• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.403-405
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• 2012

본 연구에서는 인간과 서비스 로봇과의 상호작용에 필요한 동작의 학습을 위한 방법으로 모방학습을 활용한다. 로봇을 모방학습 시키기 위해서는 모방학습을 위한 특정한 구조가 필요하다. 따라서 선행자가 로봇을 직접 움직여 생성한 모방학습 데이터를 저장하고, 그 데이터를 학습알고리즘에 적용시킨 뒤 로봇이 학습 내용을 수행하도록 하는 모방학습 프레임워크를 제안한다. 모방학습 프레임워크의 프로그래밍은 본 연구에서 사용하는 휴머노이드 로봇인 나오에서 제공하는 그래픽기반 환경 개발도구인 콜레그래프를 활용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.571-574
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• 2023

애니메이션은 주어진 키프레임(key frame)에 맞추어 움직이기 때문에, 다른 객체와 상호작용할 때 상대편 물체의 위치나 방향을 애니메이션에 맞추어 변환해야 한다. 이 논문에서는 모방학습으로 애니메이션을 학습하고, 모션 블렌딩(motion blending) 기법으로 객체 간 상호작용을 학습하여 새로운 애니메이션을 생성하는 방법을 제안한다. 에이전트(agent)는 오브젝트의 상태를 관측하고 주어진 모션들을 블렌딩하는 방법으로 다양한 행동을 취하고 목적에 대한 보상을 받는다. 에이전트가 행동하는 과정에서 모션 블렌딩 비율에 대한 가중치를 계산하는 함수를 설계하고, 생성되는 애니메이션이 사람이 취할 수 있는 동작에 가깝도록 회전 각도 clamping 함수와 보상 시스템을 설계하여 반영한다. 모방학습 기반 모션 블렌딩 기법은 객체의 변화에 상호작용하는 애니메이션을 기존 강화학습 기반 애니메이션 생성 기법보다 적은 학습량으로 생성할 수 있음을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.400-402
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• 2012

서비스 로봇이 인간과의 상호작용을 하기 위해서는 상호작용에 필요한 동작들을 학습할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 서비스 로봇에게 동작 학습을 시키기 위한 모방학습 프레임 워크의 구축에 관한 연구를 진행한다. 모방학습에는 로봇이 행동을 수행하기 위한 모터 프리미티브가 필요하므로 본 연구에서는 선행자가 로봇을 직접 움직여 생성한 모터 프리미티브를 데이터 파일로 저장 하여 로봇에게 전송하면 로봇이 스스로 모터 프리미티브를 수행하도록 하는 모터 프리미티브 생성 시스템을 설계한다.

• ICROS
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• v.20 no.2
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• pp.31-38
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• 2014

인간의 행동을 통해 내재된 의도를 인식하고 그 의도에 대응하는 서비스를 제공할 수 있는 능력을 로봇에게 부여하기 위한 연구의 일환으로 모방적 동기화 및 학습에 의한 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, HRI) 시스템의 개발이 주목받고 있다. 하지만 인간이 관찰과 모방을 통해 목적을 가진 행동을 학습하는 과정은 감각 정보를 대응하는 운동 정보로 연계하고 모방 주체와 모방 대상 간의 물리적 상태의 차이를 보정하고 관측된 행동에 내재된 의도 또는 목표를 이해하는 복잡한 메커니즘 단계의 연속이기 때문에 이를 수행하기 위한 기술개발이 필요하다. 본고에서는 실제 인간이 수행하는 모방적 동기화 및 학습에 관여하는 것으로 추정되는 거울뉴런 시스템에 대하여 소개하고 이를 HRI 시스템에 활용하기 위해 개발된 선행 기술 동향을 논하고자 한다. 또한, 본 연구실에서 관련하여 진행해온 관련 연구를 통해 현재 거울 뉴런 시스템의 발전 정도와 향후 활용 방안 및 가능성을 고찰해보도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.559-562
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• 2020

시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이타에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델은 서로 다른 두 학습 간에 발생 가능한 학습 불균형도 고려하여 손실 정규화를 포함하고 있다. 또, 제안 모델에서는 기존 연구들에서 사용되어온 목적지 기반 보상 함수의 문제점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 설계된 새로은 최적 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.6
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• pp.565-570
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• 2013

The mirror neuron regions which are distributed in cortical area handled a functionality of intention recognition on the basis of imitative learning of an observed action which is acquired from visual-information of a goal-directed action. In this paper an automated intention recognition system is proposed by applying computational model of mirror neuron system to the human-robot interaction system. The computational model of mirror neuron system is designed by using dynamic neural networks which have model input which includes sequential feature vector set from the behaviors from the target object and actor and produce results as a form of motor data which can be used to perform the corresponding intentional action through the imitative learning and estimation procedures of the proposed computational model. The intention recognition framework is designed by a system which has a model input from KINECT sensor and has a model output by calculating the corresponding motor data within a virtual robot simulation environment on the basis of intention-related scenario with the limited experimental space and specified target object.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.4
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• pp.239-246
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• 2021

In the field of computer graphics and HCI, there are many studies on systems that create characters and interact naturally. Such studies have focused on the user's response to the user's behavior, and the study of the character's behavior to elicit positive emotions from the user remains a difficult problem. In this paper, we develop a prototype of an interaction system to elicit positive emotions from users according to the movement of virtual characters using artificial intelligence technology. The proposed system is divided into face recognition and motion generation of a virtual character. A depth camera is used for face recognition, and the recognized data is transferred to motion generation. We use imitation learning as a learning model. In motion generation, random actions are performed according to the first user's facial expression data, and actions that the user can elicit positive emotions are learned through continuous imitation learning.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.4
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• pp.9-20
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• 2014

Making good predictions about the outcome of one's actions would seem to be essential in the context of social interaction and decision-making. This paper proposes a computational model for learning articulated motion patterns for action recognition, which mimics biological-inspired visual perception processing of human brain. Developed model of cortical architecture for the unsupervised learning of motion sequence, builds upon neurophysiological knowledge about the cortical sites such as IT, MT, STS and specific neuronal representation which contribute to articulated motion perception. Experiments show how the model automatically selects significant motion patterns as well as meaningful static snapshot categories from continuous video input. Such key poses correspond to articulated postures which are utilized in probing the trained network to impose implied motion perception from static views. We also present how sequence selective representations are learned in STS by fusing snapshot and motion input and how learned feedback connections enable making predictions about future input sequence. Network simulations demonstrate the computational capacity of the proposed model for motion recognition.

• Journal of Science Education
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• v.42 no.2
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• pp.95-105
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• 2018

The purpose of this study was to develop a digital textbook on 'structure and contraction mechanism of skeletal muscle' with the learning model for biomimicry-based convergence. The unit of 'structure and contraction mechanism of skeletal muscle' is a part of Life Science I in high school. The convergence learning model was designed with three phases of biomimicry-based convergence (Exploration-Design-Implementation) including 3D modeling & printing. The developed digital textbook was composed of 8 sessions which contains the following learning contents : Exploration of skeletal muscle, creative designing of skeletal muscle using sketch application and 3D modeling, convergent implementing of the designed using 3D printing, exploration of muscle contraction, creative designing of muscle contraction using sketch application and 3D modeling, and convergent implementing of the designed using 3D printing. Each session is also involved in the contents of gallery widgets, media widgets, keynote widgets, sketch widgets, the cloud, polling widgets, and review widgets for interactive and mobile learning. After administering the developed digital textbook to 20 high school students, it was shown a positive effectiveness on life science learning for high school students. Moreover, the digital textbook was evaluated as to promote student's abilities on creative designs and implementation related to biomimicry-based convergence. The digital textbook was also shown a favorable response on students' interest and self-directed learning on life science.

• Korean Journal of Child Studies
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• v.13 no.1
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• pp.5-15
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• 1992

아동의 언어습득 과정에서의 모방은 흔히 볼 수 있는 현상이지만 한편 인간의 독특하고 신기한 일면이기도 하다. 이 모방에 관하여 그동안 많은 연구들이 되어왔으나 그 중요성이나 역할에 대한 연구들의 결론이 모두 일치하는 것은 아니다. 본 논문에서는 이 모방현상에 대한 그 동안의 연구들을 이론별로 분류해 보고 각 이론들이 모방의 역할을 밝히기 위하여 사용해 온 연구방법, 절차들을 분석해 보았다. 행동주의와 사회학습이론에서는 언어습득에서의 모방의 역할을 특히 강조하고 있으며 이 모방의 효과를 입증하기 위하여 다른 어떤 이론보다도 훨씬 조직적인 실험연구를 해 왔다. 이와는 대조적으로, 언어 심리학적 접근에서는 언어습득에서의 생득성과 창의성을 강조하므로 모방의 역할은 중시하지 않으며, 모방의 정의를 엄격하게 규정하고 자연적인 관찰 중심의 연구를 주로 하여 언어습득에서의 모방의 역할이 미비하다는 결론을 내리고 있다. Piaget 중심의 인지발달적 접근에서는 모방을 인간의 전체 발달의 한 측면으로 보아 모방은 인지발달과 함께 점진적으로 발달되는 것으로 설명하고 있다. 특히 언어발달에서의 지연모방의 중요성을 강조하고 있으며, 대부분의 연구는 자연적인 관찰연구를 통하여 모방의 발달과정을 밝히고 있다. 언어발달에서의 모방의 역할에 대한 지금까지의 일치하지 않는 연구 결과들은 각각의 이론들이 나름대로 달리 모방을 정의하고, 언어의 다른 측면들을 다루어 왔기 때문으로 밝혀 졌다. 앞으로 언어발달이 아동의 발달 전체의 맥락 속에서 연구되어지고, 언어습득과정에서 보이는 아동들의 개인차까지도 고려되어지는 포괄적인 연구가 이루어지면 모방의 역할도 좀더 명백하고 일관성 있게 밝혀지리라 본다.