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문제 정의
- OWL 온톨로지들은 RDF트리플을 기반으로 하기 때문에 RDF 트리플이 OWL 온톨로지를 기술하기 위한 최소 단위이기 때문에본 논문에서는 모든 온톨로지를 나타낼 수 있다. 예를 들어 한 세트의 RDF트리플로 객체(object),상황(context),공간(space)온톨로지를 나타낼 수 있다.
- 본 논문에서 TES모델을 위한 EventsEpisodicRBS를 제안 하였다. 이는 온톨로지 기반의 5W1H를 이용하여 언제, 어디서 무엇을, 누가, 왜, 어떻게 의 정보를 제공할 수 있게 하였다.
- 본 논문에서는 통합적 로봇 지식 모델을 설계하기 위해 우선 인간 기억 시스템을 기반으로 로봇 지식을 분류한다. 즉, 각 지식 체게의 상관관계 분석을 통해서 로봇 환경에서의 지식 모델로 분류한다.
- Episodic 정보의 효율적인 관리는 서비스 태스크를 지원하기 위한 추론 엔진의 성능을 결정한다. 이것과 관련하여 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 기반의 Events Episodic RBS 데이터 베이스 스키마를 설계하였다. TES 모델로부터 실행된 EventsEpisodicRBS의 데이터베이스 스키마는 Fig.
- 많은 객체들이 대개 1개의 동작을 가지기 때문에 상황은 하나 이상의 객체들과 동작을 가진다. 이러한 개념을 상황에 적용 하기 위해 본 논문에서는 의미 혼란(semantic confuse)이 없도록 상황을 정의하였다. 그 결과 이러한 개념(상황에 대한정의)은 5W1H의 WHAT 과 HOW에 연결된다.
- 최근에 이러한 자율적 로봇의 개념은 자율적 인간형 로봇 시스템 (Autonomous symbiotic human-robot system)으로 확장되고 있으며 인간과 로봇 사이의 상호작용 관계는 로봇이 인간의 생활에 있어서 파트너가 된다는 점에서 관심이 높아지게 되었다 [2]. 이러한 관점에서 본 논문은 상기 목표를 달성하기 위한 가장 중요한 기술을 로봇의 지능 시스템과 추론엔진이라고 보고 있다.
- 이러한 관점에서 본 논문은 온톨로지라는 개념을 자율적 인간형 로봇 시스템에 적용하기 위한 통합적 지식 모델을 제안하며 특히, 로봇이 수행하는 인스턴스 작업들을 효과적이고 효율적으로 유지 관리하기 위한 로봇 환경에서의 자전적 기억 모델을 제안하는데 초점을 둔다.
- 그러나 상황에 대한 정의는 개념만을 가지고 있는 것이 아니라 Symbolic-based 상황 또는 ontology-based 상황과 같이 여러 가지 표현으로도 나타낼 수 있다. 이와 같은 혼동을 피하기 위해서 본 논문에서는 5W1H를 기반으로 하여 상황을 정의한다.
가설 설정
- 서술기억은 Facts/Semantic 메모리, Events/Episodic 메모리, Skills/Procedure 메모리로 분류 된다. 비서술 기억에 여러 종류의 메모리가 있지만 로봇 환경에서는 지식이 물리적으로 저장되어야 하는 특징 때문에 비서술 기억들은 적용하기에 어려움을 가지고 있기 때문에 본 논문에서는 고려를 하지 않았다.
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