KR100656372B1 - 로봇 서비스 가용성 평가 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR100656372B1 KR1020050121003A KR20050121003A KR100656372B1 KR 100656372 B1 KR100656372 B1 KR 100656372B1 KR 1020050121003 A KR1020050121003 A KR 1020050121003A KR 20050121003 A KR20050121003 A KR 20050121003A KR 100656372 B1 KR100656372 B1 KR 100656372B1
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Abstract

본 발명은 로봇 서비스 가용성 평가 방법 및 시스템에 관한 것으로, 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 가용성 평가 방법에 있어서, 센서를 통해 획득된 데이터로부터 상황 콘텍스트 정보를 추출하는 단계, 상황 콘텍스트 정보를 통하여 확률 해석 기법에 근거하여 로봇 서비스를 제공하기 위한 서비스 리스트를 생성하는 단계, 및 서비스 리스트에 포함된 로봇 서비스 중에서 확률 값이 가장 높으면서도 서비스 제공이 가능한 로봇 서비스를 결정하는 서비스 가용성 평가 단계로 구성되어, 능동적인 지능형 로봇 서비스를 제공할 수 있다.

Description

로봇 서비스 가용성 평가 방법 및 시스템{System and method of feasibility estimation for robot services}
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 능동적인 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 가용성 평가 시스템 블럭도,
도 2는 도 1의 서비스 가용성 평가 모듈을 보다 구체적으로 나타낸 블럭도,
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 능동적인 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 가용성 평가 방법에 대한 흐름도, 및
도 4는 도 3의 단계S320을 보다 구체적으로 나타낸 흐름도이다.
본 발명은 로봇 서비스 가용성 평가 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 지능형 로봇 시스템의 로봇 능동서비스 플래닝 기술 분야에서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 기반으로 능동적인 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스에 대한 가용성을 평가하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
현실 세계 어디서나 컴퓨터 사용이 가능하며, 현실 세계의 사물과 환경 속으로 스며들어 일상생활과 통합되는 특징을 가진 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 기존 정 보통신 기술의 통합 및 융합을 기반으로 인간화 인터페이스에 대한 서비스를 출현하게 한다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 기반으로 인간과 상호작용하면서 인간이 필요로 하는 홈 서비스를 제공하기 위한 지능형 로봇 서비스 기술은 현재 초기 연구 단계에 있다.
종래의 단순 반복 작업을 수행하는 산업용 로봇 기술과는 달리 지능형 로봇 시스템은 정보통신망과 상황 인식 기술 및 소프트웨어 기술 등이 접목되어 향상된 인간 중심의 서비스를 제공하게 된다.
특히 사용자의 명령에 따른 수동적인 서비스의 제공에 그치는 것이 아니라, 상황 변화를 감지하여 상황에 적합한 서비스를 능동적으로 제안함으로써 인간의 생활을 보다 편리하게 하는 인간 지향적인 지능형 로봇 시스템을 제공할 수 있다.
또한 홈 환경 내에 존재하는 객체의 시맨틱 기술을 위한 상태 모델과 확률 기반의 상황 해석뿐만 아니라 웹 서비스의 발전 과정에서 도출된 문제점의 해결방안으로 제시된 지능형 웹 서비스 인프라를 통해 다양한 웹 정보를 활용함으로써 제한된 서비스 영역을 확장하려는 시도를 포함하고 있다.
이러한 능동적인 지능형 로봇 시스템을 실현하기 위해서, 선결적으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 기반으로 능동적인 로봇 서비스에 대한 가용성을 평가하기 위한 방법 및 시스템의 개발이 필요한 상황이다.
본 발명은 지능형 로봇 시스템에서 능동적인 로봇 서비스를 실현하기 위해 실내 환경 변화를 감지하여 콘텍스트 처리를 통한 서비스 목표를 추출하여 선택된 후보 로봇 서비스 리스트를 대상으로, 해당 실내 환경의 상태 모델을 기반으로 서비스 제안에 적합한 상황인지, 서비스 정책에 부합되는지 및 이미 제공되고 있는 서비스는 아닌지 등의 서비스 가용성을 평가하여 최적의 로봇 서비스를 제공한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 로봇 서비스 가용성 평가 방법은, 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 가용성 평가 방법에 있어서, (a) 센서를 통해 획득된 데이터로부터 상황 콘텍스트 정보를 추출하는 단계; (b) 상기 상황 콘텍스트 정보를 통하여 확률 해석 기법에 근거하여 로봇 서비스를 제공하기 위한 서비스 리스트를 생성하는 단계; 및 (c) 상기 서비스 리스트에 포함된 로봇 서비스 중에서 확률 값이 가장 높으면서도 서비스 제공이 가능한 로봇 서비스를 결정하는 서비스 가용성 평가 단계;를 포함하는 것을 특징으로 가진다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 로봇 서비스 가용성 평가 시스템은, 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 가용성 평가 시스템에 있어서, 센서를 통해 획득된 데이터로부터 상황 콘텍스트 정보를 추출하는 콘텍스트 처리 모듈; 상기 상황 콘텍스트 정보를 통하여 확률 해석 기법에 근거하여 로봇 서비스를 제공하기 위한 서비스 리스트를 생성하는 서비스 리스트 생성 모듈; 및 기 서비스 리스트에 포함된 로봇 서비스 중에서 확률 값이 가장 높으면서도 서비스 제공이 가능한 로봇 서비스를 결정하는 서비스 가용성 평가 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 가진다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상 세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 능동적인 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 가용성 평가 시스템 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 로봇 서비스 가용성 평가 시스템은 콘텍스트 처리 모듈(100), 서비스 리스트 생성 모듈(200), 서비스 가용성 평가 모듈(300), 서비스 레지스트리(400), 상태 모델(500), 외부 디바이스 제어 모듈(600), 서비스 추천 모듈(700) 및 서비스 실행 모듈(800)을 포함하여 구성된다.
콘텍스트 처리 모듈(100)은 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위해 센서로부터 획득한 데이터로부터 상황 콘텍스트 정보를 기호화하고 상태 모델(500)에 전달하여 상황 콘텍스트 정보를 추출한다.
서비스 리스트 생성 모듈(200)은 상태 모델(500)에 대한 상태 변화를 모니터링하여 상황 콘텍스트 정보를 기반으로 능동 서비스를 제공하기 위한 서비스 목표를 추출하고 확률적 해석 기법을 통해 서비스 리스트를 생성한다.
서비스 가용성 평가 모듈(300)은 서비스 리스트 생성 모듈(200)에서 입력받은 서비스 리스트로부터 서비스 제공 가능 상황을 판단하여 서비스가 가능하면서도 확률이 가장 높은 원인들의 조합을 결정하고 로봇 서비스를 제안하는 역할을 수행한다.
서비스 레지스트리(400)는 서비스 가용성 평가를 위한 서비스 콘텍스트 탐색 과정에서 웹 정보와 관련된 의미 정보를 제공해준다.
상태 모델(500)은 특정 환경 내에 존재하는 객체의 의미 정보를 기술하고 상 황에 따라 변화된 상태 정보를 저장한다. 여기서, 상태 모델(500)은 특정 환경 내에 존재하는 객체의 의미 정보를 기술하고 상황에 따라 변화된 상태 정보를 저장하기 위한 것으로 메모리나 물리적인 저장 장치로 구현될 수 있다.
외부 디바이스 제어 모듈(600)은 서비스 가용성 평가를 위해 특정 환경에 존재하는 가전기기 및 정보기기와 같은 장치의 실제 상태 정보를 획득하고 제어하는 역할을 수행한다.
서비스 추천 모듈(700)은 서비스 가용성 평가 결과를 기반으로 서비스를 발화하고 로봇 서비스 실행을 위해 적절한 서비스 객체로 변환해주는 역할을 수행한다.
서비스 실행 모듈(800)은 실제 로봇 서비스를 제공해주는 역할을 수행한다.
상기에서 살펴본 서비스 가용성 평가 모듈(300)에 대한 기능은 다음과 같다. 서비스 가용성 평가 모듈(300)은 상황 콘텍스트 정보에 따라 추출된 서비스 리스트로부터 가용성 평가를 위한 전처리를 수행하는 기능, 확률이 가장 높은 조합을 결정하여 후보 로봇 서비스를 선택하는 기능, 선택된 로봇 서비스에 대해 특정 서비스 환경의 서비스 콘텍스트 정보를 확인하는 기능, 서비스 콘텍스트 정보의 탐색 결과로부터 실제 제공 가능한 서비스인지를 판단하고 제어하는 기능, 서비스 정책에 따른 제공 가능한 서비스인지 점검하는 기능, 제안하려는 서비스가 이미 제공되고 있는, 즉 활성화된 서비스인지 점검하는 기능 및 발화 서비스를 통해 사용자에게 로봇 서비스를 제안하는 역할을 수행한다.
도 2는 도 1의 서비스 가용성 평가 모듈을 보다 구체적으로 나타낸 블럭도이 다. 도 2를 참조하면, 서비스 가용성 평가 모듈(300)은 전처리부(310), 후보 서비스 선택부(320), 서비스 리스트 제어부(330), 서비스 콘텍스트 탐색부(340), 정책적 가용성 점검부(350), 활성 서비스 점검부(360) 및 결과 서비스 제안부(370)을 포함하여 구성된다.
전처리부(310)는 상태 모니터링을 통해 생성된 랭크드 리스트 타입의 정형화된 서비스 리스트를 입력받아 서비스 가용성 평가에 필요한 객체 타입으로 변환하고 필요에 따라서 상태 모델로부터 사용자의 선호도 및 경험 학습 정보를 참조하여 확률 값을 재계산하고 해당 객체에 반영하는 전처리 과정을 수행한다. 또한, 전처리부(310)는 사용자의 명령이 입력되거나, 상황 정보로부터 획득한 정보가 만족해야 할 콘텍스트 정보와 상충되는 불안정 상태가 발생하게 되면, 상태 모델(500)을 참조하여 사전 정의된 정보를 기반으로 입력받아 가용성 평가를 위한 전처리 과정을 수행한다.
후보 서비스 선택부(320)는 전처리부(310)에서 전처리된 객체로부터 조건을 만족하는 확률 값이 가장 높은 조합 순서로 후보 로봇 서비스 리스트를 결정하고 최우선 순위를 갖는 후보 로봇 서비스를 서비스 리스트 제어부(330)로 출력한다.
서비스 리스트 제어부(330)는 후보 서비스 선택부(320)로부터 입력된 선택된 후보 로봇 서비스로부터 서비스 콘텍스트 탐색, 정책적 가용성 점검 및 서비스 활성 여부 점검 등과 같은 소정 조건을 만족하는지 여부를 판단함으로써 실제적으로 로봇 서비스를 제공할 수 있는지 여부를 점검하고 상기 점검 결과에 따라서 서비스 리스트를 제어하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 서비스 리스트 제어부(330)는 서비스 콘텍스트 탐색 결과로부터 실제 제공 가능한 환경에 있는 로봇 서비스인지를 판단하고, 서비스 정책을 만족하는 로봇 서비스인지 여부를 판단하며 로봇 서비스가 이미 동작하고 있는지 여부, 즉 활성화된 서비스인지 여부를 판단하여 로봇 서비스 조합을 결정하는 기능을 수행한다.
서비스 리스트 제어부(330)는 입력된 후보 로봇 서비스가 주어진 모든 소정 조건을 만족하지 못할 경우, 후보 서비스 선택부(320)로 차기 확률 값을 가지는 후보 로봇 서비스를 요청하게 되며, 이후에 상기의 과정을 반복하여 수행하고, 해당 후보 로봇 서비스가 주어진 모든 소정 조건을 만족할 경우에 결과 서비스 리턴 값이 결과 서비스 제안부(370)로 전달된다.
서비스 콘텍스트 탐색부(340)는 상기의 선택된 후보 로봇 서비스에 대한 특정 서비스 환경의 콘텍스트 정보를 확인하는 기능을 수행한다. 서비스 콘텍스트 탐색 대상은 특정 서비스 환경에서의 로봇의 정보 및 각종 지원 디바이스의 정보인 경우는 상태 모델(500)이 되며, 웹 정보인 경우는 서비스 레지스트리(400)가 된다. 여기서 특정 서비스 환경에 대한 예를 들면, 지능형 서비스 로봇 시스템이 서비스를 제공하고자 하는 홈 환경이 될 수 있다.
상기의 서비스 콘텍스트 정보는 홈 환경에 존재하는 로봇의 위치 정보와 배터리 상태 정보, 휠(wheel)이나 암(arm)과 같은 리소스 정보, 홈 환경 내에 가용한 장치로 등록된 디바이스 및 디바이스 상태 정보, 사용자 정보 및 사용자 위치 정보 등이 대상이 된다.
정책적 가용성 점검부(350)는 사전에 명시된 서비스 정책에 따라 후보 로봇 서비스를 제공해도 좋은 상황인지와 대상 사용자가 서비스 제안을 수용할 수 있는 상황인지 등을 판단하는 기능을 수행한다. 여기서 서비스 정책은 서비스 제공 제한 시간대 설정이나 서비스 제공 사용자 제한 설정 등을 포함한다. 서비스 정책에 어긋난다고 판단되면 해당하는 로봇 서비스를 배제할 수 있도록 서비스 리스트 제어부(330)로 알려준다.
활성 서비스 점검부(360)는 후보 로봇 서비스가 이미 제공되고 있는 서비스인지를 점검하고, 후보 로봇 서비스와 관련된 디바이스 자원을 사용할 수 있는 상황인지를 점검하는 기능을 수행한다. 이미 작동 또는 제공되고 있는 로봇 서비스라고 판단되면 해당하는 로봇 서비스를 배제할 수 있도록 서비스 리스트 제어부(330)로 알려준다.
관련 디바이스의 상태 정보는 상태 모델(500)에 저장된 모니터링 정보 또는 외부 디바이스 제어 모듈(600)을 통한 실시간 상태 모니터링 결과로부터 획득하게 된다. 여기에서 외부 디바이스 제어 모듈(600)은 서비스 리스트 제어부(330)와 연계되어 디바이스에 대한 제어 및 상태 모니터링 기능을 수행하게 된다.
정책적 가용성 점검부(350)와 활성 서비스 점검부(360)는 판단의 근거가 되는 정보를 상태 모델(500)과의 인터페이스를 통해 획득한다.
결과 서비스 제안부(370)는 서비스 리스트 제어부(330)로부터 결과 값을 받아 최종 결과 서비스를 사용자에게 제안하는 기능을 수행한다.
상기와 같은 과정을 통해 제안된 로봇 서비스는 발화 과정을 통해 사용자에 게 제안되고, 서비스 추천 모듈(700)에서 사용자의 반응에 따라 로봇 실행을 위한 적절한 서비스 객체로 변환되고 서비스 실행 모듈(800)에서 서비스 실행 엔진을 통해 실제 로봇 서비스를 제공된다.
상기에서 서비스 추천 모듈(700)에서 사용자의 반응에 따른 서비스 제공 유무를 결정하거나, 사용자 반응과 무관하게 서비스 제공을 결정하거나, 로봇 서비스 별로 구분하여 지정하거나 하는 것과 같은 다양한 방식은 사용자 서비스 정책에 따라 상태 모델(500)에서 사전에 정의될 수 있다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 능동적인 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 가용성 평가 방법에 대한 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 가용성 평가 방법에 관한 일 예이다.
먼저, 센서를 통해 획득된 데이터로부터 상황 콘텍스트 정보를 추출한다(S300). 단계S300에서 콘텍스트 처리 모듈(도 1의 참조번호 100)은 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위해 센서로부터 획득한 데이터로부터 상황 콘텍스트 정보를 기호화하고 상태 모델(도 1의 참조번호 500)에 전달하여 상황 콘텍스트 정보를 추출한다.
다음으로, 단계S300에서 추출된 상황 콘텍스트 정보로부터 로봇 서비스를 제공하기 위한 서비스 리스트를 생성한다(S310). 단계S310에서 서비스 리스트 생성 모듈(도 1의 참조번호 200)은 상태 모델(500)에 대한 상태 변화를 모니터링하여 상황 콘텍스트 정보를 기반으로 능동 서비스를 제공하기 위한 서비스 목표를 추출하 고 확률적 해석 기법을 통해 서비스 리스트를 생성한다.
다음으로, 단계S310에서 생성된 서비스 리스트에 포함된 로봇 서비스 중에서 확률 값이 가장 높으면서도 서비스 제공이 가능한 로봇 서비스를 결정하는 서비스 가용성 평가를 수행한다(S320).
다음으로, 단계S320에서 결정된 로봇 서비스를 사용자에게 제안한다(S330).
도 3에서 미 설명된 부분은 도 1과 도 2를 참조하기로 한다.
도 4는 도 3의 단계S320을 보다 구체적으로 나타낸 것이다. 도 4를 참조하면, 먼저, 단계S310에서 생성된 서비스 리스트를 입력받고, 필요에 따라 사용자의 선호도 및 경험 학습 정보를 반영하여 서비스 가용성 평가에 필요한 객체 타입으로 변환하는 전처리 단계를 수행한다(S321).
다음으로, 서비스 리스트에 포함된 로봇 서비스 중에서 확률 값이 가장 높은 로봇 서비스를 선택한다(S322).
다음으로, 단계S322에서 선택된 로봇 서비스를 사용자에게 제안할 수 있는 소정 조건을 만족하는지 여부를 판단한다(S323).
단계S323에서의 소정 조건에 대한 예를 들면, 선택된 로봇 서비스에 대하여 서비스 콘텍스트 정보를 검출하고, 상기 검출된 서비스 콘텍스트 정보가 상기 선택된 로봇 서비스를 제공할 수 있는지 여부를 판단하는 것이다. 여기에서, 상기 서비스 콘텍스트 정보는 상기 선택된 로봇 서비스 환경에서의 로봇 정보 및/또는 디바이스 정보 또는 상기 선택된 로봇 서비스 환경에서의 웹 정보이다. 또한, 단계S323에서의 소정 조건에 대한 예를 들면, 선택된 로봇 서비스가 기 저장된 서비스 제한 정책에 해당하지 않는지 여부를 판단하는 것이다. 여기에서, 기 저장된 서비스 제한 정책은 서비스 제공 제한 시간 정보 및/또는 서비스 제공 사용자 제한 정보이다. 또한, 단계S323에서의 소정 조건에 대한 예를 들면, 선택된 로봇 서비스가 이미 활성화되어 있지 않은지 여부를 판단하는 것이다.
단계S323에서 상기 소정 조건을 만족하지 않는다고 판단되는 경우에, 단계S324로 진행하여 단계S322에서 현재 선택된 로봇 서비스를 배제하고 단계S322로 복귀한다. 한편, 단계S323에서 소정 조건을 만족한다고 판단되는 경우에, 단계S325로 진행하여 상기 소정 조건을 만족하는 로봇 서비스를 사용자에게 제안할 로봇 서비스로 결정한다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD_ROM, 자기테이프, 플로피디스크 및 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 저장되고 실행될 수 있다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사 용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명은 지능형 로봇 서비스를 위한 로봇 서비스 가용성 평가 방법 및 시스템을 제공함으로써, 종래의 제한적이고 수동적인 로봇 서비스 영역을 보다 다양한 로봇 서비스 영역으로 확장할 수 있고, 서비스 상황을 판단하여 실질적으로 가용한 로봇 서비스를 능동적으로 제안할 수 있다. 따라서, 단순 반복 작업이나 명령에 따른 제한적인 서비스의 제공만이 가능했던 로봇 서비스의 한계를 벗어나, 환경 변화에 따른 상황 해석을 통해 사용자가 필요한 로봇 서비스를 능동적으로 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 일상 생활 속에서 적절한 로봇 서비스의 제공을 위해 상태 모니터링 정보로부터 상황을 확률적으로 해석하고 제공 가능한 후보 로봇 서비스 리스트를 생성하여 서비스의 가용성을 평가함으로써 실제 서비스 환경 및 디바이스의 상태에 적합한 서비스를 제공해주는 시스템을 실현시키기 위한 방법을 제공함으로써, 유비쿼터스 환경에서 보다 사용자 지향적인 다양한 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.

Claims (19)

  1. 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 가용성 평가 방법에 있어서,
    (a) 센서를 통해 획득된 데이터로부터 상황 콘텍스트 정보를 추출하는 단계;
    (b) 상기 상황 콘텍스트 정보를 통하여 확률 해석 기법에 근거하여 로봇 서비스를 제공하기 위한 서비스 리스트를 생성하는 단계; 및
    (c) 상기 서비스 리스트에 포함된 로봇 서비스 중에서 확률 값이 가장 높으면서도 서비스 제공이 가능한 로봇 서비스를 결정하는 서비스 가용성 평가 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 (c)단계는
    (c1) 상기 서비스 리스트에 포함된 로봇 서비스 중에서 확률 값이 가장 높은 로봇 서비스를 선택하는 단계;
    (c2) 상기 선택된 로봇 서비스를 사용자에게 제공 가능한지에 관한 소정 조건을 만족하는지 판단하는 단계; 및
    (c3) 상기 (c2)단계에서 소정 조건을 만족한다고 판단되는 경우에, 상기 소정 조건을 만족하는 선택된 로봇 서비스를 사용자에게 제안할 로봇 서비스로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 (c1)단계 이전에
    상기 (b)단계에서 생성된 서비스 리스트를 입력받아 서비스 가용성 평가에 필요한 객체 타입으로 변환하는 전처리 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    (c4) 상기 (c2)단계에서 소정 조건을 만족하지 못한다고 판단되는 경우에, 상기 서비스 리스트에 포함된 로봇 서비스 중에서 차 순위 확률 값을 가지는 로봇 서비스를 선택하는 단계;를 더 포함하되,
    상기 (c4)단계 이후에 상기 (c2)단계로 복귀하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 (c2)단계에서 상기 소정 조건은 상기 선택된 로봇 서비스에 대하여 서비스 콘텍스트 정보를 검출하고, 상기 검출된 서비스 콘텍스트 정보가 상기 선택된 로봇 서비스를 제안할 수 있는 환경 정보인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 서비스 콘텍스트 정보는 상기 선택된 로봇 서비스를 제공할 수 있는지 판단하기 위한 환경 정보인 로봇 정보 및/또는 디바이스 정보인 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 서비스 콘텍스트 정보는 상기 선택된 로봇 서비스를 제공할 수 있는지 판단하기 위한 환경 정보인 웹 정보인 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 방법.
  8. 제 2 항에 있어서,
    상기 (c2)단계에서 상기 소정 조건은 상기 선택된 로봇 서비스가 기 저장된 서비스 정책에 해당하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 기 저장된 서비스 정책은 서비스 제공 시간 정보 및/또는 서비스 제공 사용자 정보에 관한 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 방법.
  10. 제 2 항에 있어서,
    상기 (c2)단계에서 상기 소정 조건은 상기 선택된 로봇 서비스가 이미 활성화되어 있지 않은지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    (d) 상기 결정된 로봇 서비스를 사용자에게 제안하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 방법.
  12. 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스 가용성 평가 시스템에 있어서,
    센서를 통해 획득된 데이터로부터 상황 콘텍스트 정보를 추출하는 콘텍스트 처리 모듈;
    상기 상황 콘텍스트 정보를 통하여 확률 해석 기법에 근거하여 로봇 서비스를 제공하기 위한 서비스 리스트를 생성하는 서비스 리스트 생성 모듈; 및
    상기 서비스 리스트에 포함된 로봇 서비스 중에서 확률 값이 가장 높으면서도 서비스 제공이 가능한 로봇 서비스를 결정하는 서비스 가용성 평가 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 서비스 가용성 평가 모듈은
    상기 서비스 리스트에 포함된 로봇 서비스 중에서 확률 값이 가장 높은 로봇 서비스를 선택하는 후보 서비스 선택부;
    상기 선택된 로봇 서비스를 사용자에게 제공 가능함에 있어 소정 조건을 만 족하는지 판단하는 서비스 리스트 제어부; 및
    상기 서비스 리스트 제어부에서 소정 조건을 만족한다고 판단되는 경우에, 상기 서비스 리스트 제어부의 제어에 따라 상기 소정 조건을 만족하는 로봇 서비스를 사용자에게 제안하는 결과 서비스 제안부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 서비스 리스트 생성 모듈에서 생성된 서비스 리스트를 입력받아 서비스 가용성 평가에 필요한 객체 타입으로 변환하는 전처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 시스템.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 서비스 리스트 제어부는 상기 소정 조건을 만족하지 못한다고 판단되는 경우에, 상기 후보 서비스 선택부에 요청하여 서비스 리스트에 포함된 로봇 서비스 중에서 차 순위 확률 값을 가지는 로봇 서비스를 입력받아 상기 소정 조건을 다시 판단하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 시스템.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 선택된 로봇 서비스에 대하여 서비스 콘텍스트 정보를 검출하는 서비스 콘텍스트 탐색부를 더 포함하되,
    상기 서비스 콘텍스트 정보는 상기 선택된 로봇 서비스를 제공할 수 있는지 판단하기 위한 환경 정보인 로봇 정보 및/또는 디바이스 정보이고,
    상기 서비스 리스트 제어부는 상기 검출된 서비스 콘텍스트 정보가 상기 소정 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 시스템.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 선택된 로봇 서비스에 대하여 서비스 콘텍스트 정보를 검출하는 서비스 콘텍스트 탐색부를 더 포함하되,
    상기 서비스 콘텍스트 정보는 상기 선택된 로봇 서비스를 제공할 수 있는지 판단하기 위한 환경 정보인 웹 정보이고,
    상기 서비스 리스트 제어부는 상기 검출된 서비스 콘텍스트 정보가 상기 소정 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 시스템.
  18. 제 13 항에 있어서,
    상기 선택된 로봇 서비스가 기 저장된 서비스 정책에 해당하는지 여부를 판단하는 정책적 가용성 점검부를 더 포함하되,
    상기 기 저장된 서비스 정책은 서비스 제공 시간 정보 및/또는 서비스 제공 사용자 정보에 관한 것이고,
    상기 서비스 리스트 제어부는 상기 활성 서비스 점검부로 상기 선택된 로봇 서비스가 상기 소정 조건을 만족하는지에 관한 정보를 요청하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 시스템.
  19. 제 13 항에 있어서,
    상기 선택된 로봇 서비스가 이미 활성화되어 있지 않은지 여부를 판단하는 활성 서비스 점검부를 더 포함하되,
    상기 서비스 리스트 제어부는 상기 활성 서비스 점검부로 상기 선택된 로봇 서비스가 상기 소정 조건을 만족하는지에 관한 정보를 요청하는 것을 특징으로 하는 로봇 서비스 가용성 평가 시스템.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020180051A1 (en) * 2019-03-07 2020-09-10 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic apparatus and control method thereof
KR20210051226A (ko) 2019-10-30 2021-05-10 한국전자통신연구원 명시적 의도와 묵시적 의도를 결합한 메타 파일 기반의 로봇 서비스 제공 방법 및 이를 위한 장치
WO2021153885A1 (ko) * 2020-01-28 2021-08-05 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 제어 방법
CN113715030A (zh) * 2021-11-04 2021-11-30 深圳市优必选科技股份有限公司 仿人机器人关节的控制方法、装置、设备及介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0830327A (ja) * 1994-07-18 1996-02-02 Fujitsu Ltd 能動的環境認識システム
KR100429976B1 (ko) 2002-02-01 2004-05-03 엘지전자 주식회사 로봇의 행동학습방법
KR100429975B1 (ko) 2001-12-21 2004-05-03 엘지전자 주식회사 로봇의 행동학습 강화방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0830327A (ja) * 1994-07-18 1996-02-02 Fujitsu Ltd 能動的環境認識システム
KR100429975B1 (ko) 2001-12-21 2004-05-03 엘지전자 주식회사 로봇의 행동학습 강화방법
KR100429976B1 (ko) 2002-02-01 2004-05-03 엘지전자 주식회사 로봇의 행동학습방법

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020180051A1 (en) * 2019-03-07 2020-09-10 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic apparatus and control method thereof
CN113543939A (zh) * 2019-03-07 2021-10-22 三星电子株式会社 电子装置及其控制方法
US11899467B2 (en) 2019-03-07 2024-02-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic apparatus and control method thereof
KR20210051226A (ko) 2019-10-30 2021-05-10 한국전자통신연구원 명시적 의도와 묵시적 의도를 결합한 메타 파일 기반의 로봇 서비스 제공 방법 및 이를 위한 장치
WO2021153885A1 (ko) * 2020-01-28 2021-08-05 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 제어 방법
CN113715030A (zh) * 2021-11-04 2021-11-30 深圳市优必选科技股份有限公司 仿人机器人关节的控制方法、装置、设备及介质

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