본 연구는 일터에서 사용되는 로봇의 HRD 정책적 함의에 대해 고찰하고 있다. 기존 연구들은 로봇의 기술적 측면을 주로 다루고 있기 때문에, 본 연구는 일터에서의 로봇 기술의 한계와 가능성을 사회문화적 측면에서 이해하기 위해 쓰여졌다. 특히 로봇과 함께 일하는 데 있어 가장 적합한 조직 차원의 지원 방안을 찾기 위해 일터에서의 로봇-인간 간의 상호작용을 관찰하는데 필요한 대안적인 관점을 제시하고 있다. 그와 함께 본 연구는 HRD 실천적 연구를 위한 로봇 기술의 함의를 다음과 같이 제안한다. (1) 인간-로봇 간 상호작용과 관련된 전문성의 요소들을 정의하는 것 (2) 기술 도입으로 인한 조직 변화 과정에 대처하는 것 (3) 로봇 기술에 적응하기 위한 조직 개입 방안을 계획하는 것 (4) 로봇과 인간이 함께 일할 때 필요한 직업윤리를 수립하는 것. 본 연구에서 제시된 로봇 기술의 함의들은 향후 일터에서의 로봇 기술 사용과 관련된 양적, 질적 사회과학 연구의 개념적 프레임워크를 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 인간과 상호작용하는 엔터테인먼트 4족 애완 로봇과 스마트폰에서 로봇 조종이 가능한 로봇제어기 및 로봇에서 제공하는 센서 정보들을 이용하여 컴퓨터에서 가정용 기기들을 제어하는 홈스마트제어시스템을 구현하기 위한 것으로 로봇은 20 자유도를 가지면서 Microsoft사의 키넥트 센서, 적외선거리 센서, 3축 모션 센서, 그래픽 LCD, 온습도 및 가스 센서로 구성되어 있다. 로봇의 엔터테인먼트 기능을 구현하기 위하여 보행 알고리즘, 키넥트 센서를 이용한 모션 및 음성인식 알고리즘, 감정표현을 위한 알고리즘을 제시하였으며 로봇을 조종할 수 있는 스마트폰 로봇제어 알고리즘 및 가정용 기기를 제어하는 홈스마트제어 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘들은 구현한 로봇과 컴퓨터 및 스마트폰에 적용하여 실험으로 검증하였다.
최근의 로봇에 대한 연구를 살펴보면 인간-로봇 상호작용과 시스템의 통합에 관련된 연구가 증가하고 있음을 알 수 있다. 또한 인식 및 인지에 관련된 요소기술들은 이미 상당한 수준에 올라서 있다. 이를 바탕으로 전 세계적인 로봇연구의 추세는 요소기술들의 통합을 통하여 완전한 개체로서의 로봇을 만들려고 하고 있으며 상업화된 시장으로 끌어내려는 쪽으로 변화하고 있다. 그러나 로봇을 상업화된 시장으로 끌어내기 위한 다양한 연구와 노력에도 불구하고 많은 부분에서 부족한 것이 현실이며, 지금까지 개별적으로 개발된 각 요소기술의 통합 또한 필수적이다. 특히 인간과 비슷한 인지능력의 확보를 위한 불확실성 극복능력과 개별적인 요소기술의 성능에만 의지하지 않는 인식능력의 확보는 서비스로봇의 신뢰성 향상을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 행위적 인지 개념을 제안하였으며 Cognitive Robotic Engine을 통하여 이를 구현하여 상용화된 서비스로봇 플랫폼에 적용하여 실험하였다.
인간과 의사소통 및 상호작용함에 있어 휴머노이드 로봇은 그 외형이 인간에게 친숙해야 할 뿐만 아니라 그 행동역시 인간과 유사해야 한다. 인간의 상체 동작과 유사한 동작은 인간과의 의사소통에 있어 매우 중요하다. 인간의 동작과 유사한 동작을 수학적인 식을 통하여 생성해 내기는 매우 힘들다. 수학적 모델을 개발하려는 노력과는 달리 최근에는 모션캡쳐 장비로부터 동작데이터를 획득하고, 그 데이터를 휴머노이드 로봇에 입력하는 연구가 진행되어왔다. 하지만, 로봇과 인간이 의사소통함에 있어서 필요한 모든 데이터를 모션캡쳐 장비로 획득하여 저장해 놓기는 불가능 하다. 또한, 동작을 통하여 의미를 전달하는 의사소통의 경우에 상대방과 분위기에 따라 동작의 방향이나 크기를 달리할 필요가 있다. 이 논문에서는 의미가 있는 동작을 모션캡쳐 장비로부터 획득하고, 휴머노이드 로봇에 맞게 변환한 다음, 그 데이터를 상황에 맞게 실시간으로 변형하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 몇가지 동작에 적용하여 그 실효성을 검정하였다.
본 논문에서는 인간 로봇 상호 작용을 위해 정확한 스켈레톤 특징점을 추출하는 강인한 추출기를 설계한다. 제안된 특징점 추출기는 인간의 움직임 정보로부터 얻어진 색상, 윤곽선, 시간차 정보 및 가상 신체 모델을 이용하여 정확한 특징점 위치를 찾아낸다. 또한 특징점 추출에 소요되는 탐색 시간을 줄이기 위해 격자박스를 이용한 원형 탐색 기법을 도입하였다. 최종적으로 기법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 동작의 특징점 추출 실험을 수행하였다.
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.
지능형 서비스 로봇 분야에서는 확대된 기능과 지능화된 정보를 제공하고 로봇과 인간 사이에 상호작용에 의한 자율성을 제공함으로써 더 고급화된 양질의 서비스와 함께 응용분야와 시장이 크게 확대될 것으로 주목받게 되었다. 지능형 서비스 로봇에서는 지능을 구현할 소프트웨어의 알고리즘 개발이 장기적인 과제로 남아 있음에도 불구하고 지능형 서비스 로봇과 소프트 인프라웨어와의 컨버전스는 로봇의 발전을 급속히 앞당겨주며 새로운 시장창출에 크게 기여를 할 것이다. 이를 위하여 선행되어야 할 표준화가 시급하다. 또한 국제 소프트웨어 기술의 도입, 소프트웨어 설계수준의 제고와 인증 관련한 표준화 이슈를 다룬다. 본문에서는 이와 관련하여 로봇과 소프트 인프라웨어의 컨버전스를 이루기 위한 표준화 이슈를 기술한다.
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.
비언어적 즉시성은 친밀감을 증대시키고 인터랙션을 활성화하는 등 대인 간 커뮤니케이션 상황에서 중요한 역할을 수행한다. 본 연구는 인간 로봇 상호작용 연구에서 논의되어 온 다양한 비언어적 행동들을 비언어적 즉시성이라는 개념으로 묶고, 이들이 어떻게 로봇에 대한 사람의 인지에 영향을 미치는지 파악하고자 사례 연구를 수행하였다. 그 결과 비언어적 즉시성의 요소들은 보다 활발한 언어적인 피드백을 동반할 때 대화의 쌍방향성에 영향을 줄 수 있는 것으로 나타났다. 또한 낱개의 비언어적 즉시성의 요소들은 그 의미를 강화할 수 있는 다른 채널이 없는 한, 의미의 해석이 일관되게 나타나지 않음을 보여주었다. 그리고 비언어적 즉시성의 요소 중 접촉은 로봇과 유사한 대상을 떠올리는 데에 영향을 미쳤다. 사람들은 대화할 때 사람과 동일한 사회적 규칙을 로봇에게 적용했지만, 자기 노출에 있어서는 로봇에게 더 솔직하다는 것이 드러났다. 이러한 연구 결과는 인간과 로봇이 상호작용하는 상황에서 효과적인 언어적, 비언어적 표현의 구성 원리를 제시한다는 측면에서 시사점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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