의인화는 로봇과 같이, 인간이 아닌 대상에게 인간의 속성, 정서나 의도를 부여하는 것이다. 본 연구에서는 로봇에게 인간 고유의 속성을 부여하는 의인화가 로봇-인간의 상호작용에 끼치는 영향을 분석하였다. 연구 1에서는 다양한 로봇의 사진을 제시하고, 로봇의 외관에 따른 심리적 불쾌감, 마음지각 및 도덕적 처우를 자기보고식 질문지를 통해 분석하였다. 그 결과 로봇의 외관이 인간과 가장 유사한 안드로이드 로봇조건에서 휴머노이드 로봇의 조건과 기계적 외관의 조건보다 로봇에 대한 심리적 불쾌감이 가장 높았다. 또한 인간과 유사한 안드로이드 로봇에서 기계와 비슷한 로봇보다 로봇에 대한 마음지각이 더 높게 나타났다. 연구 2에서는 로봇의 속성을 의인화한 조건과 의인화하지 않은 조건에서 로봇에 대한 불쾌감, 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 다르게 나타나는지를 비교하였다. 그 결과 로봇 속성의 의인화조건에서 로봇에 대한 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 더 높게 나타났으며, 마음지각의 경험성이 높을수록 도덕적 처우의 정도가 더 높아졌다. 이 결과는 인간과 유사한 로봇의 외관은 로봇에 대한 심리적 불쾌감을 증가시키지만, 로봇의 속성에 대한 의인화는 로봇에 대한 마음지각을 증가시키고, 인간-로봇의 상호작용을 촉진 시킬 가능성을 제시한다. 논의에서는 의인화가 인간-로봇의 상호작용에 끼치는 차별화된 영향에 대한 시사점을 토론하고, 연구의 한계 및 후속연구의 방향을 다루었다.
본 연구는 고령자의 반려동물형 로봇의 이용과 사용자 경험에 대한 것이다. 반려동물형 로봇을 고령자의 일상에 활용하는 것은 고령자의 삶의 질을 높일 수 있다. 여가는 은퇴한 고령자의 주된 활동이다. 그러므로, 여가의 다양성과 질은 그들의 삶의 질에 영향을 줄 수 있다. 반려동물형 로봇은 고령자에게 더욱 발전되고 흥미로운 경험을 제공할 수 있다. 세계적으로, 인구 고령화는 각국에서 가장 중요한 트렌드 중 하나가 되고 있다. 고령화에 따른 사회적, 경제적 부담은 한국 등 세계 전체의 지속가능성에 심각한 도전이다. 저자들은 고령 피험자(50세부터 90세까지)를 대상으로 반려동물의 이용에 관해 조사한다. 본 실험에서, 저자들은 시스템 품질, 인터페이스 품질, 불쾌감, 즐거움, 재이용 의도, 첨단과학기술인식 등 주요한 요인들을 연구하고 측정한다. 회귀분석에서, 친숙감(t=-2.006, p<.05)은 반려동물형 로봇에 대한 불쾌감에 유의미한 영향을 미친다. 다른 회귀분석에서, 반려동물형 로봇(설명 변수)에 대한 불쾌감은 즐거움(t=-3.327, p<.01)과 재이용 의도(t=-2.636, p<.01)에 유의미한 영향을 미치는 요인이다. 그러므로, 고령자가 반려동물형 로봇에 불쾌감을 적게 느낄 때, 고령자는 더 많은 즐거움과 재이용 의도를 느낄 것임을 시사한다고 볼 수 있다. 결과적으로, 첨단과학기술에 익숙하지 않은 고령자도 반려동물형 로봇을 이용해서 여가 활동과 삶의 질을 높일 수 있다.
Three-dimensional (3D) shape recognition and distance recognition methods utilizing monocular camera systems have been required for field of virtual-reality, computer graphics, measurement technology and robot technology. There have been many studies regarding 3D shape and distance recognition based on geometric and optical information, and it is now possible to accurately measure the geometric information of an object at short range distances. However, these methods cannot currently be applied to long range objects. In the field of virtual-reality, all visual objects must be presented at widely varying ranges, even though some objects will be hazed over. In order to achieve distance recognition from a landscape image, we focused on the use of aerial perspective to simulate a type of depth perception and investigated the relationship between distance and color perception. The applicability of our proposed method was demonstrated in experimental results.
세계적으로 SW교육의 중요성은 더욱 강조되고 있고, 우리나라도 2015 개정 교육과정에서 SW교육을 의무화하며 이에 대비하고 있다. 하지만 교육과정에서 제시하는 실과 영역에서 연간 17시간 이상의 교육만으로는 큰 효과를 거두기 어렵기에 본 연구에서는 다른 정규 교육과정과 연계한 로봇기반의 SW교육 프로그램을 개발하였다. 또한 SW교육 프로그램의 적용을 통해 미래 역량을 신장할 수 있는지 그 효과를 검증하기 위해 문제해결능력과 의사소통능력을 핵심요소로 선정하였다. 대응표본 t-검정을 실시하여 사전평가와 사후평가 결과 간에 유의미한 차이가 있는지를 분석하였다. 그 결과, 로봇기반의 교과연계 SW교육 프로그램이 학생들의 문제해결능력과 의사소통능력 신장에 효과가 있었다는 사실을 검증할 수 있었다. 또한 프로그램이 종료된 후 실시한 자유 설문을 통하여 학생들이 SW교육에 대해 긍정적인 인식을 하게 되었다는 사실을 발견하였다.
인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 많은 분야에서 인공지능 활용 방안에 대한 논의가 활발하게 일어나고 있으며 교육 분야에서도 인공지능 인재 양성을 위한 각종 정책이 추진되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 로봇 프로그래밍 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 높은 빈도로 활용되는 파이썬(Python)과 교육 현장의 활용도가 높은 교육용 로봇을 활용하여 인공지능(AI) 교육 프로그램을 제안하였다. 국제자동차공학회(SAE)에서 제시하는 자율주행자동차 수준(0~5단계)을 4단계로 단순화하고 이를 기반으로 로봇에 부착된 카메라가 선(객체)을 인지(Perception)하고 검출(Object detection)하여 스스로 움직일 수 있는 라인 디텍터(Line Detector)를 만드는 것을 목표로 하였다. 개발된 프로그램은 단순히 특정 프로그래밍 언어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 정형화된 형태가 아니라 생활 속의 복잡하고 비구조화된 문제를 자기주도적으로 정의하고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 해결하는 경험을 가지는데 그 의의가 있다.
최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.
Park, Joon-Hyuk;Park, Byung-Soo;Lee, Seok;Park, Sung-Kee;Kim, Munsang
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.100.3-100
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2002
This paper presents the method for detection and tracking of multiple humans robustly in mobile platform. The perception of human is performed in real time through the processing of images acquired from a moving stereo vision system. We performed multi-cue integration such as human shape, skin color and depth information to detect and track each human in moving background scene. Human shape is measured by edge-based template matching on distance transformed image. Improving robustness for human detection, we apply the human face skin color in HSV color space. And we could increase the accuracy and the robustness in both detection and tracking by applying random sampling stochastic estimati...
21세기는 로봇의 시대라 불릴 만큼 전 세계적으로 획기적인 기술발전이 이루어지고 있다. 더 나아가 미래에서는 로봇이 일상생활 속의 필수품으로 자리매김하게 될 것은 명백한 일이다. 이에 로봇에 대한 기초 지식과 그것을 다루기 위한 기본 능력의 배양을 위한 교육이 초등학교에서부터 이루어져야 할 필요가 있다. 그러나 우리나라의 초등학교 로봇교육은 선진국에 비해 걸음마 단계에 있다고 할 수 있다. 앞으로 로봇교육을 보다 충실하게 운영할 수 있으며 시대적 및 교육적 요구에 맞는 프로그램을 개발, 운영하기 위해서 본 논문에서 현재 초등학교단계에서 이루어지는 로봇교육에 대한 운영 현황을 분석한 후 교사, 학부모, 학생들의 로봇교육에 대한 인식을 고찰함으로써 초등학교에서의 로봇교육을 활성화 할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구는 같은 로봇 교구에 다른 프로그래밍 도구를 적용하였다. 로봇은 레고 마인드스톰 NXT을 활용하였다. 프로그래밍 도구는 일반적인 블록 프로그래밍 도구로는 NXT-G를 사용하였고, 시뮬레이션 프로그래밍 도구로는 MSRDS를 사용하였으며, 모바일 프로그래밍 도구로는 앱 인벤터(App Inventor)를 사용하였다. 위 3가지 프로그래밍 도구에 따라 학습들의 흥미와 학습효과를 이끌어 낼 수 있다.
This paper presents a development of simulation environment for validation of autonomous driving (AD) algorithm based on Robot Operating System (ROS). ROS is one of the commonly-used frameworks utilized to control autonomous vehicles. For the evaluation of AD algorithm, a 3D autonomous driving simulator has been developed based on LGSVL. Two additional sensors are implemented in the simulation vehicle. First, Lidar sensor is mounted on the ego vehicle for real-time driving environment perception. Second, GPS sensor is equipped to estimate ego vehicle's position. With the vehicle sensor configuration in the simulation, the AD algorithm can predict the local environment and determine control commands with motion planning. The simulation environment has been evaluated with lane changing and keeping scenarios. The simulation results show that the proposed 3D simulator can successfully imitate the operation of a real-world vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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