KR20150027552A - 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템, 장치 및 그 운영방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 자율지능형 디지털 브레인 구조 및 그 운영방법에 관한 것으로써,
실시예는 질의분석을 통해 협업형 질의를 만족하는 협업지식이 있는지 여부를 검색하는 자율 협업 관리부와, 자율협업 관리자로부터 태스크 분산 및 플래닝 요청을 받으면, 질의 태스크를 분석하고, 해당 태스크를 수행할 최적의 기기 및 지식의 조합을 요청하는 태스크 분산 플래닝 관리부와, 태스크 분산 플래닝 관리부로부터 자율 협상 요청을 받으면 비용 이익 모델(Cost Benefit 모델)기반으로 비용이 가장 적게 들면서 이익을 최대화 할 수 있는 기기 및 지식의 조합을 응답하는 자율 협상 관리부와, 태스크 수행의 상황데이터를 전달하는 자율 협업 에이전트 플랫폼부와, 자율 협업 에이전트 플랫폼부를 통해 상황데이터를 수신하고, 수신한 상기 상황데이터에 대해 무결성 및 안전성 검사를 하는 무결성 및 안전성 관리부를 포함한다.
실시예는 질의분석을 통해 협업형 질의를 만족하는 협업지식이 있는지 여부를 검색하는 자율 협업 관리부와, 자율협업 관리자로부터 태스크 분산 및 플래닝 요청을 받으면, 질의 태스크를 분석하고, 해당 태스크를 수행할 최적의 기기 및 지식의 조합을 요청하는 태스크 분산 플래닝 관리부와, 태스크 분산 플래닝 관리부로부터 자율 협상 요청을 받으면 비용 이익 모델(Cost Benefit 모델)기반으로 비용이 가장 적게 들면서 이익을 최대화 할 수 있는 기기 및 지식의 조합을 응답하는 자율 협상 관리부와, 태스크 수행의 상황데이터를 전달하는 자율 협업 에이전트 플랫폼부와, 자율 협업 에이전트 플랫폼부를 통해 상황데이터를 수신하고, 수신한 상기 상황데이터에 대해 무결성 및 안전성 검사를 하는 무결성 및 안전성 관리부를 포함한다.
Description
본 발명은 자율지능형 디지털 브레인 구조 및 그 운영방법에 관한 것으로, 특히, 지속 가능한 미래사회 인프라로서 보급될 지능형 시스템의 최적화 및 상호 운용성 문제를 해결하기 위하여, 이종 시스템들간 협업을 통해 서비스 효율 극대화와 신서비스 창출을 제공하는 자가 성장형 인공지능 기술로써, 분산된 이종 단위 지식/기기들간 협력, 조정, 타협 등의 상호작용을 통해 단일 도메인 지식으로 해결하기 어려운 난제들에 대한 자율 협업 기반 솔루션을 제공할 수 있는 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 구조 및 그 운영방법에 관한 것이다.
도1과 같이 종래 기술은 유선 네트워크나 무선 네트워크를 통하여 다수 사용자간에 지식을 공유하는 시스템 및 그 방법에 관한 기술이다. 기존 인터넷 등의 온라인 상에서 사용자들에게 의사 소통을 할 수 있는 공간을 제공하는 서비스는 널리 제공되어 왔으며, 사용자들은 이러한 공간을 이용하여 친목을 쌓기도 하고, 질문을 통해 다른 사용자들에게 도움을 요청하기도 했다. 이처럼 인터넷을 이용하여 어떤 사용자의 질문에 대해 다른 사용자들이 답변을 할 수 있는 지식 공유 서비스는 큰 인기를 끌고 널리 사용되어왔으며, 대표적인 지식 공유 서비스로는 네이버의 지식iN 서비스가 있다. 이와 같이 종래 기술에서는 질문자가 네트워크를 통하여 질문을 하고 답변자가 네트워크를 통하여 질문에 대한 답변을 하며, 질문자가 네트워크를 통하여 답변을 확인하는 절차를 통해 지식 공유 서비스를 제공해 왔다.
그러나 이러한 종래 기술은 사용자들간 지식을 공유하기 위한 공간 및 인터페이스만을 제공할 뿐이지 지식 공유를 자율적으로 처리하는 문제에 대해서는 어떠한 방안도 제시하지 못하고 있다. 현재 IT 산업은 컴퓨터의 연결(인터넷), 정보의 연결(웹/하이퍼텍스트), 사람의 연결(소셜 네트워크)을 거쳐 컴퓨터-정보-사람의 연결시대로 발전 중이며, 컴퓨터-정보-사람 상호간 지식소통을 위한 지능형 지식처리 기술이 IT산업의 미래 기술로 부상하고 있다. 또한 구글 이후의 세계는 지능을 가진 인터넷이 사람들의 생각을 읽고, 그에 맞는 정보를 스스로 조합해내는 세계가 펼쳐질 것으로 예측되고 있다.
따라서, 지식 협업 공간을 통해 사용자의 의도에 맞는 답을 자율적으로 생성하는 심층 질의응답 기반의 지능형 지식 생산/제공 기술이 필요하다.
본 발명의 실시예는 이와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 특히 분산된 이종 단위 지식/기기들간 협력, 조정, 타협 등의 상호작용을 통해 단일 도메인 지식으로 해결하기 어려운 난제들에 대한 솔루션을 제공하기 위한 자율지능형 분산 협업 기술에 따라 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템 및 그 운영방법을 제공한다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 관점에 의하면, 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치는 질의분석을 통해 협업형 질의를 만족하는 협업지식이 있는지 여부를 검색하는 자율 협업 관리부와, 상기 자율협업 관리자로부터 태스크 분산 및 플래닝 요청을 받으면, 질의 태스크를 분석하고, 해당 태스크를 수행할 최적의 기기 및 지식의 조합을 요청하는 태스크 분산 플래닝 관리부와, 상기 태스크 분산 플래닝 관리부로부터 자율 협상 요청을 받으면 비용 이익 모델(Cost Benefit 모델)기반으로 비용이 가장 적게 들면서 이익을 최대화 할 수 있는 기기 및 지식의 조합을 응답하는 자율 협상 관리부와, 상기 태스크 수행의 상황데이터를 전달하는 자율 협업 에이전트 플랫폼부와, 상기 자율 협업 에이전트 플랫폼부를 통해 상황데이터를 수신하고, 수신한 상기 상황데이터에 대해 무결성 및 안전성 검사를 하는 무결성 및 안전성 관리부를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템 및 그 운영방법에 의하면, 사용자에서 요청하는 협업형/분산형 질의에 대해 다수의 전문분야 디지털 브레인들 간의 자율적인 협업을 통해 최적의 지식을 찾고 응답을 생성할수 있고, 디지털 브레인들 간의 자발적이고 능동적인 방식으로, 새로운 지식을 발견하거나 발견된 지식을 사용자나 관련 디지털 브레인에게 추천, 제안 및 통보하는 기능을 제공하고, 인지된 상황을 기반으로 기기들 간의 적절한 협업 행위를 제공할 수 있다.
또한, 정부/공공 기관에서 본 발명에 대한 플랫폼 구축 후, 정부 보유 데이터와 소셜 데이터, 개인 데이터들을 상호 연결 및 분석할 수 있는 솔루션으로 활용할수 있고, 기업/공공 분야의 경영자, 전문가 의사결정 지원, 사회현상 분석과 예측 등 지식경제시대의 핵심 SW플랫폼으로 활용할수 있으며, 제조업, 도소매업, 서비스 교육, 공공 분야 등에서 지능형 지식 서비스를 위한 핵심 기술로도 활용할 수 있다.
또한, 헬스케어, 무인 셔틀, 지능형 물류, 셀프 파킹 등 지능형 협업을 통한 진화된 편의 서비스가 가능한 시스템 분야에 지능 협업 플랫폼, 그리고 실버케어, 응급 구조, 성범죄 방지, 재해 경보, ITS 등 자율적인 지능형 안전 서비스가 가능한 시스템 분야 자율 협업 핵심 S/W로 활용가능하고, 도로, 항만, 공항 등 국가 기반시설 및 자동차, 가전, 스마트 홈, 조선 등의 분야들이 서로 긴밀하게 융합되어 자율적인 지능서비스가 가능하다.
도 1은 종래의 다수 사용자간에 지식을 공유하는 시스템 및 그 방법에 관한 도면이다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템의 구성 및 동작 원리를 나타내는 도면이다.
도 3은 도2의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템(20)을 구성하는 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치(30)의 자율 협업 에이전트 플랫폼부(35)의 동작을 나타내는 블록 구성도이다.
도5는 도3의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치(30)의 동작 절차를 나타내는 순서도이다.
도 6은 도3의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치(30)가 분산 태스크 플래닝 및 실행기술의 수행의 예시도다.
도 7은 도6의 불확실성을 고려한 확률기반 동적 플랜 모니터링 및 예외감지 기술(60)의 적용 예시도이다.
도 8은 도3의 자율협상 관리부(34)에의해 수행되는 자율 협상 기술의 판단 근거가 되는 Cost-Benefit 모델의 예시도이다.
도 9는 도8에서의 이종 지식 기기간 지식 합성/융합/생성 기술이 수행되는 블록도이다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템의 구성 및 동작 원리를 나타내는 도면이다.
도 3은 도2의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템(20)을 구성하는 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치(30)의 자율 협업 에이전트 플랫폼부(35)의 동작을 나타내는 블록 구성도이다.
도5는 도3의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치(30)의 동작 절차를 나타내는 순서도이다.
도 6은 도3의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치(30)가 분산 태스크 플래닝 및 실행기술의 수행의 예시도다.
도 7은 도6의 불확실성을 고려한 확률기반 동적 플랜 모니터링 및 예외감지 기술(60)의 적용 예시도이다.
도 8은 도3의 자율협상 관리부(34)에의해 수행되는 자율 협상 기술의 판단 근거가 되는 Cost-Benefit 모델의 예시도이다.
도 9는 도8에서의 이종 지식 기기간 지식 합성/융합/생성 기술이 수행되는 블록도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템의 구성 및 동작 원리를 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템(20)에서 수행되는 디지털 브레인 기술은 분산된 이종 단위 지식/기기들간 협력, 조정, 타협 등의 상호작용을 통해 단일 도메인 지식으로 해결하기 어려운 난제들에 대한 솔루션을 제공하기 위한 자율지능형 분산 협업 기술이다.
디지털 브레인 시스템(20)에서 디지털 브레인 장치(21~26)간의 동작을 살펴보면 다음과 같다.
사용자로부터 요청된 협업형/분산형 질의(1)에 대해 질의를 요청 받은 디지털 브레인은 질의 분석을 통해 협업 계획을 생성(2)하고 지식베이스 기반의 협업 참여자 정보를 가지고 있는 디지털 브레인에게 협업 가능 지식/기기 검색(3) 및 가용성 여부 검토(4)를 요청하고 응답된 결과를 기반으로 최적 협업 조합을 생성(5)하여 협업 요청(6)을 하며, 협업 요청을 받은 해당 디지털 브레인들은(디지털브레인1, 2, 3, 4) 상호간 분산 지식 협업을 통해 새로운 도메인 지식을 생성(7)하여 질의를 요청한 디지털 브레인을 거쳐(8) 사용자에게 응답(9)하는 절차를 나타낸다.
이렇듯 디지털 브레인은 다수의 전문분야 디지털 브레인들 간의 자율적인 협업을 통해 최적의 지식을 찾고 응답을 생성하여 사용자에게 전달하며 디지털 브레인들 간의 자발적이고 능동적인 방식으로, 새로운 지식을 발견하거나 발견된 지식을 사용자나 관련 에이전트에게 추천, 제안 및 통보하는 기능을 제공하고, 인지된 상황을 기반으로 기기들 간의 적절한 협업 행위를 제공한다.
도 3은 도2의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템(20)을 구성하는 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
이하, 도 3를 참조하여 디지털 브레인 장치(30)의 내부 구성에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
도 3을 참조하면, 디지털 브레인 장치(30)는 자율협업 관리부(31), LKB(Local Knowledge Base)(32), 태스크 분산 플래닝 관리부(33), 자율협상 관리부(34), 자율 협업 에이전트 플랫폼부(35), 무결성 및 안전성 관리부(36)등을 포함할 수 있다.
자율협업 관리부(31)는 질의분석을 통해 협업형 질의를 만족하는 협업지식이 있는지 여부를 지식/기기 역량정보 및 지식 맵을 포함하는 LKB(32)상의 지식맵을 통해 검색한다.
태스크 분산 플래닝 관리부(33)는 자율협업 관리자(31)로부터 태스크 분산 및 플래닝 요청을 받으면, 질의 태스크를 분석하고, 해당 태스크를 수행할 최적의 기기 및 지식의 조합을 요청한다.
자율 협상 관리부(34)는 자율 협상 요청을 받으면 Cost Benefit 모델(비용 이익 모델)기반으로 비용이 가장 적게들면서 이익을 최대화 할 수 있는 기기 및 지식의 조합을 응답한다.
또한, 태스크 분산 플래닝 관리부(33)는 자율협상 관리부(34)로부터 응답받은 최적 협상 결과를 기반으로 태스크 플래닝 및 태스크 정제/분할/할당을 통해 분산 협업공간상에 위치하고 있는 해당 디지털 브레인 참여자들에게 관련 태스크를 자율 협업 에이전트 플랫폼부(35)의 지식/기기/ 연결, 합성 프로토콜을 통해 전달한다.
무결성 및 안전성 관리부(36)는 태스크 실행 결과로 자율 협업 에이전트 플랫폼부(25)를 통해 상황데이터를 수신할 수 있고, 수신한 상황데이터에 대해 무결성 및 안전성 검사를 한다. 여기서, 자율 협업 지능의 무결성 및 안전성 검증 지표는 자율 기기 간 목적이 서로 상이해 충돌하는 경우, 일부 자율 기기가 공용 자원에 피해를 가해 다른 자율 기기에 악영향을 주는 경우 등 다중 자율 기기 간 협업 시 발생 가능한 위험요소를 포괄적으로 분석하여 도출하고 자율 기기 간 협업 시 발생 가능한 위험요소 정보로부터 협업의 무결성 및 안전성을 표현할 수 있는 안전 요구사항들을 자연어 또는 논리 형태로 표현 하는 기능을 제공한다.
자율협업 관리부(31)는 협업상황 모니터링을 통해 사용자의 요구에 맞는 답이 충족되었는지의 여부를 협업형 판단/추론/진화 모델을 통해 검증한 후 충족시에는 협업형, 인타임 응답을 하고, 충족하지 않을시에는 태스크 분산 플래닝 관리부(33)에게 재 플래닝 요청을 한다.
도 4는 도 3의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치(30)의 자율 협업 에이전트 플랫폼부(35)의 동작을 나타내는 블록 구성도이다.
이하, 도 4를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치(30)의 자율 협업 에이전트 플랫폼부(35)의 동작을 상세히 설명하기로 한다.
도 4을 참조하면, 자율 협업 에이전트 플랫폼부(35)는 KB(Knowledge Base)(42)의 지식/기기 예를 들면, 스마트 단말(40)간 협업 공간을 구성하고 지식/기기의 자동인지 및 탐색을 통해 동적 환경 변화에 따라 최적의 서비스를 제공할 수 있도록 협업 에이전트의 내부 구성요소 관리를 위한 협업 플랫폼으로써, 자율협업 에이전트 플랫폼 기술, 지식베이스 및 기기의 Capability/Service, 지식수준, 종류, 커버리지의 지식표현 생성 및 관리 기술, 자율협업을 위한 최적의 지식베이스/기기 자동 인지 및 탐색 기술, 자율지능형 지식/기기간 상호 연동을 위한 협업 프로토콜 및 지식베이스/기기 간 지식 합성을 위한 지식 합성 프로토콜 기술, 지식/기기 확장형 전역적 지식 분포 맵 변화 상황 시각화 기술에 의해 동작이 수행된다.
여기서, 자율 협업 에이전트 플랫폼 기술은 지식/기기간 협업 공간을 구성하고 자율 협업 프레임워크 구성 요소 운용을 위한 플랫폼 기술로써, 자율 협업 에이전트 플랫폼 아키텍쳐 및 내부 컴포넌트 운용을 위한 생명주기 관리, 스케줄링 관리, 동기화 관리 기능을 제공하며, 협업 컨텍스트 및 지식 정보 공유를 위한 메타 지식 저장소 관리 기능 및 협업 프레임워크와 스마트기기 간 연동을 위한 API를 제공한다.
또한, 지식표현 생성 및 관리 기술은 지식베이스 및 기기의 Capability/Service, 지식수준, 종류, 커버리지의 지식표현 생성 방법 모델링 기술로써, 지식베이스/기기 역량 지식 표현과 공통 지식 표현간 연계를 제공하며 지식/기기의 도메인 지식 및 서비스 역량 표현 방법을 제공한다.
또한, 지식/기기 자동 인지 및 탐색 기술은 지식/기기 자동 인지를 위한 profile advertisement 프로토콜 및 탐색 제한 조건(constraint)를 반영한 지식/기기 탐색 프로토콜로 구성되며, 지식/기기의 보유 Capability, Service, 검색 메시지, 지기/기기 지식수준, 종류, 커버리지 검색 메시지 멀티캐스트 기능 및 협업 조건 검색 메시지 요청/응답, 지식/기기 제어 및 이벤트 메시지 기능을 제공한다.
지식/기기간 상호 연동을 위한 협업 프로토콜 및 지식베이스/기기 간 지식 합성을 위한 지식 합성 프로토콜 기술은 협업 태스크 성공, 실패, 실행 시간, 상태 관리 메시지 기능 및 협업 상황 공유를 위한 협업 이벤트 메시지 기능, 협업 그룹 관리를 위한 협업 그룹 가입/탈퇴 메시지 기능, 협업 지식/기기 간 지식 공유를 위한 지식 전송 메시지 기능, 협업 지식/기기 간 지식 상태 공유를 위한 지식 모니터링 메시지 기능, 협업 지식/기기 간 지식 사용 평가를 위한 피드백 메시지 기능을 제공한다.
또한, 지식/기기 확장형 전역적 지식 분포 맵 변화 상황 시각화 기술은 이종 지식을 상호운용 가능한 온톨로지 기반의 지식 시각화 및 전역적 지식 분포 맵 변화 상황 시각화 기술로써 위치정보 기반 정형/비정형 환경 구분을 통한 인식화 과정 시각화 기능, 지식/기기 시각화는 새로운 지식 단위 생성 기능, 특정 마크업을 그래프 요소 등 시각화 요소로 치환 기능, 그래프 표현 등을 단순 조작으로 치환 기능, 결정되지 않은 환경에 대한 동적 메뉴 구성을 포함한 사용자 인터페이스 제공 기능을 제공한다.
도5는 도3의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치(30)의 동작 절차를 나타내는 순서도이다.
이하, 도1내지 도5를 참조하여 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치(30)의 동작 절차에 대해 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 사용자로부터 협업형, 인타임 질의가 내려오면(S51), 자율 협업 관리부(31)는 질의 분석을 통해 협업형 질의를 만족하는 협업 지식이 있는지 여부를 LKB(32)상의 지식 맵을 통해 검색한 후(S52), 해당 질의에 대한 답이 없을 시 태스크 분산 플래닝 관리부(33)에게 태스크 생성 및 플래닝을 요청한다(S53).
다음에, 태스크 분산 플래닝 관리부(33)는 질의 태스크를 분석하고 자율 협상 관리부(34)로 해당 태스크를 수행할 최적의 기기 및 지식의 조합을 요청한다(S54).
자율 협상 요청을 받은 자율 협상 관리부(34)는 Cost Benefit 모델 (비용 이익 모델) 기반으로 비용이 가장 적게 들면서 이익을 최대화 할 수 있는 기기 및 지식의 조합을 응답한다(S55).
태스크 분산 플래닝 관리부(33)는 응답 받은 최적 협상 결과를 기반으로 태스크 플래닝 및 태스크 정제/분할/할당을 통해 분산 협업 공간상에 위치하고 있는 해당 디지털 브레인 참여자들에게 관련 태스크를 자율 협업 에이전트 플랫폼부(35)의 지식/기기 연결, 합성 프로토콜을 통해 전달한다(S56).
태스크 실행 결과는 자율 협업 에이전트 플랫폼부(35)를 통해 상황 데이터를 수신하고(S57), 자율 협업 관리부(31)는 협업 상황 모니터링을 통해 사용자의 요구에 맞는 답이 충족되는지의 여부를 협업형 판단/추론/진화 모델을 통해 검증한후(S58). 충족시 협업형, 인타인 응답을 한다(S59).
반면에, 불 충족시 다시 태스크 분산 플래닝 관리자(33)에게 재플래닝 요청을 함으로써(S53) 순환 동작 구조를 가진다.
도 6은 도3의 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치(30)가 분산 태스크 플래닝 및 실행기술의 수행의 예시도다.
도 6을 참조하면, 분산 태스크 플래닝 및 실행 기술은 다수의 이종 지식/기기로 구성된 그룹이 주어진 목표를 달성하기 위해서 그룹의 효율적 조정과 긴밀한 협력을 위한 플랜을 제공하고, 플랜 실행 중 발생할 수 있는 예외상황에 대처하기 위해 유연하게 플랜을 재구성하는 기술을 의미한다.
이종 지식/기기들이 동작하는 환경은 동적인 환경변화가 존재하며, 다양한 원인들에 의한 불확실성이 존재하기 때문에 시·공간 및 기능적 불확실성을 고려한 분산 계획의 생성이 필수적이다. 분산 태스크 플래닝을 위한 세부기술은 크게 불확실성을 고려한 확률기반 동적 플랜 모니터링 및 예외감지 기술(60), 분산 태스크의 정제, 분할, 할당기술(62), 개별 지식/기기를 위한 연속적 분산 플래닝 기술(64)로 구분된다.
도 7은 도6의 불확실성을 고려한 확률기반 동적 플랜 모니터링 및 예외감지 기술(60)의 적용 예시도이다.
도 7를 참조하면, 도6의 불확실성을 고려한 확률기반 동적 플랜 모니터링 및 예외감지 기술(60)은 확률기반 동적 상황 추론 엔진을 이용하여 이종 지식/기기 외부 환경의 시간, 공간적 예외상황을 감지하고, 플랜 진행상황을 모니터링 하여 초기 플래닝이 정상적으로 진행되고 있는지를 실시간으로 감지하는 역할을 한다.
또한, 태스크 정제, 분할, 할당기술(62)은 시간적, 공간적, 기능적 제약조건을 고려하여 이종 지식/기기들을 위한 계층적 분산 플래닝을 제공하며, 생성된 분산 플랜을 개별 지식/기기에 할당하는 역할을 수행한다. 또한, 초기 플랜에서 가정한 상황과 현재 상황의 차이가 일정 수준 이상이상 벌어졌을 때 실시간으로 재 플랜을 하여 변화된 상황에 맞도록 하는 기능을 포함한다.
도 8은 도3의 자율협상 관리부(34)에의해 수행되는 자율 협상 기술의 판단 근거가 되는 Cost-Benefit 모델의 예시도이다.
자율 협상 기술은 지식/기기간 최적의 협업조합을 생성하기 위한 기술로써 단일 도메인 대상 지식/기기의 평면적 Cost-Benefit 평가 모델을 위한 정량적 평가지표 및 자기 주도 /자기강화 학습 기반 자율협상 프로세스, 협업상황 변화 자동 인지 기반의 지식 재협상 기술을 제공한다.
또한, 단일 도메인 대상 지식/기기의 평면적 Cost-Benefit 평가 모델을 위한 정량적 평가지표는 도 6에서와 같이 성능 및 소요 비용에 대한 정량적 평가 항목 선정 및 Cost/Benefit Metric별로 각 지식베이스/기기의 속성을 정의하는 지식베이스/기기별 Cost-Benefit 프로파일링, 평가항목별 가중치 모델을 제공한다.
자기 주도 및 자기강화 학습 기반 자율협상 프로세스 기술은 지식베이스/기기 간 자율 협상 상황에 가장 근접한 학습 모델을 선정하여, 자율 협업 만족도 평가에 적용하여 자율협업의 실행 결과에 대한 신뢰도 및 Cost-Benefit 모델을 기반으로 산정된 예상 협업 시너지 값을 산출한다.
협업상황 변화 자동 인지 기반의 지식 재협상 기술은 태스크 플래너로부터 새로운 태스크 수행에 따르는 가용한 지식베이스/기기의 목록이 명시적으로 재전송될 경우 또는 지식/기기 간 협업 결과 측정되는 협업의 시너지 값이 특정 Threshold 값을 유지하지 못할 경우 지식베이스/기기의 협업 재협상 메커니즘을 통해 동작 된다.
자율지능 기반 협업 기술은 최적의 질의처리/협업 임무 수행을 지원하는 자율 협업 판단 및 조정 기술 및 지식/기기의 도메인 지식을 축적하거나 다양한 지식을 생성하는 이종지식의 합성/융합 기술로써 추론 기반 협업 질의 분석, 자율 지능형 협업 판단 및 조정, 협업기반 지식 생성/융합/합성 기술을 제공한다.
도9는 도8에서의 이종 지식 기기간 지식 합성/융합/생성 기술이 수행되는 블록도이다.
도9를 참조하면, 이종 지식 기기간 지식 합성/융합/생성 기술은 다양한 지식 합성 방법을 수용하는 지식 연산자 표현 및 처리 기능과 도메인 특화 융합 지식 표현과 공통 지식 표현간 지식 변환 기능을 제공한다. 지식 분석이나 합성은 메타 분석 및 합성, 통계적 분석 및 합성, 시뮬레이션을 통한 실증 기반(trial and error) 합성 등 다양한 방법의 적용이 가능하며 이들 각각을 지식 연산자로 수용하여 지식 합성 성공률을 높일 수 있다.
자율 지능형 협업 판단 및 조정 기술은 협업 대상 지식/기기 상태 변화에 적응하기 위한 연속적 자율 협업 판단 및 조정 기능 및 지식/기기 상황 모니터링 기반의 능동적 상황 관리 기능으로 구성된다. 자율협업 기기간의 무결성 및 안전성 평가 기술은 협업시 발생 가능한 위험 요소에 대한 검증 모델 및 자가 검증을 통한 무결성/안전성 평가, 기기간 협업 단계에서 발생할 수 있는 안정성 위배 상황에 대한 동적 모니터링 기술로써 단일 도메인 자율 기기의 신뢰도 평가 및 분산된 서비스의 신뢰도 평가 기술, 지식/기기간의 상호 신뢰도 실시간 검증을 위한 신뢰성 기술 및 자율 협업 지능의 무결성 및 안전성 검증 지표를 제공한다.
또한, 단일 자율 기기의 신뢰도 평가 및 분산된 서비스의 신뢰도 평가 기술은 단일 자율 기기의 소프트웨어 신뢰성 추정 및 평가 기법, 컴포넌트 간의 신뢰성 평가 기법, 단일 자율 기기의 소프트웨어 신뢰성 추정 및 평가 기법, 분산된 서비스의 히스토리 기반 또는 조합된 서비스 등의 기존 신뢰성 평가 기법, 단일 기기의 신뢰성 평가 기법과 자율 기기의 협상 시의 지식간의 신뢰성 평가를 위한 차이점 및 문제점 도출 기법을 제공한다.
본 발명에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
20: 디지털 브레인 시스템 21~26, 30:디지털 브레인 장치
31: 자율협업 관리부 32: LKB
33: 태스크 분산 플래닝 관리부 34: 자율 협상 관리부
35: 자율 협업 에이전트 플랫폼부 36: 무결성 및 안전성 관리부
40: 스마트 단말 42: Knowledge Base
60: 동적 플랜 모니터링 및 예외 감지 기술
62: 태스크 정제, 분할, 할당 기술
64: 연속적 분산 플래닝 기술
31: 자율협업 관리부 32: LKB
33: 태스크 분산 플래닝 관리부 34: 자율 협상 관리부
35: 자율 협업 에이전트 플랫폼부 36: 무결성 및 안전성 관리부
40: 스마트 단말 42: Knowledge Base
60: 동적 플랜 모니터링 및 예외 감지 기술
62: 태스크 정제, 분할, 할당 기술
64: 연속적 분산 플래닝 기술
Claims (1)
- 질의분석을 통해 협업형 질의를 만족하는 협업지식이 있는지 여부를 검색하는 자율 협업 관리부와,
상기 자율협업 관리자로부터 태스크 분산 및 플래닝 요청을 받으면, 질의 태스크를 분석하고, 해당 태스크를 수행할 기기 및 지식의 조합을 요청하는 태스크 분산 플래닝 관리부와,
상기 태스크 분산 플래닝 관리부로부터 자율 협상 요청을 받으면 비용 이익 모델(Cost Benefit 모델)기반으로 비용을 줄이고 이익을 증대시키는 기기 및 지식의 조합을 응답하는 자율 협상 관리부와,
상기 태스크 수행의 상황데이터를 전달하는 자율 협업 에이전트 플랫폼부와,
상기 자율 협업 에이전트 플랫폼부를 통해 상황데이터를 수신하고, 수신한 상기 상황데이터에 대해 무결성 및 안전성 검사를 하는 무결성 및 안전성 관리부를 포함하는
이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR20130106100A KR20150027552A (ko) | 2013-09-04 | 2013-09-04 | 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템, 장치 및 그 운영방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR20130106100A KR20150027552A (ko) | 2013-09-04 | 2013-09-04 | 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템, 장치 및 그 운영방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20150027552A true KR20150027552A (ko) | 2015-03-12 |
Family
ID=53022862
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR20130106100A KR20150027552A (ko) | 2013-09-04 | 2013-09-04 | 이종 기기들간 최적 협업을 위한 디지털 브레인 시스템, 장치 및 그 운영방법 |
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| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20150027552A (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108549353A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-09-18 | 南京邮电大学 | 智慧工厂监控方法及系统、可读存储介质、终端 |
| KR20200022319A (ko) * | 2018-08-22 | 2020-03-03 | 한국전자통신연구원 | 신경망 융합 장치, 그것의 단위 신경망 융합 방법 및 정합 인터페이스 생성 방법 |
-
2013
- 2013-09-04 KR KR20130106100A patent/KR20150027552A/ko not_active Application Discontinuation
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108549353A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-09-18 | 南京邮电大学 | 智慧工厂监控方法及系统、可读存储介质、终端 |
| KR20200022319A (ko) * | 2018-08-22 | 2020-03-03 | 한국전자통신연구원 | 신경망 융합 장치, 그것의 단위 신경망 융합 방법 및 정합 인터페이스 생성 방법 |
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