The IRPO(Intensive Randomized Policy Optimizer) algorithm is a recently developed tool in the area of reinforcement leaming. And it has been shown to be very successful in several application problems. To compare with a general RL method, IRPO has some difference in that policy utilizes the entire history of agent -environment interaction. The policy is derived from the history directly, not through any kind of a model of the environment. In this paper, we consider a robot-control problem utilizing a IRPO algorithm. We also developed a MATLAH-based animation program, by which the effectiveness of the training algorithms were observed.
The RPO algorithm is a recently developed tool in the area of reinforcement Loaming, And it has been shown In be very successful in several application problems. In this paper, we consider a robot-control problem utilizing a modified RPO algorithm in which its critic network is adapted via RLS(Recursive Least Square) algorithm. We also developed a MATLAB-based animation program, by which the effectiveness of the training algorithms were observed.
가상현실이란 사용자 몰입형 체감형 인터페이스로서 공간적, 물리적 제약에 의해 현실세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있도록 하는 기술이다. 종이에 저작된 책들이 디지털시대에 맞게 이동성을 갖춘 모바일 기기를 활용하여 가상현실로 표현되고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠와 아날로그 종이를 융합하고 모바일 증강현실 기술을 사용하여 다양한 상호작용을 체험할 수 있게 해주는 디지로그북을 로봇학습에 적용한다. 로봇학습을 더 풍부하게 만들기 위해 동영상, 입체영상, 애니메이션 등의 중요한 요소를 3D Max에 적용하고, 보다 쉬운 로봇블록 조립을 위해서 블록들 간의 위계질서를 보다 쉽게 파악할 있도록 고안한다. 특히 모바일에서 실행되는 디지로그북은 언제 어디서나 로봇학습이 가능하다.
가상현실이란 사용자 몰입형 체감형 인터페이스로서 공간적, 물리적 제약에 의해 현실세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있도록 하는 기술이다. 종이에 저작된 책들이 디지털시대에 맞게 이동성을 갖춘 모바일 기기를 활용하여 가상현실로 표현되고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠와 아날로그 종이를 융합하고 모바일 증강현실 기술을 사용하여 다양한 상호작용을 체험할 수 있게 해주는 디지로그북을 로봇학습에 적용한다. 로봇학습을 더 풍부하게 만들기 위해 동영상, 입체영상, 애니메이션 등의 중요한 요소를 3D Max에 적용하고, 보다 쉬운 로봇블록 조립을 위해서 블록들 간의 위계질서를 보다 쉽게 파악할 있도록 고안한다. 특히 모바일에서 실행되는 디지로그북은 언제 어디서나 로봇학습이 가능하다.
제어 입력 선택 문제에 있어서 확률적 전략을 활용하는 RPO(randomized policy optimizer) 기법은 최근에 개발된 강화학습 기법으로써, 많은 적용 사례를 통해서 그 가능성이 입증되고 있다 본 논문에서는, 수정된 RPO 알고리즘을 제안하는데, 이 수정된 알고리즘의 크리틱 네트워크 부분은 RLS(recursive least square) 기법을 통하여 갱신된다. 수정된 RPO 기법의 효율성을 확인하기 위해 Kimura에 의해서 연구된 로봇에 적용하여 매우 우수한 성능을 관찰하였다. 또한, 매트랩 애니메이션 프로그램의 개발을 통해서, 로봇의 이동이 시간에 따라 가속되는 학습 알고리즘의 효과를 시각적으로 확인 할 수 있었다.
이 논문의 목적은 <마당을 나온 암탉>의 성공요인을 분석하여 한국 극장용 장편 애니메이션의 발전 방향을 모색하기 위한 것이다. 2011년 개봉한 <마당을 나온 암탉>은 1976년 76만 관객을 동원한 <로보트 태권 V> 이후 200만 관객 동원이라는 새로운 흥행 기록을 달성하며 기획력과 시나리오 부재, 하청 중심의 제작환경 등으로 지지부진하던 한국 극장용 장편 애니메이션에 성공모델을 제시하였다. 이러한 흥행 성공은 영화와 애니메이션 간의 산업적 분업이 있어 가능하였던 것으로 보인다. 분석을 위해 여러 매체의 자료들과 <마당을 나온 암탉>의 김선구 프로듀서의 심층 인터뷰를 행했다. 분석 결과, 다음의 다섯 가지 성공요인을 찾을 수 있었고 각 항목에 대한 구체적인 논증과 분석으로 논문의 본론을 구성하였다. 1.제작 방식은 상업영화와 같이 철저한 기획에 의해 시작되고 진행되었다는 것, 2.제작에 있어서도 전문적인 세부 전공에 따라 분업화된 업무 분담이 있었다는 것, 3.투자자의 성격에 따른 순차적 자본의 유치가 가능했던 점, 4. 롯데, CJ 같은 배급사를 통한 대규모 스크린 수를 확보하는 배급망이 구축됐던 점, 5.영화와 애니메이션 두 분야를 조율하는 프로듀서가 있었다는 점이 두드러진다. 이러한 분석을 바탕으로 한국 극장용 장편 애니메이션의 발전을 위해 산업적 측면과 인력양성의 측면에서 제언을 하였다. 산업적 측면에서는 투자 배급 라인을 가진 영화산업과의 과도기적 협업 혹은 연대가 필요하다고 보았다. 기획, 투자, 배급, 마케팅과 같은 산업적 접근은 실사 영화와 경쟁관계에 있는 극장용 장편 애니메이션의 성공에서 필수적이기 때문이다. 또 인력양성의 측면에서는 대학교육의 커리큘럼 제고를 제안하였다. 단시간 내에 이루어지기는 쉽지 않겠지만, 애니메이션 업계 내부에서 재능과 열정이 있는 인재 양성이 무엇보다 절실하며 가장 현실적인 방법은 애니메이션 교육현장에서 이루어져야하기 때문이다.
본 논문은 R-learning의 연장선에서 교육 환경 내의 소셜 로봇 도입과 함께 소셜 로봇의 역할에 대해 제안한다. 소셜 로봇은 개체 특히, 인간과의 소통과 상호작용을 목적으로 하는 로봇이다. 본 논문에서는 기존의 교육 환경에서 활용되었던 로봇의 역할은 물론, 소셜 로봇의 목적에 걸맞게 교육 환경 구성원과의 상호작용과 소통을 수행하는 역할을 제안한다. 이에 대한 설명을 돕기 위해 소셜 로봇 jibo의 SDK를 활용하여 간략한 가상 시나리오를 구현하여 예시로 보인다. 시나리오는 교육적 환경에서 이용자와의 가벼운 상호작용을 목적으로 제작되었으며, jibo SDK에서 jibo의 외적 반응을 제어하는 animation 파트와 내적인 반응을 제어하는 behaviors 파트를 활용하여 제작되었다. 교육 환경 내의 투입된 소셜 로봇은 구성원과의 상호작용 및 소통과 접목된 여러 기술들을 기반으로 환경 내의 데이터를 보다 효율적으로 수집한다. 결과적으로 이를 통해 교육 환경에 대한 데이터와 정보를 제공받아 교육환경 내의 문제점의 도출, 환경 자체의 발전 및 새로운 교육 환경의 설립에 긍정적 영향을 끼칠 수 있다.
본 연구는 애니메이션 및 영화와 같은 영상저작물에서 묘사되는 로봇이 핵심인물과 교감하고 애착을 형성하는 조건을 분석하여 정서교감형 로봇의 캐릭터라이징 전략을 정리하고자했다. 인공지능과 로봇 분야는 기술의 발전에 따라 더 이상 공상과학의 영역이 아닌 현실의 문제로 여겨지고 있다. 이에 영상저작물에서 창조된 정서교감형 로봇의 표현적 특성이, 향후 널리 보급될 것으로 예상되는 인간친화적 서비스 로봇계열의 표현적 구현 즉, 캐릭터성 구축에 있어서 의미 있는 요인이 될 것이라는 가정을 내릴 수 있었으며, 그 기초를 세우기 위한 목적에서 본 연구가 시작되었다. 분석 대상은 현대적인 로봇의 개념을 천명한 1920년대 이후 제작된 영화와 애니메이션 중에서, 핵심인물과의 정서적 친밀성이 명확히 관찰되는 로봇 캐릭터로 한정했다. 그리고 로봇의 외형과 행동 경향성을 파악하기 위해, (1) 로봇의 외현적 인상을 5가지(인간적, 만화적, 도구적, 인공적, 애완동물적) 분류에 의해 유형화하고, (2) 성격의 외적 구현으로 여길 수 있는 행동 경향성은 DiSC 행동유형 진단도구를 활용하여 유형화했다. 한편, 정서적 친밀성이 높은 로봇은 감정 수용력과 임무로부터의 독립성이 강하다는 공통점을 관찰할 수 있었다. 따라서, 사교형과 안정형의 행동유형이 감정수용성이 높고, 사교형의 독립성이 높은 편이며, 신중형은 감정 수용성과 독립성이 전반적으로 낮은 것으로 파악되었다. 다만, 외현적 인상 분석을 통해 파악한 외형요인은 정서교감 능력에 대해 유의미한 관계성을 파악하기 어려웠다. 따라서 정서적 교감 능력이 강한 로봇의 조건은, 현실의 인간 관계형성 과정과 유사하게, 첫인상보다는 소통을 통한 정서적 교감이 주요한 영향을 미침을 알 수 있었다. 끝으로, 로봇의 캐릭터성을 연구하기 위해서는 실로 광범위한 분야에 대한 통섭적 역량이 필요하다고 여겨진다. 로봇 캐릭터를 디자인적 요인과 성격적 요인만으로 재단하기에는 인간과의 교감에 요구되는 방대한 정보를 온전하게 분석하기 어렵다는 한계 역시 통감할 수 있었다. 그러나 이를 위한 초석으로서, 간학문적 연구가 필요한 로봇의 개발에 애니메이션이 가지는 종합예술적 가치가 값지게 활용되기를 기대하며 연구를 마무리하고자 한다.
본 논문은 동적인 균형을 위한 새로운 동작변환 기법을 제시한다. 이는 불균형한 동작을 원래의 동작 특성을 최대한 보존하면서 균형잡힌 동작으로 고쳐주는 새로운 동작 편집 기법으로서, 정적 균형만을 다루었던 기존의 연구와는 달리, 동적인 동작의 균형잡기 문제를 해결한다. 이 알고리즘은 두발 로봇의 균형제어에 널리 쓰이는 개념인 zero moment point (ZMP)의 자취를 구한 후, 이를 분석하는 방법을 통해서 실현되며 구체적으로는 다음과 같은 네단계로 이루어진다. 먼저, 동작 데이타를 스플라인커브로 피팅한다. 그 다음 이 데이타를 사용하여 ZMP 자취를 계산하여, 동작중에 불균형이 되는 부분을 찾는다. 여기서, 불균형은 ZMP 자취가 지지영역 밖으로 벗어나는 구간으로 정의된다. 다음으로 벗어난 ZMP 자취를 지지영역 안으로 투영시켜 새로운 ZMP 자취를 구한다. 마지막으로 구해진 새로운 ZMP 자취에 부합하도록 원래의 동작을 수정한다. 이 과정은 원래의 동작을 최대한 보존할 수 있도록 constrained optimization problem으로 수식화된다. 우리는 실험을 통해 이 알고리즘이 kinematic한 방법으로 편집된 동작에 역학적 사실성을 보장하는 유용한 방법임을 입증한다.
1980년대 초 한국 로봇애니메이션의 내러티브가 함유하는 사회, 문화적 의미는 무엇이며, 이러한 의미를 태동시킨 시대적 배경은 어떠한가? 이 연구는 이러한 질문들에 대한 해답에 초석을 제공하고자 하였다. 답을 구하기 위해 배영랑 감독의 1980년 작 <로보트킹>과 박승철 감독의 1983년 작 <슈퍼 타이탄15>를 연구 대상으로 선정하였고, 이들의 시대적 정체성을 밝히기 위해 당대 한국의 정치, 경제적 제 환경의 근간인 동시에 문화정책 및 그 결과물에 지대한 영향을 끼쳤던 냉전 체제의 제 구도와 그 성격에 대해 살펴보았다. 연구결과, 한국전쟁 이후 제반 환경이 취약할 수밖에 없었던 한국은 국가안보와 과학기술, 산업경제 등 제 측면에서 대미 의존 전략을 취하였고, 이러한 사회, 문화적 조건은 80년대 초 한국 로봇애니메이션의 내러티브를 통해 재현되고 있었다. 플롯의 전진, 주인공의 역할, 외계와 지구의 기술 격차 등 그 내러티브는 다분히 외계 의존적이었으며 반공 이데올로기 또한 함유하고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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