Transcript 세부과제명 : 뇌 정보처리 메커니즘에 기반한 인간행동시스템 연구

단위과제
뇌 정보처리 메카니즘에 기반한
인간행동시스템 연구
2001. 9. 15.
과제책임자 : 전홍태 교수(중앙대)
공동 연구자 : 오세영교수, 이진수교수(포항공대), 최종호, 최진영교수(서울
대), 이종호교수(인하대), 김남균교수(전북대), 강훈, 심귀
보교수(중앙대)
1. 연구개발의 필요성
가. 필요성
기술적 측면
뇌 공학 분야의 국제적 수준의 연구기반 구축
• 인간 행동 메커니즘 원리 및 구현에 관련된 핵심 기반기술 구축
• 뇌신경계의 행동 메커니즘 연구는 뇌기능 통합시스템 개발에 핵심적인
요소임
경제. 산업적 측면
다양한 응용 시스템에 적용하여 관련 기술의 경제 산업적 가치 창출
• 제품의 고부가가치화를 통한 기업의 국제 경쟁력 강화
• 특수 목적 분야와 연계하여 국가 안전 및 사회복지 시스템 구축
사회.문화적 측면
• 과학기술의 대중화에 기여
• 인간 삶의 질적 향상에 기여(서비스 로봇, 가정용 로봇, 토이 로봇 등)
• 사회복지 사업에 기여(고령자/신체 장애인의 보조 시스템, 학습장애
아동 조기발견 및 재활 등)
나. 연구 개발하려는 기술(또는 연구개발내용)의 세계적 수준이 다음
의 기술 발전 주기 (technology life cycle) 중 현재 어느 단계에 해당
되는가 ?
■ 개념정립단계
■ 기업화 단계
다. 지금까지의 연구개발 실적
1) 외국
기술의 안정화 단계
 뇌신경행동에 대한 전기생리학적, 분자적 연구와 관련 응용연구
병행 수행(미국, 일본, 유럽)
 대표적 기반 연구
· 군소(Aplysia) 고전적 조건화의 신경회로와 유전자 연구(Kandel 등)
· 인지맵에 대한 도구적 조건화와 전기생리학적 연구(McNaughton 등)
· 시 감각과 행동반응, 상호 작용에 대한 연구
· sensory-motor coordination 관련 연구(독일, 네덜란드 등)
 대표적 응용 연구
· 자율주행 시스템 개발(Panasonic의 Amigo robot, Peopleboat)
· 서비스 로봇, 애완용로봇 개발(Sony의 Aibo, Honda의 Asimo)
· 디지털 가전 제품 및 정보처리 시스템
· 공장 자동화 시스템(AGV 등)
· 국방 및 우주 항공 분야(Unmanned Vehicle System)
· 자동차 분야
2) 국내
 감각과 운동의 통합관계에 의한 공간지각에 관한 연구개발
 응용연구
- 신경망을 이용한 로봇 제어 시스템 개발(포항공대, 과학원, 서울대)
- 가전 제품 및 특수 목적용 지능형 제어 시스템 개발(중앙대, 연세대,
과학원, 포항공대)
- 신경회로망에 의한 지능형 자동 변속 시스템 개발(중앙대)
라. 현 기술상태의 취약성
 인식과 행동반응의 상호작용 메커니즘의 신경생리학적 정보처리
특성연구 취약
 현재의 기호주의적 방법과 연결주의적 방법의 한계
고차원 기능(행위의 인식, 판단 및 결정 등)실현을 어렵게 함
마. 앞으로의 전망
 생물학적인 분야와 인공지능 분야와의 학제적인 결합을 통해 기존
의 연결 주의적 접근방법의 한계성 극복
 다양한 분야로 활용 범위가 확대
 뇌 연구인력 양성 및 활성화 그리고 과학기술 대중화에 기여
바. 국내에서 연구 개발하는 대신 기술도입을 한다면 가능한가 ?
 현재 전세계적으로 초기단계에 있어 외국으로부터 연구 성과를 도
입하기보다는 우리 스스로의 연구역량을 키워 나가는 것이 절실히
필요
사. 산업체 참여시기 및 방법
 산·학·연 공동연구체제가 필요
 기술개발이 완료된 후에 기업의 참여(컨소시움)를 유도
2. 연구개발의 목표 및 내용
가. 연구개발의 최종목표 및 배경
최종목표
 뇌 행동 기작 원리 규명
 행동 기능의 인공적 구현
 연구 결과의 활용
+

+
두뇌의 행동
정보처리 메카니즘
신경생리학
?
인공신경망
(개발, 응용, 개선)
?
+


+
Neuro-cognition
+
+
연구배경
 행동 기작을 발현하는 생물학적 뇌 구조
대뇌기능
운동 (안구 등)
시
대뇌 피질
감각 (시청각 등)
상
해마
소 뇌
운동 (몸체)
척 수
감각 (근육센서)
 뇌 행동신경계의 기능적 구성
추론/인지 기능
대뇌
자율행동 및
학습
감각 정보
감
각
외부
환경
피
질
공간인식 및
운동명령
다중 분산
지능
감각운동 연상기억
피질
해마
동작궤적 학습 및 생성
소뇌
고유수용의 모터제어(자각궤환제어)
근육
피질
척수
신경계
행동시스템의 범위
연구내용
뇌행동 시스템의 연구 체계(그림 3)
인공적 모델링
대뇌피질
기능
자율적응
행동 및 학습
모델 연구
다중 분산 지능
모델 연구
(협조 행동)
공학적 응용
지능형
자율주행 로봇
개발
감각운동 연상 기억
감각정보
처리기작
해마
기능
소뇌/척수
기능
칩구현
공간인식 및
운동 명령
모델 연구
동작궤적
학습 및 생성
모델 연구
자각 궤환 제어
모델 연구
학습 기능을 가지는
고속 대용량 신경망 칩 구현
두발로봇
개발
캐처로봇
개발
연구모듈 분류
자율학습 및 다중분산 지능 모델 모듈
감각 운동 학습 및 제어 모델 모듈
뇌 행동 기능을 모방한 자율 주행 시스템 모듈
각 모듈의 연구 목표
자율 학습 및 다중 분산 지능 모델 모듈
 대뇌피질과 해마를 공학적으로 모델링하고, 자율 학습 및 다중 분산
지능 시스템을 구현하는 것을 최종 목표로 함.
 특히, 지능적 자율성, 학습 및 적응성, 협조적 분산 지능을 토대로
모듈화 된 신경회로망, 셀룰라 연상 메모리, 강화 행동학습 시스템을
연구 개발함.
감각 운동 학습 및 제어 모델 모듈
 뇌의 시상-해마-소뇌-척수로 이어지는 뇌의 감각운동제어 기능의
규명 및 이에 기반으로 한 감각운동제어모델의 공학적 구현을 최종
목표로 함.
자율 주행 시스템 모듈
 다양한 센서 융합과 환경인식 및 지능 알고리즘에 기반으로 한 주
행 Hardware/Software의 개발을 통하여 사회에 도움이 되는 가치를
창출할 수 있는 서비스 로봇의 개발을 최종 목표로 함.
나. 연구개발목표의 성격 :
아이디어 개발 ( ○ ), 시작품 개발 ( ○ ) , 제품 또는 공정개발 (
기타 ( )
),
다. 연차별 연구개발목표 및 내용
년도
연구개발목표
 대뇌피질 정보처리 메커니즘의 공학적 모델링을 통한 기능별 모듈구성과 학습
알고리즘 개발
 해마의 기억학습 및 연상작용 모델에 의한 셀룰라 신경회로망 자율학습 알고리즘 개발
 협조적 분산 지능의 강화 학습에 관한 연구
2001년




색이 운동에 미치는 영향규명
감각정보의 특징추출 및 상황인지 방법제시
동작계획 및 자각 궤환 운동제어 메커니즘 규명
감각운동제어모델 하드웨어 설계





센서 특성 및 정보 추출 방법에 대한 연구
센서융합 기법에 대한 연구
지능형 Local Path Planning 알고리즘 연구
Landmark 추출 및 인식
Landmark을 이용한 경로 결정 알고리즘 연구
년도
연구개발목표
 대뇌피질 정보처리 메커니즘의 공학적 이해를 통한 기능별 모듈 구성과 학습 알고리즘
개발
 해마 정보처리 메커니즘에 기반으로 한 경쟁학습 알고리즘 및 최적구조 개발
 협조 행동의 능동적 적응 알고리즘 개발
2002년




스트레스 제시 후 감각정보가 운동에 미치는 영향 평가
상위수준 운동 계획 및 명령 모델 제시
동작계획 및 자각 궤환 운동제어 모델 제시
감각운동 제어모델의 하드웨어 제작






진화연산에 기반으로 한 지능형 자율 주행 알고리즘 개발
동적 장애물의 감지 및 충돌 회피 알고리즘에 대한 연구
다양한 환경에 대한 알고리즘의 강건성 획득
목표 대상물에 대한 추적 알고리즘 연구
Global Path Planning과 Map Building에 대한 뇌 정보처리 방식에 대한 이해
Data Fusion에 의한 환경인식, 환경모델 저장, 환경모델 갱신 알고리즘 개발
년도
연구개발목표
 모듈라 자율 신경 망을 이용한 대뇌피질의 프로토타입 구현
 셀룰라 신경회로망에 의한 해마구조의 하드웨어 프로토타입 구현
 협조적 분산 지능 시스템의 구현
2003년




감각·운동 통합의 관계의 정량적 평가 및 모델 구축
감각정보와 운동기능 간의 협응 모델 제시
동작계획 및 자각 궤환 운동제어 모델의 적용
감각운동제어기능의 실현 및 데모
 지도작성 기법 연구
 Global Path Planning 기법에 대한 연구
 시스템 통합 및 자율 주행 시스템 구현
3. 연구평가의 착안점 및 척도
대뇌피질 정보처리 메커니즘을 이용한 모듈라 자율 신경회로망 효율
성과 최적성
해마의 기억,연상 기능을 갖는 셀룰라 신경회로망의 효율성
자율이동로봇군의 협조 및 군행동을 위한 적응 행동 알고리즘의 효율
성
감각 정보가 운동에 미치는 영향의 정량적 평가
감각-운동 제어모델의 타당성
2족 및 캐처로봇 기능의 인간동작과의 유사성
개발된 알고리즘들의 학습능력, 적응성 및 뇌 정보처리 메커니즘과의
유사성
이동로봇의 자율적 행위 구현과 센서융합을 통한 외부환경 인식의 정
확성 및 강건성
다양한 분야로의 적용 가능성
4. 추진전략 및 방법
가. 추진전략
 뇌 행동시스템의 공동과제 구성
제1공동과제
대뇌피질
기능
감각 정보
처리 기작
자율학습
자율학습 및
다중분
및
다중분산
산
지능
모델
지능연
모델
연구
구
해마 기능
제2공동과제
소뇌/척수
소뇌/척
기능
기
수
능
제3공동과제
감각
운동
감각운동
학습 및
제어
제어 모델
모델
연
연구
구
자율 주행
자율 주행
시스템 개
발
 공동과제 연구팀 구성
제1공동과제
책임자 : 전홍태(중앙대)
공동연구원 : 심귀보, 강훈(중앙대)
제2공동과제
책임자 : 최종호(서울대)
공동연구원 : 최진영(서울대), 김남균(전북대), 이종호(인하대)
제3공동과제
책임자 : 오세영(포항공대)
공동연구원 : 이진수(포항공대)
나. 추진방법
연구추진 내용
제1공동과제




대뇌피질과 해마를 모델링하고 각 기능별 모듈정의 및 구현을 통한 자율학습과
연상기능을 실현
대뇌피질 내부의 정보처리 메커니즘에 기반으로 한 자율 신경회로망 구현
해마의 기억·연상 기능을 가진 셀룰라 신경회로망 구현
협조적 분산 지능을 위한 강화학습, 조건적 진화, 인공면역 기반의 행동학습 알
고리즘 개발(제2과제 협력)
제2공동과제





감각과 운동간의 관계를 활용하여 공학적인 감각운동 통합 모델을 제시 및 하
드웨어 구성, 효용성을 입증
감각운동관계의 규명
감각정보와 운동기능간 협응 기능의 인공적 모델링 연구
동작의 반복 학습 및 운동제어 기능의 인공적 모델링 연구(제1과제 협력)
감각운동제어모델의 하드웨어 구현연구(제3과제 협력)
제3공동과제



인간의 행위모델에 기반 한 이동로봇의 주행제어 시스템 개발(제1과제 협력)
지능형 이동로봇 시스템의 추가적 센서 시스템(Laser, Vision) 구축 및
Sensory-Motor Control 기반 확립(제2과제 협력)
거리 정보들을 융합하여 환경을 모델링을 하고, 자율 주행 알고리즘을 EC/EP
등의 진화연산을 통해 Navigation Strategy를 최적화함
연구 협조체계 구축
 연구 정보 및 결과를 공유하기 위해 단위 과제 내에서 학제간 협조
체계 구축(연 2회 공동 연구 발표)
 타 단위과제와 유기적인 관계 구축
 국제 공동 연구 적극 추진
5. 연구개발 추진체계(연차별)
가. 제1공동과제(자율학습 및 다중분산 지능 모델)
1차년도(2001)
자율신경회로망을
이용한 대뇌 피질의
공학적 모델링
해마의 기억학습 및
연상작용모델에 의한
셀룰라 신경회로망 자
율 학습 알고리즘 개발
협조적 분산 지능의
강화학습에 관한 연구
2차년도(2002)
대뇌피질 정보처리 메커니즘의
공학적 모델링을 통한 기능별
모듈 구성
정보처리 메커니즘 연구
모듈의 학습 알고리즘 개발
해마 정보처리 메커니즘에 기
반한 경쟁 학습 알고리즘 및
최적구조 개발
셀룰라 신경회로망의 경쟁학습
알고리즘 개발
회전 및 이동에 강한 셀룰라
연상메모리 설계
협조 행동의 능동적 적응 알고
리즘 개발
진화연산과 강화학습의 융합에
의한 행동진화 및 협조행동 연구
조건적 진화에 의한 협조행동
의 능동적 적응 알고리즘 개발
3차년도(2003)
대뇌피질과 해마를
모방한 자율학습 및 연상
기능의 학습 알고리즘
개발과 하드웨어 프로토
타입 구현
응용
인공면역계 기반 자율
분산 시스템의 협조전략
과 군행동 알고리즘 개발
및 모의 실험
나. 제2공동과제(감각운동 학습 및 제어 모델)
1차년도(2001)
인지
실험
연구
인공
모델링
구
현
2차년도(2002)
색 자극 장치 구축
시청각자극 장치 구축
색 자극 시 반응운동 측정
스트레스에 대한
반응운동 계측
감각정보 특징 추출 및
목표물 감지방법 연구
이동 목표물 추적 및
3차원 공간위치 인식방법
시공간적 상황정보
학습 모델 연구
시공간적 운동명령
생성모델 연구
동작궤적의 학습 및
기억 방법 연구
동작궤적 학습, 기억
및 생성모델링 연구
운동체의 동측성 학습 및
적응제어방법 연구
운동체의 동측성
학습제어 기작 모델링
대용량 신경망 칩 설계
대용량 신경망 칩 구현
캐처로봇 하드웨어 설계
대용량 신경망 칩 제작
2족 로봇 개발
보행기능 구현
3차년도(2003)
감각운동 통합의
정량적 평가 및
모델 구축
감각 정보와 운동기능간의
협응 모델 제시
동작 궤적 및
자각궤환 운동
제어 모델의 적용
감각운동 제어기능의
실현 데모
다. 제3공동과제(자율주행 시스템 연구)
1차 년도 (' 01)
1차 년도 (' 01)
센서 시스템 구축
 센서 융합기법 개발
센서 융합기법
 거리인식
시스템 개발
개
 발거리인식
시스템 개
(Laser Range
발 (Laser
Range
Finder,
Ultrasonic)
Finder,
Ultrasonic)
 CCD 카메라 기반의
 Stereo
CCD 카메라
Vision 기반의
Stereo
System Vision
System
인간의 행동양식
인간의 기반한
행동양식
모델에
모델에
기반한
Local Path Planning
Local
Path 개발
Planning
알고리듬
알고리듬 개발
Landmark 추출
및 인식 시스템
 Vision 시스템 기반의
 Landmark
Vision 시스템
기반의
추출/인식
Landmark
추출/인식
알고리듬
개발
알고리듬
개발
 인간의
인식/판단/결
 정인간의
인식/판단/결
시스템을
모방한
정 시스템을
모방한
Landmark
기반의
경
기반의
로Landmark
결정 시스템
개발경
로 결정 시스템 개발
2차 년도 (' 02)
2차 년도 (' 02)
3차 년도 (' 03)
3차 년도 (' 03)
대상체 추적 시스템
추적 주행 시스템
 Vision을 이용한 목표
 대상체
Vision을
목표
추출이용한
알고리듬
대상체
추출
알고리듬
 동적 대상체의 움직임
 예측
동적알고리듬
대상체의개발
움직임
예측 알고리듬 개발
 장애물 회피 기능
 을장애물
회피
기능
고려한
경로
을 고려한 경로
생성
생성
동적 환경에
대한 주행 시스템
 동적 장애물의 진행경
 로동적
예측장애물의
알고리듬진행경
개
발로 예측 알고리듬 개
발
 경로계획
알고리듬 개
 발경로계획 알고리듬 개
발
환경인식 및 경로계획
메카니즘의 이해
 대뇌의 환경인식 메카
 니즘에
대뇌의대한
환경인식
메카
분석 및
니즘에 대한 분석 및
이해
이해
 Landmark
기반의
 Topological
Landmark 기반의
Map
Topological
Map
Building
기법 연구
Building 기법 연구
다양한 환경에 대한 Local
다양한
환경에알고리듬의
대한 Local
Path
Planning
Path
Planning
알고리듬의
실험으로
성능
보완
실험으로강건성
성능 보완
(알고리듬의
획득)
(알고리듬의 강건성 획득)
알고리듬의 효율적인 수행
효율적인
수행
을알고리듬의
위한 하드웨어
보완 및
을 위한성능
하드웨어
보완
및
개선
성능 개선
이동로봇의 임무부여를 통
임무부여를
한이동로봇의
알고리듬 테스트
및 실통
한 적용
알고리듬
테스트
가능성 진단 및 실
적용 가능성 진단
시스템 통합
 각종 알고리듬의 성능
 최적화를
각종 알고리듬의
성능
고려한 알고
최적화를
리즘의
결합고려한 알고
리즘의
결합적용성능
 실제
시스템
 의실제
시스템위한
적용성능
최적화를
알고
의
최적화를
위한 알고
리듬 보완
리듬 보완
센서융합에 기반한
환경분석
Global Path Planning
 환경인식 및 센서융합
 에환경인식
및 센서융합
기반한 Localization
에 기반한
기법
연구 Localization
기법 연구 Map
 Geometric
 Building
Geometric
Map알고
및 관리
Building
및
관리 알고
리듬 연구
리듬 연구
 뇌정보처리 기법에 기
 반한
뇌정보처리
기법에 기
Map Building
반한
Map
Building
 작성된 Map을 이용한
 전역
작성된
Map을알고리
이용한
경로계획
전역
경로계획
알고리
듬 개발
듬 개발
뇌모델에 기반한
뇌모델에
기반한
지능형
자율주행
지능형
자율주행
이동로봇
이동로봇
응용 분야 개발 및
응용Demo
분야 개발 및
Demo
6. 국제공동연구개발 추진계획
 캐 나 다 Simon Fraser University(Dr. William A. Gruver) 의
Intelligent Robotics and Manufacturing Systems Laboratory 와
의 공동연구개발 및 연구원 교류를 통한 협조 계획
- 비전시스템, 원격제어, 지능 생산 시스템 분야
 미국 Georgia Tech.(Dr. Ronald C. Arkin)의 The Mobile Robot
Laboratory 와의 관련연구협의 및 연구원 교류를 통한 협조 계획
- 이동로봇의 지능주행 기법, 학습 및 적응 알고리즘 분야
 시 감각 자극의 인식과 이에 반응하는 안구운동 메커니즘의 상호작
용 특 성 규 명 및 모 델 링 과 관 련 하 여 Netherland, Helmholtz
Research Institute에 있는 Dr. Eli Brenner와 공동연구를 추진할 계
획
7. 기대성과
가. 기술적 측면
 선진국과의 기술격차를 크게 해소
 뇌기능 전체 통합 모델로의 발전에 기여
 차세대 지능 시스템 개발에 핵심 기술 제공
 산업체에로의 기술이전 효과 지대
나. 경제·산업적 측면
 기술 집약적, 독립적인 창업의 기회 제공
 인간 삶의 질적 향상에 기여
 차세대 소프트웨어의 부가가치 향상에 기여
8. 활용방안





행동 양식을 실험할 수 있는 실험도구로 활용
Service 로봇 및 2족 보행 로봇 개발에 활용
탐사 및 위험 작업 활용
국방 관련 - 군사용 무인 정찰, 무인 공격 등
인지/시각/행동장애자의 재활치료 및 도움장비 개발