• 공학교육연구
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• 제11권4호
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• pp.19-33
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• 2008

본 연구의 목적은 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 교수-학습에 미치는 영향을 살펴보는 것으로 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학업성취도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도 수준이 집단간 학업성취도에 미치는 효과는 없었다. 둘째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학습동기에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도가 집단간 학습동기에 미치는 효과가 나타났다. 셋째, 사후 피드백을 분석한 결과를 살펴보면, 인공지능 채터봇 채팅수업(방법)의 장점은 '새로움(신선함), '시공초월', '반복학습'이었고, 단점은 '답변고정', '정서성 부족'이었다. 그리고 제안점으로는 '문제해결중심'이 도출되었다. 넷째, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 관계를 살펴본 결과, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 상관관계는 모두 없는 것으로 드러났다. 이런 점들은 인공지능 채터봇에 대한 다각적 교수설계전략의 필요성을 제시해준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.1-9
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• 2022

오늘날, 인공지능이 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 부상하였으나, 사회적으로 예상치 못한 부작용도 초래하고 있다. 본 연구는 사회과학 분야의 KCI 등재학술지를 대상으로 인공지능에 관한 논문을 수집하여 사회적 측면의 주요 이슈를 고찰하고자 한다. 따라서 2016년부터 2020년까지 논문에 대한 키워드 분석을 수행하였다. 분석 결과, '로봇', '교육'에 대한 키워드가 가장 많이 나타났으며, 키워드 네트워크를 통해 상위 6개의 군집(이슈)을 도출하였다. 주요 이슈는 인공지능의 등장 배경이나 기본적인 개념, 인공지능 교육, 인공지능의 부작용, 인공지능 기반 창작물의 법적 이슈, 인공지능 제품/서비스의 이용의도, 인공지능 윤리 등을 제시할 수 있다. 본 연구 결과는 인공지능의 사회적 측면에 대한 논의를 확산하고, 국가 차원의 정책 방향을 모색하는데 활용할 수 있을 것이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.944-947
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• 1996

Realization of autonomous agents that organize their own internal structure in order to behave adequately with respect to their goals and the world is the ultimate goal of AI and Robotics. Reinforcement learning gas recently been receiving increased attention as a method for robot learning with little or no a priori knowledge and higher capability of reactive and adaptive behaviors. In this paper, we present a method of reinforcement learning by which a multi robots learn to move to goal. The results of computer simulations are given.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.103-108
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• 2021

주식이 오를지 내릴지를 예측하는 것은 주식의 불확실성으로 매우 어렵다. 인공지능 기술을 이용한 주가예측 방법에 대한 연구가 오랫동안 이루어져왔다. 최근에는 증권 회사에도 로봇 어드바이저라는 이름으로 인공지능 기술을 이용한 주식 매수/매도 추천 프로그램이 사용되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 머신러닝 기술을 이용한 매수/매도 추천 시스템을 개발하기 위하여 여러 가지 기술적 분석 방법의 결과를 활용하는 이 시스템의 핵심인 엔진을 설계한다. 또한 객체지향 분석 방법을 이용한 요구사항 분석 및 플로우차트, 화면 설계 등을 보여여줌으로써 효과적인 인공지능 머신러닝 기술을 이용한 매수/매도 추천 시스템의 소프트웨어 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.

• 로봇학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.404-412
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• 2020

Typically everyday human life tasks involve at least two people moving objects such as tables and beds, and the balancing of such object changes based on one person's action. However, many studies in previous work performed their tasks solely on robots without factoring human cooperation. Therefore, in this paper, we propose cooperative robot for table balancing using Q-learning that enables cooperative work between human and robot. The human's action is recognized in order to balance the table by the proposed robot whose camera takes the image of the table's state, and it performs the table-balancing action according to the recognized human action without high performance equipment. The classification of human action uses a deep learning technology, specifically AlexNet, and has an accuracy of 96.9% over 10-fold cross-validation. The experiment of Q-learning was carried out over 2,000 episodes with 200 trials. The overall results of the proposed Q-learning show that the Q function stably converged at this number of episodes. This stable convergence determined Q-learning policies for the robot actions. Video of the robotic cooperation with human over the table balancing task using the proposed Q-Learning can be found at http://ibot.knu.ac.kr/videocooperation.html.

• ETRI Journal
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• 제27권6호
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• pp.666-676
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• 2005

In recent years, motivated by the emergence of ubiquitous computing technologies, a new class of networked robots, ubiquitous robots, has been introduced. The Ubiquitous Robotic Companion (URC) is our conceptual vision of ubiquitous service robots that provide users with the services they need, anytime and anywhere in ubiquitous computing environments. To realize the vision of URC, one of the essential requirements for robotic systems is to support ubiquity of services: that is, a robot service must be always available even though there are changes in the service environments. Specifically robotic systems need to be automatically interoperable with sensors and devices in current service environments, rather than statically preprogrammed for them. In this paper, the design and implementation of a semantic-based ubiquitous robotic space (SemanticURS) is presented. SemanticURS enables automated integration of networked robots into ubiquitous computing environments exploiting Semantic Web Services and AI-based planning technologies.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.47-49
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• 2022

Robot navigation has seen a major improvement since the the rediscovery of the potential of Artificial Intelligence (AI) and the attention it has garnered in research circles. A notable achievement in the area was Deep Learning (DL) application in computer vision with outstanding daily life applications such as face-recognition, object detection, and more. However, robotics in general still depend on human inputs in certain areas such as localization, navigation, etc. In this paper, we propose a study case of robot navigation based on deep reinforcement technology. We look into the benefits of switching from traditional ROS-based navigation algorithms towards machine learning approaches and methods. We describe the state-of-the-art technology by introducing the concepts of Reinforcement Learning (RL), Deep Learning (DL) and DRL before before focusing on visual navigation based on DRL. The case study preludes further real life deployment in which mobile navigational agent learns to navigate unbeknownst areas.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.339-351
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• 2020

최근 세계적으로 4차 산업혁명 변화에 대한 교육적 대응의 주요 방향이 인공지능(AI: Artificial Intelligence)과 로봇 중심의 미래산업 핵심기술 인재육성에 집중됨에 따라, 고등교육과 직업능력개발 분야에서도 인공지능 기술을 가진 융합적 인재 양성의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이와 같이 변화하는 환경을 고려하여 최근 맞춤형 교육훈련 흐름과 AI 융합형 인재 양성 교육을 실현하기 위해 "학습자 맞춤형 AI 융합형 인재양성" 훈련 프로그램을 기획하고 운영모델 방안을 수립하였다. 인공지능 및 교육혁신 전문가를 대상으로 총 2회차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하여, 훈련프로그램 운영모델 기본구조, 교육과정, 운영전략의 하위 구성요소의 적합도를 검증하였다. 그리고 최종적으로 검증된 훈련 모델을 온라인 직업훈련 허브인 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP)에 적용하여 AI 융합인재 양성 학습자 맞춤형 훈련모델 수립 방안을 제안하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.151-156
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• 2023

현재 다양한 정보통신기술들이 독거노인 돌봄과 치매노인 실종방지 등에서 폭넓게 활용되고 있으며, 향후 커뮤니티케어 정책을 통해 인공지능과 로봇활용 비대면 돌봄은 향후 더욱 다양한 영역에서 활용될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명에 관한 정부정책 방향에 기반하여 커뮤니티케어에 활용도가 점차 증가하고 있는 인공지능 기술 기반 돌봄서비스 현황과 활용 및 활성화 전망을 모색해보고자 하였다. 커뮤니티케어에 활용될 수 있는 서비스인 AI 스피커와 돌봄로봇은 노인층이 경험하고 있는 다양한 문제를 해결하는데 도움이 되며, 감성적인 기능을 추가하여 대화 부족이나 외로움을 해소하는데도 활용하고 있다. 향후 AI 기술을 활용한 커뮤니티케어 활성화를 위해서는 첫째, 커뮤니티케어 고령자의 AI기기 친밀화를 위한 지속적인 교육과 고령층을 위한 '사용자 경험(User Experience, UX) 디자인'이 필요하며, 둘째, 기능위주의 기술 활용보다는 상호보완적 관계를 가지고 감성적인 상호관계가 가능한 인간중심의 기술 활용이 필요하며. 셋째, 사용자의 자기결정권 보장, 사생활 보호 등의 윤리적 문제를 해결할 필요가 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1797-1801
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• 2005

SLAM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important issues in mobile robot research. Until now expensive sensors like a laser sensor have been used for the mobile robot's localization. Currently, as the RFID reader devices like antennas and RFID tags become increasingly smaller and cheaper, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used to identify the mobile robot's location on the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as RFID tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, because the reader just can senses whether a RFID tag is in its sensing area, the localization error occurs as much as the sensing area of the RFID reader. And, until now, there is no study to estimate the pose of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. We use the Markov localization algorithm to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter algorithm to estimate the pose(q) of a mobile robot. We applied these algorithms in our experiment with our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors like odometers and RFID tags for the mobile robot's localization on the smart floor.