목차
Ⅰ. 서 론
1. 인공지능(Artificial Intelligence)이란?
2. 인공지능 연구동기
3. 인공지능의 궁극적인 목표
Ⅱ. 지능로봇과 인공생명
1. 지능형로봇 산업의 기회
2. 지능형로봇 시장 전망
Ⅲ. 생물 시스템과 로봇 시스템
Ⅳ. 로봇에 대한 인공생명 방법의 적용사례
1. 행동형 로봇(Behavior-based Robot)
2. 로봇군의 군행동(Group Behavior)과 군지능
3. 마이크로로봇(Microrobot)
4. 강화학습(Reinforcement Learning)
5. 면역 네트워크(Immune Networks)
6. 자기조직화 로봇(Self-Organizing Robot)
7. 진화 알고리즘(EA)에 의한 로봇의 진화
8. 퍼지(Fuzzy)에 의한 로봇의 제어
Ⅴ. 결 론
1. 인공지능(Artificial Intelligence)이란?
2. 인공지능 연구동기
3. 인공지능의 궁극적인 목표
Ⅱ. 지능로봇과 인공생명
1. 지능형로봇 산업의 기회
2. 지능형로봇 시장 전망
Ⅲ. 생물 시스템과 로봇 시스템
Ⅳ. 로봇에 대한 인공생명 방법의 적용사례
1. 행동형 로봇(Behavior-based Robot)
2. 로봇군의 군행동(Group Behavior)과 군지능
3. 마이크로로봇(Microrobot)
4. 강화학습(Reinforcement Learning)
5. 면역 네트워크(Immune Networks)
6. 자기조직화 로봇(Self-Organizing Robot)
7. 진화 알고리즘(EA)에 의한 로봇의 진화
8. 퍼지(Fuzzy)에 의한 로봇의 제어
Ⅴ. 결 론
본문내용
그러한 인공물이 되어서는 안될 것이다. 이는 1942년 미국의 공상과학 작가인 Isaac Asimov 가 로봇공학을 뜻하는 로보틱스(robotics)라는 단어를 사용하면서 제시한 로봇의 3 가지 규범 즉
첫째, 로봇은 인간을 다치거나 위험에 빠지도록 해서는 안된다.
둘째, 로봇은 첫째 규범에 저촉되지 않는 한 인간이 내린 명령에 복종해야 한다.
셋째, 로봇은 상기의 첫째와 둘째 규범에 저촉되지 않는 한 자신의 존재를 보호해야 한다.
는 내용을 준수할 수 있어야 할 것이다.
끝으로 인공생명이라는 것도 결국 모든 일에 만능이 될 수는 없다. 하지만 앞으로의 더욱 더 발전된 연구를 통해서 우리 인간에 유익한 인공 생명체 즉 고도의 지능로봇시스템이 만들어 질 것으로 기대된 다.
참고자료
1. C.G Langton ed., Artificial Life, Addison-Wesley, 1990.
2. C.G Langton ed., Artificial Life Ⅱ, Addison-Wesley, 1992.
3. C.G Langton ed., Artificial Life Ⅲ, Addison-Wesley, 1993.
4. Brooks and Maes ed., Artificial Life Ⅳ, MIT Press, 1994.
5. 紫田 崇德, "ロボトから人工生物へ," システム/制御/情報, Vol. 40, No. 8, pp. 31-36, 1996.
6. R.A. Brooks, "Intelligence without representation," Artificial Intelligence, vol. 47, pp. 139-159, 1991.
7. Proc. of International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems, 1992. 9.
8. H. Asama et al., Distributed Autonomous Robotic Systems, Springer-Verlag, 1994.
9. H. Asama et al., Distributed Autonomous Robotic Systems 2, Springer-Verlag, 1996.
10. M. J. Mataric, "Designing Emergent Behaviors : From Local Interactions to Collective Intelligence," Proc. of 2nd International Conference on Simulation of Adaptive Behavior, pp. 432-441, 1993.
11. 심귀보, 공성곤, 강훈, 장병탁, "인공생명 기법을 이용한 자율이동로봇군의 협조행동 구현", 한국과 학재단 특정연구과제 연구계획서, 1996. 4.
12. C. R. Kube and H. Zhang, "Collective Robotic Intelligence," Proc. of 2nd International Confere nce on Simulation of Adaptive Behavior, pp. 460-468, 1993.
13. Gerardo Beni, "自律分散ロボットシステムと群知能," 日本ロボット學會誌, vol. 10, No. 4, pp. 457-463, 1992.
14. 淺間一, "群ロボットシステムにおげる創發の實現," 計測と制御, Vol. 35, No. 7, pp. 545-549, 1996.
15. 심귀보, "마이크로 로봇의 지능제어," 생산공학연구소 학술발표 논문집, 중앙대학교, pp. 54-69. 1995. 11.
16. R.S. Sutton, "Learning to Predict by the Methods of Temporal Differences, Machine Learning," Machine Learning, vol. 3, pp. 9-44, 1988.
17. C.J.C.H Watkins, P. Dayan, : Technical Note "Q-Learning," Machine Learning, vol. 8, pp. 3-4, 55-68, 1992.
18. 上田完次, 人工生命の方法, 工業調査會, 1995.
19. N. Mitsumoto et al., "Micro Autonomoue Robotic System and Biologically Inspired Immume Swarm Strategy as a Multi Agent Robotic System," Proc. of International Conference on Robotics and Automation, pp. 2187-2192, 1995.
20. T. Fukuda, T. Ueyama, Cellular Robotics and Micro Robotic Systems, World Scientific, 1994.
21. K. Sekiyama, T. Fukuda, "Modeling and Controlling of Group Behavior Based on Self-Organizing Principle," Proc. of International Conference on Robotics and Automation, pp. 1407-1412, 1996.
22. D.E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Addison Wesley, 1989.
23. 北野宏明 外, 遺傳的アルゴリズム, 産業圖書, 1993.24. J.R. Koza, Genetic Programming : On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT Press, 1992.
25. 이동욱, 심귀보, "유전 프로그래밍에 의한 자율이동로봇군의 협조행동 및 제어," 제11회 한국자동 제어학술회의 논문집, pp. 1177-1180, 1996. 10.
26. 이동욱, 심귀보, "신경회로망과 유전 알고리즘을 이용한 자율이동로봇군의 창발 행동 실현," 제5회 인공지능, 신경망 및 퍼지시스템 종합학술대회(JCEANF '96) 논문집, pp. 34-37, 1996. 10.
첫째, 로봇은 인간을 다치거나 위험에 빠지도록 해서는 안된다.
둘째, 로봇은 첫째 규범에 저촉되지 않는 한 인간이 내린 명령에 복종해야 한다.
셋째, 로봇은 상기의 첫째와 둘째 규범에 저촉되지 않는 한 자신의 존재를 보호해야 한다.
는 내용을 준수할 수 있어야 할 것이다.
끝으로 인공생명이라는 것도 결국 모든 일에 만능이 될 수는 없다. 하지만 앞으로의 더욱 더 발전된 연구를 통해서 우리 인간에 유익한 인공 생명체 즉 고도의 지능로봇시스템이 만들어 질 것으로 기대된 다.
참고자료
1. C.G Langton ed., Artificial Life, Addison-Wesley, 1990.
2. C.G Langton ed., Artificial Life Ⅱ, Addison-Wesley, 1992.
3. C.G Langton ed., Artificial Life Ⅲ, Addison-Wesley, 1993.
4. Brooks and Maes ed., Artificial Life Ⅳ, MIT Press, 1994.
5. 紫田 崇德, "ロボトから人工生物へ," システム/制御/情報, Vol. 40, No. 8, pp. 31-36, 1996.
6. R.A. Brooks, "Intelligence without representation," Artificial Intelligence, vol. 47, pp. 139-159, 1991.
7. Proc. of International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems, 1992. 9.
8. H. Asama et al., Distributed Autonomous Robotic Systems, Springer-Verlag, 1994.
9. H. Asama et al., Distributed Autonomous Robotic Systems 2, Springer-Verlag, 1996.
10. M. J. Mataric, "Designing Emergent Behaviors : From Local Interactions to Collective Intelligence," Proc. of 2nd International Conference on Simulation of Adaptive Behavior, pp. 432-441, 1993.
11. 심귀보, 공성곤, 강훈, 장병탁, "인공생명 기법을 이용한 자율이동로봇군의 협조행동 구현", 한국과 학재단 특정연구과제 연구계획서, 1996. 4.
12. C. R. Kube and H. Zhang, "Collective Robotic Intelligence," Proc. of 2nd International Confere nce on Simulation of Adaptive Behavior, pp. 460-468, 1993.
13. Gerardo Beni, "自律分散ロボットシステムと群知能," 日本ロボット學會誌, vol. 10, No. 4, pp. 457-463, 1992.
14. 淺間一, "群ロボットシステムにおげる創發の實現," 計測と制御, Vol. 35, No. 7, pp. 545-549, 1996.
15. 심귀보, "마이크로 로봇의 지능제어," 생산공학연구소 학술발표 논문집, 중앙대학교, pp. 54-69. 1995. 11.
16. R.S. Sutton, "Learning to Predict by the Methods of Temporal Differences, Machine Learning," Machine Learning, vol. 3, pp. 9-44, 1988.
17. C.J.C.H Watkins, P. Dayan, : Technical Note "Q-Learning," Machine Learning, vol. 8, pp. 3-4, 55-68, 1992.
18. 上田完次, 人工生命の方法, 工業調査會, 1995.
19. N. Mitsumoto et al., "Micro Autonomoue Robotic System and Biologically Inspired Immume Swarm Strategy as a Multi Agent Robotic System," Proc. of International Conference on Robotics and Automation, pp. 2187-2192, 1995.
20. T. Fukuda, T. Ueyama, Cellular Robotics and Micro Robotic Systems, World Scientific, 1994.
21. K. Sekiyama, T. Fukuda, "Modeling and Controlling of Group Behavior Based on Self-Organizing Principle," Proc. of International Conference on Robotics and Automation, pp. 1407-1412, 1996.
22. D.E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Addison Wesley, 1989.
23. 北野宏明 外, 遺傳的アルゴリズム, 産業圖書, 1993.24. J.R. Koza, Genetic Programming : On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT Press, 1992.
25. 이동욱, 심귀보, "유전 프로그래밍에 의한 자율이동로봇군의 협조행동 및 제어," 제11회 한국자동 제어학술회의 논문집, pp. 1177-1180, 1996. 10.
26. 이동욱, 심귀보, "신경회로망과 유전 알고리즘을 이용한 자율이동로봇군의 창발 행동 실현," 제5회 인공지능, 신경망 및 퍼지시스템 종합학술대회(JCEANF '96) 논문집, pp. 34-37, 1996. 10.
추천자료
지능형 서비스 로봇에 주목하라
지능형 아파트 주요시스템 계획과 개발동향
지능형 로봇
감성지능이 변혁적 리더십과 성과에 미치는 영향에 관한 연구
[웹기반][웹기반설계][설계]웹기반 가상수업 설계, 웹기반 코스웨어 설계, 웹기반 수업 설계,...
교육심리학 공통) 1. 가드너(Gardner)의 다중지능이론을 설명하고, 그 교육적 시사점을 논하...
[교육심리학 공통] 1. 가드너(Gardner)의 다중지능이론을 설명하고, 그 교육적 시사점을 논하...
(방통대 교육심리학4) 가드너의 다중지능이론을 설명하고, 그 교육적 시사점을 논하시오 매슬...
교육심리학 1.가드너의 다중지능이론 설명+교육적시사점, 가드너다중지능이론, 교육심리학 2....
방통대 교육심리학 중간과제물 1. 가드너(Gardner)의 다중지능이론을 설명하고, 그 교육적 시...
(교육심리학4공통) 1. 가드너(Gardner)의 다중지능이론을 설명하고, 그 교육적 시사점을 논하...