Seo, Yong-Ho;Jeong, Il-Woong;Jung, Hye-Won;Yang, Hyun-S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1764-1768
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2004
In the near future, robots will be used for the personal use. To provide useful services to humans, it will be necessary for robots to understand human intentions. Consequently, the development of emotional interfaces for robots is an important expansion of human-robot interactions. We designed and developed an intelligent emotional interface for the robot, and applied the interfaces to our humanoid robot, AMIET. Subsequent human-robot interaction demonstrated that our intelligent emotional interface is very intuitive and friendly
It is known that as many as 15-20 in 10,000 children are diagnosed with autistic spectrum disorder. A framework of the treatment system for children with autism using affective computing technologies was proposed by Chung and Yoon. In this paper, a prototype for the framework is proposed. It consists of emotion stimulating module, multi-modal bio-signal sensing module, treatment module using virtual reality, and emotion recognition module. Primitive experiments on emotion recognition show the usefulness of the proposed system.
In the latest eras, there has been a significant amount of development and research is done on the usage of Deep Learning (DL) for speech emotion recognition (SER) based on Convolutional Neural Network (CNN). These techniques are usually focused on utilizing CNN for an application associated with emotion recognition. Moreover, numerous mechanisms are deliberated that is based on deep learning, meanwhile, it's important in the SER-based human-computer interaction (HCI) applications. Associating with other methods, the methods created by DL are presenting quite motivating results in many fields including automatic speech recognition. Hence, it appeals to a lot of studies and investigations. In this article, a review with evaluations is illustrated on the improvements that happened in the SER domain though likewise arguing the existing studies that are existence SER based on DL and CNN methods.
이 연구는 청소년 대상 파이썬 활용 교육의 효과를 메타분석을 통해 정리하는 것을 목적으로 한다. 자료 분석을 위해 파이썬 활용 교육의 효과를 보고한 선행연구 6편을 선정하였다. 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 파이썬 활용 교육의 전체 효과크기는 0.684로 나타났다. 둘째, 교육 효과를 종속변수 유형에 따라 비교 분석한 결과, 학업성취도 0.871, 인지적 영역 0.625, 정의적 영역 0.428로 나타났다. 셋째, 인지적 영역의 경우, 자기효능감 0.833, 문제해결능력 0.283, 컴퓨팅사고력 0.276, 코딩 역량 0.251의 순서로 나타났다. 넷째, 정의적 영역의 경우, 학습 흥미 0.56, 프로그래밍 흥미 0.417의 순서로 나타났다. 다섯째, 학교 급의 경우, 중학교 0.851, 고등학교 0.585, 대학교 0.435의 순서로 나타났다. 여섯째, 교과 영역의 경우, 수학 1.057, 디자인 0.595, 정보 0.585, 소프트웨어 0.28의 순서로 나타났다.
본 연구에서는 컴퓨팅 환경에서 동작 속성과 정서간의 관계를 이해하고자 하였다. 본 연구에 사용된 동작은 Laban 움직임 분석(LMA)의 하위요소를 이용하였다. 본 연구에서는 LMA의 하위 요소들을 방향성 차원 다섯 조건(수평, 수직, 전후, 흔듦, 원형), 무게감 차원(지속적임, 급박함), 시간감 차원(가벼움, 강력함)의 각 두 조건으로 재구성하여 총 20개의 동작을 선정하였다. 정서어휘는 한덕웅과 강혜자[4]가 수집한 834개의 정서 어휘 중 동작을 통해 표현되고 전달되기 쉬운 어휘 50개를 선택하였다. 또한 연구 참가자들에게 20개의 동작에 대한 50개의 정서 어휘의 적절성 평정을 받아 이 자료를 범주형 주성분분석을 하였다. 분석 결과 각성 수준 차원은 동작의 무게감과 시간감 차원과 관련이 있는 것으로 나타났다. 강하고 빠른 동작일수록 각성 수준이 높은 정서가 나타났다. 또한 동작의 방향성 차원은 정서의 종류와 관련이 있는 것으로 드러났다. 직선 움직임은 높은 각성 수준의 부정적 정서와,흔듦 움직임은 불안 및 초조, 원형 움직임은 즐거운 정서와 관련이 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 동작을 통하여 정서 정보를 효과적으로 전달할 수 있음을 보여주었고, 동작과 정서를 연관짓기 위해 방향성 차원과 무게감 차원 그리고 시간감 차원을 고려할 필요가 있음을 시사해 준다.
국가의 미래를 위하여 과학영재육성은 매우 중요하며 특히 4차 산업의 시대에서는 정보영재의 육성은 더욱 중요하다. 대학교부설 과학영재교육원에서는 정보영재를 양성하고 있는데 각 영재교육원마다 표준화된 교육과정이 없다. 그러므로 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력을 바탕으로 개발한 교육과정이 정보영재의 정의적 특성에 얼마나 효과적인지 분석하였다. 컴퓨팅 사고력의 구성요소를 고려하여 개발한 교육과정을 K대학교부설 과학영재교육원의 정보영재학생들을 대상으로 적용하였다. 교육과정의 효과성을 검증하기 위하여 창의적 성격 검사지와 내적동기 검사지를 개발하여 교육과정의 실행이전과 이후에 각각 검사를 실시하였다. 사전-사후 검사결과를 R프로그램으로 t-검정하여 비교 분석하였다. 창의적 성격 검사지는 모험성, 자아수용, 호기심, 유머, 지배성, 자율성 6가지 요소로 36문항으로 구성하였으며 내적 동기검사는 호기심 및 흥미 중시성향, 도전적인 학습과제 선호성향, 독자적 판단 의존 성향, 독자적 숙달 성향, 내적 준거성향 5요소로 20문항으로 구성하였다. 실험집단에 대한 교육과정이 창의적 성격에 미치는 효과는 유의도 0.009로 유의도 0.05 수준에서 유의한 차이를 보였으며 내적동기에 미치는 효과는 유의도 0.056로 유의도 0.05수준에서 아주 간소한 차이로 유의미한 차이를 보이지 못했다.
감정은 인간의 상호 작용에서 중요한 역할을 하는 심리 생리학적 과정이다. 감성 컴퓨팅은 감정을 이해하고 조절할 수 있는 인간 인지 인공 지능의 개발하는데 중점을 둔다. 우울증, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 게임 중독과 같은 정신 질환이 감정과 관련되어 있기 때문에 이러한 분야의 연구가 중요하다. 감정 인식에 대한 노력에도 불구하고, 비정상적인 EEG 신호로부터의 감정 검출은 여전히 높은 수준의 추상화를 요구하기에 정교한 학습 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 EEG 기반으로 효율적인 감정 분류를 위해 LSTM을 위한 최적의 하이퍼파라미터를 파악하고자 다양한 실험을 수행하여 이를 분석한 결과를 제시하였다.
게임을 개발하는 단계에서 게임에 대한 이용자의 반응을 예측하는 것은 게임성 평가에 있어 중요하다. 본 논문에서는 게임 이용자의 반응을 알아보고자 게임 이용자의 생체 정보를 비침투적인 방법으로 수집한 뒤, 분석할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 아두이노를 활용하여 피부 전도도, 압력, 자이로스코프, 가속도계 센서를 내장한 마우스와 분석 시스템을 새로이 개발하였다. 이 시스템의 유용성을 검증하기 위해 피험자가 이 마우스를 사용해 1인칭 슈팅 게임 '오버 워치'를 플레이하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 시스템이 게임 플레이 영상과 마우스 내 여러 센서들로부터 수집한 생체 정보들을 활용하여 게임 이용자의 특징을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
효용적 가치에 초점을 맞춘 정보기술에 대한 기술수용 연구는 합리적 행위이론에 그 근거를 두고 있다. 따라서 기존 연구는 사용자의 이성적 의사결정요인인 유용성과 이용용이성에 집중하는 경향이 있었다. 그러나 유비쿼터스 사회에서는 혁신기술을 활용하는 분야가 업무 영역을 뛰어넘어 게임, 엔터테인먼트 등과 같은 비업무적인 분야까지 폭넓게 확장되고 있다. 이에 따라 사용자가 어떤 목적으로 혁신기술을 사용하는지에 따라 실용적인 요인이 아닌 감성적인 요인의 영향을 더 크게 받을 수 있다. 그러한 의미에서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술 같은 혁신기술을 응용한 서비스 수용현상을 기존의 실용적인 요인에 초점을 맞춘 전형적인 기술 수용모형으로 충분히 설명할 수 있을지에 대한 의문이 제기된다. 이와 같은 기존연구의 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 전통적인 TAM에 감성요인으로서의 유희성 요인, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술 특성으로서의 편재성과 지능성 요인을 추가함으로써 U-서비스 이용의도 형성을 설명할 수 있는 더욱 포괄적인 버전의 기술수용모형을 제안하였다.
구조물의 방재를 위해서 구조물의 효율적인 유지관리는 필수적이며, 여기서 신뢰 있는 구조물의 동적해석은 중요한 역할을 한다. 유한요소법은 구조해석법으로 가장 많이 사용되는 방법으로 자리 잡고 있으며, 요소와 요소망이 제대로 선택되면 신뢰 있는 해석 결과를 출력한다. 시간 영역 동적해석에 유한요소법을 사용하려면 각 시간 단계에서 요소망을 재형성할 필요가 생길 수 있는데, 여기에 연산 시간 측면에서 효율적인 적응적 요소망 전략을 사용하면 편리하다. 본 연구는 시간영역 동적해석에서 전단계 해석 결과를 사용하여 계산된 대표 변형률 값을 오차 평가하는데 사용하고, 요소 세분화는 절점 이동인 r-법과 요소 분할인 h-법의 조합으로 효율적으로 계산하는 적응적 요소망 형성 전략을 제시한다. 적용한 캔틸레버보의 예제를 통하여 정확성과 연산 효율성을 검증하였고 나아가 방법의 간단함이 지진 하중, 풍하중 등에 의한 복잡한 구조 동적 해석에도 효율적으로 사용될 수 있는 것을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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