본 논문은 고령자 및 지원이 필요한 사람들을 돕기 위해 가정 환경에서 점점 더 많이 사용되는 개인 서비스 로봇의 효과적인 운영에 대해 다룹니다. 특히, 환경 해석, 작업 이해, 컨텍스트 기반 적절한 행동 선택 능력에 초점을 맞춥니다. 하드웨어와 소프트웨어 시스템의 통합을 통해 작업, 환경, 로봇 능력을 추론하는 것이 중요하며, 이를 위해 Robot Operating System (ROS)와 같은 프레임워크가 활용됩니다. 하지만 기존 솔루션은 특정 플랫폼에 밀접하게 결합되어 상호 운용성, 재사용성, 지식 공유에 제약이 있습니다. 이에 따라, 작업, 환경, 로봇 능력을 구조화된 방식으로 표현하기 위해 Socio-physical Model of Activities (SOMA) 및 Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering (DOLCE)와 같은 기존 온톨로지를 확장하여, 서비스 로봇 분야에서의 컨텍스트 인식, 작업 지향적 실행, 지식 공유를 가능하게 하는 OntoBOT을 제안합니다.