• 로봇학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.22-30
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• 2019

For effective human-robot interaction, robots need to understand the current situation context well, but also the robots need to transfer its understanding to the human participant in efficient way. The most convenient way to deliver robot's understanding to the human participant is that the robot expresses its understanding using voice and natural language. Recently, the artificial intelligence for video understanding and natural language process has been developed very rapidly especially based on deep learning. Thus, this paper proposes robot vision to audio description method using deep learning. The applied deep learning model is a pipeline of two deep learning models for generating natural language sentence from robot vision and generating voice from the generated natural language sentence. Also, we conduct the real robot experiment to show the effectiveness of our method in human-robot interaction.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권1호
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• pp.64-69
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• 2024

According to the market research report, the nuclear decommissioning services market is currently experiencing considerable growth, with a projected Compound Annual Growth Rate (CAGR) of nearly 13% during the 2020-2024 forecast period. This expansion is primarily fueled by the advancement of Industry 4.0, in conjunction with the emergence of cutting-edge technologies such as the Internet of Things, big data, artificial intelligence, and 5G. Even though the fact that robots have already been utilized in the nuclear industry, their adoption has been hindered by conservative regulations. However, the nuclear decommissioning market presents an opportunity for the advancement of robotics technology. The British have already invested heavily in encouraging the use of intelligent robots for nuclear decommissioning, and other countries, such as Taiwan, should follow suit. Taiwan's flourishing robotics development industry in manufacturing, logistics, and other domains can be leveraged to introduce advanced robotics in the decommissioning of its nuclear power plants. By doing so, Taiwan can establish itself as a competitive player in the nuclear decommissioning services market for the next two decades.

• 철학연구
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• 제147권
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• pp.117-146
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• 2018

이 논문은 인공지능시대에도 종교는 가능한가, 오직 인간만이 종교신앙의 주체일 수 있는가, 인간의 마음을 탑재한 초지능기계들도 신앙의 주체일 수 있는가를 다룬다. 초지능기계들이 인간과 동일한 조건에서 신앙의 주체가 되려면, 인간의 고유한 특성인 감정, 의지, 자의식 등을 가질 수 있어야 한다. '특이점' 이후의 초지능기계들은 종교신앙의 주체를 넘어서서, 신과 같은 존재로서 인간과 자연과 세계를 지배하게 될 것이다. 이는 모라벡, 커즈와일, 하라리의 공통된 견해이다. 칸트가 구상한 '순수이성의 이념'과 '실천이성의 요청'으로서 신 개념은 제시 베링이 앞서 말한 것처럼 '간극의 신'처럼 보일 수 있다. 종교적 신앙 주체는 항상 도덕적인 선을 행하려고 부단하게 노력해야 하지만, 그런 노력 자체만으로는 완전선(完全善)에 도달할 수 없기 때문에 영혼불멸성을 요청하였다. 그러나 특이점을 넘어서 출현한 초지능기계가 지능폭발로 신적 지위를 가질 수 있다면, 인공지능로봇은 칸트적인 의미에서 종교적 수행을 불필요하게 여길 것이다. 에른스트 블로흐의 경우에는 초지능기계가 신적 존재라고 하더라도, 그것이 악신인가 선신인가를 비판적으로 물어야 한다. 칸트의 매트릭스에서는 선신일 수 있는 초지능기계가 블로흐의 매트릭스에서는 악신으로 추락할 수도 있다. 따라서 초지능기계-신이 우리를 유일한 종교신앙의 완성으로 이끌어 가는지, 인류와 지구촌의 몰락으로 내몰아갈 것인지를 부단하게 비판적으로 성찰해야 한다.

• 융합보안논문지
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• 제19권3호
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• pp.81-86
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• 2019

본 연구는 4차 산업혁명 기술로 구현하는 실버케어에 대한 동향을 소개하고, 관련 문헌을 고찰하여 노인건강과 재활을 위한 디지털 기술 활용을 기술함으로서 향후 디지털 기반의 실버케어 상용화 가능성을 살펴보고 나아갈 방향을 제시하고자 한다. 노인들의 일상생활에서 겪을 수 있는 활동장애나 건강상의 문제를 관리하는데 도움이 되는 에브리데이 테크놀러지(Everyday Technology)를 활용한 건강관리와 재활을 위한 실버케어로는 첫째, 자신이 살던 집에서 독립생활이 가능하도록 보조하는 디지털기술이나 IT기술을 통해 가능한 스마트 주거 서비스인 건강지원 스마트 홈(Health smart home)을 들 수 있다. 둘째, 인공지능과 로봇을 활용한 기술 서비스를 들 수 있는데, 고도화된 지능에 기반한 로봇은 노인들의 일상생활을 보조하고, 건강상태를 체크하며, 양질의 의료 관리를 가능하게 하는 서비스를 지원하여 노인들의 건강과 재활을 위한 보조역할이 가능하다. 이들 실버케어의 상용화를 위해서는 노인의 신체적 능력과 건강상태 등 현재 상황에 맞는 정보와 서비스가 제공되어야 하며, 디지털 소외계층인 노인들이 불편함을 느끼지 않도록 실사용 노인들의 요구를 반영한 필수적인 기술 활용을 시작으로 점차 확대시켜 나가는 것이 바람직할 것이다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권48호
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• pp.85-116
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• 2017

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.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제44권3호
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• pp.35-41
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• 2007

본 논문에서는 보상신호를 수반하는 인공지능 기반의 가상 로봇 학습 행위 모델을 제안하고 이 모델을 3가지 환경에 적용시킨 후에 보상 방법에 따른 가상 로봇의 학습 속도를 비교 검토하였다. 결과로서 환경이 다소 복잡하면 즉, 로봇 집단의 크기, 먹이 수, 장애물 수가 다소 많은 경우 학습 세대가 충분하다면 강화 보상 방법이 강화와 억제를 혼합한 보상 방법 보다 우월함을 알 수 있었다. 하지만 복잡하지 않은 환경에서는 혼합 보상 방법이 우수했다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제41권5호
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• pp.633-644
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• 2012

The paper presents the motion editor for the robotic movement in the study. The Motion Editor can edit all motions which we want to need. This method is easy when the beginners edit to motions of robots. And let them have interesting in robot control. This paper proposes two methods to edit movements. First, we edit the robot's movement in VB environment, and then we use the Motion Editor to make it. Finally, we compared merit and defect with two methods. Indeed, it is convenient when we use the Motion Editor.

• Nutrition Research and Practice
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• 제15권sup1호
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• pp.22-31
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• 2021

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a new type of respiratory disease that has been announced as a pandemic. The COVID-19 outbreak has changed the way we live. It has also changed the food service industry. This study aimed to identify trends in the food and food service industry after the COVID-19 outbreak and suggest research themes induced by industry trends. This study investigated the industry and academic information on the food and food service industry and societal trends resulting from the COVID-19 outbreak. The most noticeable changes in the food industry include the explosive increase in home meal replacement, meal-kit consumption, online orders, take-out, and drive-through. The adoption of technologies, including robots and artificial intelligence, has also been noted. Such industry trends are discussed in this paper from a research perspective, including consumer, employee, and organizational strategy perspectives. This study reviews the changes in the food service industry after COVID-19 and the implications that these changes have rendered to academia. The paper concludes with future expectations that would come in the era of COVID-19.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권1호
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• pp.159-164
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• 2023

This study is for manned-unmanned teaming battles for future ground combat victories. The composition of the study is as follows. The introduction to Chapter 1 presents the necessity of this study from a macro perspective, Chapter 2, the review of the complex combat system for both manned and unmanned introduced the paradigm shift of the future battlefield and the cyber area that is superconnected to the network in future wars. Chapter 3 analyzed the combined combat system of manned-unmanned teaming in advanced military countries through the cases of the United States and Israel. In Chapter 4, after discussing the direction of the development of combat performance of the Korean Army, was concluded in Chapter 5. In other words, the purpose of this study is that as the concept of fighting artificial intelligence robots and military innovation changes, the method of performing battles must be changed in order for our military to win the battle.

• 로봇학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.196-202
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• 2024

The ability to understand given environments and plan a sequence of actions leading to goal state is crucial for personal service robots. With recent advancements in deep learning, numerous studies have proposed methods for state representation in planning. However, previous works lack explicit information about relationships between objects when the state observation is converted to a single visual embedding containing all state information. In this paper, we introduce graph-based state representation that incorporates both object and relationship features. To leverage these advantages in addressing the task planning problem, we propose a Graph Neural Network (GNN)-based subgoal prediction model. This model can extract rich information about object and their interconnected relationships from given state graph. Moreover, a search-based algorithm is integrated with pre-trained subgoal prediction model and state transition module to explore diverse states and find proper sequence of subgoals. The proposed method is trained with synthetic task dataset collected in simulation environment, demonstrating a higher success rate with fewer additional searches compared to baseline methods.