로봇 작업 지능을 위한 야고 온톨로지와 일상의 명령들로부터 생성된사용자 적응형 의미 기억 설계 = User-adaptive semantic memory created from yago and daily commands for robot task intelligence

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여태까지 대부분 로봇들의 의미 기억은 사람이 직접 입력해 가르쳐주거나, 로봇이 인식을 통해서 데이터를 얻는 방식으로 생성되어왔다. 이는 많은 물체들을 다루기 어렵고 데이터가 빈약하다는 단점이 있다. 본 학위논문에서는 YAGO라는 빅데이터를 사용해 각 카테고리의 특징을 담을 수 있는 n채널 ART 트리 형식의 의미 기억을 생성한다. YAGO란 위키피디아, 워드, 지오네임즈로부터 정보들을 구성한 온톨로지 빅데이터이다. n채널 ART 트리는 각 카테고리에 Fusion ART를 지녀 웨이트에 각 카테고리의 특징을 담을 수 있고, 물체 정보로부터 하위 카테고리로 분류가 가능한 의미기억 형식이다. 또한 사용자의 명령들로부터 사용자 모델링을 수행하여 카테고리 선택기를 만들어 각 카테고리별로 사용자의 정보를 담을 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 접근법을 사용하여 로봇이 사용자 적응형 의미 기억을 가질 수 있음을 보이고자 한다.
Advisors
김종환researcherKim, Jong-Hwanresearcher
Description
한국과학기술원 :전기및전자공학부,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2017
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부, 2017.2,[iv, 47 p. :]

Keywords

의미기억; 야고; 카테고리 선택기; 사용자 적응형; ART 트리; Semantic Memory; YAGO; Category Selector; User Adaptive; ART Tree

URI
http://hdl.handle.net/10203/243316
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=675424&flag=dissertation
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EE-Theses_Master(석사논문)
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