• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
• /
• pp.403-405
• /
• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.571-574
• /
• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
• /
• pp.400-402
• /
• 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.

• 제어로봇시스템학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.31-38
• /
• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.559-562
• /
• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.565-570
• /
• 2013

영장류 대뇌 피질 영역 중 거울 뉴런들이 분포한 것으로 추정되는 몇몇 영역은 목적성 행위에 대한 시각 정보를 기반으로 모방학습을 수행함으로써 관측 행동의 의도 인식 기능을 담당한다고 알려졌다. 본 논문은 이러한 거울 뉴런 영역을 모델링 하여 인간-로봇 상호작용 시스템에 적용함으로써, 자동화 된 의도인식 시스템을 개발하고자 한다. 거울 뉴런 시스템 계산 모델은 동적 신경망을 기반으로 구축하였으며, 모델의 입력은 객체와 행위자 동작에 대한 연속된 특징 벡터 집합이고 모델의 모방학습 및 추론과정을 통해 관측자가 수행할 수 있는 움직임 정보를 출력한다. 이를 위해 제한된 실험 공간 내에서 특정 객체와 그에 대한 행위자의 목적성 행동, 즉 의도에 대한 시나리오를 전제로 키넥트 센서를 통해 모델 입력 데이터를 수집하고 가상 로봇 시뮬레이션 환경에서 대응하는 움직임 정보를 계산하여 동작을 수행하는 프레임워크를 개발하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.239-246
• /
• 2021

컴퓨터 그래픽스 및 HCI 분야에서 캐릭터를 만들고 자연스럽게 상호작용하는 시스템에 관한 많은 연구가 있었다. 이와 같은 연구들은 사용자의 행동에 대한 반응에 중점을 두었으며, 사용자에게 긍정적 감정을 끌어내기 위한 캐릭터의 행동 연구는 여전히 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 가상 캐릭터의 움직임에 따른 사용자의 긍정적 감정을 끌어내기 위한 상호작용 시스템 프로토타입을 개발한다. 제안된 시스템은 표정 인식과 가상 캐릭터의 동작 생성으로 구분된다. 표정 인식을 위해 깊이 카메라를 사용하며 인식된 사용자의 표정 데이터는 동작 생성으로 전달된다. 우리는 개인화된 상호작용 시스템 개발을 위하여 학습모델로서 모방학습을 사용한다. 동작 생성에서는 최초 사용자의 표정 데이터에 따라 무작위 행동을 수행하고 지속적인 모방학습을 통하여 사용자가 긍정적 감정을 끌어낼 수 있는 행동을 학습한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.9-20
• /
• 2014

대상의 동작을 잘 예측하는 것은 사회적 상호작용과 의사결정 컨텍스트 이해의 핵심이다. 본 연구는 동작 인식 과정에서 인간 뇌 시각인지 과정을 모방한 방법으로 관절 동작의 동작 순서 패턴을 학습하는 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 제안 방법의 핵심은 뇌에서 동작 인지 자극을 처리하는 신경생리학적 IT, MT, STS의 피질 기능과 특정 시각 신경 회로 네트워크 기능을 모방하여 비지도 방법으로 동작 순서를 학습한 후 동작을 예측, 인식하는 것이다. 실험을 통해 제안 모델이 어떻게 연속적으로 입력되는 비디오에서 의미있는 동작 스냅샷 뿐 아니라 중요한 동작 패턴을 자동으로 선택하는 지를 제시하였다. 이 핵심 움직임은 학습 네트워크가 정적 시점에서 정지 영상에 함축된 동작을 인식하는지를 증명하는데 이용하는 관절 자세이다. 또한 STS 피질 영역에서 어떻게 정지와 움직임 입력을 통합하는지를 모방하여 학습하고, 학습한 피드백 연결이 차후 동작의 입력 순서를 어떻게 예측하는지를 제시하였다. 네트워크 시뮬레이션을 통해 동작 인식에 대한 제안 모델의 우수성을 입증하였다.

• 과학교육연구지
• /
• 제42권2호
• /
• pp.95-105
• /
• 2018

이 연구의 목적은 생체 모방 기반 융합 학습 모델을 이용하여 골격근의 구조 및 수축 메커니즘에 대한 디지털 교과서를 개발하는 것이다. 골격근의 구조 및 수축 메커니즘 단원은 고등학교 생명과학I에 포함된 내용이다. 융합 학습 모델은 3D 모델링 및 프린팅을 포함하는 3단계의 생체 모방 기반 융합 학습(Exploration-Design-Implementation)으로 설계되었다. 개발된 디지털 교재는 8차시로 구성되어 있는데, 골격근 탐색, 스케치 앱과 3D 모델링을 이용한 골격근 모방 창의적 설계 2개 차시, 3D 프린팅을 이용하여 설계안의 융합적 구현, 근수축의 탐색, 스케치 앱과 3D 모델링을 이용한 근수축 모방 창의적 설계 2개 차시, 3D 프린팅을 이용하여 설계안의 융합적 구현 등으로 구성되었다. 각 차시는 대화 형 및 모바일 학습을 위해 갤러리 위젯, 미디어 위젯, 프레젠테이션 위젯, 스케치 위젯, 클라우드, 설문 위젯 및 평가 위젯의 컨텐츠를 포함하고 있다. 개발 된 디지털 교과서를 고등학생 20 명에게 투입한 결과 학생들의 생명과학 학습에 효과가 긍정적인 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 개발된 생체 모방 기반 융합 학습 디지털 교재는 학생들의 창의적 설계 및 구현 능력의 향상에서 효과적인 학습자료로 평가되었다. 이러한 결과를 볼 때 디지털 교재는 학생들의 흥미와 생명과학에 대한 자기주도적 학습에 유용한 자료임을 보여주었다.

• 아동학회지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.5-15
• /
• 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.