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서비스 로봇을 위한 Self-Managed 소프트웨어 프레임워크 개발
A Framework for Self-managed Software Service Robot Software 원문보기

정보과학회지 = Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, v.24 no.3 = no.202, 2006년, pp.35 - 42  

박수용 (서강대학교) ,  장형수 (서강대학교) ,  김동선 (서강대학교) ,  고인영 (한국정보통신대학교) ,  박연출 (성균관대학교) ,  이관우 (한성대학교)

초록
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본 논문에서는 내장형 소프트웨어 시스템, 특히 로봇 소프트웨어를 위한 self-managed 소프트웨어 개발 프레임워크로서 SHAGE 프레임워크를 제안하였다. SHAGE 프레임워크는 소프트웨어를 실행시간에 동적으로 변경시킬 수 있도록 지원하는 여러 모듈로 구성되어 있다. Observer가 외부 상황을 관찰하고 관찰된 상황이 Architecture Broker로 전달되면 후보 아키텍처 재구성 전략을 검색하고 Component Broker가 구체화 컴포넌트들을 검색한 후 상황에 적절한 아키텍처 재구성 전략과 컴포넌트 구성을 Decision Maker가 선택한다. Reconfigurator가 선택된 전략과 컴포넌트 구성을 기초로 로봇의 아키텍처를 재구성한다. 적응행위를 Evaluator가 평가하고 그 결과를 Learner가 축적하여 나중에 Decision Maker가 사용할 수 있게 한다. 프레임워크의 효용성을 확인하기 위해서 실제 로봇을 이용한 사례연구를 수행하였고, 이 실험을 통해 적응 과정을 확인하였다. 로봇은 상황과 사용자의 피드백에 적응하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 내장형 소프트웨어 시스템, 특히 로봇 소프트웨어를 위한 self-managed 소프트웨어 개발 프레임워크로서 SHAGE 프레임워크를 제안하였다. SHAGE 프레임워크는 소프트웨어를 실행시간에 동적으로 변경시킬 수 있도록 지원하는 여러 모듈로 구성되어 있다.
  • 본 연구에서는 프레임워크의 효용성을 검증하기 위해서 실제 로봇에 적용하는 실행을 수행하였다. 실험에 사용된 로봇은 'Infortainment Robot'로 명명된 서비스 로봇의 프로토 타입이다.

가설 설정

  • 보통 사용자는 로봇에게 단순히 목표 지점만 알려주고 이동하라고 명령한다. 그러나 이때 구체적인 상황은 다양할 수 있다: a) 만약 사용자가 파티를 열고 있다면 집안에는 등록되지 않고, 이동하는 장애물인 손님이 많이 있을 것이다. 이런 경우 로봇은 속도를 늦추더라도 최대한 충돌을 없애는 방법으로 주행해야 할것이다.
  • 이런 경우 로봇은 속도를 늦추더라도 최대한 충돌을 없애는 방법으로 주행해야 할것이다. b) 만약 사용자가 집에 혼자 있을 경우 이미 등록된 장애물만 있을 것이고 이때는 장애물 식별은 간단하게 할 수 있고 좀더 빠르게 주행할 수 있을 것이다. a)와 b)의 경우 모두 일반적으로 사용자는 목표지점만 입력해줄 뿐, 더 자세한 요구사항, 예를 들면, 조심해서 주행해라', '집안에 사람이 많다', '좀 부딪히는 건 신경안쓰니 빨리 주행해라 등을 말해주지 않는다 (물론 사용자가 로봇이 어디엔가 부딪혔을 때 무엇이 문제라는 것을 알려줄 수는 있다.
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참고문헌 (11)

  1. D. Kim and S. Park, "Alchemistj: A framework for self-adaptive software," in The 2005 IFIP International Conference on Embedded And Ubiquitous Computing (EUC'2005), LNCS3824, pp.98{109, December, 2005 

  2. H. Lee, H. Shin, I. Y. Ko, , and H. J. Choi, "Asemantically-based component selection mechanism for robot software," in 2005 Korean Conference on Software Engineering, 2005 

  3. H. Lee, H. J. Choi, and I. Y. Ko, "A semantically-based component selection mechanism for intelligent service robots," in 4th Mexican International Conference on Articmlaial Intelligence, 2005 

  4. I. Gilboa and D. Schmeidler, "Case-based decision theory," Quarterly Journal of Economics, vol. 110, pp.605{639, 8 1995 

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  5. I. Gilboa and D. Schmeidler, "Case-based optimization," Games and Economic Behavior, Vol.15, pp.1-26, 1996 

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  6. J. Kolodner, Case-Based Reasoning. Morgan Kaufmann, 1993 

  7. R. S. Sutton and A. G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press, 1998 

  8. E. Hullermeier, "Experience-based decision making: a satisfying decision tree approach," IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics, Vol.35, pp.641-653, 2005 

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  9. J. G. Marc and H. A. Simon, Organizations. Blackwell Publishers, 1993 

  10. H.-M. Koo and I.-Y. Ko, "A repository framework for self-growing robot software," in Proceedings of 12th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC2005), Taiwan, 2005 

  11. H.-M. Koo and I.-Y. Ko, "A component repository framework for self-growing robot software," in the 32nd KISS Fall Conference, 2005 

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