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문제 정의
- 갖는다. 본 고에서는 기존의 논리 및 기호 표현에 의존하는 인공지능 기술의 한계를 보완하기 위하여 인공생명에 기반을 둔 지능형로봇 기술을 분석하였다. 기존의 인공생명의 특성을 활용한 예로는 Terzopoulos가 구현한 가상해양세계, 3차원 인공생명 시뮬레이터 Framsticks, 군지능 로봇 Swarm-bot 등이 있다.
- 본 고에서는 생물 행동의 본질을 이해하고 생명체의 유용한 성질을 공학에 이용하고자 하는 인공생명의 관점에서 지능형로봇 기술을 설명한다. 즉, 생명체들은 진화나 학습을 통해 복잡하고 동적인 자연계에 적응하고 자율행위를 보인다는 인공생명 이론을 지능형로봇에 적용하여 기존 인공지능 방법론을 보완하고자 한다.
- 자율행위를 표현하기 위해 사용된 인공생명 기술로는 영화에 활용된 Reynold의 Boids 알고리즘, Swarm-bot에 사용된 Swarm Intelligencee], 지능형로봇을 위한 진화/학습 기법 등이 있다. 본 고에서는 인공생명의 주요기술과 이것이 지능형로봇 시스템을 구축하는 데 어떻게 적용될 수 있는지를 설명하고 주요 연구 사례들을 살펴본다.
- 초점을 둔 기술이다. 본 절에서는 생명체 발생에 관련된 기술인 셀룰라 오토마타 기반 CAM-Brain을 이용한 애완용로봇 Robokoneko와 다수의 단순하고 기본적인 개체들의 상호작용으로 집단행동 특성을 표현하는 Swarm Intelligence를 이용한 Swarm-bot을 설명한다. 그림 6은 Robokoneko와 Swarm-bot을 나타낸다.
- 관점에서 지능형로봇 기술을 설명한다. 즉, 생명체들은 진화나 학습을 통해 복잡하고 동적인 자연계에 적응하고 자율행위를 보인다는 인공생명 이론을 지능형로봇에 적용하여 기존 인공지능 방법론을 보완하고자 한다.
- 하지만 기존의 인공생명 연구는 연구 주제, 연구 방법론의 다양성으로 인하여 대부분 시뮬레이션을 통한 생명체 본질 연구에 주로 활용되었다. 즉, 생물학적인 측면에서 컴퓨터와 같은 인공매체에 생명의 기본법칙을 적용해 생물학적 현상을 재구축해 보며 실제 생명체의 성질이나 메커니즘을 설명하고자 하였다. 그러나 공학적인 측면에서는 생명 그 자체에 초점을 맞추고자 하는 것이 아니라 오히려 생명의 특징을 가지는 인공물 창조에 초점을 맞추고 있다[1].
가설 설정
- (1) 다른 Boids와충돌하지 않는다. (2) 주변의 다른 Boids와 같은 방향을 유지한다. (3) 주변의 다른 Boids의 평균 위치를 향해 움직인다.
- (2) 주변의 다른 Boids와 같은 방향을 유지한다. (3) 주변의 다른 Boids의 평균 위치를 향해 움직인다. Reynolds는 이와 같은 3가지 행동 규칙을 통하여 무리짓기 행동이 창발할 수 있음을 보였다.
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