로봇의 활동 영역이 산업 현장에서 인간의 일상 생활 공간으로 확장됨에 따라서, 로봇은 사용자가 사용하는 성능 좋은 도구 개념에서 벗어나 일상 생활을 공유하며 살아가는 파트너로 생각되기 시작했다. 이에 따라서 미리 정해진 명령과 조작 방법을 통한 단순한 상호작용만이 일어나던 과거와 달리, 사용자는 마치 사람을 대하듯 자연스럽게 로봇과 상호작용하기를 기대하게 되었다. 사람들은 본래 context를 활용하여 모호한 표현을 하더라도 상호작용이 가능하기 때문에, 사용자의 발화가 자유롭게 이루어지면 로봇이 처한 상황적 모호성은 가중될 수 밖에 없다. 이러한 문제에 직면하여, 스크립트 기반의 인간-로봇 상호작용을 통한 문제 해결 노력이 그 돌파구가 될 것으로 기대된다. 본 논문은 이러한 노력의 일환으로, 태스크 수행중인 로봇에 자유롭게 사용자가 개입하는 상황을 처리하는 방안을 제시하고자 한다. 사용자가 개입하는 상황을 어떻게 이해할 것이며, 로봇은 어떤 전략으로 이에 대처해야 하는지 분석한 뒤, 사용자 개입에 대한 구체적인 처리 프로세스를 제시한다. 그리고 제시된 프로세스를 구현해 봄으로써 그 효용성을 검증한다.
본 논문에서는 제약되지 않은 카메라에서 얻어진 회전과 크기 변화를 가진 영상들을 특징 기반의 보로노이 거리 매칭 방법을 이용하여 고속으로 합성 하는 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 매칭 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 크기나 회전 변화를 고려하지 않은 형태의 영상들을 처리하는 것과 달리 회전이나 크기변화요소가 포함된 입력영상들을 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 영상내의 특징 점들의 위상 정보와 특징 점들 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 거리 정합법을 통해 대응점을 구하고, 찾아진 대응 쌍들을 이용하여 2차원 투영의 초기 변환행렬을 구한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 변환 행렬을 구한 후, 마지막으로 구해진 변환 행렬을 이용하여 영상을 합성한다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 보인다.
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.
실시간시스템은 임의로 발생하는 외부신호에 의해 시스템이 동작된다는 특성을 갖는다. 외부신 호란 연결된 실험장치에 의한 데이터의 발생 또는 이들 장치로부터의 제어 요구등이다. 이러한 신호에 대한 처리는 여러 단계의 연속된 작업에 의해 이루어지고 각 직업은 엄격한 시간제약을 받는다. 실시간 시스템은 사람에 의한 개입을 최소화하려는 관찰 및 제어시스템이다. 물론 시스 템이 고장이나 기능장해시, 또는 관찰되는 장치의 목적을 변경하거나 장치의 파라메터를 조정 하기 위해 사람이 개입할 수 있게 되어 있다. 여기에 이용되는 컴퓨터 시스템의 특성은 완전히 제어용으로 전용되고 설사 최고부하(peakload) 시에도 실시간 반응이 보장되도록 구성되어 있 다는 점이다. 따라서 각 장치의 효율적 이용보다는 상황의 변화에 따른 신뢰성 있는 대처가 더욱 우선적인 시스템이다. 실시간 시스템은 생산라인을 관찰하거나, 파이프 라인 형식의 연속적인 프 로세서를 제어하거나, 환자의 상태변화를 점검하거나, 교통신호 시스템 또는 실험장치를 관찰하고 제어하는 데 이용된다.
홈네트워크에 사용되는 디바이스가 지능화되고 자동화되어 사람의 개입 없이 디바이스가 스스로 판단하여 서비스를 제공하거나 요청하는 상황인지 서비스가 활성화되기 위해서는 기존의 사용자 인증과 별도로, 디바이스를 인증하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 홈네트워크에서 사용되는 디바이스 인증 기술을 분석하고, 상황인지 서비스에 적용할 경우 문제점을 분석한 수, 시나리오를 바탕으로 사용자의 개입을 최소화 하면서 각 디바이스들 사이에 신뢰성 있는 통신이 이루어 질 수 있도록 하기 위해서 필요한 요구사항은 무엇이 있는가를 분석한다.
음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.
본 연구는 초등학생을 대상으로 개발한 스마트폰중독 개입교육 프로그램이 최근 빠른 추세로 증가하고 있는 초등학생의 스마트폰 과다사용 감소에 효과적인가를 규명하는데 그 연구 목적을 두었다. 이러한 목적을 달성하기 위해 중독현상을 나타내는 사람들의 심리치료에 효과성이 검증된 인지행동치료를 기반으로 기존에 개발된 인터넷중독 개입프로그램을 분석하고, 이를 토대로 스마트폰중독 개입을 위한 교육프로그램을 개발 적용하였다. 본 연구의 결론을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 스마트폰중독 개입교육 프로그램은 비합리적인 사고와 습관적 행동으로 스마트폰을 과다하게 사용하는 학생들의 스마트폰 중독 경향을 감소시키는데 효과가 있다. 둘째, 스마트폰중독 개입교육 프로그램은 일상생활장애, 내성과 같은 스마트폰 중독의 부정적 요인들에 대한 행동의 변화를 촉진하고, 초등학생의 스마트폰 사용에 대한 긍정적인 인지를 재구성하는데 도움이 될 것이다.
본 논문은 한국에서 야구에 관련 직무에 종사하는 사람 또는 야구를 배우고 싶은 사람에게 도움을 주고자 Kinect의 모션 인식 센서를 이용하여 자세인식에 관련 된 연구 내용이다. 야구를 배우고자 하는 사람들에게 자세에 대한 교정과 자신이 직접 자신의 자세를 보면서 활용할 수 있도록 하는 것이 궁극적 목표이며 프로그램의 제작자의 개입이 없이 사용자가 주제가 될 수 있도록 한다. Kinect에서의 야구 자세를 저장하여 자신의 모습과 비교하여 자세에 대한 피드백을 받을 수 있다. 이 프로그램을 통해 사람들이 좀 더 야구에 대해 쉽게 접근하고 이용할 수 있음이 프로그램의 구현 방향이며 야구를 접하는 사람들에게 자세 부분에 도움을 주고 야구를 즐기는 사람들도 도움을 얻는 기대효과를 가지는 프로그램이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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