• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.53-61
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• 2013

본 논문에서는 시각정보와 경험이 가상환경에서 햅틱 디바이스로 상호작용 하는데 미치는 영향에 대한 연구이다. 이를 알아보기 위해 Load-on-task를 통하여 물체의 크기와 누적된 경험이 가상환경에서 무게를 예측하고 상호작용 하는데 영향을 미친다는 사실을 확인하였다. 또 가상환경에서 물체 이동 실험을 통해 물체에 대한 정보가 다를 경우 빠르게 잘못된 정보를 보상하고 안정적인 힘 조절을 확인하였다. 위 실험을 통해 가상환경에서의 경험이 물체의 시각적인 정보보다 많은 영향을 주지만, 경험이 없는 환경의 경우 시각적인 정보가 가상환경에서 물체와의 상호작용에 크게 영향을 주는 요소라는 것을 확인하였다. 따라서 가상환경에서 정밀한 조작(로봇 수술 등)이 필요한 의 경우 실제 물체의 물성치와 시각 데이터를 기반으로 유사한 환경을 조성해야 하며, 만약 그러한 환경 조성이 어려울 시에는 충분한 사전시험을 통하여 가상환경이 가진 특성을 경험할 수 있게 준비해야 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.155-161
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• 2019

뇌파는 두뇌 활동의 변화를 시간적, 공간적으로 파악할 수 있는 대표적인 수단으로써 인간의 두피에서 측정 가능한 자발적 전기활동이다. 뇌파 전기활동을 제어하기 위해 다양한 인터페이스 기술들이 제공되고 있으며, 뇌파를 통한 휠체어나 로봇과 같은 기계의 조작이 가능하다. 뇌파 데이터의 특성은 실시간으로 다양한 채널 유형으로 수집되며, 이를 분석하기 위한 서버시스템은 플랫폼에 대해 독립적이고 경량화 된 시스템이 요구된다. 스프링 플랫폼은 독립적이고 경량화 된 서버시스템으로서, 엔터프라이즈급의 서버 프레임워크로 비즈니스 영역에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 독립적이고 경량화 된 스프링 서버시스템을 활용한 뇌파 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하여 뇌파제어의 신뢰성을 높이고, 분석 및 제어 인터페이스 확장이 가능하다. 또한 게임과 의료용 등 다양한 방면으로도 활용이 가능하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.509-516
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• 2022

3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.171-178
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• 2023

본 논문은 공간 활용 극대화를 위한 스마트 자동 적재창고를 제안한다. 기존 수직형 적재창고의 트레이 최대 강성 하중이 100kg로 설계되어 공간내에 적재할 수 있는 팔레트가 극히 제한적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 최대 수직강성을 300kg으로 설계하여 공간 활용도를 극대화할 수 있는 스마트 적재창고를 설계하고 구현된 결과를 보인다. 구현된 적재창고의 성능평가 결과를 살펴보면, 최대 적재하중은 500.6kg으로 당초 설계 및 요구도를 달성하였으며, 수직강하속도는 0.5m/s, 장치의 작동 소음은 67.1dB, 팔레트의 입출고 시간은 36.92초, 트레이 처짐량은 4mm로 모든 평가항목에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제어부와 조작 패널의 UI를 별도로 설계하는 PLC 방식의 제어방식을 PC 시스템으로 통합하여 다양한 공정관리 시스템과의 연동성과 유지보수성을 증대하였다. 향후 IoT 센서기반의 물류 로봇을 연동하여 완전 자동화된 스마트 적재창고로 발전시키고자 한다.

• 인지과학
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• 제33권4호
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• pp.169-203
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• 2022

인공지능 기술이 고도화됨에 따라 인공지능이 도덕적 판단의 대상이 되거나 주체가 되는 사례가 늘어가고 있으며, 이러한 추세는 가속화될 전망이다. 인공지능은 고용, 의료 등 인간 사회의 핵심적인 분야에서 활발히 활용되기 시작했지만, 그에 반해 사람들이 인공지능과의 상호작용에서 그들을 어떠한 방식으로 지각하고 반응하는지에 관한 연구는 상대적으로 많지 않다. 본 연구는 세 가지 맥락(고용, 의료, 법조)에서의 실험을 통해 인공지능의 의인화가 인공지능의 의사결정에 대한 도덕적 책임 판단에 미치는 영향과 그 과정을 살펴보았다. 쌍 도덕 이론의 주요 변인인 지각된 행위 능력과 지각된 경험 능력을 매개 변인으로 모델을 구성해 검증하였으며, 구체적으로는 지각된 의인화가 인공지능의 도덕적 책임을 증가시키고, 인공지능에 대해 지각된 행위 능력과 경험 능력이 이를 매개할 것이라 예측하였다. 연구 결과, 실험 조작은 유효하지 않았으나 모든 실험에서 지각된 경험 능력이 의인화와 도덕적 책임 지각 간의 관계를 매개함을 확인하였다. 반면 지각된 행위 능력의 효과는 혼재된 결과를 보여 가설을 부분적으로 지지하였다. 이는 도덕적 지위에 대한 경험 능력의 중요성을 주장하는 유기체적 관점을 지지하는 결과이며, 또한 AI와 로봇의 의인화 연구에서 경험 능력이 행위 능력보다 더욱 중요함을 보이는 것이다.