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첨단기술정보

로봇 시스템의 모터학습- 기본동작을 사용한 관측 학습 체계(Motor Learning in Robotic Systems : A Framework for Learning from Observation using Primitives)

전문가 제언: □ 기본동작 선택, 하위 목표 계산, 샷 행동 생성에서 비록 LWPR이 선형이라고는 하나 자료 점이 증가하면 상태 공간이 커지고 비례적으로 처리 시간이 많이 소모된다. 다시 말하면 운동선수는 사전 훈련이 전혀 안 돼 있고 운동장에서 시간이 갈수록 운동신경이 더 느려지게 된다. 이런 경우 아주 오래 동안 게임을 한다든지 아주 빠른 공을 접했을 때는 로봇의 행동이 실패할 확률이 높아진다.

□ 신경회로망의 Back Propagation 모델을 사용하여 사전에 충분히 많은(수만 내지 수십만 포인트 데이터) 자료 점으로 훈련을 시키면 기본동작 선택, 하위 목표 생성, 그리고 샷 행동 생성 능력 등을 도메인 지식 화 시킬 수 있고 따라서 실시간에 처리할 수 있게 된다.

□ 본 연구에서는 전번 게임에서 발생한 데이터들이 누적될수록 자료의 Backlog 현상에 의한 처리시간 지체가 예상된다. 그러나 전항에 제시한 신경망 학습 모델에서는 누적된 자료는 더욱 학습에 도움이 될 뿐 계산 대상이 안 되므로 처리시간에 영향을 주지 않는다.

□ 결국 학습모델과 누적 데이터 처리에 관한 문제이므로 본연구의 체계와 제안 모델을 구현하고 비교 분석하는 것이 로봇의 성능 향상을 위하여 큰 도움이 될 것이다.