지능형 로봇은 동적인 환경 내에서 서비스를 수행하기 때문에 각 컴포넌트들은 서비스 수행 도중 기능적, 물리적 오류가 발생할 수 있고, 이로 인해 로봇은 서비스를 완전히 수행할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 예외 처리 구문을 통해 대응 방법을 기술하지만 동적인 환경에서 발생할 수 있는 모든 예외 상황에 대한 처리 방법을 기술하는 것은 사실상 불가능하다. 때문에 이를 개선하기 위한 예외 처리 방법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 개인 서비스용 지능형 로봇의 예외 처리를 위한 예외 모델링과 예외 처리 시스템을 제안한다. 계층적으로 구성된 예외 모델과 예외 처리 시스템을 통해 지능형 로봇은 예외 상황에 대해 점점 일반화된 방법으로 대처할 수 있다. 또한 온톨로지 기반 예외 모델은 지식 기반 지능형 로봇 프레임워크에서 활용 가능하며 재사용성과 확장성에 용이하다. 간단한 시나리오를 구성하여 지능형 로봇 프레임워크에서 실험을 통해 본 논문에서 제시한 예외 모델과 예외 처리 메커니즘을 검증하였다.
현재 전 세계적으로 4차 산업혁명에 대한 관심이 높아지고 있으며 이에 따라 인공지능 분야의 기술은 급격히 발달하고 있다. 사람들은 4차 산업혁명의 결과로 사람과 같이 생각하고 행동할 수 있는 로봇이 가능할 것이라고 기대하고 있고, 이를 실현하기 위한 지능형 로봇 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 지능형 로봇 연구는 주변 환경을 인지하고 행위를 수행하기 위해 다양한 소프트웨어와 하드웨어 컴포넌트를 통합한다. 지능형 로봇은 동적인 환경 내에서 서비스를 수행하기 때문에 각 컴포넌트들은 서비스 수행 도중 기능적, 물리적 오류가 발생할 수 있고, 이로 인해 로봇은 서비스를 완전히 수행할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 예외 처리 구문을 통해 대응 방법을 기술하지만 동적인 환경에서 발생할 수 있는 모든 예외 상황에 대한 처리 방법을 기술하는 것은 사실상 불가능하다. 때문에 이를 개선하기 위한 예외 처리 방법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 개인 서비스용 지능형 로봇의 예외 처리를 위한 예외 모델링과 예외 처리 시스템을 제안한다. 계층적으로 구성된 예외 모델과 예외 처리 시스템을 통해 지능형 로봇은 예외 상황에 대해 점점 일반화된 방법으로 대처할 수 있다. 또한 온톨로지 기반 예외 모델은 지식 기반 지능형 로봇 프레임워크에서 활용 가능하며 재사용성과 확장성에 용이하다. 간단한 시나리오를 구성하여 지능형 로봇 프레임워크에서 실험을 통해 본 논문에서 제시한 예외 모델과 예외 처리 메커니즘을 검증하였다.
Recently, interest in the 4th industrial revolution is increasing worldwide and artificial intelligence technology is rapidly improving. People are expecting robots to be able to think and act like human as a result of the 4th industrial revolution, so intelligent robots are being actively researche...
Recently, interest in the 4th industrial revolution is increasing worldwide and artificial intelligence technology is rapidly improving. People are expecting robots to be able to think and act like human as a result of the 4th industrial revolution, so intelligent robots are being actively researched to realize them. Currently, intelligent robot research integrates various software and hardware components that recognize the environment and perform actions components. Since intelligent robots perform service in a dynamic environment, functional and physical error may occur during execution of each component, and the robot may not be able to completely perform the service. In order to solve these problems, it generally describe a handling method through an exception handling syntax, but it is impossible to describe handling methods for all exception situations that may occur in a dynamic environment. Therefore, an improved exception handling measure is required to solve this. In this paper, we propose exception modeling and exception handling system for exception handling of intelligent robot for personal service. Through hierarchically structured exception models and exception handling systems, intelligent robots can cope with exceptional situations in a more generalized manner. Also, the ontology-based exception model can be utilized in the knowledge-based intelligent robot framework and is easy to reuse and expand. We constructed a simple scenario and tested the exception model and exception handling mechanism presented in this paper through experiments with the intelligent robot framework.
Recently, interest in the 4th industrial revolution is increasing worldwide and artificial intelligence technology is rapidly improving. People are expecting robots to be able to think and act like human as a result of the 4th industrial revolution, so intelligent robots are being actively researched to realize them. Currently, intelligent robot research integrates various software and hardware components that recognize the environment and perform actions components. Since intelligent robots perform service in a dynamic environment, functional and physical error may occur during execution of each component, and the robot may not be able to completely perform the service. In order to solve these problems, it generally describe a handling method through an exception handling syntax, but it is impossible to describe handling methods for all exception situations that may occur in a dynamic environment. Therefore, an improved exception handling measure is required to solve this. In this paper, we propose exception modeling and exception handling system for exception handling of intelligent robot for personal service. Through hierarchically structured exception models and exception handling systems, intelligent robots can cope with exceptional situations in a more generalized manner. Also, the ontology-based exception model can be utilized in the knowledge-based intelligent robot framework and is easy to reuse and expand. We constructed a simple scenario and tested the exception model and exception handling mechanism presented in this paper through experiments with the intelligent robot framework.
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