유비퀴터스 로봇은 인간과 로봇 상호작용 즉 HRI를 통해 정보매체로 진화하고 있음에 따라, 최근 들어 로봇을 이용한 학습은 다른 매체보다 친근하고 동기유발에 효과적으로 나타나 로봇의 교육적 활용 연구가 시작되고 있다. 이에 본 연구에서는 교실에서 교육매체로서 교사 보조 로봇의 수업에서의 활용 가능성을 보기 위해, 초등학생 6학년의 기대역할을 갖는 프로토타입 로봇을 설계 개발하여 영어, 음악, 국어교과목 수업에 활용하는 실험을 $4{\sim}5$학년을 대상으로 실시하였다. 이를 통해 아동이 로봇에게 기대하는 역할이 실험자의 의도와 일치하는지와 교육적 효과 제고에 기여를 하는지를 알아보고자 하였다. 그 결과, 아동은 교사 보조 로봇을 자신보다 약간 높은 나이로 인식하고, 친근하지만 자신보다 우월하여 자신을 이끌어 줄 수 있는 역할을 기대한다는 것을 알 수 있었다. 또한 교사 보조 로봇 활용이 교사와 아동의 흥미 유발에 있어 매우 효과적임을 보여, 향후 교사 보조 로봇은 ICT 활용 교육의 또 다른 매체로서의 가능성을 확인하였다.
Human age estimation is one of the key factors in the field of Human-Robot Interaction/Human-Computer Interaction (HRI/HCI). Owing to the development of deep-learning technologies, age recognition has recently been attempted. In general, however, deep learning techniques require a large-scale database, and for age learning with variations, a conventional database is insufficient. For this reason, we propose an age estimation method using artificially generated data. Image data are artificially generated through 3D information, thus solving the problem of shortage of training data, and helping with the training of the deep-learning technique. Augmentation using 3D has advantages over 2D because it creates new images with more information. We use a deep architecture as a pre-trained model, and improve the estimation capacity using artificially augmented training images. The deep architecture can outperform traditional estimation methods, and the improved method showed increased reliability. We have achieved state-of-the-art performance using the proposed method in the Morph-II dataset and have proven that the proposed method can be used effectively using the Adience dataset.
지금까지 로봇 및 소프트웨어 에이전트들을 살펴보면, 감정 모델이 내부에 종속적으로 존재하기 때문에 감정모델만을 별도로 분리해 새로운 시스템에 재활용하기란 쉽지 않다. 따라서 어떤 로봇 및 에이전트와 연동될 수 있는 Engine of computational Emotion model (이하 EE로 표시한다)을 소개한다. 이 EE는 어떤 입력 정보에도 치중되지 않고, 어떤 로봇 및 에이전트의 내부와도 연동되도록 독립적으로 감정을 담당하기 위해, 입력 단계인 인식과 출력 단계인 표현을 배제하고, 순수하게 감정의 생성 및 처리를 담당하는 중간 단계인 감정 발생만을 분리하여, '입력단 및 출력단과 독립적인 소프트웨어 형태, 즉 엔진(Engine)'으로 존재한다. 이 EE는 어떤 입력단 및 출력단과 상호작용이 가능하며, 자체 감정뿐 아니라 상대방의 감정을 사용하며, 성격을 활용하여 종합적인 감정을 산출해낸다. 또한 이 EE는 로봇 및 에이전트의 내부에 라이브러리 형태로 존재하거나, 별도의 시스템으로 존재하여 통신할 수 있는 구조로 활용될 수 있다. 감정은 Joy(기쁨), Surprise(놀람), Disgust(혐오), Fear(공포), Sadness(슬픔), Anger(분노)의 기본 감정을 사용하며, 문자열과 계수를 쌍으로 갖는 정보를 EE는 입력 인터페이스를 통해 입력 신호로 받고, 출력 인터페이스를 통해 출력 신호로 내보낸다. EE는 내부에 감정마다 감정경험의 연결 목록을 가지고 있으며, 이의 계수의 쌍으로 구성된 정보를 감정의 생성 및 처리하기 위한 감정상태 목록으로 사용한다. 이 감정경험 목록은 '인간이 실생활에서 경험하는 다양한 감정에 대한 이해를 도모'하는 감정표현어휘로 구성되어 있다. EE는 인간의 감정을 탐색하여 적절한 반응을 나타내주는 상호작용 제품에 이용 가능할 것이다. 본 연구는 제품이 '인간을 공감하고 있음'을 인간이 느낄 수 있도록 유도하는 시스템을 만들고자 함이므로, HRI(인간-로봇 상호작용)나 HCI(인간-컴퓨터 상호작용)와 관련 제품이 효율적인 감정적 공감 서비스를 제공하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
모바일 서비스와 교육 보조 로봇이 발달함에 따라, 로봇은 우리의 삶의 일부가 되었고 교육 보조 로봇은 선생님을 보조해 학생들의 교육과 학습에 참여하고 있다. 본 논문은 교육 보조 로봇의 자율성의 정도를 표시하는 자율성 지수를 측정하기 위한 방법을 규정한다. 자율성은 사람의 개입 없이 현재 상태 및 센서 값을 기반으로 주어진 작업을 수행하는 능력이다. 교육 보조 로봇의 자율성 지수는 작업 수준과 사람의 개입 수준으로 구성되며 1단계에서부터 10단계로 정의한다. 제안 방식은 지능형로봇표준포럼(KOROS) 표준으로 채택이 되었으며 해당 표준은 자율적으로 학생들을 지도하는데 활용이 가능하다. 향후 교육 보조 로봇을 활용한 교육 서비스에 큰 혜택을 가져올 것으로 예상하며 그 활용 분야 역시 교육 발전에 크게 이바지할거라 기대한다.
This paper is concerned with Korean students' attitudes towards robots, presenting two survey studies. The first study was concerned with a group of college students, taking the perspective of international comparison. Data were collected by administering an online survey, where 106 volunteer students had participated. In the survey, the Negative Attitude towards Robot Scale(NARS) was adopted to compare the Korean students' scores with those of multi-national groups (U.S.A, Germany, Netherland, Japan, Mexico, and China) who responded to the same scale in Bartneck et al.'s research. The analysis of the data reveals that Korean students tend to be more concerned about social impacts that robots might bring to future society and are very conscious about the uncertain influences of robots on human life. The second study investigated factors that may affect K-12 students' attitudes towards robots, with survey data garnered from 298 elementary, middle, and high school students. The data were analyzed by the method of multiple regression analysis to test the hypothesis that a student's gender, age, the extent of interest in robots, and the extent of experiences with robots may influence his or her attitude towards robots. The hypothesis was partially supported in that variables of a student's gender, age, and the extent of interest in robots were statistically significant with regard to the attitude variable. Given the results, this paper suggests three points of discussions to better understand Korean students' attitudes towards robots: social and cultural context, individual differences, and theory of mind.
This paper describes hierarchical semantic map building using the classified area information in home environments. The hierarchical semantic map consists of a grid, CAIG (Classified Area Information in Grid), and topological map. The grid and CAIG maps are used for navigation and motion selection, respectively. The topological map provides the intuitive information on the environment, which can be used for the communication between robots and users. The proposed semantic map building algorithm can greatly improve the capabilities of a mobile robot in various domains, including localization, path-planning and HRI (Human-Robot Interaction). In the home environment, a door can be used to divide an area into various sections, such as a room, a kitchen, and so on. Therefore, we used not only the grid map of the home environment, but also the door information as a main clue to classify the area and to build the hierarchical semantic map. The proposed method was verified through various experiments and it was found that the algorithm guarantees autonomous map building in the home environment.
최근 인공지능의 급부상과 함께 서비스 로봇은 물론 산업용 로봇에 이르기까지 ICT 융합을 통한 HRI(Human Robot Interaction) 지능화가 가속화되고 있다. 제조, 물류, 공공장소, 가정 등 다양한 환경에서 인간과 가까이 공존하며 상호작용하는 지능로봇의 안전과 성능에 기반한 신뢰성 확보는 성장하는 로봇 시장에 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 2014년 실내외에서 운용되는 개인지원로봇에 대한 기본 안전 요구 표준인 ISO 13482가 공표되고 유럽, 일본을 비롯한 세계시장은 국제 표준 에 기반한 서비스 로봇의 인증을 요구하고 있다. 이에 최근 국내 로봇 기업의 해외 시장 진출에 있어 가장 우선적으로 요구받고 있는 안전 요구조건과 검증에 필요한 위험 평가 프로세스를 소개하고 서비스 로봇의 안전 및 성능 평가 기술과 표준에 대하여 살펴본다.
기술혁신으로 인간과 로봇의 문자 음성형 대화가 가능한 사회가 도래하고 있다. 인간이 로봇에 정서적 반응을 나타낸다는 선행연구 결과는 로봇이 도구적 장치에서 벗어나 친밀감을 맺을 수 있는 대상이 될 수 있음을 시사하였다. 이러한 흐름을 반영하여 본 연구는 심리학에서 연구되어온 애착이론이 인간과 로봇의 관계에도 적용되는지를 분석하였다. 먼저 인간이 기계를 의인화한다는 기존의 인간-로봇 상호작용 연구를 검토하고, 인간이 타인과 관계를 맺는 방식에 대한 애착이론을 고찰하였다. 또한 인간이 기계와 정서적 관계를 맺을 수 있으나 타인과는 다른 방식으로 형성함을 선행연구를 통해 살펴보았다. 그런 다음, 애착이론을 토대로 인간과 로봇의 가능한 사회적 관계양상을 그려보았다. 마지막으로 로봇과의 소통이 일상적으로 이루어질 가까운 미래사회에 인간과 로봇의 건전한 관계형성을 위한 후속연구 주제들을 제안하였다. 본 연구는 최신 기술흐름을 반영하여 대화가 가능한 로봇을 대상으로 연구했다는 점에서 의의가 있다. 또한 인간이 타인과 관계를 맺는 방식을 바탕으로 인간이 로봇의 관계양상을 심층적으로 모색해 보았다는 점에서 함의를 지닌다.
Intelligent homes consist of ubiquitous sensors, home networks, and a context-aware computing system. These homes are expected to offer many services such as intelligent air-conditioning, lighting control, health monitoring, and home security. In order to realize these services, many researchers have worked on various research topics including smart sensors with low power consumption, home network protocols, resident and location detection, context-awareness, and scenario and service control. This paper presents the real-time metabolic rate estimation method that is based on measured heart rate for human adaptive appliance (air-conditioner, lighting etc.). This estimation results can provide valuable information to control smart appliances so that they can adjust themselves according to the status of residents. The heart rate based method has been experimentally compared with the location-based method on a test bed.
최근 들어 유치원과 초등학교에 로봇을 이용한 교육적 활용 연구가 시도되고 있다. 유비퀴터스 로봇 활용이 교사와 아동의 흥미 유발에 있어 매우 효과가 높은 것으로 나타나, 향후 유비쿼터스 로봇이 u-Learning 의 또 다른 매체로서의 가능성이 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학교 수업에서 교사 보조 역할을 통한 유비퀴터스 로봇의 활용 가능성을 보기 위해, 초등 학생 6 학년의 기대 역할을 갖는 프로토 타입의 로봇과 컨텐츠를 개발하여 활용하는 실험을 실시하였다. 프로토 타입 로봇은 국어, 영어, 음악 교과를 대상으로 주기적으로 컨텐츠를 다운로드 할 수 있을 뿐만 아니라 아동의 얼굴과 이름을 저장하여 수업 운영 컨텐츠와 연동할 수 있다. 현장 실험을 통하여 아동이 유비쿼터스 로봇을 경험한 수업 시간의 횟수에 따라 로봇 외형과 수업 보조 서비스에 대한 선호도 차이를 알아봄으로써, 초등학교에서 유비퀴터스 로봇을 이용한 r-Learning에 있어서 일시적 신기효과가 아닌 지속적인 영향을 줄 수 있는 요인을 찾아보았다. 실험 결과, 지속적인 HRI 유지에 영향을 끼칠 수 있는 외형적 요인으로 로봇 얼굴과 로봇과 아동간 관계성을 지향하는 컨텐츠 개발이 필요함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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