KR100611101B1 - 로봇 서비스 플랜 생성 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
본 발명은 로봇 서비스 플랜 생성 시스템 및 방법에 관한 것임.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
본 발명은 지능형 웹 서비스 기술을 기반으로 하여 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 플랜 생성 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있음.
3. 발명의 해결방법의 요지
본 발명은, 사용자의 명령으로부터 획득한 정형화된 데이터를 분석하여 템플릿 저장소를 검색함으로써 사용자의 요구에 적합한 서비스 템플릿을 선택하는 단계; 서비스 레지스트리에 대한 탐색을 통해 획득한 서비스들의 프로 파일 정보를 검색하여 최적의 로봇 단위 서비스들을 선택하는 단계; 상기 선택한 서비스들을 상기의 선택된 서비스 템플릿을 기반으로 조합하여 서비스 플랜을 생성하는 단계를 포함한다.
4. 발명의 중요한 용도
본 발명은 로봇 서비스 플랜 생성 시스템 및 방법에 이용됨.
로봇 서비스 플랜 생성, 서비스 템플릿, 컨텍스트 처리 시스템, 서비스 레지스트리, 시맨틱 웹(Semantic Web), OWL-S, IOPE, WSDL, BPEL4WS
Description
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 지능형 로봇 서비스를 위한 로봇 서비스 플랜 생성 시스템의 블록 구성도,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 로봇 서비스 플랜을 생성하기 위한 세부적인 절차 흐름도이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
100 : 컨텍스트 처리부
200 : 서비스 플랜 생성부 210 : 템플릿 선택부
220 : 서비스 선택부 230 : 플랜 구성부
300 : 템플릿 저장소 400 : 서비스 레지스트리
500 : 웹서비스 호출부
S210 : 템플릿 검색 및 선택 단계
S220 : 서비스 탐색 및 선택 단계
S230 : 서비스 플랜 구성 단계
본 발명은 로봇 서비스 플랜 생성 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 지능형 웹 서비스 기술을 기반으로 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 플랜 생성 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 지능형 로봇 시스템 기술에서 지능형 웹 서비스 플랫폼 기술 분야에 속하며, 지능형 웹 서비스 기술을 기반으로 하여 지능형 로봇 서비스를 제공하는 모든 정보 시스템 내에서 서비스 플랜 생성 기법으로 활용될 수 있다.
기존의 웹 서비스 기술은 단일 웹 서비스에 대한 정의와 비즈니스 레지스트리에 등록된 웹 서비스만을 이용할 수 있는 매우 제한적인 구조이며, 구문적인 확장은 가능하지만 의미적인 확장이 불가능한 한계를 내포하고 있다. 이러한 웹 서비스의 발전 과정에서 도출된 문제점의 해결방안으로 지능형 웹 서비스가 제시되고 있다. 지능형 웹 서비스는 지능형 웹(Semantic Web)과 에이전트 기술을 웹 서비스에 적용시켜 웹 서비스 기술의 한계를 해결하려는 시도이다.
이러한 지능형 웹 서비스 기술을 기반으로 하는 지능형 로봇 서비스 기술은 정보 통신망과 지능형 웹 서비스, 소프트웨어 기술 등을 접목함으로써, 종래의 산업용 로봇 기술이 단순 반복 작업만을 수행해 왔던 것과는 달리, 사용자의 요구에 부합하는 다양한 서비스를 제공함으로써 인간의 생활을 보다 편리하게 하는 인간 지향적인 로봇 서비스를 제공할 수 있다. 정보통신 기술과 인공지능 기술을 바탕으 로 인간과 상호작용하면서 인간이 필요로 하는 홈 서비스를 제공하기 위한 지능형 로봇 서비스 기술은 현재 초기 연구 단계에 있다. 이러한 초기 연구 단계에 있는 지능형 로봇 서비스 기술을 실현하기 위해서, 선결적으로 지능형 웹 서비스 기술을 기반으로 하는 로봇의 서비스 플랜을 생성하기 위한 시스템 및 방법의 개발이 필요한 상황이다.
본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 지능형 웹 서비스 기술을 기반으로 사용자 명령에 부합하는 웹 서비스(웹 서비스 온톨로지와 웹 서비스 기술 정보)를 자동으로 선택하고, 선택된 웹 서비스를 동적으로 생성 및 구성하여 적절한 서비스 플랜을 생성한 후, 실행 가능한 서비스 플랜으로 변환하여 웹 서비스 실행 엔진을 통해 서비스를 호출함으로써 사용자가 요구하는 로봇 서비스를 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 상기한 로봇 서비스 제공을 실현하기 위한 지능형 로봇 서비스 플랜 생성 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 장치는, 사용자의 명령을 정형화된 데이터로 바꾸는 컨텍스트 처리부, 서비스 플랜을 생성하기 위한 기반이 되는 서비스 템플릿을 저장하는 템플릿 저장소, 상기 서비스 플랜을 구성하기 위한 단위 서비스들을 탐색 인터페이스를 통해 제공하는 서비스 레지스트리, 상기 템플릿 저장소를 검색하여 서비스 템플릿을 선택하고 선택된 서비스 템플릿을 기반으로 단위 서비스들을 조합하여 서비스 플랜을 생성하는 서비스 플랜 생성부, 상기 생성된 서비스 플랜을 통해 사용자가 요구한 서비스를 제공하는 웹서비스 호출부를 포함한다. 상기 정형화된 데이터는 IOPE(Input, Output, Precondition, Effect)정보를 기반으로 할 수 있다. 한편, 상기의 서비스 플랜 생성부는 정형화된 데이터를 기반으로 템플릿 저장소를 검색하여 적절한 서비스 템플릿을 선택하고, 서비스 레지스트리를 탐색하여 입력 정보에 부합하는 단위 서비스들을 선택하며, 상기 선택된 단위 서비스들을 상기 서비스 템플릿을 기반으로 조합하여 서비스 플랜을 생성한다.
본 발명의 방법을 단계별로 살펴보면, 사용자의 명령으로부터 획득한 정형화된 데이터를 분석하여 사용자의 요구에 적합한 서비스 템플릿을 템플릿 저장소로부터 선택하는 단계, 서비스 레지스트리에 대한 서비스 탐색을 통해 최적의 단위 서비스들을 선택하는 단계, 상기 선택된 서비스들을 상기의 선택된 서비스 템플릿을 기반으로 조합하여 서비스 플랜을 구성하는 단계를 포함하여 이루어진다.
상술한 본 발명의 내용은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 지능형 로봇 서비스를 위한 로봇 서비스 플랜 생성 시스템의 블록 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위해 로봇 서비스 플랜을 생성하는 시스템은 컨텍스트 처리부(100), 서비스 플랜 생성부(200), 템플릿 저장소(300), 서비스 레지스트리(400), 웹서비스 호출부(500)로 구성된다.
컨텍스트 처리부(100)는 사용자의 명령으로부터 사용자의 컨텍스트 정보를 반영하여 가공처리가 가능한 정형화된 데이터로 바꾸어준다. 예를 들어, 상기 정형화된 데이터는 IOPE(Input, Output, Precondition, Effect)정보를 기반으로 할 수 있다.
템플릿 저장소(300)는 서비스 플랜 생성의 기반이 되는 서비스 템플릿들을 저장하고 있다. 서비스 템플릿은 서비스 컴포지션을 위한 재활용 가능한 빌딩 블록으로서 각각의 서비스를 표현하는 메타 정보(MetaData)를 기술한 객체를 의미한다. 즉, 임의의 서비스를 제공하기 위해 사전에 정의해 둔 기본 골격을 말한다.
서비스 레지스트리(400)는, 서비스 프로파일에 대한 의미 정보를 기반으로 하여 인덱싱 서비스를 제공하는 저장소 혹은 소프트웨어 컴포넌트로서, 로봇 서비스를 위한 단위 서비스들을 탐색 인터페이스를 통해 제공해준다.
서비스 플랜 생성부(200)는 템플릿 선택부(210), 서비스 선택부(220) 및 플랜 구성부(230)로 이루어진다. 구체적으로 살펴보면, 템플릿 선택부(210)는 상기의 컨텍스트 처리 시스템을 통해 정형화된 정보 데이터를 분석하여 적절한 서비스 템플릿 모델을 의미 검색하고 저장한다.
또한, 서비스 선택부(220)는 상기 서비스 템플릿에 포함된 단위 서비스들의 의미 정보를 기반으로 서비스 레지스트리에 질의하고 응답받으며 서비스 레지스트리를 탐색하고, 탐색의 결과로서 OWL-S(Web Ontology Language for Services) 프로파일(Profile) 및 그라운딩(Grounding) 정보와 WSDL(Web Services Description Language) 정보를 획득하며, 획득한 정보를 바탕으로 입력 정보에 부합하는 단위 서비스들을 선택한다.
마지막으로, 플랜 구성부(230)는 상기의 해당 서비스 템플릿을 기반으로 상기의 선택된 서비스들을 조합하여 최적의 서비스 플랜을 구성한다. 여기서, 서비스 플랜은 임의의 서비스를 제공하기 위해 상기의 서비스 템플릿을 기반으로 작성된 일련의 프로세스를 의미한다.
한편, 웹서비스 호출부(500)는 상기의 생성된 서비스 플랜을 실행 가능한 서비스 플랜으로 변환하여 웹 서비스 실행 엔진을 통해 해당 웹 서비스를 호출한다. 호출된 웹 서비스는 로봇의 하드웨어를 제어하는데 이용된다. 즉, 사용자가 요구한 실제 로봇 서비스를 제공할 수 있게 된다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 로봇 서비스 플랜을 생성하기 위한 세부적인 절차 흐름도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 지능형 로봇 서비스를 위한 로봇 서비스 플랜 생성 시스템에서의 실행 절차는 크게 템플릿 검색 및 선택 단계(S210), 서비스 탐색 및 선택 단계(S220), 서비스 플랜 구성 단계(S230)를 포함하여 이루어진다. 우선, 템플릿 검색 및 선택 단계(S210)는 사용자의 명령으로부터 획득한 정형화된 정보 데이터를 입력받아 처리하는 컴포지션 전처리 단계(S211), 서비스 템플릿 선택 단계(S212), 서비스 모델 제어 단계(S213)로 이루어진다. 또한, 서비스 탐색 및 선택 단계(S220)는 서비스 탐색 단계(S221), 서비스 선택 단계(S222), 단위 서비스 구성 단계(S223)로 이루어진다. 마지막으로 서비스 플랜 구성 단계(S230)는 플랜 인스턴스 생성 단계(S231), 서비스 플랜 조합 단계(S232)로 이루어진다. 이러한 과정을 거쳐 생성된 서비스 플랜은 실행가능한 서비스 플랜으로 변환되어 실제적인 로봇 서비스를 호출 및 실행하게 된다.
상기와 같은 일련의 과정에서, 각 단계별 수행 내용은 다음과 같다.
우선, 지능형 로봇의 서비스 수행을 위해, 컨텍스트 처리를 통해 사용자의 명령으로부터 정형화된 정보 데이터를 얻는다. 여기서, 정형화된 정보는 서비스 온톨로지를 기반으로 기술된 IOPE(Input, Output, Precondition, Effect) 정보를 기반으로 한다. 예를 들어, 본 시스템에서 'WakeUp'이라는 로봇 서비스를 제공하기 위해 주어진 IOPE 정보는 표 1과 같다.
| IOPE[ Effect=&Behavior;#WakeUp Input=&HumanRelation;#Person ] |
컴포지션 전처리 단계(S211)에서는 상기의 정형화된 데이터를 획득하고, 이를 분석하며, 필요에 따른 적절한 전처리를 수행한다.
서비스 템플릿 선택 단계(S212)에서는 상기의 분석한 정보 데이터(분석한 IOPE 정보)를 바탕으로 템플릿 저장소(S300)를 의미 검색(시맨틱 검색)하여 서비스 합성의 기반이 되는 적절한 서비스 템플릿을 선택한다. 아래 예시로 든 표 2는 OWL(Web Ontology Language)을 기반으로 한 STDL(Service Template Description Language)로 작성된 서비스 템플릿의 부분 예이다. 예시로 든 본 시스템에서, 서비스 템플릿은 BasicTemplate 타입과 AggregateTemplate 타입으로 구분된다.
| <tmpl:AggregateTemplate rdf:ID="WakeUpTemplate"> <rdfs:label>WakeUpTemplate</rdfs:label> <tmpl:representedBy> <tmpl:TemplateProfile rdf:ID="WakeUpTemplateProfile"> <tmpl:hasInput rdf:resource="&HumanRelation;#Person"/> <tmpl:hasEffect rdf:resource="&Behavior;#WakeUp"/> </tmpl:TemplateProfile> </tmpl:representedBy> <tmpl:constructedBy> <tmpl:Sequence> <tmpl:hasComponents rdf:parseType="Collection"> <tmpl:BasicTemplate rdf:about="&FacePersonTemplate;#FacePersonTemplate"/> <tmpl:BasicTemplate rdf:about="&AlarmTemplate;#AlarmTemplate"/> <tmpl:hasComponents> </tmpl:Sequence> </tmpl:constructedBy> </tmpl:AgrregateTemplate> |
서비스 모델 제어 단계(S213)에서는 상기의 선택된 서비스 템플릿으로부터 템플릿 객체 모델을 분석하고 단위 서비스들의 의미 정보를 분석하며, 서비스 플랜 인스턴스 생성에 필요한 기반 정보를 제공한다. 즉, 상기에서 선택된 서비스 템플릿(본 시스템에서는 OWL문서)으로부터 파싱(구문 분석)을 통해 객체 모델을 만들고, 객체 모델로부터 필요한 정보(클래스의 인스턴스나 객체 속성 값 등)를 획득 또는 호출한다. 본 시스템에서 서비스 플랜 생성의 기반정보로는 네임 스페이스 정보, 임포트 정보, 클래스 인스턴스 정보, 제어 구성자 정보 등을 들 수 있다.
서비스 탐색 단계(S221)에서는 적합한 서비스를 표현하고 있는 서비스 프로파일 정보를 검색하기 위해 서비스 레지스트리(400)에 질의하고 응답받으며, 시맨틱 질의문을 생성 및 관리한다. 여기서, 상기의 선택된 서비스 템플릿에 포함된 단위 서비스들의 의미 정보를 기반으로 서비스 레지스트리에 대한 서비스 탐색을 수행하게 되며, 서비스를 표현하고 있는 OWL-S 프로파일 정보와 웹 서비스 기술 정보 등을 포함하는 결과값을 가져오게 된다.
서비스 탐색을 통해 획득한 서비스의 의미 정보는 OWL-S(Web Ontology Language for Services)로 작성되는데, OWL-S는 서비스가 사용자나 다른 에이전트로부터 요구하는 것은 무엇이고 그들에게 제공하는 것은 무엇인가를 나타내는 프로파일(Profile), 서비스가 어떻게 작동하는가를 나타내는 프로세스(Process), 서비스가 어떻게 사용되는가를 나타내는 그라운딩(Grounding)으로 구성된다. 핵심 구성요소로 서비스를 표현하는 온톨로지 클래스인 OWL-S 프로파일은, 서비스의 의미 정보를 표현하기 위해 IOPE(Input, Output, Precondition, Effect)정보를 이용한다. 아래 예시로 든 표 3은 'Alarm'서비스에 대한 OWL-S 서비스의 부분 예이다.
| <service:Service rdf:ID="RobotAlarmService"> <service:presents rdf:resource="#RobotAlarmServiceProfile"/> <service:describedBy rdf:resource="#RobotAlarmProcessModel"/> <service:supports rdf:resource="#RobotAlarmServiceGrounding"/> </service:Service> |
서비스 선택 단계(S222)에서는 상기의 서비스 탐색을 통해 획득한 서비스 정보들을 바탕으로 최적의 단위 서비스들을 추출한다.
단위 서비스 구성 단계(S223)에서는 상기의 추출한 서비스를 기반으로 단위 서비스 모델을 분석하고, 플랜 인스턴스의 구성 단위 객체 모델을 생성한다.
플랜 인스턴스 생성 단계(S231)에서는 서비스 템플릿 선택 단계(S212)에서 선택된 서비스 템플릿을 기반으로 서비스 플랜 인스턴스를 생성하고 초기화한다.
서비스 플랜 조합 단계(S232)에서는 상기의 모듈에서 생성 및 초기화된 서비스 플랜 인스턴스에 상기 서비스 탐색 단계(221) 및 서비스 선택 단계(S222)에서 탐색 및 선택된 단위 서비스들을 조합하여 사용자 명령을 처리하기에 적합한 로봇 서비스 플랜을 구성하며, 구성된 서비스 플랜에 대해 적합성 여부를 분석하고 검증한다. 아래 예시로 든 표 4는 본 시스템에서 자동으로 생성 및 구성된 서비스 플랜 인스턴스의 부분 예이다.
| <inst:TemplateInstance rdf:ID="WakeUptemplateInstance"> <inst:instantiates rdf:resource="&WakeUpTemplate;#WakeUpTemplate"/> <inst:hasGroundings rdf:parseType="Collection"> <inst:Grounding> <inst:forTemplate rdf:resource="&FacePersonTemplate;#FacePersonTemplate"/> <inst:byService rdf:resource= "&RobotFacePersonService;#RobotFacePersonServiceGrounding"/> </inst:Grounding> <inst:Grounding> <inst:forTemplate rdf:resource="&AlarmTemplate;#AlarmTemplate"/> <inst:byService rdf:resource= "&RobotAlarmService;#RobotAlarmServiceGrounding"/> </inst:Grounding> </inst:hasGroundings> </inst:TemplateInstance> |
상기의 과정을 통해 생성 및 구성된 서비스 플랜을 서비스의 접근 방법을 구체화한 OWL-S 그라운딩 정보와 웹 서비스를 기술한 WSDL(Web Services Description Language)정보를 기반으로 실행 가능한 서비스 플랜으로 변환하고, 웹 서비스에 대한 국제 표준 프로세스 정의인 BPEL4WS(Business Process Execution Language for Web Services)프로세스를 생성하여, 상기의 프로세스를 웹 서비스 호출 시스템을 통해 실행함으로써 사용자가 명령한 실제 로봇 서비스를 제공하게 된다.
본 발명을 통해 구현된 시스템은 XML, RDF(S), WSDL, OWL-S, BPEL4WS 등의 웹 표준언어를 기반으로 의미기반 정의를 제공하며, 또한 자바 기술을 활용하여 플랫폼의 독립성을 제공할 수 있다.
본 발명의 구현 시스템의 운용환경은 로봇 서비스를 위한 지능형 웹을 기반으로 하는 서비스 플랫폼을 기반으로 하는 환경이지만, 웹 표준 기술 및 자바 기술을 활용하여 플랫폼의 독립성이 보장될 수 있으므로, 일반적인 웹 서비스 플랫폼 환경 하에서도 운용이 가능할 것이다. 또한, 본 발명은 로봇의 서비스 플랜 생성 시스템 및 방법에 관한 것이나, 사용자가 요구한 서비스를 제공하는 로봇이외의 장비나 시스템에도 활용이 가능할 것이다.
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
상기와 같은 본 발명은, 지능형 웹 서비스 기술을 기반으로 하는 지능형 로봇 서비스를 위한 로봇 서비스 플랜 생성 시스템 및 방법을 제공함으로써, 종래의 제한적인 정보의 제공만이 가능했던 로봇 서비스의 영역을 무한한 정보의 제공이 가능한 웹의 영역으로 확장시킬 수 있다. 따라서 단순 반복 작업이나 사전에 저장된 정보의 제공만이 가능했던 로봇 서비스의 한계를 넘어, 지능형 웹 서비스 기술을 기반으로 다양한 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
특히, 본 발명은 효율적인 지능형 로봇 서비스의 제공을 위해 지능형 웹 서비스의 기술을 이용하여 자동으로 웹 서비스를 선택하고, 선택된 웹 서비스를 동적으로 생성 및 구성하여 적절한 로봇 서비스 플랜을 생성하는 시스템 및 방법을 제공함으로써, 유비쿼터스 환경에서 보다 인간 지향적인 다양한 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
Claims (8)
- 사용자의 명령을 정형화된 데이터로 바꾸는 컨텍스트 처리부;서비스 플랜을 생성하기 위한 기반이 되는 서비스 템플릿을 저장하는 템플릿 저장소;상기 서비스 플랜을 구성하기 위한 단위 서비스들을 탐색 인터페이스를 통해 제공하는 서비스 레지스트리;상기 템플릿 저장소를 검색하여 서비스 템플릿을 선택하고, 선택된 서비스 템플릿을 기반으로 서비스 레지스트리를 탐색하여 단위 서비스들을 선택하며, 선택된 단위 서비스들을 선택된 템플릿을 기반으로 조합하여 서비스 플랜을 생성하는 서비스 플랜 생성부;상기 생성된 서비스 플랜을 통해 사용자가 요구한 서비스를 호출하여 제공하는 웹서비스 호출부를 포함하여 이루어지는 로봇 서비스 플랜 생성 시스템.
- 제 1 항에 있어서,상기 서비스 플랜 생성부는,정형화된 데이터를 바탕으로 서비스 템플릿 모델을 검색하고 저장하는 템플릿 선택부;서비스 레지스트리를 탐색하여 입력 정보에 부합하는 단위 서비스들을 선택하는 서비스 선택부;상기 선택된 서비스 템플릿을 기반으로 상기 선택된 서비스들을 조합하여 서비스 플랜을 생성하는 서비스 플랜 구성부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 플랜 생성 시스템.
- 제 2항에 있어서상기 서비스 선택부는,서비스 레지스트리에 질의하고 응답받으며 시맨틱 질의문을 생성 및 관리하는 기능을 포함하고, 서비스 템플릿에 포함된 단위 서비스들의 의미 정보를 기반으로 서비스 레지스트리에 대한 서비스 탐색을 수행하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 플랜 생성 시스템.
- 사용자의 명령으로부터 획득한 정형화된 데이터를 분석하고 템플릿 저장소를 검색하여 사용자의 요구에 적합한 서비스 템플릿을 선택하는 템플릿 검색 및 선택 단계;서비스 레지스트리에 대한 서비스 탐색을 통해 단위 서비스들을 선택하는 서비스 탐색 및 선택 단계;상기 선택된 단위 서비스들을 상기의 선택된 서비스 템플릿을 기반으로 조합하여 서비스 플랜을 생성하는 서비스 플랜 구성 단계를 포함하여 이루어지는 로봇 서비스 플랜 생성 방법.
- 제 4 항에 있어서,상기 템플릿 검색 및 선택 단계는,정형화된 데이터를 입력받아 이를 분석하고 필요한 전처리 기능을 수행하는 컴포지션 전처리 단계;분석한 데이터를 바탕을 서비스 템플릿 저장소를 의미 검색하여 서비스 합성의 기반이 되는 서비스 템플릿을 선택하는 서비스 템플릿 선택 단계;상기의 선택된 서비스 템플릿의 객체 모델을 분석하고 단위 서비스들의 의미정보를 분석하는 서비스 모델 제어 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 플랜 생성 방법.
- 제 4항에 있어서,상기 서비스 탐색 및 선택 단계는,서비스 레지스트리를 탐색하여 서비스를 표현하는 결과값을 획득하는 서비스 탐색 단계;상기의 획득한 서비스 정보로 부터 최적의 단위 서비스를 추출하는 서비스 선택 단계;상기의 추출한 단위 서비스를 기반으로 단위 서비스 모델을 분석하고 플랜 인스턴스의 구성 단위 객체 모델을 생성하는 단위 서비스 구성 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 플랜 생성 방법.
- 제 6항에 있어서,상기의 서비스 탐색 단계는,서비스 레지스트리에 질의하고 응답받으며, 시맨틱 질의문을 생성 및 관리하고, 상기의 선택된 서비스 템플릿에 포함된 단위 서비스들의 의미 정보를 기반으로 서비스 레지스트리에 대한 서비스 탐색을 수행하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 플랜 생성 방법.
- 제 4항에 있어서,상기 서비스 플랜 구성 단계는,상기의 선택된 서비스 템플릿을 기반으로 서비스 플랜 인스턴스를 생성하고 초기화하는 서비스 플랜 인스턴스 생성 단계;상기의 서비스 플랜 인스턴스에 상기의 선택된 단위 서비스들을 조합하여 서 비스 플랜을 구성하는 서비스 플랜 구성 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 플랜 생성 방법.
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Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102063181B1 (ko) * | 2018-02-12 | 2020-03-02 | 한국과학기술연구원 | 클라우드 컴퓨팅 기반 로봇 서비스 제공시스템 및 이를 이용한 로봇 서비스 제공방법 |
| KR102143603B1 (ko) * | 2018-12-26 | 2020-08-11 | 서울시립대학교 산학협력단 | 서비스 패키지 생성 방법 및 이를 수행하는 로봇 서비스 개발 시스템 |
| US11347613B2 (en) * | 2019-10-15 | 2022-05-31 | UiPath, Inc. | Inserting probabilistic models in deterministic workflows for robotic process automation and supervisor system |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20020027707A (ko) * | 2000-10-04 | 2002-04-15 | 안성용 | 인공 지능형 에이젼트 시스템과 이의 구동 방법 및 이를저장한 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체 |
| KR20020030545A (ko) * | 2000-10-18 | 2002-04-25 | 남 데이비드 이 | 인공지능과 자연어처리 기술에 기반한 자연어 문장형질문에 대한 자동 해답 및 검색 제공 방법 |
| KR20020045343A (ko) * | 2000-12-08 | 2002-06-19 | 오길록 | 표준화된 문장 구문구조 및 의미구조에 기반한 정보생성/검색 장치 및 그 방법 |
| US6532401B2 (en) | 1997-06-04 | 2003-03-11 | Nativeminds, Inc. | Methods for automatically verifying the performance of a virtual robot |
| KR20050032937A (ko) * | 2003-10-02 | 2005-04-08 | 한국전자통신연구원 | 언어분석 기반 자동 질문/정답 색인 방법과 그 질의응답방법 및 시스템 |
-
2005
- 2005-04-12 KR KR1020050030409A patent/KR100611101B1/ko not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6532401B2 (en) | 1997-06-04 | 2003-03-11 | Nativeminds, Inc. | Methods for automatically verifying the performance of a virtual robot |
| KR20020027707A (ko) * | 2000-10-04 | 2002-04-15 | 안성용 | 인공 지능형 에이젼트 시스템과 이의 구동 방법 및 이를저장한 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체 |
| KR20020030545A (ko) * | 2000-10-18 | 2002-04-25 | 남 데이비드 이 | 인공지능과 자연어처리 기술에 기반한 자연어 문장형질문에 대한 자동 해답 및 검색 제공 방법 |
| KR20020045343A (ko) * | 2000-12-08 | 2002-06-19 | 오길록 | 표준화된 문장 구문구조 및 의미구조에 기반한 정보생성/검색 장치 및 그 방법 |
| KR20050032937A (ko) * | 2003-10-02 | 2005-04-08 | 한국전자통신연구원 | 언어분석 기반 자동 질문/정답 색인 방법과 그 질의응답방법 및 시스템 |
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