• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.209-221
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• 2024

본 연구의 목적은 로봇산업 재직자 대상의 로봇 인공지능 융합 기술 교육 프로그램을 개발하는 것이다. 이를 위하여 국내 로봇 전문기관의 재직자 대상 로봇 교육 프로그램 현황을 조사하였고, 국내 로봇 기업을 대상으로 로봇 인공지능 융합 교육에 대한 수요조사를 실시하였다. 수요조사 결과를 기반으로 로봇 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하였으며 설계된 교육 과정의 내용과 수요조사 결과를 소개하였다. 개발된 교육 프로그램을 실제 산업계에 적용하여 수강자 만족도, 학습 효과성 등의 평가를 통해 개발된 프로그램이 산업계에 효과적으로 활용 가능함을 확인하였으며 후속 연구에 대한 제언을 하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.436-443
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• 2023

With the advancement of robot intelligence, the concept of man and unmanned teaming (MUM-T) has garnered considerable attention in military research. In this paper, we present a transformer-based architecture for predicting the health status of agents, with the help of multi-head attention mechanism to effectively capture the dynamic interaction between friendly and enemy forces. To this end, we first introduce a framework for generating a dataset of battlefield situations. These situations are simulated on a virtual simulator, allowing for a wide range of scenarios without any restrictions on the number of agents, their missions, or their actions. Then, we define the crucial elements for identifying the battlefield, with a specific emphasis on agents' status. The battlefield data is fed into the transformer architecture, with classification headers on top of the transformer encoding layers to categorize health status of agent. We conduct ablation tests to assess the significance of various factors in determining agents' health status in battlefield scenarios. We conduct 3-Fold corss validation and the experimental results demonstrate that our model achieves a prediction accuracy of over 98%. In addition, the performance of our model are compared with that of other models such as convolutional neural network (CNN) and multi layer perceptron (MLP), and the results establish the superiority of our model.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.137-147
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• 2018

융합, 초연결, 인공지능을 특성으로 한 4차 산업혁명 시대에 대한 대비와 정책마련을 위해 본 논문은 개별적으로 논의되고 있는 인문사회학적 쟁점들을 통합적으로 정리하였다. 그 결과, 인공지능기술(무인) 측면에서는 노동의 의미와 형태의 변화를 논의하면서 전통적 일자리의 감소, 프로젝트형 근로관계, 기본소득 및 로봇세에 대한 이슈에서부터 인공지능기술의 법적 책무와 자동화된 불평등 이슈까지 정리하였다. 초연결과 빅데이터 기술(무선 & 무한) 측면에서는 보안과 사이버 해킹 문제, 프라이버시 침해 문제가 부각되었다. 블록체인과 생명공학(무정부) 기술에서는 향후 중앙집권의 약화 및 개방화 사회로의 변화와 더불어 빅데이터를 기반으로 한 부의집중화, 디지털격차, 생명공학 기술의 윤리적 문제 등이 논의되었다. 공유경제(무소유) 측면에서는 시민윤리와 인간의 상품화라는 문제점이 부각되었다. 마지막으로 가상현실(무감각)기술의 발전은 사이버증후군, 대인기피증, 문제회피, 상상력 억압 등의 부작용과 이에 대한 법적 질서의 필요성이 논의되고 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.37-47
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• 2022

자율배송 운행 데이터는 코로나 시대의 라스트마일 배송에 대한 패러다임 변화를 주도하는 핵심이다. 국내 자율배송로봇과 해외 기술선도국가 간의 기술격차 해소를 위해서는 인공지능 학습에 사용 가능한 대규모 데이터 수집과 검증이 최우선으로 요구된다. 따라서 해외 기술선도국가에서는 인공지능 학습데이터를 누구든 사용가능한 공공데이터 형태로 오픈하여 검증과 기술발전에 기여하고 있다. 본 논문은 자율배송로봇 학습을 목적으로 326개의 객체를 수집하고 Mask r-cnn, Yolo v3 등의 인공지능 모델을 학습하고 검증하였다. 추가적으로 두 모델을 기반으로 비교하고 향후 자율배송로봇 연구에 요구되는 요소를 고찰하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.165-172
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• 2015

본 연구의 목적은 로봇학습에 기반한 제니보 프로그램이 유아의 정서에 미치는 효과를 밝히는 데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 Y시 소재 유치원 2개 학급(교사 2명, 유아 44명)을 각각 실험집단과 비교집단으로 나눈 후, 실험집단을 대상으로 제니보를 이용하여, 5개의 메인메뉴로 구성된 20개의 하위 콘텐츠를 적용하였다. 두 집단을 대상으로 정서지능 평가검사를 사전 사후로 실시한 후, SPSS 18.0 통계분석프로그램을 이용한 t-검증과 관찰이 이루어졌다. 연구결과 첫째, 제니보는 유아의 정서에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 정서지능의 4가지 영역(정서인식 및 표현, 사고 촉진, 지식의 활용, 반영적 조절)에서 모두 유의미한 변화를 보였다. 둘째, 생체모방형 로봇은 동물이 수업에 친근하게 사용되는 것과 같이 유아에게 친근하게 다가갈 수 있었다. 셋째, 남아가 여아보다 로봇을 선호하는 경향이 강하다는 기존의 연구들과는 달리 제니보는 남녀유아 모두의 정서에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이러한 연구결과는 유아를 위한 새로운 교육방법으로서 로봇의 도입을 긍정적으로 검토를 할 수 있고, 친숙한 동물형태의 생체모방형 로봇이 효과적으로 활용될 수 있으며, 로봇의 활용은 유아의 성별보다 개인적인 성향과 발달수준 등에 의해 고려되어야 함을 시사한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.469-476
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• 2022

3D 모델링 기술과 대화 인공지능 알고리즘의 발달로 인해 다양한 분야에서 디지털 휴먼이 활용되고 있고, 신한 은행, 농협 은행 등 주요 은행을 중심으로 은행에서도 가상 은행원이 등장하기 시작했다. 그러나 디지털 휴먼과 관련된 연구는 주로 외형 위주이며, 로봇 의인화 과정에서 고려되어야 하는 퍼소나 설정에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 은행 업무라는 구체적인 맥락에서 발화 전략의 의인화 수준과 개인정보 활용 수준이 다른 3가지 시나리오(학생증 수령, 입출금 통장 개설, 전세 자금 대출 상담)에 대한 사용자 경험을 알아보기 위해 실험을 진행하였다. 연구 결과, 사회적 실재감과 유용성은 시나리오와 의인화 수준에 대해 상호작용 효과가 있었다. 친밀감, 신뢰도, 인지된 지능에는 상호작용 효과가 없었지만 경향성을 확인 할 수 있었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.313-334
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• 2021

본 연구는 초·중·고 교육분야 인공지능과 관련된 해외 연구동향을 분석하기 위해 SCOPUS 데이터베이스를 대상으로 관련 문헌을 수집하였다. 수집된 문헌의 발행 기간은 1974년부터 2021년 3월까지이며, 학술지 논문이 154건, 컨퍼런스 논문은 571건으로 나타났다. 이들 논문에 포함된 저자 키워드 및 인덱스 키워드 4,521개의 단어들의 동시출현(co-occurrences) 분석기법을 바탕으로 연구 동향을 분석하였다. 분석결과 machine learning을 주축으로 big data, data mining, data science, deep learning이 최신 연구 동향으로 나타났고, 초·중·고등교육 간에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 초등은 로봇 관련 연구가 많이 있었으며, 중등은 게임과 데이터 관련 연구가 많이 있었고, 고등은 다양하고 심도 있는 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. 마지막으로 결과분석에서 우리나라 교육부에서 2020년 9월 발표된 '인공지능 기초' 교육과정과 미국 AK4K12의 '5 Big Ideas'와 초·중·고 공통 상위 50단어와 매핑하여 우리나라 초·중·고 인공지능 교육에 시사점을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.157-166
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• 2024

미래형 전투체계를 구현하기 위해 전력화가 진행중인 육군 Army TIGER체계는 기동화, 네트워크화, 지능화 등 육군의 전투방식과 전투수행능력에 혁신적인 변화가 예상된다. 이를 위해 육군은 드론, 로봇, 무인차량, 인공지능 등이 적용된 다양한 무기체계를 도입하여 전투에 활용할 것이며, 다양한 무인체와 인공지능의 활용은 신기술이 적용된 장비의 육군 내 도입과 다양한 종류의 전송정보, 즉 데이터 증가가 예상된다. 하지만 현재 육군에서는 기능별 Army TIGER 전력화체계를 활용한 전투수행방안 중심의 연구 및 전투실험에 집중하고 있는 반면, Army TIGER 부대별로 증가되는 무인체와 무인체에서 생산, 전송되는 데이터에 따른 사이버위협 및 신규체계 전력화에 따라 구축되는 클라우드 센터, AI지휘통제실 등에 대한 정보체계를 대상으로한 사이버보안 대응방안 연구는 추진하지 못하는 실정이다. 이에 본 논문에서는 육군 Army TIGER 전력화체계의 구조 및 특성을 분석하여 장차 사이버위협에 대응 가능한 『Army TIGER 사이버 방호체계』구축 필요성 및 적용 가능한 사이버보안 기술에 대한 제언을 하고자 한다.

• 정보와 통신
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• 제33권8호
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• pp.19-27
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• 2016

최근 들어 로봇 기술은 팔과 다리가 달린 인간형 로봇 휴머노이드(Humanoid)와 같이 겉모습뿐만 아니라 히노애락(喜怒哀樂)과 같은 인간의 감정을 흉내 내는 지능형 감성로봇(Emotional robot)으로 진화하고 있으며, 사물인터넷(Internet of things, IoT), 빅데이터(Big data) 및 인공지능(Artificial intelligence, AI) 기술까지 융합하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 기술 발전을 기반으로 로봇산업은 전통적인 제조업뿐만 아니라 의료, 실버, 국방, 건설, 생활가전, 물류, 드론 등 다양한 분야에서 활용이 가능하며, 또한 교육, 문화, 예술에도 접목을 할 수 있어 넓은 분야에서 발전 가능성이 매우 큰 산업이다. 본 논문에서는 인간과 교감하는 감성로봇의 개념과 주요 기술을 소개한다. 아울러, 최근까지 연구 개발되었거나 제품으로 출시되었던 감성로봇 사례를 소개하고 향후 전망에 대해서 논의한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.1-10
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• 2022

Single-view reconstruction (SVR) is a fundamental method in computer vision. Often used for reconstructing human-made environments, the Manhattan world assumption presumes that planes in the real world exist in mutually orthogonal directions. Accordingly, this paper addresses an automatic SVR algorithm for Manhattan worlds. A method for estimating the directions of planes using graph-cut optimization is proposed. After segmenting an image from extracted line segments, the data cost function and smoothness cost function for graph-cut optimization are defined by considering the directions of the line segments and neighborhood segments. Furthermore, segments with the same depths are grouped during a depth-estimation step using a minimum spanning tree algorithm with the proposed weights. Experimental results demonstrate that, unlike previous methods, the proposed method can identify complex Manhattan structures of indoor and outdoor scenes and provide the exact boundaries and intersections of planes.