모바일 서비스와 교육 보조 로봇이 발달함에 따라, 로봇은 우리의 삶의 일부가 되었고 교육 보조 로봇은 선생님을 보조해 학생들의 교육과 학습에 참여하고 있다. 본 논문은 교육 보조 로봇의 자율성의 정도를 표시하는 자율성 지수를 측정하기 위한 방법을 규정한다. 자율성은 사람의 개입 없이 현재 상태 및 센서 값을 기반으로 주어진 작업을 수행하는 능력이다. 교육 보조 로봇의 자율성 지수는 작업 수준과 사람의 개입 수준으로 구성되며 1단계에서부터 10단계로 정의한다. 제안 방식은 지능형로봇표준포럼(KOROS) 표준으로 채택이 되었으며 해당 표준은 자율적으로 학생들을 지도하는데 활용이 가능하다. 향후 교육 보조 로봇을 활용한 교육 서비스에 큰 혜택을 가져올 것으로 예상하며 그 활용 분야 역시 교육 발전에 크게 이바지할거라 기대한다.
유비퀴터스 로봇은 인간과 로봇 상호작용 즉 HRI를 통해 정보매체로 진화하고 있음에 따라, 최근 들어 로봇을 이용한 학습은 다른 매체보다 친근하고 동기유발에 효과적으로 나타나 로봇의 교육적 활용 연구가 시작되고 있다. 이에 본 연구에서는 교실에서 교육매체로서 교사 보조 로봇의 수업에서의 활용 가능성을 보기 위해, 초등학생 6학년의 기대역할을 갖는 프로토타입 로봇을 설계 개발하여 영어, 음악, 국어교과목 수업에 활용하는 실험을 $4{\sim}5$학년을 대상으로 실시하였다. 이를 통해 아동이 로봇에게 기대하는 역할이 실험자의 의도와 일치하는지와 교육적 효과 제고에 기여를 하는지를 알아보고자 하였다. 그 결과, 아동은 교사 보조 로봇을 자신보다 약간 높은 나이로 인식하고, 친근하지만 자신보다 우월하여 자신을 이끌어 줄 수 있는 역할을 기대한다는 것을 알 수 있었다. 또한 교사 보조 로봇 활용이 교사와 아동의 흥미 유발에 있어 매우 효과적임을 보여, 향후 교사 보조 로봇은 ICT 활용 교육의 또 다른 매체로서의 가능성을 확인하였다.
보행 환경 인지 기술은 보행 보조 로봇의 지능화를 위한 핵심 기술 중 하나다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 보행 보조 로봇의 인지 지능을 고도화하는 방법으로 심층 학습 기반의 의미론적 영상 분할 기법을 고려한다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 기존 영상 분할 기법의 성능을 비교 분석하고, 국내 보행 환경에 적합한 영상 분할 기술의 개발 방향과 인지 센서의 구성 및 배치에 대해 논한다.
로봇보조학습의 원격로봇교사의 키는 작동의 안정성, 사용자의 편리성과 심시적 안정감의 이유로 실제 교사의 키보다 작은 경우가 선호된다. 그러나 원격로봇교사는 수업에서 때때로 학생을 통제해야할 필요성을 고려한다면, 로봇의 플랫폼은 실제 교사의 키 정도가 좋을 것으로 가정하였다. 이를 위하여 초등학교 체육수업에서 원격연결 로봇교사의 키와 수업통제력의 영향을 실험해 보았다. 사전과 사후 실험비교를 통하여 아동크기의 원격교사 로봇과 실제 교사 크기의 원격교사 로봇간의 유의미한 차이는 얻지 못하였으나, 행동분석관찰에서는 큰 키의 로봇이 학생을 통제하는 데에는 장점이 있음을 보였다.
현재 우리의 7차 교육과정에서 교육의 보조 도구로써 교실에서 사용될 수 있는 것은 별로 많지 않다. 그래서 AvaLab은 이 시점에서 좋은 도구가 될 수 있다. AvaLab은 컴퓨터에 익숙하지 않은 학생을 위한 GUI 프로그래밍 도구이며, 현재의 교육 과정에서 필요로 하는 창의성을 키우기 위한 한 도구로써 교실에서 사용될 수 있다. 사용하려면, 먼저 학습자는 프로그래밍 아이디어를 생각하고, 아이콘 기반의 AvaLab을 통하여 프로그래밍한다. 프로그래밍 후에 학습자는 로봇의 결과를 생각하고 토론할 수 있다. 만약 그 결과가 정확화지 않다면, 로봇은 피드백을 보일 젓이다. 그러므로, AvaLab은 초보자를 위한 도구이며, 7차 교육과정에 적합한 도구이다. AvaLab의 특징 중 하나는 아이콘 기반의 흐름도 모델로 구성되어 있다는 것과 학습자는 입력과 출력 센스를 갖는 로봇을 이용해 실습할 수 있다는 것이다.
본 연구는 교사의 교수 방식에서 효과적으로 사용되는 행동주의 학습이론 중 강화 이론이 교사 보조 로봇에도 효과적으로 적용되는지를 검토하는 데 그 목적이 있다. 피험자내 설계 실험(n=36)으로 성적유형에 따른 우등, 열등 피험자가 강화 유형에 따른 세 가지 로봇의 인터랙션(2*3)을 경험케 했다. 즉, 강화이론과 토큰강화 방식에 기초해 '정적 강화'를 제공하는 로봇('칭찬이'), '부적 강화'를 제공하는 로봇('엄벌이'), '정적 강화'와 '부적 강화'를 모두 제공하는 로봇('상벌이')의 인터랙션을 디자인하고 로봇유형과 피험자의 성적유형에 따른 학생들의 로봇에 대한 인상 및 선호도를 알아보았다. 결과적으로 학생들은 정적 강화를 제공하는 로봇을 가장 선호하고, 부적 강화를 제공하는 로봇을 가장 덜 선호함이 검증되었다. 또한, 강화의 자극을 디자인함에 있어서는 우등 학생에게 부적 강화를 제공하는 로봇에서 로봇이 주는 자극수가 낮을수록 로봇에 대한 긍정적 인상이 증가함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 강화 유형에 따른 학생들의 교사 보조 로봇에 대한 인상 및 선호도를 검증하며, 교사 보조 로봇의 인터랙션 디자인에 효과적인 가이드라인으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
하지 웨어러블 로봇의 근력 보조 성능을 극대화하기 위해서는 착용자의 보행 상태를 인식하는 보행 위상 추정 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 착용자의 보행 속도 변화 및 착용자 간 보행 특성 차이에도 강인하게 보행 위상을 추정할 수 있는 LSTM 기반 보행 위상 강건 인식 기술을 개발하였다. 웨어러블 고관절 보조 로봇을 착용한 총 5명의 트레드밀 및 실외 overground의 보행 센서 정보를 바탕으로 학습을 수행하였다. 저속 및 고속 보행을 포함한 다양한 보행 속도에서 정밀한 보행 위상 추정이 가능한 웨어러블 센서 조합을 도출하였고, 보행 위상 인식 정밀성은 5-Fold Cross Validation 기준 RMSE 약 1.68% 수준의 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 유아기관에서 상용화되어 있는 지능형 로봇 iRobiQ에 탑재할 교사보조 콘텐츠 '우리반'을 기획하고 개발하는 것을 목적으로 하였다. 유아교육기관의 하루일과 중 iRobiQ가 교사보조로서 활용할 수 있는 기능을 추출하여 6개의 기능(출석, 활동, 갤러리, 배움터, 호명, 타이머)을 개발하였다. 유아가 매체를 다룰 때 수행하게 되는 주요 역할인 놀이자, 학습자, 사용자에 따라서 각각 오락적, 학습적, 도구적 요소를 충족시켜야 한다는 PLU 모델에 따라서 역할 모델에 따른 요소들을 기능에 반영하고자 하였다. 특히, 로봇은 정서적인 관계를 수행할 수 있기에 유아는 로봇을 친구(Companion)로서 접근할 수 있으며, 이에 따라서 또래 역할을 수행할 수 있는 정서적 요소들 또한 개발에 반영하였다. 유아기관에서 개발된 '우리반' 콘텐츠의 수용 양상을 살펴보기 위하여 4주간에 걸친 관찰을 수행한 결과, 교사와 유아 모두에게 긍정적인 반응을 얻었으며, 특히 유아의 경우에는 오락적, 정서적 요소에 더 많은 반응을 하였고, 로봇의 사용 방식이 점차 고정되는 교사와 달리 유아들은 끊임없이 새로운 요소를 탐색하였다. 개발 결과와 더불어서 향후 로봇 교사보조 콘텐츠를 개발할 때 고려해야 할 사항들을 논의한다.
본 논문에서는 2015 개정 실과교과서의 로봇 교육과 관련된 단원을 분석하였다. 분석결과, 모든 교과서는 도입, 전개, 정리의 공통 체제를 지니고 있었고, 모두 비슷한 흐름을 보이고 있었다. 학습목표는 모든 교과서에서 제시하고 있었으나, 인지, 기능적인 목표 이외에 정의적인 목표는 제시되지 않았다. 로봇 학습 내용은 로봇의 의미와 종류, 로봇의 구조와 센서, 로봇 만들기 활동을 제시하고 있으나 로봇 윤리, 다양한 로봇작품 제작 및 활동, 문제해결과정에서 로봇활용 등의 내용은 제시되지 않고 있다. 조립형 로봇과 적외선 센서를 공통으로 사용하고 있으며, 체험활동에 로봇제작 및 제어 실습자료 제시, 평가하기를 통한 단원 정리 등으로 구성되어 있으며, A, C, F교과서에서는 단원보조자료 등도 제시하고 있다. 추후 로봇 한계 인지, 올바른 사용 원칙, 안전교육, 개인정보 및 사생활보호 등의 설계·제조자와 사용자 중심의 로봇윤리 교육내용을 포함할 필요가 있을 것이다.
가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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