• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.264-266
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• 2009

A skill is defined as the special ability to do something well, especially as acquired by learning and practice. To learn a skill, a Bayesian network model for representing the skill is first learned. We will regard the Bayesian network for a skill as an affordance. We propose a soft Behavior Motivation(BM) switch as a method for ordering affordances to accomplish a task. Then, a skill is constructed as a combination of an affordance and a soft BM switch. To demonstrate the validity of our proposed method, some experiments were performed with GENIBO(Pet robot) performing a task using skills of Search-a-target-object, Approach-a-target-object, Push-up-in front of -a-target-object.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권4호
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• pp.7-16
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• 2009

로봇이 지능적이고 합리적으로 임무를 수행하기 위해서는 다양한 솜씨(skill)가 필요하다. 우리는 솜씨를 생성하기 위해 우선 행동유발성(affordance)을 학습한다. 행동유발성은 행동을 유발하게 하는 물체 또는 환경의 성질로써 솜씨를 생성하는데 유용하게 사용될 수 있다. 로봇이 수행하는 대부분의 임무는 순차적이고 목표 지향적인 행동을 필요로 한다. 그러나 행동유발성만을 이용하여 이러한 임무를 수행하는 것은 쉽지 않다. 이를 위해 우리는 행동유발성과 목표 지향적 요소를 반영하기 위한 소프트 행동동기 스위치(soft behavioral motivation switch)를 이용하여 솜씨를 생성한다. 솜씨는 현재 인지된 정보와 목표 지향적 요소를 결합하여 행동동기를 생성한다. 여기서 행동동기는 목표 지향적인 행동을 활성화시키기 위한 내부 상태를 말한다. 또한, 로봇은 임무 수행을 위해 순차적인 행동 선택을 필요로 한다. 우리는 목표 지향적이고 순차적인 행동 선택이 가능하도록 솜씨를 이용하여 솜씨 네트워크(skill network)를 생성한다. 로봇은 솜씨 네트워크를 이용하여 목표 지향적이고 순차적인 행동을 선택할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용한 행동유발성 모델링 및 학습 방법, 행동유발성과 소프트 행동동기 스위치를 이용한 솜씨 및 솜씨 네트워크 생성 방법, 마지막으로 솜씨 네트워크를 이용한 목표 지향적 행동 선택 방법을 제안한다. 우리의 방법을 증명하기 위해 제니보(애완 로봇)를 이용한 교시 기반 학습 방법을 통해 "물체 찾기", "물체에 접근하기", "물체의 냄새 맡기", 그리고 "물체를 발로 차기" 행동유발성들을 학습하였다. 또한, 이들을 이용하여 솜씨 및 솜씨 네트워크를 생성하여 제니보에 적용하고 실험하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1964-1972
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• 2009

본 논문은 4족 보행로봇 및 MSRS를 이용한 분산 웹 환경 로봇 서비스 개발환경을 제안하였다. 로봇 서비스 개발 환경은 고수준의 복잡한 로봇어플리케이션이 분산 웹 환경에서 동작 가능하게 하기 위하여, 마이크로소프트사의 MSRS를 이용해 로봇 기능들을 네트워크 노드에서 실행되는 서비스들로 구현하였다. 제안된 개발환경은 4족 보행 로봇인 제니보를 로봇플랫폼으로 선정하여 구현되어 졌다. 실험을 통해 개발된 로봇 서비스들은 분산 웹 환경 하에서 동적인 실행, 구성 및 원격 모니터링이 가능함을 보여주었다. 또한 개발된 로봇 서비스들을 복잡한 로봇어플리케이션을 쉽게 제작할 수 있도록 하는 비주얼프로그램 언어에서 사용하여 응용어플리케이션을 제작해 그 가능성을 검증하였다.