• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.1133-1136
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• 2002

EasyLab은 다양한 부류의 학습자에게 기본적인 알고리즘 교육을 제공하여, 창의성과 논리성 계발의 효과를 거둘 수 있도록 만들어진 시스템이다. 학습자는 EasyLab을 통해 자신이 의도한 바를 알고리즘화 시켜 프로그래밍하고, 그 코드를 USB로 연결된 아바타 로봇으로 전송할 수 있다. 그러면 로봇은 프로그램화된 코드에 의해 반응을 하게 되고, 학습자는 자신의 의도와 비교, 연구, 반복할 수 있다. EasyLab은 초보자가 학습하기 쉽도록 GUI 방식을 사용하기 때문에 알고리즘 교육에 효율적으로 사용할 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.160-168
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• 2020

There exists a popular belief that the elderly are more conservative than the younger people in acceptability of new technology. This study explores whether the generation gap in technology acceptance exists in the case of using telepresence robots, which project the presence and mobility of remote operator, for the universal purpose of social participation rather than for specific applications. Two groups of senior citizens and undergraduate students in their twenties personally experienced the telepresence robots operation and conducted a survey on how they perceived the social participation of a remote operator mediated by telepresence robot and to what extent the remote operator deserve equal rights to be treated as if one really exists in the local environment. The results show that the elderly have higher expectation on the role and functions of telepresence robots, and more favorable in principle for a remote operator to exercise equal rights by operating telepresence robot. It suggests that the stereotypes, the elderly lag behind younger generation in accepting new technology, is unlikely to fit into the telepresence robot market, for the elderly have more favor and support using telepresence robots as an universal avatar for social participation.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.547-552
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• 2008

앞으로 로봇은 더욱 사람과 가까워 질 것이고, 따라서 사람과 로봇간의 상호작용도 활발해질 것이다. 이 때 직관적인 소통수단이 필수적이기 때문에, 로봇이 표정을 통해 감정을 표현할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 기존에는 얼굴 표정을 주로 이용하였는데, 사람처럼 감정의 강도를 표현하기 위해서는 얼굴 외의 다른 방법도 필요하다. 로봇이 감정의 강도를 표현하기 위해서는 팔의 제스처, 움직임, 소리, 색깔 등을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 LED 를 이용할 수 있도록 색과 깜빡임에 대해 연구하였다. 색깔과 감정의 관계에 대해서는 기존에 연구가 많이 되어 있지만, 실제로 로봇에 구현하기에는 정량적 자료가 부족하여 어려움이 있다. 본 논문에서는 6 가지 기본 감정(화남, 슬픔, 혐오, 놀람, 기쁨, 공포)을 효과적으로 나타낼 수 있는 색과 깜빡임 주기를 결정하고, 아바타를 이용하여 감정의 강도를 설문조사 하였다. 결과적으로, 슬픔, 혐오, 화남의 경우 색깔과 깜빡임을 통해 감정의 강도를 높일 수 있었다. 공포, 기쁨, 놀람의 경우 색깔과 깜빡임이 감정 인식에 큰 영향을 미치지 못했는데, 이는 그 감정에 해당하는 색깔이나 깜빡임을 수정해서 개선할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.113-116
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• 2009

현재 우리의 7차 교육과정에서 교육의 보조 도구로써 교실에서 사용될 수 있는 것은 별로 많지 않다. 그래서 AvaLab은 이 시점에서 좋은 도구가 될 수 있다. AvaLab은 컴퓨터에 익숙하지 않은 학생을 위한 GUI 프로그래밍 도구이며, 현재의 교육 과정에서 필요로 하는 창의성을 키우기 위한 한 도구로써 교실에서 사용될 수 있다. 사용하려면, 먼저 학습자는 프로그래밍 아이디어를 생각하고, 아이콘 기반의 AvaLab을 통하여 프로그래밍한다. 프로그래밍 후에 학습자는 로봇의 결과를 생각하고 토론할 수 있다. 만약 그 결과가 정확화지 않다면, 로봇은 피드백을 보일 젓이다. 그러므로, AvaLab은 초보자를 위한 도구이며, 7차 교육과정에 적합한 도구이다. AvaLab의 특징 중 하나는 아이콘 기반의 흐름도 모델로 구성되어 있다는 것과 학습자는 입력과 출력 센스를 갖는 로봇을 이용해 실습할 수 있다는 것이다.