| 1 |
1
임의의 작업(task)을 수행하기 위한 작업 계획(task plan)을 생성하는 방법에 있어서,상기 작업을 구성하는 복수의 작업 상태(task state) 및 상기 작업을 수행하기 위한 복수의 작업 행동(task action)에 기초하여 검색 트리(search tree)를 생성하는 단계;상기 검색 트리에 기초하여 상기 복수의 작업 상태 및 상기 복수의 작업 행동을 뉴럴 네트워크에 입력함으로써 상기 검색 트리의 내부를 연결하는 추천 경로를 추정하는 단계; 및상기 추천 경로에 기초하여 상기 작업의 초기 상태로부터 상기 작업의 타겟 상태에 도달하는 타겟 경로를 결정함으로써 상기 작업 계획을 생성하는 단계를 포함하는 작업 계획 생성 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 검색 트리를 생성하는 단계는,상기 복수의 작업 상태에 대응하는 노드들(nodes)을 생성하는 단계; 및상기 복수의 작업 행동에 대응하는 간선들(edges)로 상기 노드들을 연결시킴으로써 상기 검색 트리를 생성하는 단계를 포함하는 작업 계획 생성 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 추천 경로를 추정하는 단계는,상기 복수의 작업 상태 및 상기 복수의 작업 행동에 기초하여 상기 뉴럴 네트워크를 학습시킴으로써 학습된 뉴럴 네트워크를 생성하는 단계; 및상기 학습된 뉴럴 네트워크에 기초하여 상기 추천 경로를 추정하는 단계를 포함하는 작업 계획 생성 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,학습된 뉴럴 네트워크를 생성하는 단계는,발견법(heuristics)에 기초하여 임시 작업 계획(temporary task plan)을 생성하는 단계; 및상기 임시 작업 계획, 상기 복수의 작업 상태 및 상기 복수의 작업 행동에 기초하여 상기 뉴럴 네트워크를 학습시킴으로써 상기 학습된 뉴럴 네트워크를 생성하는 단계를 포함하는 작업 계획 생성 방법
|
| 5 |
5
제3항에 있어서,상기 추천 경로를 추정하는 단계는,상기 복수의 작업 상태, 상기 복수의 작업 행동 및 상기 작업에 기초하여 순서열 데이터(sequence data)를 생성하는 단계; 및상기 순서열 데이터를 변환함으로써 상기 뉴럴 네트워크의 학습 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 작업 계획 생성 방법
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 학습 데이터를 생성하는 단계는,상기 순서열 데이터의 작업 상태에 해시 연산을 수행함으로써 해시 코드를 획득하는 단계;상기 순서열 데이터의 작업 행동 및 작업을 인코딩 함으로써 정보 벡터를 생성하는 단계; 및상기 해시 코드 및 상기 정보 벡터에 기초하여 상기 학습 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 작업 계획 생성 방법
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 정보 벡터를 생성하는 단계는,상기 작업 행동 및 상기 작업에 원-핫 인코딩(one-hot encoding)을 수행하여 원-핫 벡터를 상기 정보 벡터로 획득하는 단계를 포함하는 작업 계획 생성 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 작업 계획을 생성하는 단계는,상기 추천 경로에 기초하여 상기 검색 트리의 전선 노드(front node)에 연결되는 간선을 결정하는 단계; 및상기 간선에 기초하여 상기 간선에 연결되는 자식 노드를 결정하는 단계를 포함하는 작업 계획 생성 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 간선을 결정하는 단계는,상기 추천 경로에 기초하여 상기 복수의 작업 행동 중에서 추천 행동 타입을 결정하는 단계; 및상기 추천 행동 타입에 기초하여 상기 간선을 결정하는 단계를 포함하는 작업 계획 생성 방법
|
| 10 |
10
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제9 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
|
| 11 |
11
임의의 작업(task)을 수행하기 위한 작업 계획(task plan)을 생성하는 장치에 있어서,상기 작업을 구성하는 복수의 작업 상태(task state) 및 상기 작업을 수행하기 위한 복수의 작업 행동(task action)에 기초하여 검색 트리(search tree)를 생성하고, 상기 검색 트리에 기초하여 상기 복수의 작업 상태 및 상기 복수의 작업 행동을 뉴럴 네트워크에 입력함으로써 상기 검색 트리의 내부를 연결하는 추천 경로를 추정하고, 상기 추천 경로에 기초하여 상기 작업의 초기 상태로부터 상기 작업의 타겟 상태에 도달하는 타겟 경로를 결정함으로써 상기 작업 계획을 생성하는 프로세서; 및상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하는 작업 계획 생성 장치
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 복수의 작업 상태에 대응하는 노드들(nodes)을 생성하고,상기 복수의 작업 행동에 대응하는 간선들(edges)로 상기 노드들을 연결시킴으로써 상기 검색 트리를 생성하는작업 계획 생성 장치
|
| 13 |
13
제11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 복수의 작업 상태 및 상기 복수의 작업 행동에 기초하여 상기 뉴럴 네트워크를 학습시킴으로써 학습된 뉴럴 네트워크를 생성하고,상기 학습된 뉴럴 네트워크에 기초하여 상기 추천 경로를 추정하는작업 계획 생성 장치
|
| 14 |
14
제13항에 있어서,상기 프로세서는,발견법(heuristics)에 기초하여 임시 작업 계획(temporary task plan)을 생성하고,상기 임시 작업 계획, 상기 복수의 작업 상태 및 상기 복수의 작업 행동에 기초하여 상기 뉴럴 네트워크를 학습시킴으로써 상기 학습된 뉴럴 네트워크를 생성하는작업 계획 생성 장치
|
| 15 |
15
제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 복수의 작업 상태, 상기 복수의 작업 행동 및 상기 작업에 기초하여 순서열 데이터(sequence data)를 생성하고,상기 순서열 데이터를 변환함으로써 상기 뉴럴 네트워크의 학습 데이터를 생성하는작업 계획 생성 장치
|
| 16 |
16
제15항에 있어서,상기 프로세서는,상기 순서열 데이터의 작업 상태에 해시 연산을 수행함으로써 해시 코드를 획득하고,상기 순서열 데이터의 작업 행동 및 작업을 인코딩 함으로써 정보 벡터를 생성하고,상기 해시 코드 및 상기 정보 벡터에 기초하여 상기 학습 데이터를 생성하는작업 계획 생성 장치
|
| 17 |
17
제16항에 있어서,상기 프로세서는,상기 작업 행동 및 상기 작업에 원-핫 인코딩(one-hot encoding)을 수행하여 원-핫 벡터를 상기 정보 벡터로 획득하는작업 계획 생성 장치
|
| 18 |
18
제11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 추천 경로에 기초하여 상기 검색 트리의 전선 노드(front node)에 연결되는 간선을 결정하고,상기 간선에 기초하여 상기 간선에 연결되는 자식 노드를 결정하는작업 계획 생성 장치
|
| 19 |
19
제18항에 있어서,상기 프로세서는,상기 추천 경로에 기초하여 상기 복수의 작업 행동 중에서 추천 행동 타입을 결정하고,상기 추천 행동 타입에 기초하여 상기 간선을 결정하는작업 계획 생성 장치
|
