• 제목/요약/키워드: Human-robot collaboration

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유연한 자율화 수준의 적응형 임무통제 아키텍처 (Adaptive Mission Control Architecture with Flexible Levels of Autonomy)

  • 박원익;이호주;최준성;최덕선;김종희
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.265-276
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    • 2024
  • The future battlefield operation concept does not focus on advanced and complete weapon systems, but requires a new battlefield operation concept that can effectively demonstrate offensive power by combining a large number of low-cost, miniaturized weapons. Recently, research on the autonomous application of major technologies that make up the mission control system is actively underway. However, since the mission control system is still dependent on the operator's operating ability when operating multiple robots, there are limitations to simply applying the automation technology of the existing mission control system. Therefore, we understand how changes in operator capabilities affect multi-robot operation and propose an adaptive mission control architecture design method that supports multi-robot integrated operation by adjusting the level of autonomy of the mission control system according to changes in operator capability.

무용작품을 통해 본 인간의 기계화, 기계의 인간화 그리고 공존 (Mechanization of humans, humanization of machines, and coexistence through dance works)

  • 장소정
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권1호
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    • pp.145-150
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    • 2021
  • 본 논문은 무용작품을 통해 인간의 기계화와 기계의 인간화 그리고 공존된 형태를 살펴보고자 하였다. 무용작품은 오스카슐레머의 <3화음 발레>와 펠린드롬 댄스컴퍼니의 작품 를 부분 발췌하여 살펴보았다. 또한 공존의 형태가 내재되어 있는 무용작품 을 살펴보았다. 위의 작품을 통해 로봇과 같은 과학기술과 융. 복합형태로 공존하는 다양한 무용공연이 인간에게 지속적인 창의력을 제공하고, 데이터를 토대로 한 다양한 형태의 감성과 독창적인 움직임이 인간에게 풍성한 공연을 제작가능하게 함을 알 수 있었다. 본 연구자는 과학기술을 내포한 무용공연이 구체화 된 상호 작용 통해 시대변화를 수용하고 반영하는 수많은 작품이 나오길 기대한다.

홈서비스로봇의 맵빌딩을 위한 효율적인 휴먼-로봇 상호작용방식에 대한 연구 (A Study on the Efficient Human-Robot Interaction Style for a Map Building Process of a Home-service Robot)

  • 이우훈;김연지;김현진;양경혜;박용국;방석원
    • 디자인학연구
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    • 제18권2호
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    • pp.155-164
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    • 2005
  • 홈서비스로봇은 지능적으로 인간과 상호작용하고 스마트하게 서비스를 제공하기 위해 주변 환경에 대한 충분한 공간정보를 파악하고 있어야 한다. 따라서 인간과 로봇이 공조하여 맵빌딩을 수행할 경우 보다 효율적으로 태스크를 수행하기 위한 상호작용 방식에 대해 연구할 필요가 있다. 본 연구는 우선 청소용 로봇의 맵빌딩 태스크를 분석하여 맵빌딩수순(태스크우선/방우선), 표시창 설치(본체/본체+리모컨), 로봇 유도방식(푸쉬방식/풀방식), 피드백 제시양식 (GUI/GUI+TTS)등 4 가지 디자인 요인을 추출하고 그에 대한 잠정적 해결안을 제시하였다. 디자인 요인과 잠정적 해결안을 실험 변인과 수준으로 정의하고 맵빌딩 태스크의 수행도와 행태에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하였다. 이를 위해 총 8종류의 실험용 프로토타입을 제작하고 16명의 가정주부를 대상으로 사용성 평가를 실시하여 실증적인 데이터를 수집하였다. 실험결과 맵빌딩 수순이라는 측면에서는 예상과 같이 태스크우선 방식보다는 방우선 방식에서 우수한 태스크 수행도를 보였다. 표시창 설치라는 디자인 요인에 대해서는 리모컨에 표시창이 부착되어 있는 경우 높은 작업수행도와 주관적 만족도를 나타냈다. 로봇 유도방식 측면에서는 예상과는 달리 풀방식과 푸쉬방식 사이에서 태스크 수행도에 큰 차이를 발견할수 없었고 오히려 푸쉬방식에 대한 높은 주관적 만족도를 나타냈다. 피드백 제시양식에 대한 분석결과에서도 예상과 달리 TTS에 의한 부가적인 조작지침 제시는 부정적 이라는 사실을 발견하였다. 맵빌딩을 통해 환경정보를 취득하기 이전 청소용 로봇의 자율성은 초보적인 상태이기 때문에 사용자는 단지 이동성이 있는 가전제품과 상호작용하고 있다고 볼 수 있다. 따라서 총체적으로 보아 전통적인 가전제품을 조작할 때 사용되는 리모컨기반 상호작용방식을 청소용 로봇의 빌빌딩 과정에서도 선호하는 것으로 보인다.

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Unity 3D 기반 깊이 영상을 활용한 공장 안전 제어 시스템에 대한 연구 (A Study on the System for Controlling Factory Safety based on Unity 3D)

  • 조성현;정인호;고동범;박정민
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.85-94
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    • 2020
  • 작업자-로봇 간 협업은 다품종 소량생산 기반의 스마트팩토리에서 중요한 요소가 된다. 기존 제조 공장을 스마트화하기 위해 AI 기반의 기술이 도입되고 있지만 이 경우 단기적 생산성 향상에 그친다. 이를 해결하기 위한 협업 지성은 인간의 팀워크, 창의력 등과 AI의 속도, 정확성 등이 결합되어 서로의 단점을 적극적으로 보완 할 수 있다. 그러나 현재 자동화설비는 돌발사태 발생 시 재해강도가 높기 때문에 안전대책이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 이용하여 작업자 및 설비를 가상 세계에 구현하고, 시뮬레이션을 통해 작업자의 안전을 판별하는 공장 안전 제어 시스템을 설계하고 구현한다.

뇌파 기반 감정 분류를 활용한 작업자 보호를 위한 웹 플랫폼 시스템 개발 (Development of a Web Platform System for Worker Protection using EEG Emotion Classification)

  • 서쌍희
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.37-44
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    • 2023
  • 인터스트리4.0의 주요 기술인 인간-로봇 협업은 작업자의 안전을 보장하기 위한 추가적인 조치들이 필요하다. 협동로봇과 작업자간 충돌을 회피하는 기존 방식은 주로 로봇에 부착된 센서와 카메라를 기반으로 총돌을 탐지한다. 이러한 방식은 로봇, 사람 물체를 지속적으로 추적하고 충돌회피를 위한 복잡한 알고리즘이 필요하며, 작업 환경 변화에 빠르게 대응하지 못하는 단점이 있다. 본 논문은 인간과 로봇이 협업하는 과정에서 작업자가 위험을 느낄 때의 감정을 인식하여 협동로봇과의 충돌을 방지할 수 있는 웹 기반 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 웨어러블 뇌파장치를 이용하여 감정 관련 뇌파를 수집하고 저장하는 웹 기반 애플리케이션을 개발하였으며, 중립/긍정/부정 감정의 특징을 추출하고 분류하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 또한 분류된 감정에 따라 모터동작을 제어하는 사물인터넷 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 구현된 시스템의 성능분석을 위해 공개 데이터세트와 실제 수집된 데이터 세트를 사용하여 제안한 딥러닝 모델의 성능을 분석하였다. 공개 데이터 세트의 경우 정확도는 96.8%이며, 실제 수집 데이터세트의 경우 정확도는 70.7%이다.