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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 제13권 제2호
발행연도
2007.4
수록면
100 - 109 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2007

서비스 로봇의 가려진 물체 인식을 위한 온톨로지 기반 동적 베이지안 네트워크 모델링 및 추론
송윤석 ,  조성배 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2007.04 학술저널

2006

서비스 로봇의 물체 탐색 성능 향상을 위한 온톨로지 기반 베이지안 네트워크 모델링
송윤석 ,  조성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2006.06 학술대회자료
로봇의 효과적인 서비스를 위해 베이지안 네트워크 기반의 실내 환경의 가려진 물체 추론
송윤석 ,  조성배 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2006.02 학술저널

2005

서비스 로봇의 물체 탐색 성능 향상을 위한 베이지안 네트워크 결합 기반 물체 관계 모델링
송윤석 ,  조성배 한국지능시스템학회 논문지 2005.12 학술저널
서비스 로봇의 물체 탐색 성능 향상을 위한 베이지안 네트워크 결합 기반 물체 관계 모델링
송윤석 ,  조성배 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005.11 학술대회자료

초록· 키워드

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서비스 로봇의 물체 인식은 배달, 심부름 같은 로봇이 수행하는 대부분의 서비스를 위해 매우 중요하다. 기존의 방법은 산업 환경에서 기하학적 모델에 기반 하여 물체를 인식하였으나, 환경 조건이 변화하고 로봇의 이동이 발생하는 실내 환경에서는 로봇의 위치에 따라 영상 속에서 물체가 가려져 있거나 작을 수 있어 인식이 잘되지 않는 상황이 발생한다. 이러한 불확실한 상황을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상에서 인식된 물체들을 컨텍스트 정보로 사용하여 관심 있는 물체의 존재를 추론하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 베이지안 네트워크와 온톨로지를 함께 사용하여 확률적 프레임 안에서 도메인 지식을 모델링하기 위한 방법과 추론 모델의 확장을 위해 동적으로 베이지안 네트워크를 생성하고 추론하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 이러한 방법의 성능을 검증하였고 확률적 모델 안에서 귀납적 추론이 갖는 장점을 확인할 수 있었다.
#물체 인식 #서비스 로봇 #베이지안 네트워크 #온톨로지 #Object Recognition #Service Robot #Bayesian network #Ontology

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 모델링 및 추론 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론 및 토의
참고문헌

참고문헌 (0)

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