• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.29-31
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• 2020

본 논문에서는 코로나19 사태로 인한 팬데믹(pandemic) 현상으로 인해 또래와 단절된 아동들의 정서발달을 위해 인공지능 낙서 로봇인 Doodle Robot을 제안한다. Doodle Robot은 또래 형제가 없는 아동에게 함께 그림을 그릴 수 있는 그림친구로서 아동의 정서적 발달에 기여한다. YOLO 알고리즘을 사용하여 객체검출기능을 구현하였고 낙서 Data는 Quick! Draw Dataset에서 추출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.333-336
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• 2020

AI-powered robot news is drawing attention as artificial intelligence technology is fully spread in the news distribution field. Robot news still has many technical and ethical problems, but academic research on this is insufficient. This study analyzes the issue of robot writing in artificial intelligent based robot journalism industry using SWOT analysis. As a result, the advantages of big data processes, accurate information gathering, high efficiency and disadvantages such as lack of independent arguments and lack of evidence and opportunities for technical development, government support, academic development, and industrial applications, and threats such as uncritical acceptance and lack of talent have been found. This study suggests three future-oriented directions, such as human-machine collaboration, intelligent news, and chat-bot, through previous studies on the development direction of robot journalism-based article writing.

• 전자통신동향분석
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• 제35권3호
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• pp.1-8
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• 2020

Artificial-intelligence (AI) technology is used in a variety of fields, from robot cleaner motion control to call center counselors, AI speakers, and Mars exploration. Because the technology levels of all applications and services that utilize AI vary widely, it is not possible to view all applications using AI technology at the same level. Nevertheless, there have been no cases in which the level of AI technology was defined. Therefore, the Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI) Artificial Intelligence Research Laboratory has defined the levels of the main technical elements of AI from steps 1 to 6. In this report, the Artificial Intelligence Technology Level 1.0 (ATL 1.0) is presented. It was established by comprehensively referring to the AI technology prospects and technology roadmaps of major countries. It is hoped that it can be used as a measure for determining the levels of AI applications or services or as an indicator for establishing a technology roadmap.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.349-350
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• 2022

최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.

• 산경연구논집
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• 제11권10호
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• pp.7-16
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• 2020

Purpose: It suggests that making a policy and strategies in a way of AI and its impact of commercialization on economic efficiency, social custom ethics. Research design, data, and methodology: The paper has analyzed the data based on the proposed model when derived as AI vs. FI job, etc. It is very different for each professional evaluation, which is artificial intelligence or robot job. One concept case was selected as a substitute job, with a relatively low level of occupation ability, such as direct labors, easily replaced. By the induction data has resulted in modeling. Results: The paper suggests that AI at high level become something how to make real decisions on ethical value modeling. Through physical simulation with the deduction data, it can be tuned to design and control what has not been solved, from human senses to climate. Conclusion: For the exploiting of new AI decision-making jobs in markets, the deduction data is possible to prove to AI's Decision-making that the percentage who can easily have different leadership as is different for each person. what is generated by some information silos may be applied to occupation societies. The empirical results indicate the deduction data that if AI determines ethical decisions (VC) for that modifications, it may replace future jobs.

• 로봇학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.270-275
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• 2021

Most of the initial forms of cooperative robots were intended to repeat simple tasks in a given space. So, they showed no significant difference from industrial robots. However, research for improving worker's productivity and supplementing human's limited working hours is expanding. Also, there have been active attempts to use it as a service robot by applying AI technology. In line with these social changes, we produced a mobile manipulator that can improve the worker's efficiency and completely replace one person. First, we combined cooperative robot with mobile robot. Second, we applied speech recognition technology and deep learning based object detection. Finally, we integrated all the systems by ROS (robot operating system). This system can communicate with workers by voice and drive autonomously and perform the Pick & Place task.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.532-534
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• 2022

5G 시대가 상용화를 넘어 고도화되는 시점에서 기존 단순 물류 창고 업무를 처리하던 곳들이 IT 융합기술과 플랫폼을 접목하면서 스마트 물류 창고로 탈바꿈하고 있다. 스마트 물류 창고는 5G 기반으로 AI, 딥 러닝, 로봇 기술로 제품의 정확한 수요 및 재고 예측이 가능하고, 입출고 상태에 대한 정보를 실시간으로 제공한다. 이커머스 시장이 커짐에 따라 스마트 물류 분야도 급격한 성장을 이루고 있다. 본 논문에서는 스마트 물류 창고 시스템을 구현하며, 5G 기반 물류 자동화 로봇 활용으로 신속하고 정확한 물류 시스템 구축하는 방법을 연구하여 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.37-48
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• 2009

가정용 서비스 로봇들은 사용자들에게 다양한 시간 추론 서비스들을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 이러한 시간 추론 서비스를 효과적으로 구현하는 방법을 제안한다. 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 시간 추론 서비스를 개발하기 위해서는 다양한 실세계 시간 제약들을 어떻게 하나의 계획 영역 정의 언어로 표현하느냐 하는 지식 공학적 문제뿐만 아니라, 인공지능 계획기와 서비스 소비자 사이의 인터페이스를 어떻게 구현하여야 하느냐 하는 시스템 설계 문제를 함께 해결하여야 한다. 본 논문에서는 가정용 서비스 로봇이 고려해야 하는 하나의 예제 시나리오와 전형적인 시간 제약들을 제시하고, 이들을 표준 계획 영역 정의 언어로 표현하는 방법을 제시한다. 또한 본 논문에서는 새로운 시간 추론 서비스를 효율적으로 생성하고 제공하기 위해, 인공지능 계획기를 기초로 하나의 서비스 에이전트를 구현하는 방법에 대해서도 설명한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.23-28
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• 2024

연구는 고령화가 급속하게 진행되고 있는 현대 사회에서 노인 인구의 증가와 관련된 문제를 조사하고 해결 방안을 탐구하는 데 초점을 맞추고 있다. 고령화 사회의 도래로, 노년 인구는 더 많은 관심과 지원이 필요하다. 이에 기업들은 AI 및 로봇 기술을 활용하여 노인 돌봄 서비스를 제공하려고 시도하고 있다. 이러한 서비스는 건강 관리와 일상생활 돌봄뿐만 아니라 정서적 건강 측면에서 노인들에게 도움을 줄 수 있다. 논문에서는 현재 시장에서 제공되는 다양한 노인관련 기술을 분석하고, 그 장단점 및 발전 가능성을 조사한다. 논문은 고령화 문제를 해결하기 위해 기업들이 더 많은 AI 및 로봇 기반의 노인 돌봄 서비스를 개발하고 제공해야 한다는 결론에 도달한다. 이러한 서비스는 고령화 사회의 사회적 및 정서적 문제를 완화하고, 노인들의 삶의 질을 향상할 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.264-272
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• 2022

Human-robot cooperative tasks are increasingly required in our daily life with the development of robotics and artificial intelligence technology. Interactive reinforcement learning strategies suggest that robots learn task by receiving feedback from an experienced human trainer during a training process. However, most of the previous studies on Interactive reinforcement learning have required an extra feedback input device such as a mouse or keyboard in addition to robot itself, and the scenario where a robot can interactively learn a task with human have been also limited to virtual environment. To solve these limitations, this paper studies training strategies of robot that learn table balancing tasks interactively using deep reinforcement learning with human's facial expression feedback. In the proposed system, the robot learns a cooperative table balancing task using Deep Q-Network (DQN), which is a deep reinforcement learning technique, with human facial emotion expression feedback. As a result of the experiment, the proposed system achieved a high optimal policy convergence rate of up to 83.3% in training and successful assumption rate of up to 91.6% in testing, showing improved performance compared to the model without human facial expression feedback.