인간 자세 추정 연구는 최근 크게 주목 받고 있는 연구 분야이다. 본 연구는 또한, 자기 지도 학습이라고 명명된 딥러닝 기법이 부상하면서 여러 문제가 해결되고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제를 해결하는 딥러닝 기반 인간 자세 추정 방법들을 유형별로 분류해본다. 그리고 각 분류별 설명과 함께 대표적인 방법들을 소개한다. 마지막으로, 결론에서는 본 연구가 앞으로 나아갈 방향에 대한 논의를 제시한다.
차세대 원자력발전소 주제어실에서의 인간-기계 상호작용(Man-Machine Inter- action)에 대한 연구 및 인간공학 실험평가에 전문가시스템 기술의 응용에 관해 고찰 한다. 차세대 원전 주제어실에서의 인간-기계 상호작용에 대한 연구 및 실험평가는 차세대 주제어실이 CRT/VDU, 대형정보화면, 컴퓨터 시스템, 그리고 운전지원 소프트 웨어를 이용함으로서 운전원이 제어에서 의사결정 직무의 증가 특징을 가지게 되며, 이러한 환경에서 인간-기계 상호작용에 대한 연구 및 평가를 위한 전문가시스템의 주 요 응용은 rapid prototyping, 사용자 인터페이스 및 인간-기계 인터렉션의 지식기반 평가, 운전원 사고모형 개발, 실험데이타 해석 시스템 개발, 그리고 인터뷰 시스템 개 발 등을 들 수 있다. 차세대 주제어실에서의 인간-기계 상호작용 연구 및 인간공학 실험평가에 실시간 전문가시스템 쉘 G2의 실시간 시뮬레이션 기능, 객체지향 프로그 래밍 기능, rapid prototyping 기능, 그리고 추론기능을 중심으로 응용에 관해서 고찰 하였다.
본 논문은 고령친화산업의 활성화를 위한 고령친화산업체에 재직하는 현장인력재교육사업의 사례를 소개한다. 고령친화산업체 재직자를 대상으로 2009년 8월 이후 2년여동안 IT기반 고령친화산업 현장기술인력 재교육사업을 운영하면서 개발된 IT기반의 고령친화제품 개발에 필요한 교과과정을 소개한다. 본 교과과정은 ISD(instruction system design: 교수체제설계) 모형에 기반하여 개발했다. IT기반 고령친화 제품 개발을 위해서 재직자 및 전문가들이 인간공학기반 설계와 IT기반의 설계와 관련된 교육을 요구해서 인간공학기반 제품설계는 "고령친화 인체특성 및 고령자 생활공학", "고령자 색체감성 및 유니버셜디자인", "디자인의 이해 및 디자인 프로세스" 교과목으로 구성되고 고령친화 생활 건강관리기기 설계과정은 "고령친화 IT 기기용 임베디드 시스템 설계 및 디버깅 실습", "고령친화 안드로이드 구현 설계", "실버케어 안드로이드 기반 스마트 장치 설계 및 실습" 교과목으로 구성된다.
소프트웨어 기반의 시스템 설계과정에서 설계자가 고려해야 하는 요소들이 다양해지면서 시스템 설계가 점점 어려워지고 있다. 다양한 설계 요소들이 존재하지만 사용자의 특성 및 직무, 사용가능한 정보기술의 특성 등이 핵심적인 요소로 간주된다. 또한 정보기술이 발달하면서 인간과 시스템의 상호작용이 점점 인지적인 특징을 지니게 되었다. 따라서 사용성 높고, 효율적이면서 안전한 소프트웨어 기반의 시스템을 개발하기 위해서는 시스템 설계자가 사용자의 인지적인 요구사항 및 그들의 직무를 시스템 설계과정에서 체계적으로 다룰 수 있어야 한다. 그러나 소프트웨어 공학, 시스템 공학 및 인간-컴퓨터 상호작용 등에서의 전통적인 시스템 설계 방법은 이러한 설계자의 설계활동을 효과적으로 지원하는데 한계가 있었다. 그 대안으로 인지시스템공학(cognitive systems engineering; CSE)은 인간중심의 설계철학을 바탕으로 소프트웨어 기반의 복잡한 시스템 설계과정에서 설계자의 활동을 체계적으로 도와줄 수 있는 유용한 개념과 방법을 제공해주고 있다. CSE는 원래 사람이 실시간으로 감시 및 제어해야 하는 복잡한 사회기술적 시스템(예: 원자력발전소 및 공항관제소)의 분석, 설계 및 평가를 위해 태동한 학문이다. 그러나 CSE에서 제공하는 이론적 및 방법론적 프레임워크는 소프트웨어 기반의 시스템을 설계하는 데에도 유용하게 활용할 수 있는 충분한 가능성을 갖고 있다. 이 논문은 CSE의 근간을 이루는 핵심 개념 및 원칙을 고찰하고 소프트웨어 기반 시스템 설계에의 활용가능성 및 그 방안을 논의한다.
메타버스의 산업적/학술적 가치가 증대되면서, 실세계 인간과 메타버스 내 디지털 휴먼과의 상호작용 시스템 또한 큰 조명을 받고 있다. 본 논문에서는 인간과 디지털 휴먼이 상호작용할 때, 인간의 발화에 대해 감성적 지지가 가능한 디지털 휴먼 프로토타입을 소개한다. 대화의 의미에 따른 동작 생성이 가능한 아바타 구축 공개 프레임워크를 도입하고, 사전학습모델을 바탕으로 감성적 지지가 가능한 심층 대화 생성 모델 기반 대화 시스템을 여기에 통합하여 인간의 감성 상태에 따른 동작과 대화를 진행하는 감성 지지형 디지털 휴먼 프로토타입을 구현하였다. 이러한 프로토타입을 고도화 하면, 향후 메타버스 기반 정신 건강 케어 및 디지털 치료제로의 확장이 가능할 것으로 사료된다.
RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간 피드백 기반 강화학습) 방법론이 최근 고성능 언어 모델에 많이 적용되고 있다. 이 방법은 보상 모델과 사람의 피드백을 활용하여 언어 모델로 하여금 사람이 선호할 가능성이 높은 응답을 생성하도록 한다. 하지만 상업용 언어 모델에 적용된 RLHF의 경우 구현 방법에 대하여 정확히 밝히고 있지 않다. 특히 강화학습에서 환경(environment)을 담당하는 보상 모델을 어떻게 설정하는지가 가장 중요하지만 그 부분에 대하여 오픈소스 모델들의 구현은 각각 다른 실정이다. 본 연구에서는 보상 모델을 훈련하는 큰 두 가지 갈래인 '순위 기반 훈련 방법'과 '분류 기반 훈련 방법'에 대하여 어떤 방법이 더 효율적인지 실험한다. 또한 실험 결과 분석을 근거로 효율성의 차이가 나는 이유에 대하여 추정한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.
인간과 로봇의 자연스러운 상호작용을 위하여 영상과 음성을 기반으로 한 인간-로봇 상호작용 (HRI: Human Robot Interaction) 기술들을 소개한다. URC개념의 서버/클라이언트 구조를 갖는 소프트웨어 로봇에 수행 가능한 얼굴 인식 및 검증, 준 생체정보(semi biometrics)를 이용한 사용자 인식, 제스처인식, 화자인식 및 검증, 대화체 음성인식 기술들에 대하여 살펴본다. 이러한 인간-로봇 상호작용 기술들은 초고속 인터넷과 같은 IT 인프라를 이용하는 URC(Ubiquitous Robotic Companion) 기반의 지능형 서비스 로봇을 위한 핵심기술로서 사용되어진다.
인간 행동 인식 (Human action recognition, HAR) 기술은 스포츠 분석, 인간과 로봇 간의 상호작용, 대형 사이니지 콘텐츠 등의 애플리케이션에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN (Spatial temporal attention graph convolutional network) 기반 인간 행동 인식 시스템을 제안한다. STAGCN은 attention mechanism을 통해 스켈레톤 시퀀스의 시공간적 특징에 서로 다른 가중치를 부과하여, 동작 인식에 중요한 관절 및 시점을 고려할 수 있다. NTU RGB+D 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안된 시스템은 기존 딥러닝 모델들에 비해 높은 분류 정확도를 달성한 것을 확인했다.
중소형 일체형 원자로의 MMIS(Man-Machine Interface System) 설계개발 과정에 활용할 목적으로 관계형 데이터베이스 기반의 인간공학 현안추적시스템을 개발하였다. 동 시스템은 MMIS의 설계 진행과정에서 발견되는 인간공학적 문제점들이 합당할만한 수준으로 해결될 때까지 추적하고 관리하는데 사용된다. NUREG-0711(HFEPRM : Human Factors Engineering Program Review Model)에서는 원자력발전소를 설계함에 있어서 인간공학 현안추적시스템을 유지하고 운영할 것을 요구하고 있다. 본 연구에서 개발한 시스템은 NUREG-0711의 요구사항을 수용할 뿐만 아니라 서류문서형태에 전적으로 의존하는 현안추적시스템을 운영할 때 발생할 수 있는 비효율성, 즉 시간과 경비의 소요, 문서관리의 부담, 중복된 문서내용 등과 같은 부작용을 해소시켜 준다. 또한, MMIS 설계와 관련된 설계조직 구성원들이 인간공학 현안의 내용과 해결 진척사항에 대한 전반적인 정보를 효과적으로 획득하게 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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