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NTIS 바로가기한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부, 2006 Feb. 13, 2006년, pp.1289 - 1297
김용준 (서강대학교) , 박정은 (서강대학교) , 오경환 (서강대학교)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성은 어떤 과정을 통해 해결 가능한가? | 사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성을 과거기록의 탐색을 통해 해결하고자 한다. 과거 사용자의 요청과 로봇의 행동 결과를 데이터베이스로 저장하고, 불확실성을 담고 있는 요청이 들어왔을 경우, 가장 유사한 과거 기록을 탐색하여 사용자에게 추천해주는 것을 목표로 한다. | |
추천시스템에 사용된 과거 기록은 어떻게 구분되어 있는가? | - 로봇의 행동 : 사용자가 로봇에게 주문할 수 있는 전체 로봇의 행동을 카테고리에 의해 구분하고, 식별 번호를 부여하여 사용한다. 로봇의 기능은 하나의 행동 또는 몇 가지의 로봇 행동의 조합으로 이루어진다고 가정하고, 계획 수립기는 이 행동의 목록을 이용하여 계획을 생성한다고 가정한다. - 대상 물건 : 사용자와 로봇이 있는 공간에서 로봇의 행동의 대상이 되는 물건들을 모두 등록하여 식별 번호를 부여하여 사용한다. - 장소 : 사용자와 로봇이 있는 공간을 몇 개의 의미 있는 구간으로 나누어 식별 번호를 부여하여 사용한다. 사용자가 직접, 로봇에게 장소의 중심 위치의 X-Y 좌표와 원으로 설정된 범위의 반지름을 설정한다. - 시간 : 사용자에게 의미 있는 시간 구분인, 년, 월, 일, 시, 분을 사용한다. 매년, 매월, 매일 등의 비슷한 시간대의 행동 패턴을 구분하는 기준으로 사용한다. | |
사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성 해결을 위한 과거기록은 어떻게 구분지어 저장되는가? | 과거 사용자의 요청과 로봇의 행동 결과를 데이터베이스로 저장하고, 불확실성을 담고 있는 요청이 들어왔을 경우, 가장 유사한 과거 기록을 탐색하여 사용자에게 추천해주는 것을 목표로 한다. 과거 기록은 크게 시간, 장소, 대상 물건, 로봇의 행동 유형으로 구분되어 저장되며, 각각의 기록들의 가능성들의 합을 기준으로 전체 과거 기록을 K-Means 알고리즘을 통하여 군집화한다. 그 후, 현재의 요청과 유사한 군집을 선택하고, 그 군집내의 기록들의 상호 협력 필터링(collaborative filtering)을 기반으로 가장 유사한 값을 사용자의 요청에서의 불확실성 값으로 추천한다. |
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