KR101594014B1 - 멀티 컴포넌트 로봇의 의사결정 전이를 위한 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

멀티 컴포넌트 로봇내의 의사결정 전이를 위한 방법 및 그 장치가 개시된다. 멀티 컴포넌트 로봇이 컴포넌트간 의사결정 전이를 지원하는 방법은, 적어도 하나의 서브 컴포넌트를 인식하는 단계; 상기 인식된 적어도 하나의 서브 컴포넌트의 각 동작에 대응하는 적어도 하나의 규칙을 생성하고, 상기 규칙을 적어도 하나의 다른 컴포넌트에 임베딩하는 단계; 및 상기 생성된 규칙을 이용하여 상기 적어도 하나의 서브 컴포넌트가 특정 태스크 수행 도중 실패하거나 다른 컴포넌트와 동기화 필요시, 상기 특정 태스크에 대한 의사결정 또는 행동 전이 요청을 상기 다른 컴포넌트로 전송하는 단계를 포함한다.

Description

멀티 컴포넌트 로봇의 의사결정 전이를 위한 방법 및 그 장치{Method and apparatus for migrating decision in multi-components robot}

본 발명은 멀티 컴포넌트 로봇내의 지식기반 의사결정 전이를 위한 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

멀티 컴포넌트 로봇의 경우, 일반적으로 중앙집중형으로 로봇의 제스쳐나 행동을 제어하고 의사결정이 수행되었다. 최근에는 로봇이 실시간으로 특정 동작을 수행하는 동안 불특정된 동작 또는 동적인 특성이 고려되어야 할 필요성이 대두되고 있다.

예를 들어, 모바일 로봇의 행동은 단순한 로봇 모션 시퀀스만으로는 표현될 수 없다. 즉, 모바일 로봇은 해당 모바일 로봇이 위치한 특정 환경에 적합하도록 모션이 변경되어야 한다.

그러나, 종래에는 로봇의 의사결정은 중앙집중형으로 결정되었을 뿐, 멀티 컴포넌트 로봇내에서 다수의 컴포넌트간 의사결정을 전이하여 동적으로 로봇의 모션을 동적으로 변경시키는 방안에 대해서는 연구가 미진하다.

본 발명은 컴포넌트간 의사결정 또는 행동을 전이할 수 있는 멀티 컴포넌트 로봇내의 의사결정 전이를 위한 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.

또한, 본 발명은 각 컴포넌트간에 지식기반 의사결정을 위한 규칙을 공유하여 다른 컴포넌트에서 의사결정에 따른 태스크가 수행되도록 할 수 있는 멀티 컴포넌트 로봇내의 의사결정 전이를 위한 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 컴포넌트간 의사결정 또는 행동을 전이할 수 있는 멀티 컴포넌트 로봇내의 의사결정 전이를 위한 장치가 제공된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 서브 컴포넌트를 인식하는 인식부; 상기 인식된 적어도 하나의 서브 컴포넌트의 각 동작에 대응하는 적어도 하나의 규칙을 생성하고, 상기 생성된 적어도 하나의 규칙을 적어도 하나의 다른 컴포넌트에 임베딩하는 지식 처리부; 및 상기 생성된 적어도 하나의 규칙을 이용하여 상기 적어도 하나의 서브 컴포넌트가 특정 태스크 수행 도중 실패하거나 다른 컴포넌트와 동기화 필요시, 상기 특정 태스크에 대한 의사결정 또는 행동 전이 요청을 상기 다른 컴포넌트로 전송하는 행동 전이 관리부를 포함하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 장치가 제공될 수 있다.

상기 특정 태스크는 상기 적어도 하나의 규칙 및 상기 적어도 하나의 규칙이 실행될 조건을 포함할 수 있다.

상기 다른 컴포넌트는 상기 의사결정 또는 행동 전이 요청에 따라 상기 특정 태스크에 대응하는 상기 적어도 하나의 규칙을 상기 다른 컴포넌트의 적어도 하나의 규칙에 대응하도록 파라미터를 변경하여 작업 메모리에 로딩할 수 있다.

상기 지식 처리부는, 상기 지식 기반 시스템과 연동되어 상기 서브 컴포넌트의 단위 동작 각각에 대한 컴포넌트-특정 사실(component-specific fact)을 추출하고, 상기 추출된 컴포넌트-특정 사실을 조합하여 상기 서브 컴포넌트의 상기 동작에 대응하는 상기 적어도 하나의 규칙을 생성할 수 있다.

상기 지식 처리부는 상기 지식 기반 시스템에 상기 서브 컴포넌트의 상기 단위 동작에 대한 컴포넌트-특정 사실이 미정의된 경우, 사용자함수를 이용하여 상기 미정의된 단위 동작에 대한 컴포넌트-특정 사실을 상기 지식 기반 시스템에 추가할 수 있다.

상기 다른 컴포넌트는 상기 의사결정 또는 행동 전이 요청에 따라 상기 특정 태스크의 수행 또는 동기화를 위해 상기 다른 컴포넌트의 동작을 수행하기 위해 상기 의사결정 전이 장치의 상기 적어도 하나의 규칙과는 다른 적어도 하나의 규칙을 작업 메모리에 로딩할 수 있다.

상기 다른 컴포넌트는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서에 의해 다른 의사결정 전이 장치가 동작되되, 상기 특정 태스크에 대한 의사결정 또는 행동 전이 요청은 상기 다른 의사결정 전이 장치가 수신하여 상기 다른 컴포넌트의 의사결정 또는 행동 수행을 제어할 수 있다.

상기 특정 태스크는 복수의 규칙을 포함하되, 상기 복수의 규칙은 각각 우선순위를 포함하되, 상기 다른 의사결정 전이 장치는 상기 우선순위가 높은 규칙부터 우선순위가 낮은 규칙순으로 상기 복수의 규칙을 순차적으로 실행할 수 있다.

상기 특정 태스크 수행을 위해 상기 특정 태스크에 대응하는 상기 적어도 하나의 규칙을 실행하는 제어부를 더 포함할 수 있다.

상기 특정 태스크는 복수의 규칙을 포함하되, 상기 복수의 규칙은 각각 우선순위를 포함하되, 상기 제어부는 상기 우선순위가 높은 규칙부터 우선순위가 낮은 규칙순으로 상기 복수의 규칙을 순차적으로 실행할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명의 일 측면에 따르면, 컴포넌트간 의사결정 또는 행동을 전이할 수 있는 멀티 컴포넌트 로봇내의 의사결정 전이를 위한 방법이 제공된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 멀티 컴포넌트 로봇이 컴포넌트간 의사결정 전이를 지원하는 방법에 있어서, 적어도 하나의 서브 컴포넌트를 인식하는 단계; 상기 인식된 적어도 하나의 서브 컴포넌트의 각 동작에 대응하는 적어도 하나의 규칙을 생성하고, 상기 생성된 적어도 하나의 규칙을 적어도 하나의 다른 컴포넌트에 임베딩하는 단계; 및 상기 생성된 규칙을 이용하여 상기 적어도 하나의 서브 컴포넌트가 특정 태스크 수행 도중 실패하거나 다른 컴포넌트와 동기화 필요시, 상기 특정 태스크에 대한 의사결정 또는 행동 전이 요청을 상기 다른 컴포넌트로 전송하는 단계를 포함하는 지식기반 시스템과 연동되어 의사결정 전이 방법이 제공될 수 있다.

상기 다른 컴포넌트는 상기 의사결정 또는 행동 전이 요청에 따라 상기 특정 태스크에 대응하여 상기 서브 컴포넌트의 상기 적어도 하나의 규칙이 상기 다른 컴포넌트의 규칙에 대응하도록 파라미터를 변경하여 작업 메모리에 로딩할 수 있다.

상기 적어도 하나의 규칙을 생성하는 단계는, 상기 지식 기반 시스템과 연동되어 상기 서브 컴포넌트의 단위 동작 각각에 대한 컴포넌트-특정 사실(component-specific fact)을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 컴포넌트-특정 사실을 조합하여 상기 서브 컴포넌트의 동작에 대응하는 상기 적어도 하나의 규칙을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 서브 컴포넌트의 단위 동작에 대한 컴포넌트-특정 사실이 상기 지식 기반 시스템에 미정의된 경우, 사용자함수를 이용하여 상기 미정의된 단위 동작에 대한 컴포넌트-특정 사실을 상기 지식 기반 시스템에 추가하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 특정 태스크는 복수의 규칙을 포함하되, 상기 복수의 규칙은 각각 우선순위를 포함하되, 상기 다른 컴포넌트에 임베딩하는 단계 이후에, 상기 우선순위가 높은 규칙부터 우선순위가 낮은 규칙순으로 상기 복수의 규칙을 순차적으로 실행하는 단계를 더 포함하되, 상기 우선순위가 높은 규칙부터 실행하는 단계는 상기 복수의 규칙 각각에 따른 실행 조건을 더 고려하여 실행될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 멀티 컴포넌트 로봇내의 의사결정 전이를 위한 방법 및 그 장치를 제공함으로써, 컴포넌트간 의사결정 또는 행동을 전이할 수 있다.

또한, 본 발명은 각 컴포넌트간에 지식기반 의사결정을 위한 규칙을 공유하여 다른 컴포넌트에서 의사결정에 따른 태스크가 수행되도록 할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티 컴포넌트 로봇내의 지식기반 의사결정 전이를 위한 프레임워크를 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트-특정 사실을 예시한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 의사결정 전이 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트-특정 사실에 기반하여 인사 제스쳐 수행을 위해 생성된 규칙이 도시된 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자함수를 이용하여 지식기반 시스템에 신규 정의된 Hand_Close 컴포넌트-특정 사실을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 태스크에 상응하는 규칙을 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트에서 제2 태스크 수행을 위한 규칙을 실행하는 프로그램 코드를 예시한 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트와 동기화되어 서버에서 제2 태스크 수행을 위한 규칙을 실행하는 프로그램 코드를 예시한 도면.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트간 의사결정 전이를 설명하기 위해 도시한 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 의사결정 전이 방법을 나타낸 순서도.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

본 발명은 멀티 컴포넌트 로봇내의 지식기반 의사결정 전이를 위한 것으로, 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 멀티 컴포넌트 로봇내의 지식기반 의사 결정의 전이를 위한 제안된 프레임워크에 대해 우선 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티 컴포넌트 로봇내의 지식기반 의사결정 전이를 위한 프레임워크를 개략적으로 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트-특정 사실을 예시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티 컴포넌트 로봇내의 지식기반 의사결정 전이를 위한 프레임워크는 물리 장치 계층(110), 행동 전이 계층(115), 지식 처리 계층(120) 및 미들웨어 계층(125)을 포함하여 구성된다.

물리 장치 계층(110)은 실제 물리적 로봇 및 로봇을 구성하는 멀티 컴포넌트를 포함한다.

예를 들어, 물리 장치 계층(110)은 실제 물리적 로봇을 구성하는 적어도 하나의 센서, 액츄에이터, 통신 모듈, 및 프로세서 등을 포함한다.

예를 들어, 물리 장치 계층(110)에 포함된 통신 모듈은 외부 환경과의 통신 기능을 수행한다. 물리 장치 계층(110)에 포함된 통신 모듈은 서브시스템 컴포넌트에 마운트된 여러 개의 센서 또는 액츄에이터들을 효율적으로 관리할 수 있도록 센서 또는 액츄에이터 네트워크에 포함될 수도 있다.

예를 들어, 서브 시스템에 포함된 센서와 액츄에이터들 사이의 하드 실시간 통신(HARD real time communication)을 보장하기 위해 CAN 프로토콜이 사용될 수 있다. 다른 예를 들어, 로봇들은 외부 환경과의 통신을 용이하게 하도록 지그비와 같은 무선 센서 네트워크 프로토콜을 포함할 수도 있다.

행동 전이 계층(115)은 물리 장치 계층(110)의 상위 계층으로, 로봇내의 여러 서브컴포넌트들간의 의사결정을 전이시키는 기능을 한다. 특정 컴포넌트에서의 의사결정 또는 로봇 전체 시스템의 의사 결정은 서로 다른 컴포넌트들에 분산 저장될 수 있다. 특정 컴포넌트에서 기대된 행위(action) 수행에 실패하는 경우, 행동 전이가 요구될 수 있다. 예를 들어, 휴머노이드 로봇의 왼팔이 특정한 응답을 얻는데 실패하는 경우, 왼팔에서의 동일한 행위가 오른팔로 행동 전이되어 수행될 수 있다. 이러한 행동 전이를 위한 규칙에 대한 파라미터들은 행동 전이가 예견되는 특정한 컴포넌트(component-specific)의 파라미터에 따라 해당 특정한 컴포넌트(예를 들어, 오른팔)가 행위를 수행하도록 매핑되어야 한다. 도 2에는 특정한 컴포넌트들에 대한 파라미터가 예시되어 있다.

예를 들어, 물체를 집어 드는데 두팔이 필요한 경우, 로봇의 왼팔이 물체를 집어들 준비가 되면, 왼팔은 오른팔과의 협동을 위해 로봇의 오른팔로 의사결정을 전이할 수 있다.

다른 예를 들어, 물체를 집어 드는데 두팔 중 어느 하나의 팔만 필요한 경우 로봇의 왼팔이 물체를 집는데 실패하면, 다른 컴포넌트들은 아는 바 없이 왼팔의 의사결정이 오른팔로 전이될 수 있다.

또한, 의사결정은 특정한 태스크를 수행하도록 하기 위해 로봇내의 특정한 컴포넌트에서 수행될 수 있다. 또한, 로봇의 특정한 하드웨어 컴포넌트에 의사결정이 첨부되도록 사실과 규칙들이 기록된다.

또한, 행동 전이 계층(115)은 동기화된 코디네이션과 실패(미동작) 관리의 기능을 제공할 수도 있다.

지식 처리 계층(120)은 행동 전이 계층(115)의 상위에 위치되며, 지식 습득, 추론과 의사 결정을 위한 기능을 한다. 지식 처리 계층(120)은 적어도 하나의 규칙 및 사실을 포함한다. 또한, 지식 처리 계층(120)에는 규칙의 개수가 기록될 수 있다.

또한, 지식 처리 계층(120)은 지식기반 시스템 또는 전문가 시스템을 컴포넌트로 구성할 수 있다. 예를 들어, 지식 처리 계층(120)은 지식기반 시스템을 하나의 컴포넌트로 구성하고, 빠른 실행 능력, 콘텐트 포커싱, 인터럽트 핸들링, 시간적 추론, 불확실성 처리(uncertainly handing) 및 진리치 유지(truth maintance) 기능을 갖는 Jess나 CLIPS(C Language Integrated Production System)을 컴포넌트로 구성할 수 있다.

또한, 지식 처리 계층(120)은 사용자로 하여금 로봇내의 어떤 컴포넌트의 물리적 또는 행동적 제약을 테스트하도록 지원할 수 있다.

또한, 지식 처리 계층(120)은 센서 응답 또는 환경 조건에 기초하여 특정한 행위(action)를 수행하기 위한 자율적 의사결정 규칙을 기록할 수 있다.

지식 처리 계층(120)은 시스템 출력을 획득하기 위해 작업 메모리(working memory)의 규칙을 적용하는 전체 프로세스를 제어할 수도 있다.

또한, 지식 처리 계층(120)은 작업 메모리, 규칙 기반 패턴 정합기(rule-based pattern matcher)와 추론 엔진(inference engine)을 포함할 수도 있다.

미들웨어 계층(125)은 도 1에 도시된 바와 같이, 프레임워크의 최상위 계층으로, 행동 전이를 위한 분산 지원을 제공하고, 컴포넌트 동작중에 복수의 컴포넌트들 사이의 요청과 응답을 제공하는 기능을 수행한다.

또한, 미들웨어 계층(125)은 지식기반 시스템에 기록된 복수의 규칙들을 임베딩시켜 다른 컴포넌트로의 행동 전이가 가능하도록 동작할 수도 있다.

또한, 미들웨어 계층(125)은 컴포넌트들 사이의 통신 관련 요청과 응답을 효율적으로 관리할 수 있다. 예를 들어, 휴머노이드 로봇과 같이 복잡한 생체모방 로봇은 복수의 서브 컴포넌트들과의 협업을 필요로 하며, 이를 위한 수많은 통신 관련 요청은 효율적으로 관리될 필요가 있다. 이러한 통신 관련 요청 및 응답은 컴포넌트들내에서 뿐만 아니라 컴포넌트들간에도 효율적으로 관리되어야 한다.

또한, 미들웨어 계층(125)은 예외적 이벤트를 관리하는데 필수적인 계층적, 비계층적, 집중적, 비집중적 플로우(flow)와 같은 제어 플로우(control flow)에 관련된 복잡도를 관리할 수도 있다.

예를 들어, CORBA와 같은 툴(Tool)과 클라이언트-서버 프로그래밍은 분산된 시나리오의 행위를 실현하고, 예외적 이벤트를 관리할 수 있다.

도 1에서는 멀티 컴포넌트 로봇내의 지식기반 의사결정 전이를 지원하는 개념적 프레임워크에 대해 설명하였다. 도 1에서 설명된 개념적 프레임워크를 기반으로 도 3의 의사결정 전이 장치는 각 에이전트에 포함되어 에이전트와 연동되어 다른 컴포넌트로 의사결정 또는 행동을 전이할 수 있다. 이하에서는 이에 대해 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 의사결정 전이 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트-특정 사실에 기반하여 인사 제스쳐 수행을 위해 생성된 규칙이 도시된 도면이며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자함수를 이용하여 지식기반 시스템에 신규 정의된 Hand_Close 컴포넌트-특정 사실을 도시한 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 태스크에 상응하는 규칙을 도시한 도면이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트에서 제2 태스크 수행을 위한 규칙을 실행하는 프로그램 코드를 예시한 도면이며, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트와 동기화되어 서버에서 제2 태스크 수행을 위한 규칙을 실행하는 프로그램 코드를 예시한 도면이다.

의사결정 전이 장치는 도 1에서 설명된 의사결정 전이를 위한 프레임워크가 탑재된 장치로, 멀티 컴포넌트 로봇을 구성하는 컴포넌트에 각각 포함될 수 있다. 즉, 프로세서를 탑재한 컴포넌트는 각각 에이전트 또는 서버로 동작될 수 있으며, 각 에이전트 또는 서버는 각각 의사결정 전이 장치를 포함할 수 있다. 따라서, 이하에서 설명되는 의사결정 전이 장치는 프로세서를 구비한 컴포넌트의 에이전트 또는 서버에 임베딩되는 것으로 이해되어야 할 것이다. 또한, 프로세서를 탑재한 컴포넌트는 하나의 컴포넌트로 구성될 수도 있으며, 관절을 통해 구분되는 복수의 컴포넌트로 구성될 수도 있다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 의사결정 전이 장치(300)는 통신부(310), 인식부(315), 지식 처리부(320), 행동 전이 관리부(325), 메모리(330) 및 제어부(335)를 포함하여 구성된다.

통신부(310)는 유무선 통신을 통해 다른 컴포넌트 또는 지식기반 시스템과 데이터를 송수신하는 기능을 한다.

인식부(315)는 로봇의 제스쳐 또는 행동 수행에 관여하는 로봇의 물리적 컴포넌트들을 인식하는 기능을 한다.

예를 들어, 로봇의 물리적 컴포넌트는 로봇에서 관절을 통해 구분되는 물리적 구성 단위로 휴머노이드 로봇의 경우, 손, 팔, 목, 머리 등일 수 있다. 예를 들어, 인식부(315)는 유무선 통신환경을 통해 로봇의 물리적 컴포넌트를 각각 인식할 수 있다. 또한, 인식부(315)는 주기적으로 유무선 통신을 통해 로봇의 각 물리적 컴포넌트의 동작 가능 여부를 확인할 수 있다. 이와 같이 인식된 로봇의 각 물리적 컴포넌트들에 대한 정보는 지식 처리부(320)에 임베딩될 수 있다.

지식 처리부(320)는 지식기반 시스템과 연동되며, 로봇의 물리적 컴포넌트 각각의 동작에 대한 명령(또는 함수)인 컴포넌트-특정 사실(component-specific fact)를 연동된 지식기반 시스템으로부터 각각 추출하고, 추출된 컴포넌트-특정 사실을 이용하여 로봇의 제스쳐 또는 행동 수행을 위한 적어도 하나의 규칙을 생성하는 기능을 수행한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 각 컴포넌트의 특정 동작에 대한 명령(또는 함수)인 컴포넌트-특정 사실은 도 2에 도시되어 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 컴포넌트-특정 사실은 해당 컴포넌트-특정 사실의 명칭, 파라미터 및 디스크립션 중 적어도 하나를 포함한다. 컴포넌트-특정 사실의 명칭은 특정 태스크(즉, 특정 제스쳐나 행동) 수행을 위한 각 규칙 생성시, 각 규칙을 구성하는 각 컴포넌트의 단위 동작 명칭으로 이용된다.

또한, 파라미터는 해당 규칙을 특정 컴포넌트에서 수행시 해당 특정 컴포넌트를 구분하기 위한 파라미터, 해당 컴포넌트의 특정 동작을 위한 각도, 위치, 범위, 반복 횟수 등과 같은 다양한 조건을 파라미터로 포함할 수 있다.

디스크립션은 해당 컴포넌트-특정 사실에 대한 설명을 포함한다.

지식 처리부(320)는 지식기반 시스템에 저장된 각 컴포넌트의 단위 동작에 대한 컴포넌트-특정 사실을 각각 추출한 후, 컴포넌트-특정 사실을 로딩하고, 각 컴포넌트-특정 사실의 실행 조건 및 파라미터를 설정하여 특정 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 규칙을 생성할 수 있다.

도 4에는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트-특정 사실에 기반하여 인사 제스쳐 수행을 위해 생성된 규칙이 도시되어 있다. 도 4를 참조하면, 인사 제스쳐의 규칙은 팔을 이동하는 제1 컴포넌트-특정 사실(Arm-Move), 목을 홈에 위치시키는 제2 컴포넌트-특정 사실(Neck_Home) 및 목을 기울이는 제3 컴포넌트-특정 사실(Neck_tilt)로 구성된다.

해당 인사 제스쳐 수행을 위한 규칙은 제1 컴포넌트-특정 사실 내지 제3 컴포넌트-특정 사실을 메모리에 로딩한 후, 실제 제1 컴포넌트-특정 사실 내지 제3 컴포넌트-특정 사실에 기반하여 컴포넌트의 단위 동작 제어를 위해 파라미터를 설정하여 해당 컴포넌트-특정 사실들을 수행되도록 구성되는 것을 알 수 있다.

지식 처리부(320)는 상기와 같이 생성된 적어도 하나의 규칙을 각 에이전트 또는 서버에 임베딩할 수도 있다. 이를 통해 각 에이전트에 의해 생성된 각 규칙들은 다른 에이전트 또는 서버와 상호간에 공유될 수 있다.

또한, 지식 처리부(320)는 특정 컴포넌트의 단위 동작을 위한 컴포넌트-특정 사실이 지식기반 시스템에 미정의된 경우, 사용자함수를 이용하여 해당 단위 동작에 대한 컴포넌트-특정 사실을 정의할 수도 있다.

예를 들어, 지식 처리부(320)는 JESS 지식기반 시스템의 jess.Userfunction을 이용하여 지식기반 시스템에 컴포넌트의 특정 단위 동작을 위한 특정 명령(즉, 컴포넌트-특정 사실)을 정의할 수 있다.

지식 처리부(320)는 사용자함수에 사전 정의된 호출명령(예를 들어, getName() 또는 Call())을 이용하여 사용자함수를 이용하여 정의할 컴포넌트-특정 사실의 명칭을 정의할 수 있다. 도 5에 사용자함수를 이용하여 지식기반 시스템에 신규 정의된 Hand_Close 컴포넌트-특정 사실의 일 예가 도시되어 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 컴포넌트-특정 사실은 하나의 컴포넌트의 단위 동작을 위한 명령 또는 복수의 컴포넌트-특정 사실들의 조합일 수도 있다.

행동 전이 관리부(325)는 생성된 규칙을 이용하여 적어도 하나의 서브 컴포넌트가 특정 태스크를 수행하는 도중 실패하거나 다른 컴포넌트와 동기화가 필요한 경우, 특정 태스크에 대한 의사결정 또는 행동 전이를 다른 컴포넌트로 요청하는 기능을 한다.

예를 들어, 로봇의 왼팔의 컴포넌트와 오른팔의 컴포넌트가 각각 프로세서를 탑재하고 있으며, 프로세서에 의해 에이전트가 구동되어 있다고 가정하자. 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 왼팔에 상응하는 에이전트를 제1 에이전트라 칭하고 오른팔에 상응하는 에이전트를 제2 에이전트라 칭하기로 한다.

제1 에이전트에 의해 제1 태스크 수행을 위해 규칙이 수행되는 도중 제1 태스크가 실패한 경우, 제1 에이전트는 제2 에이전트로 제1 태스크 수행을 위한 행동 전이를 요청할 수 있다.

이때, 행동 전이 요청은 제1 태스크 수행을 위한 규칙에 대한 정보(예를 들어, 규칙 식별정보)를 포함할 수 있다.

이에, 제2 에이전트는 제1 태스크 수행을 위한 행동 전이 요청에 따라 상응하는 규칙을 작업 메모리에 로딩하여 왼팔 컴포넌트를 대신하여 오른팔 컴포넌트가 제1 태스크를 수행하도록 할 수 있다.

이때, 제2 에이전트는 제1 태스크 수행을 위한 행동 전이 요청에 따라 상응하는 규칙을 작업 메모리에 로딩시 오른팔 컴포넌트에서 해당 제1 태스크가 수행될 수 있도록 규칙의 파라미터를 오른팔 컴포넌트에 상응하도록 변경하여 작업 메모리에 로딩할 수 있다.

또한, 행동 전이 요청은 규칙에 대한 정보와 함께 해당 규칙이 실행될 조건을 더 포함할 수도 있다.

이에 따라, 제2 에이전트는 행동 전이 요청에 상응하는 규칙을 작업 메모리에 로딩한 후 해당 조건이 만족되는 경우, 제1 태스크 수행을 위한 규칙이 실행되도록 제어할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에서 규칙이 실행된다는 의미는 해당 규칙에 따른 각 컴포넌트가 동작되는 것으로 확장 해석되어야 할 것임은 당연하다.

다른 예를 들어, 제1 컴포넌트와 제2 컴포넌트가 협업을 통해 제2 태스크를 수행하는 경우에 대해 설명하면 다음과 같다. 이때, 제1 컴포넌트를 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 오른팔 컴포넌트라고 가정하고, 제2 컴포넌트를 왼팔 컴포넌트라고 가정하기로 한다. 또한, 제1 컴포넌트 및 제2 컴포넌트는 각각 프로세서를 구비하고 있으며, 제1 컴포넌트(즉, 오른팔 컴포넌트)의 프로세서는 클라이언트로 동작되고 있으며, 제2 컴포넌트(왼팔 컴포넌트)의 프로세서는 서버로 동작중이라고 가정한다.

클라이언트, 즉 오른팔 컴포넌트는 시뮬레이션된 터치 센서값(tsv)에 기반하여 팔의 이동을 수행하는 제2 태스크를 수행하며, 제2 태스크는 터치 센서값이 200 이하인 경우 수행되는 것으로 가정하기로 한다.

클라이언트는 제2 태스크가 수행되면, 제2 태스크 수행을 서버(즉, 왼팔 컴포넌트)로 전송한다. 이에, 서버(즉, 왼팔 컴포넌트)는 제2 태스크 수행을 클라이언트(즉, 오른팔 컴포넌트)와 동기화하여 수행할 수 있다.

이와 같은 방식으로, 클라이언트-서버 컴포넌트간에도 의사결정 및 행동이 전이될 수 있다.

도 6에는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 태스크에 상응하는 규칙이 예시되어 있고, 도 7에는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트에서 제2 태스크 수행을 위한 규칙을 실행하는 프로그램 코드가 예시되어 있으며, 도 8에는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트와 동기화되어 서버에서 제2 태스크 수행을 위한 규칙을 실행하는 프로그램 코드가 예시되어 있다.

도 6 내지 도 8에 도시된 바와 같이, 제1 컴포넌트는 특정 태스크 수행을 위한 의사결정 또는 행동 전이를 제2 컴포넌트에 요청하여 제2 컴포넌트와 동기화되어 특정 태스크를 수행할 수 있다.

메모리(330)는 본 발명의 일 실시예에 따른 의사결정 전이를 위한 다양한 규칙들을 저장하는 기능을 한다.

제어부(335)는 본 발명의 일 실시예에 따른 의사결정 전이를 위한 의사결정 전이 장치(300)의 내부 구성 요소들(예를 들어, 통신부(310), 인식부(315), 지식 처리부(320), 행동 전이 관리부(325) 및 메모리(330) 등)을 제어하는 기능을 수행한다.

또한, 제어부(335)는 특정 태스크에 상응하는 규칙을 실행하고, 실행된 규칙에 상응하여 특정 컴포넌트가 동작되도록 제어하는 기능을 수행할 수도 있다.

여기서, 특정 태스크의 수행은 복수의 규칙을 포함할 수 있으며, 복수의 규칙은 각각 우선순위가 설정되어 있을 수 있다. 이와 같은 경우, 제어부(335)는 우선순위가 가장 높은 규칙부터 우선순위가 낮은 규칙 순으로 규칙이 수행되도록 제어할 수도 있다.

또한, 복수의 태스크가 존재하는 경우, 제어부(335)는 특정 조건에 상응하여 실행 중요도가 높은 태스크가 우선하여 수행되도록 제어할 수도 있다. 여기서, 실행 중요도는 특정 조건에 따라 각각 사전에 설정될 수 있을 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트간 의사결정 전이를 설명하기 위해 도시한 도면이다.

도 9에 도시된 바와 같이, 머리 컴포넌트, 왼팔 컴포넌트, 오른팔 컴포넌트가 각각 프로세서를 구비하고 있으며, 각 프로세서에 의해 제1 의사결정 전이 장치, 제2 의사결정 전이 장치, 제3 의사결정 전이 장치가 포함되는 것을 가정하기로 한다.

또한, 머리 컴포넌트, 왼팔 컴포넌트, 오른팔 컴포넌트는 각각 클라이언트(또는 에이전트)로 동작중이며, 각 클라이언트(또는 에이전트)에 의사결정 전이 장치가 포함되는 것을 가정하기로 한다.

이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 머리 컴포넌트를 제1 클라이언트라 칭하며, 제1 클라이언트에 제1 의사결정 전이 장치가 포함되는 것을 가정하기로 한다. 또한, 오른팔 컴포넌트를 제2 클라이언트라 칭하고, 제2 클라이언트 내부에 제2 의사결정 전이 장치가 포함되는 것을 가정하기로 한다. 또한, 왼팔 컴포넌트를 제3 클라이언트라 칭하고, 제3 클라이언트 내부에 제3 의사결정 전이 장치가 포함되는 것을 가정하기로 한다.

제1 의사결정 전이 장치 내지 제3 의사결정 전이 장치는 각각 지식기반 시스템과 각각 연동되며, 각 컴포넌트에 대한 컴포넌트-특정 사실을 각각 추출할 수 있다.

도 9를 참조하면, 제1 의사결정 전이 장치는 Neck_Home, Neck_Move, Neck_pan, Neck_Tilt 컴포넌트-특정 사실들을 추출할 수 있다.

제2 의사결정 전이 장치와 제3 의사결정 전이 장치는 각각 Arm_Move, Arm_Joint, Arm_Homing, Arm_Positioning, Hand_Move, Hand_Open, Hand_Close 컴포넌트-특정 사실들을 추출할 수 있다.

도 9에 도시된 바와 같이, 의사결정 전이 장치에 포함되는 컴포넌트는 하나일 수도 있으며, 복수일 수도 있다.

제1 의사결정 전이 장치 내지 제3 의사결정 전이 장치는 각각 추출한 컴포넌트-특정 사실들을 이용하여 로봇의 특정 태스크(제스쳐 또는 행동) 수행을 위한 규칙을 각각 생성할 수 있다. 이와 같이, 제1 의사결정 전이 장치 내지 제3 의사결정 전이 장치에 의해 생성된 각각의 규칙은 다른 의사결정 전이 장치로 임베딩되어 각 의사결정 전이 장치에 의해 생성된 규칙들은 공유될 수 있다.

이와 같은 상태에서, 제2 의사결정 전이 장치는 왼팔 컴포넌트에 특정한 태스크를 수행하는 도중 실패하는 경우, 태스크 수행에 따른 의사결정 또는 행동을 제3 컴포넌트로 전이하여 제3 클라이언트(에이전트)에 의해 수행되도록 할 수 있다.

즉, 각 의사결정 전이 장치는 특정 태스크 수행 도중 실패시 또는 협업 필요시 특정 태스크의 수행을 다른 의사결정 전이 장치로 전송함으로써 다른 컴포넌트가 해당 태스크를 수행하도록 할 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 의사결정 전이 방법을 나타낸 순서도이다.

단계 1010에서 의사결정 전이 장치는 로봇의 물리적 컴포넌트를 인식한다.

예를 들어, 의사결정 전이 장치는 전체적 제스쳐(gesture) 또는 행위 생성에 관여하는 적어도 하나의 로봇의 물리적 컴포넌트를 인식할 수 있다.

로봇의 물리적 컴포넌트가 모두 인식되면, 단계 1015에서 의사결정 전이 장치는 인식된 각각의 컴포넌트에 대한 단위 동작(action)을 식별한다.

예를 들어, 의사결정 전이 장치는 인식된 각각의 컴포넌트에서 가능한 상이한 동작(action)들을 각각 식별할 수도 있다. 예를 들어, 인식된 각각의 컴포넌트들은 유무선 통신을 통해 가능한 동작(action)을 다른 컴포넌트와 공유할 수 있다. 각 컴포넌트에 대한 상이한 동작(action)은 사전에 의사결정 전이 장치에 정의되어 있을 수 있다.

단계 1020에서 의사결정 전이 장치(300)는 각 컴포넌트에 대한 동작에 대응하는 컴포넌트-특정 사실(fact)를 추출한다.

이미 전술한 바와 같이, 의사결정 전이 장치(300)는 JESS와 같은 지식기반 시스템과 연동될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 연동된 지식기반 시스템은 다양한 컴포넌트-특정 사실(fact)을 저장하고 있다. 여기서, 컴포넌트-특정 사실(fact)는 서브 컴포넌트의 단위 동작 수행을 위한 명령으로, 컴포넌트-특정 사실의 명칭, 해당 컴포넌트-특정 사실의 실행을 위해 필요한 적어도 하나의 파라미터 및 컴포넌트-특정 사실에 대한 디스크립션 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

이에 따라, 의사결정 전이 장치(300)는 인식된 각 컴포넌트에 대한 다양한 상이한 동작 각각에 대응하는 컴포넌트-특정 사실(fact)를 추출할 수 있다.

예를 들어, 로봇의 손을 제1 컴포넌트라고 가정하자. 제1 컴포넌트에 대해 이동 동작, 손 펴는 동작(open)과 손 쥐는 동작(close)이 식별되었다고 가정하자. 도 2에 도시된 바와 같이, 제1 컴포넌트에 대한 인식된 각각 상이한 동작(이동, 펴는 동작, 쥐는 동작)에 대한 컴포넌트-특정 사실들이 사전에 저장되어 있을 수 있다.

이에 따라, 의사결정 전이 장치(300)는 제1 컴포넌트의 각 동작에 대해 Hand_Move, Hand_Open, Hand_Close를 각각 컴포넌트-특정 사실로 추출할 수 있다.

또한, 의사결정 전이 장치(300)는 특정 컴포넌트의 특정 동작에 대응하는 컴포넌트-특정 사실이 미존재하는 경우, 사용자함수를 이용하여 사용자정의 컴포넌트-특정 사실을 추가할 수도 있다.

단계 1025에서 의사결정 전이 장치(300)는 추출된 컴포넌트-특정 사실을 이용하여 로봇 또는 로봇의 컴포넌트가 특정 제스쳐나 행위를 수행하기 위한 규칙을 생성한다.

의사결정 전이 장치(300)는 로봇의 각 제스쳐 또는 로봇을 구성하는 특정 컴포넌트의 행위별로 각각의 규칙을 생성할 수 있다. 생성되는 규칙은 추출된 컴포넌트-특정 사실 중 적어도 하나를 이용하여 생성될 수 있다.

단계 1030에서 의사결정 전이 장치(300)는 생성된 각 규칙을 다른 에이전트 또는 서버 중 적어도 하나에 임베딩한다.

이미 전술한 바와 같이, 로봇은 복수의 컴포넌트를 포함한다. 복수의 컴포넌트 중 적어도 하나는 에이전트로 동작되고, 복수의 컴포넌트 중 적어도 다른 하나는 서버로 동작될 수 있다. 물론, 로봇을 구성하는 복수의 컴포넌트 중 에이전트로 동작되는 컴포넌트는 복수일 수 있음은 당연하다.

즉, 의사결정 전이 장치(300)에 의해 생성된 로봇의 각 제스쳐나 행위에 대한 규칙은 각각 적어도 하나의 에이전트 및 서버로 분산되어 임베딩될 수 있다.

단계 1035에서 의사결정 전이 장치(300)는 생성된 규칙을 이용하여 적어도 하나의 컴포넌트가 특정 태스크를 수행하는 도중 특정 태스크가 실패하거나 다른 컴포넌트와 동기화가 필요한지 여부를 판단한다.

만일 특정 태스크가 실패하거나 다른 컴포넌트와 동기화가 필요한 경우, 단계 1040에서 의사결정 전이 장치(300)는 특정 태스크의 수행을 위한 의사결정 또는 행동 전이 요청을 다른 컴포넌트(에이전트 또는 서버)로 전송한다.

구현 방법에 따라 의사결정 전이 장치(300)는 특정 태스크 수행 중 특정 태스크가 실패하는 경우, 당해 컴포넌트를 통해 재실행할 수도 있다. 도 10에서는 의사결정을 다른 컴포넌트로 전이하는 방법을 중심으로 설명하기로 한다.

보다 상세하게 의사결정 전이 장치(300)는 특정 태스크 수행을 위한 의사결정 또는 행동 전이 요청에 특정 태스크 수행을 위한 규칙 식별정보를 포함하여 의사결정 또는 행동 전이 요청을 다른 컴포넌트로 전송할 수 있다.

이에 따라, 다른 컴포넌트는 의사결정 또는 행동 전이 요청에 포함된 규칙 식별정보를 이용하여 상응하는 규칙을 메모리에 로딩하여 실행하도록 할 수 있다.

또한, 의사결정 전이 또는 행동 전이 요청은 이미 전술한 바와 같이, 해당 특정 태스크 수행을 위한 특정 조건을 더 포함할 수도 있다. 이와 같은 경우, 다른 컴포넌트는 해당 특정 조건을 만족하는 경우, 특정 태스크 수행을 위해 해당 규칙을 실행시킬 수도 있다.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 멀티 컴포넌트 로봇에서 의사결정을 전이하는 방법은 다양한 전자적으로 정보를 처리하는 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 저장 매체에 기록될 수 있다. 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.

프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

300: 의사결정 전이 장치
310: 통신부
315: 인식부
320: 지식 처리부
325: 행동 전이 관리부
330: 메모리
335: 제어부

Claims (15)

1. 적어도 하나의 서브 컴포넌트를 인식하는 인식부;
   인식된 적어도 하나의 서브 컴포넌트의 각 동작에 대응하는 적어도 하나의 규칙을 생성하고, 생성된 적어도 하나의 규칙을 적어도 하나의 다른 컴포넌트에 임베딩하는 지식 처리부; 및
   생성된 적어도 하나의 규칙을 이용하여 적어도 하나의 서브 컴포넌트가 특정 태스크 수행 도중 실패하거나 다른 컴포넌트와 동기화 필요시, 특정 태스크에 대한 의사결정 또는 행동 전이 요청을 다른 컴포넌트로 전송하는 행동 전이 관리부를 포함하되,
   지식 처리부는,
   지식 기반 시스템과 연동되어 서브 컴포넌트의 단위 동작 각각에 대한 컴포넌트-특정 사실(component-specific fact)을 추출하고, 추출된 컴포넌트-특정 사실을 조합하여 서브 컴포넌트의 동작에 대응하는 적어도 하나의 규칙을 생성하는 것을 특징으로 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 장치.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 특정 태스크는 상기 적어도 하나의 규칙 및 상기 적어도 하나의 규칙이 실행될 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 장치.
   
   
3. 제1 항에 있어서,
   상기 다른 컴포넌트는 상기 의사결정 또는 행동 전이 요청에 따라 상기 특정 태스크에 대응하는 상기 적어도 하나의 규칙을 상기 다른 컴포넌트의 적어도 하나의 규칙에 대응하도록 파라미터를 변경하여 작업 메모리에 로딩하는 것을 특징으로 하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 장치.
4. 삭제
5. 제1 항에 있어서,
   상기 지식 처리부는 상기 지식 기반 시스템에 상기 서브 컴포넌트의 상기 단위 동작에 대한 컴포넌트-특정 사실이 미정의된 경우, 사용자함수를 이용하여 상기 미정의된 단위 동작에 대한 컴포넌트-특정 사실을 상기 지식 기반 시스템에 추가하는 것을 특징으로 하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 장치.
6. 제1 항에 있어서,
   상기 다른 컴포넌트는 상기 의사결정 또는 행동 전이 요청에 따라 상기 특정 태스크의 수행 또는 동기화를 위해 상기 다른 컴포넌트의 동작을 수행하기 위해 상기 의사결정 전이 장치의 상기 적어도 하나의 규칙과는 다른 적어도 하나의 규칙을 작업 메모리에 로딩하는 것을 특징으로 하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 장치.
7. 제1 항에 있어서,
   상기 다른 컴포넌트는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서에 의해 다른 의사결정 전이 장치가 동작되되,
   상기 특정 태스크에 대한 의사결정 또는 행동 전이 요청은 상기 다른 의사결정 전이 장치가 수신하여 상기 다른 컴포넌트의 의사결정 또는 행동 수행을 제어하는 것을 특징으로 하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 장치.
8. 청구항 8은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

   제7 항에 있어서,
   상기 특정 태스크는 복수의 규칙을 포함하되, 상기 복수의 규칙은 각각 우선순위를 포함하되,
   상기 다른 의사결정 전이 장치는 상기 우선순위가 높은 규칙부터 우선순위가 낮은 규칙순으로 상기 복수의 규칙을 순차적으로 실행하는 것을 특징으로 하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 장치.
9. 제1 항에 있어서,
   상기 특정 태스크 수행을 위해 상기 특정 태스크에 대응하는 상기 적어도 하나의 규칙을 실행하는 제어부를 더 포함하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 장치.
10. 청구항 10은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

    제9 항에 있어서,
    상기 특정 태스크는 복수의 규칙을 포함하되, 상기 복수의 규칙은 각각 우선순위를 포함하되,
    상기 제어부는 상기 우선순위가 높은 규칙부터 우선순위가 낮은 규칙순으로 상기 복수의 규칙을 순차적으로 실행하는 것을 특징으로 하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 장치.
11. 멀티 컴포넌트 로봇이 컴포넌트간 의사결정 전이를 지원하는 방법에 있어서,
    적어도 하나의 서브 컴포넌트를 인식하는 단계;
    인식된 적어도 하나의 서브 컴포넌트의 각 동작에 대응하는 적어도 하나의 규칙을 생성하고, 생성된 적어도 하나의 규칙을 적어도 하나의 다른 컴포넌트에 임베딩하는 단계; 및
    생성된 규칙을 이용하여 적어도 하나의 서브 컴포넌트가 특정 태스크 수행 도중 실패하거나 다른 컴포넌트와 동기화 필요시, 특정 태스크에 대한 의사결정 또는 행동 전이 요청을 다른 컴포넌트로 전송하는 단계를 포함하되,
    적어도 하나의 규칙을 생성하는 단계는,
    지식 기반 시스템과 연동되어 서브 컴포넌트의 단위 동작 각각에 대한 컴포넌트-특정 사실(component-specific fact)을 추출하는 단계; 및
    추출된 컴포넌트-특정 사실을 조합하여 서브 컴포넌트의 동작에 대응하는 적어도 하나의 규칙을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 방법.
12. 제11 항에 있어서,
    상기 다른 컴포넌트는 상기 의사결정 또는 행동 전이 요청에 따라 상기 특정 태스크에 대응하여 상기 서브 컴포넌트의 상기 적어도 하나의 규칙이 상기 다른 컴포넌트의 규칙에 대응하도록 파라미터를 변경하여 작업 메모리에 로딩하는 것을 특징으로 하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 방법.
13. 삭제
14. 제11 항에 있어서,
    상기 서브 컴포넌트의 단위 동작에 대한 컴포넌트-특정 사실이 상기 지식 기반 시스템에 미정의된 경우, 사용자함수를 이용하여 상기 미정의된 단위 동작에 대한 컴포넌트-특정 사실을 상기 지식 기반 시스템에 추가하는 단계를 더 포함하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 방법.
15. 제11 항에 있어서,
    상기 특정 태스크는 복수의 규칙을 포함하되, 상기 복수의 규칙은 각각 우선순위를 포함하되,
    상기 다른 컴포넌트에 임베딩하는 단계 이후에,
    상기 우선순위가 높은 규칙부터 우선순위가 낮은 규칙순으로 상기 복수의 규칙을 순차적으로 실행하는 단계를 더 포함하되,
    상기 우선순위가 높은 규칙부터 실행하는 단계는 상기 복수의 규칙 각각에 따른 실행 조건을 더 고려하여 실행되는 것을 특징으로 하는 지식기반 시스템과 연동된 의사결정 전이 방법.

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