운동학습을 통한 행동학습과 인지발달(From Motor Learning in Robotic Systems)

전문가 제언

□ 운동학습은 복잡하고 다양한 행동을 생성하기 위한 가장 기본적인 학습능력이라고 할 수 있으며, 궤도추정을 위한 파라미터 학습이 기본이지만 그 규범을 어디에서 구하는가 하는 것이 핵심이다. 복잡하고 다양한 행동생성의 지침으로서의 모방은 궤도추정으로부터 타인의 행동을 예측하고 의사소통의 발전을 연상시킨다. 운동의 모방과 심벌의 관계는 다양하며, 외계를 지각하여 환경을 구조화하고 추상화(심벌화)하는 과정에는 운동이 필연적으로 기여하는 것과 운동 그 자체를 추상화(또 하나의 심벌화)하는 과정이 있다.

□ 이동 로봇의 행동학습 문제를 해결하기 위해 RNN(Recurrent Neural Network)을 사용하는데, 이는 환경과 로봇 동작의 내부 표현을 구축하고 위상공간에서 관심사항이 로봇에게 있어서 환경표적이 되는 것을 나타낸다. 또한, 동적 2족 보행 문제를 해결하기 위해서는 CPG(Central Pattern Generator)가 사용되는데, 이는 신경계와 근골격계를 합친 위상공간에서 제한 반복 관심사항(limit cycle attractor)이 형성되는 것을 나타내며 종합 연계(grobol entrainment)의 개념을 도출한다. 그리고 이에 따라 환경의 변화에 강하고 유연하며, 안정성이 있는 보행을 실현 가능케 함과 동시에 시뮬레이션을 통해 그 동작을 표시한다.

□ 모방학습은 휴머노이드 로봇(humanoid robot)과 같이 초다자유도계의 행동생성에 유력한 수법이며, 이는 로봇 특유의 학습법임과 동시에 인간의 다양한 행동을 습득하기 위해서도 중요한 학습법으로서 뇌과학과 인지과학과의 연관성이 깊다. 휴머노이드 로봇에서 운동 패턴의 인식과 생성문제에 대해 숨겨진 마코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)의 확률적인 정보처리 틀에 착안하여 연속적인 운동인식 · 생성과 이산적인 심벌 조작문제를 통합하는 수학적 모델이 제안되고 있다.

저자

Minoru Asada

자료유형

원문언어

일어

기업산업분류

정밀기계

연도

2004

권(호)

22(2)

잡지명

일본로봇학회지(N234)

과학기술
표준분류

정밀기계

페이지

150~155

분석자

이*요

분석물

• 운동학습을 통한 행동학습과 인지발달.pdf [183,067 byte]

이미지변환중입니다.