차세대 원자력발전소 주제어실에서의 인간-기계 상호작용(Man-Machine Inter- action)에 대한 연구 및 인간공학 실험평가에 전문가시스템 기술의 응용에 관해 고찰 한다. 차세대 원전 주제어실에서의 인간-기계 상호작용에 대한 연구 및 실험평가는 차세대 주제어실이 CRT/VDU, 대형정보화면, 컴퓨터 시스템, 그리고 운전지원 소프트 웨어를 이용함으로서 운전원이 제어에서 의사결정 직무의 증가 특징을 가지게 되며, 이러한 환경에서 인간-기계 상호작용에 대한 연구 및 평가를 위한 전문가시스템의 주 요 응용은 rapid prototyping, 사용자 인터페이스 및 인간-기계 인터렉션의 지식기반 평가, 운전원 사고모형 개발, 실험데이타 해석 시스템 개발, 그리고 인터뷰 시스템 개 발 등을 들 수 있다. 차세대 주제어실에서의 인간-기계 상호작용 연구 및 인간공학 실험평가에 실시간 전문가시스템 쉘 G2의 실시간 시뮬레이션 기능, 객체지향 프로그 래밍 기능, rapid prototyping 기능, 그리고 추론기능을 중심으로 응용에 관해서 고찰 하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.434-434
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2022
인간과 인간활동은 물환경시스템의 외생변수가 아닌 내생변수(endogenous variable)이기에, 향후의 물환경관리는 인간과 물환경의 공진화(coevolution)에 대한 이해가 필요하다. 인간과 물환경의 공진화는 인간활동에 따른 정책의 변화, 자연재해, 그리고 결과적 현상으로서의 수질 변화 등과 같은 사회시스템과 수문(또는 물환경)시스템의 상호작용으로 발생한다. 수질과 대중의 물환경에 대한 인식 변화는 각각 물환경시스템과 사회시스템의 변화과정을 대변하는 주요 요인 중 하나이다. 따라서 인간과 물환경의 공진화를 이해하기 위하여 수질과 인식 변화에 대한 해석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수질측정망 자료를 활용하여 한강유역 주요지점에 대한 수질인자(BOD, COD, T-N, T-P 등)의 변화를 분석(1997~2020년)하고, 신문기사를 활용하여 물환경에 대한 대중의 장기적인 인식 변화(1960~2020년)를 해석하였다. 또한, 지난 61년 동안(1960~2020년) 수질과 대중의 인식 변화, 그리고 주요 물환경 정책 변화가 어떤 상호작용을 통해 공진화해 왔는지 검토하였다.
인간로봇 상호작용 기술(human-robot interaction)은 다양한 의사소통 채널인 로봇카메라, 마이크로폰, 기타 센서를 통해 인지 및 정서적으로 상호작용할 수 있도록 로봇시스템 및 상호작용 환경을 디자인하고 구현 및 평가하는 지능형 서비스 로봇의 핵심기술이다. 본 고에서는 오디오 기반 인간로봇 상호작용 기술 중에서 음원 추적(sound localization)과 화자인식(speaker recognition) 기술의 국내외 기술동향을 살펴보고 최근 ETRI 지능형로봇연구단에서 상용화를 추진중인 시청각 기반 음원 추적(audio visual sound localization)과 문장독립 화자인식(text-independent speaker recognition)기술들을 다룬다. 또한 이들 기술들을 가정환경에서 효과적으로 사용하기 위해 음성인식, 얼굴검출, 얼굴인식 등을 결합한 시나리오에 대해서 살펴본다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.2
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pp.91-98
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2023
Human-object interaction(HOI) detection requires both object detection and interaction recognition, and requires a large amount of data to learn a detection model. Current opened dataset is insufficient in scale for training model enough. In this paper, we propose an easy and effective data augmentation method called Simple Quattro Augmentation(SQA) and Random Quattro Augmentation(RQA) for human-object interaction detection. We show that our proposed method can be easily integrated into State-of-the-Art HOI detection models with HICO-DET dataset.
게임 환경에서의 지능형 NPC는 인간과 상호작용을 수행하는 대표적인 AI 객체로 게임의 재미를 극대화하기 위해 인간과의 상호작용을 통해 다양한 역할을 수행하도록 하는데 있다. 객체의 상호작용에는 사람과 객체 간의 감성적 상호작용을 포함하며, 게임에서의 감성 표현은 게임의 장르와 상호작용 목표에 따라 매우 다양하게 모델링 될 수 있다. 본 연구에서는 게임 환경에서 발생할 수 있는 객체 간 감성적 상황정보에 따라 다양한 객체의 감성을 변화시킬 수 있도록 하기 위해 NPC의 성격 모델을 설계한다. 특히 계층적 의사결정 방법을 이용한 NPC의 성격 모델링을 제안하여 모델링 시점에서 유추 가능한 NPC의 성격 모델링 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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