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인간과 기계시스템에서 사람의 의도추론기술과 로봇 테크놀로지 응용

전문가 제언: ○ 베이지언 네트워크(Bayesian Network)는 믿음(Belief Network)과 인과(Causal Network)의 의미를 가지며, 변수를 표현하는 노드(node)와 변수들 간의 의존관계를 표현하는 호(arc)의 방향성 비 순환 그래프로 노드A에서 B까지의 호가 있다면 A는 B의 모체(parent)라 부르고, 노드 값이 주어져 있다면 에비던스 노드(evidence node)라 부른다. 하나의 노드는 측정값, 인수, 숨겨진 (latent)변수, 가설 등 어떤 종류의 변수일 수도 있고, 노드는 임의의 변수를 표현하는데 제약이 없다. 이것이 베이지언 네트워크에 대한 "Bayesian"이다.

○ 베이지언 네트워크는 그래프 상에 노드에 의해 표현되는 모든 변수에 대한 이음배분(joint distribution)의 표현으로, 수치 계산에서는, 모체에 대한 조건을 위해 각 노드 X의 확률분포를 명확히 해야 하고, 주어진 모체에서 X의 분포는 어떤 형태의 값도 가질 수 있다. 그러나 계산을 쉽게 하기 위해 이산분포 또는 가우시안분포(Gaussian distributions)로 작업한다. 추론의 목적은 일반적으로 변수들의 부분집합의 조건 분포, 다른 부분집합에 대해 알려진 값(evidence)에 대한 조건 분포를 찾는 것이며, 그럼으로써 다른 변수와 통합하는 것이다. 따라서 베이지언 네트워크는 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 베이즈 정리를 자동적으로 확장하는 메커니즘이라고도 할 수 있다. 베이지언 네트워크는 gene regulatory networks, medicine, engineering, text analysis, image processing, decision support systems에서 지식모델링에 많이 사용되고 있다.

○ 베이지언 네트워크의 학습과 행동의 추론적 이론을 이용하여 기계시스템에 적용, 즉 로봇이나 반송장치, 자동차의 무인 운전 등의 시험을 통하여 앞으로 기계시스템의 동작을 무인화 할 수 있을지에 대한 검증을 위한 실험이 실시 된 보고가 있다. 이와 같이 사람의 의도를 그의 행동에 앞서 추론하여 작업을 돕거나 혹은 행동함으로써 범할 수 있는 실수를 미연에 방지할 수 있을 것이다. 전술적 작전에 베이지언 네트워크를 적용한 기계시스템을 활용함으로써 인명피해가 없는 전술 작전도 가능하게 될 것으로 기대된다.

저자: Yoji YAMADA, Akio UTSUGI
자료유형: 학술정보