로봇(Robot)이란 단어는 1921년에 최초로 연극이름에서 사용되었고. 체코언어인 robota(강제노동)와 robotik (노동자)의 합성어이다. 이러한 로봇은 현대 사회에서 보통 산업용 로봇을 뜻한다. 곧, 공장에서 하기 힘든 반복적인 일들을 인간을 대신하여 작업하는 기계들을 가르켜 로봇이라고 하였다. 그런데 최근에 와서 컴퓨터와 각종 기계, 전자 산업이 발전하면서 로봇이라는 의미가 공장안의 매니퓰레이터에서 점차 지능적이고 인간 생활환경에서 적응하고 인간과 친근할 수 있는 지능형 로봇으로 바뀌어 가고 있다. 대표적으로 휴머노이드(Humanoid)라는 인간과 닮은 2족 보행로봇을 예로 들 수 있다. (중략)
본 논문에서는 퍼지추론과 면역 네트워크의 세 가지 메커니즘을 바탕으로 인간의 외부 자극(색상정보)에 따른 내부 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 내부 감성상태는 심리학에서 많이 사용하는 색채심리를 바탕으로 추론을 하였으며 추론된 값은 색상 정보의 정도에 따른 감성상태이다. 이러한 감성상태의 값들 간에 유사성을 계산하여 면역 네트워크에 세 가지 메커니즘에 적용하여 인공적인 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 나타내었다.
지능정보화 사회에서 가장 핵심으로 발전하고 있는 인공지능은 인간에게 편의성과 긍정적인 삶의 변화를 가져오고 있다. 하지만 인공지능 발전과 함께 인간의 인격권과 재산이 위협받고, 윤리적인 문제가 발생하는 사례도 증가하고 있기 때문에 그에 따른 대안이 필요하다. 본 연구에서는 인공지능의 역기능에서 가장 쟁점화되고 있는 인공지능 윤리(Artificial Intelligence Ethics) 문제를 인공지능 윤리원칙과 구성요소 기반 하에 우선적으로 인간의 인격권과 재산을 보호할 수 있도록 인공지능 윤리 측정지표를 연구, 개발하는 데 목표를 두었다. 인공지능 윤리 측정지표를 연구, 개발하기 위해 다양한 관련 문헌과 전문가 심층 면접(FGI), 델파이 설문조사를 실시하여 43개 항목의 윤리 측정지표를 도출하였다. 설문조사와 통계분석에 의하여 윤리 측정지표에 대한 기술통계량 분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석으로 40개 항목의 인공지능 윤리 측정지표를 확정하여 제안하였다. 제안된 인공지능 윤리 측정지표는 인공지능 설계, 개발, 교육, 인증, 운영, 표준화 등에 활용될 수 있으며, 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 발전에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 인간과 엔터테인먼트 로봇의 상호작용을 위해, 동기(motivation)와 계층화된 감정(hierarchical emotion)에 기반한 행동결정 모델을 설계하였다. 감정모델은 계층화되고 학습 가능하도록 하여, 인간의 행동결정과 유사하게 동작하도록 하였다. 감정모델을 통해 로봇의 행동에 대한 인간의 반응이 학습되는데, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 감정모델과 함께 동기가 행동결정에 영향을 주는데, 초기에는 외부에서 주어지는 동기가 주로 행동을 결정하고, 감정모델이 학습될수록 점차 감정의 영향이 증가하여 동기와 계층화된 감정을 함께 고려하여 행동을 결정하도록 하였다. 그럼으로써, 인간과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나갈 수 있게 하였다
최근 인공지능의 딥러닝과 머신러닝을 이용한 예측시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인공지능의 발전으로 인해 투자관리자의 역할을 인공지능을 대신하고 있으며, 투자관리자보다 높은 수익률로 인해 점차 인공지능으로 거래를 하는 알고리즘 거래가 보편화하고 있다. 알고리즘 매매는 인간의 감정을 배제하고 조건에 따라 기계적으로 매매를 진행하기 때문에 장기적으로 접근했을 때 인간의 매매 수익률보다 높게 나온다. 인공지능의 딥러닝 기법은 과거의 시계열 데이터를 학습하고 미래를 예측하여 인간처럼 학습하게 되고, 변화하는 전략에 대응할 수 있어 활용도가 증가하고 있다. 특히 LSTM기법은 과거의 데이터 일부를 기억하거나 잊어버리는 형태로 최근의 데이터의 비중으로 높여 미래 예측에 사용하고 있다. 최근 facebook에서 개발한 인공지능 알고리즘인 fbprophet은 높은 예측 정확도를 자랑하며 주가나 암호화폐 시세 예측에 사용되고 있다. 따라서 본 연구는 fbprophet을 활용하여 실제 값과 차이를 분석하고 정확한 예측을 위한 조건들을 제시하여 암호화폐 자동매매를 하기 위한 새로운 알고리즘을 제공하여 건전한 투자 문화를 정착시키는 데 이바지하고자 한다.
지능정보사회는 사물, 지식, 계산을 키워드로 하는 새로운 세계이다. 이 세계에서 교육개혁의 철학적 조건은 무엇인가? 로빈슨과 애로니카(2015)는 현재의 교육개혁이 유기 농업이라는 상징을 중심으로 이루어져야 한다고 주장한바 여기에는 유기체로서의 인간의 존엄성에 대한 문제의식이 담겨 있다. 인간은 지능과 생명의 결합체이다. 인공지능의 개발은 안드로이드의 상호작용 증가에 따른 인간적 본질에 대한 물음을 제기한다. 현실적으로는 딥러닝으로 상징되는 인공지능의 발전이 교육개혁의 조건이 될 것이다. 반면 정보기술과 예술의 결합은 새로운 생명 이미지의 창출을 통해 인공생명의 문제, 곧 생명 자체에 관한 문제를 제기할 것이다. 인간적 본질에 대한 물음이 생명 자체에 관한 물음과 함께 회귀한다. 인공지능과 인공생명이 낳는 철학적 물음은 교육적 물음과 패러독스를 이루어 미래의 교육개혁에 난문(難問)을 던질 것이다.
최근에는 전문가의 지식과 경험정보가 데이터베이스로 구축된 전문가 시스템의 정보를 이용하여 처리된 결과를 판단하여 안전하고 효율적인 선박운항이 가능하도록 한 지능형 선박에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 지능형 선박을 구현하기 위한 연구의 일환으로써, 선박의 조타기를 제어하기 위한 지능형 조타 조작 모델을 구현한다. 지능형 시스템을 구현하기 위해서 자연언어를 사용하는 인간의 학습 방법에 기초한 언어지시기반학습(LIBL)기법을 적용하고. 퍼지이론을 이용하여 승선경력이 풍부한 조타수의 경험을 조사 및 분석하여 그 결과를 바탕으로 퍼지 추론에 의해 타각을 제어하기 위한 퍼지 조타 조작 모델을 구현하여 그 효용성을 살펴보았다.
지능형 로봇은 우리 인간의 삶의 공간으로 한층 접근하고 있으며, 앞으로 미래 산업에 큰 비중을 차지할 것이라 예상된다. 이에 지능형 로봇의 구현에 필수적인 부품 기술을 구동기와 센서 기술을 중심으로 살펴본다. 구동기 기술로는 PMDC, BLDC, 스테핑 모터, 초음파 모터와 최근 연구실을 중심으로 많이 연구되는 인공 근육에 대해 살펴본다. 센서기술로는 가속도 센서, 각속도 센서, 초음파 센서, 청각 센서, 시각 센서, 액티브 비컨 센서, 그리고 촉각 센서를 살펴본다. 부품 기술들의 간단한 원리와 종류 그리고 기술동향을 살펴봄으로써 지능형 로봇 산업에서 중요하게 사용될 부품들을 정리해본다.
인공지능 융합기술 중 Chatbot은 인공지능 기반의 대화형 시스템이며, 인간과의 상호작용을 제공할 수 있는 시스템을 말한다. 챗봇의 발전으로 NLP, NLU 그리고 NLG로 발전하게 되면서, 챗봇이 재조명되고 있다. 하지만 인공지능 챗봇은 학습한 데이터에 따라 편향된 정보를 제공할 수 있고, 프라이버시 침해, 사이버 보안의 우려를 비롯한 심각한 피해를 줄 수 있으며, 이에 인공지능 기술의 이해와 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 능력인 AI 리터러시 함양이 필수적임을 제시했다. 인공지능의 지속적인 진화와 보편화에 따라, AI 리터리시 역시 범위를 확장하며 새로운 영역을 포함하게 될 것이다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 경각심을 일깨우고, 인간의 AI 리터러시 역량 함양을 통해 기술에 매몰되지 않는 인간 존중의 기술 사용을 제안하는데 그 의의가 있다고 하겠다.
인간의 감정을 정의하거나 분류하는 것은 매우 어려운 일이다. 이러한 애매모호한 인간의 감정은 어느 한 감정만 나타나는 것이 아니고 다양한 감정의 복합으로, 눈에 띄는 강정이 드러나는 것이다. 인간의 애매모호한 감정 상태와 유사한 감성을 표현하는 알고리즘으로 dynamic emotion Space를 이용한 감성 표현 알고리즘을 제안한다. 기존의 감성 표현 아바타들이 키리 설정된 몇개의 감정만을 데이터 베이스에서 불러와 표현하는 반면에, 본 논문에서 제안하는 감성 표현 시스템은 동적으로 변화하는 감성 공간을 이용하여 감성을 표현함으로써 무수히 다양한 표정을 표현할 수 있다. 실제로 인간의 복합적이고 다양한 표정을 표현할 수 있는지를 알아보기 위해 실제 구현 및 실험을 수행하고, dynamic emotion space를 이용한 감성 표현 시스템의 성능을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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