• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.10 no.1
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• pp.75-81
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• 2006

로봇기술의 진화적 측면을 고려하여 아동을 대상으로 하는 로봇 개발이 많이 이루어지고 있으며, 최근에는 교육적 활용 도구로서 현장 연구도 활발히 이루어지고 있다. 로봇의 얼굴은 인간과 로봇의 상호작용의 시작이라고 할 수 있는 중요한 부분이나, 아직 로봇 얼굴에 대한 체계적인 분석 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 아동 교육용 로봇 또는 홈 로봇에 적당한 얼굴 설계 가이드를 제시하기 위하여, 많은 로봇 얼굴을 대상으로 아동들의 인지 분포와 로봇 얼굴의 계량 수치를 분석하였다. 그 결과 아동들은 로봇얼굴의 색깔에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 로봇 얼굴에서 아동의 선호도에 가장 큰 영향을 끼치는 부분은 아동의 성별 간 유의한 차이는 있었지만 얼굴형과 눈이었다. 즉, 아이와의 상호작용에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대되는 로봇은 동글 넙적한 얼굴의 큰 눈과 비교적 작은 입으로 나타났고, 비대칭이거나 긴 타원형의 얼굴을 싫어하는 경향을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.21 no.9
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• pp.21-25
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• 2004

최근 국가의 10대 신성장 동력산업에 포함 되어 있는 RT(robot technology)는 향후 포스트 반도체산업의 중요한 산업으로 국내 경제를 활성화 시키는 원동력이 될 것으로 전망된다. 이와 더불어 향후에는 현재의 산업용 로봇이 아닌 감각과 지능을 가진 인간친화적인 로봇이 출현할 것으로 기대된다. 즉 주변 환경을 인지하여 정보를 획득하고 지능적 판단, 행위 및 상호작용을 통하여 인간을 지원하는 지능형 로봇은 인간과의 상호작용을 통하여 감성을 이해하며 서비스 제공, 인간의 동작이나 작업을 지원 그리고 위험작업 수행, 인간이 불가능한 작업을 대신 할 수 있을 것이다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.54-55
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• 2008

본 논문에서는 인간형 로봇의 태스크 실행 중 자율 감정 생성을 위하여 Three-layered hybrid architecture에 기반한 감정 반응 시스템을 제안한다. Three-layered hybrid architecture는 Deliberative layer, Reactive layer Hardware abstraction layer의 3단계의 계층으로 되어 있으며, 모바일 로봇의 자율 동작을 위해서 개발되었다. 본 연구에서는 저자가 개발중인 안드로이드 EveR-2의 감정 시스템에 적용하여 로봇의 태스크 동작 중에 외부의 자극들로부터 자신의 감정을 생성하고, 생성된 감정과 태스크를 조합하여 자신의 행동을 변화시키며 인간과 상호작용하는 로봇 감정 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.95-98
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• 2007

본 논문은 한국생산기술연구원에서 개발된 안드로이드 로봇(EveR Series) 플랫폼에 적용된 감성 시스템에 관한 내용을 제시한다. EveR 플랫폼은 얼굴 표정, 제스처, 음성합성을 수행 할 수 있는 플랫폼으로써 감성 시스템을 적용하여 인간 친화적인 상호작용을 원활하게 한다. 감성 시스템은 로봇에 동기를 부여하는 동기 모듈(Motivation Module), 다양한 감정들을 가지고 있는 감정 모듈(Emotion Module), 감정들, 제스처, 음성에 영향을 미치는 성격 모듈(Personality Module), 입력 받은 자극들과 상황들에 가중치를 결정하는 기억 모듈(Memory Module)로 구성되어 있다. 감성 시스템은 입력으로 음성, 텍스트, 비전, 촉각 및 상황 정보가 들어오고 감정의 선택과 가중치, 행동, 제스처를 출력하여 인간과의 대화에 있어서 자연스러움을 유도한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.17-18
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• 2014

현대사회와 미래사회는 가속화되어지는 IT기술에 의해서 융합되어진 작업의 효율 및 성능의 발전이 이슈화되고 있다. 따라서 1990년대부터는 군사 및 재활분야와 함께 제조업 및 유통업 등 전반적인 산업 모두에서 근력보조기구에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 과거에는 일반인이 무거운 짐을 운반하는 것을 완전한 로봇이 대체하거나 몸이 불편한 사회적 약자가 휠체어 및 지팡이 또는 전동 휠체어와 같은 보조 개념이 아닌 완전한 대체의 개념을 가지고 있었다. 그러나 웨어러블이 대두됨에 따라 기계와 인체가 합쳐지는 상호작용 근력보조기구가 탄생했다. 근력보조기구는 힘/토크 센서를 통한 인간과 로봇간의 상호작용에 의해 인간의 다양한 상지 및 하지 동작을 구현할 수 있는 근력 강화용 웨어러블 로봇 등이 있다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.15 no.4
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• pp.503-516
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• 2012

According to the researches of robot and software agent until now, computational emotion model is dependent on system, so it is hard task that emotion models is separated from existing systems and then recycled into new systems. Therefore, I introduce the Engine of computational Emotion model (shall hereafter appear as EE) to integrate with any robots or agents. This is the engine, ie a software for independent form from inputs and outputs, so the EE is Emotion Generation to control only generation and processing of emotions without both phases of Inputs(Perception) and Outputs(Expression). The EE can be interfaced with any inputs and outputs, and produce emotions from not only emotion itself but also personality and emotions of person. In addition, the EE can be existed in any robot or agent by a kind of software library, or be used as a separate system to communicate. In EE, emotions is the Primary Emotions, ie Joy, Surprise, Disgust, Fear, Sadness, and Anger. It is vector that consist of string and coefficient about emotion, and EE receives this vectors from input interface and then sends its to output interface. In EE, each emotions are connected to lists of emotional experiences, and the lists consisted of string and coefficient of each emotional experiences are used to generate and process emotional states. The emotional experiences are consisted of emotion vocabulary understanding various emotional experiences of human. This study EE is available to use to make interaction products to response the appropriate reaction of human emotions. The significance of the study is on development of a system to induce that person feel that product has your sympathy. Therefore, the EE can help give an efficient service of emotional sympathy to products of HRI, HCI area.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.12
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• pp.8563-8567
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• 2015

We propose a human-robot interaction(HRI) platform based on motion capture and mapping. Platform consists of capture, processing/mapping, and action parts. A motion capture sensor, computer, and avatar and/or physical robots are selected as capture, processing/mapping, and action part(s), respectively. Case studies-an interactive presentation and LEGO robot car are presented to show the design and implementation process of Kinect based HRI platform.

• Information and Communications Magazine
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• v.21 no.10
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• pp.44-54
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• 2004

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1795-1796
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• 2008

과학기술의 발전과 함께 인간형 서비스 로봇에 대한 관심이 고조되고 있다. 서비스 로봇의 핵심 중의 하나는 인간과의 상호작용이라 할 수 있다. 자연스러운 상호작용을 위하여, 화자를 바라보고, 깨끗한 음성신호를 얻는 과정에서 음원의 위치 측정은 필연적이다. 본 논문은 마이크로폰에 도달되는 동일 신호의 도착시간지연(Time Delay of Arrival: TDOA) 특성 행렬을 정의하고, 이를 이용하여 공간상의 화자 위치 측정 방법론을 제안하였다. 휴머노이드 로봇의 머리에 마이크로폰 배열을 구성하였고, 실제 시스템을 통한 실험을 통하여 방향 검지 및 높이 구분을 실행하였다.

• The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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• v.1 no.1
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• pp.91-98
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• 2009

In approach of human-robot interaction, it is importance task in future robot industry to make to robot recognize, express, coping the emotions. The purpose of this study was to examination the effects unconscious positive and negative emotion of information processing of motor program. 13 participants(male=11, female=2) viewed smile-face picture and angry-face picture priming at 10ms level, and then performanced button press, button press and one tennis ball hitting, and button press and two tennis ball hitting task. The results appeared that positive emotion triggered more fast RT than negative emotion in planning complex motor program. Possible explanations for the performance differences depended on emotion are discussed and future research directions were provided.