• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제4권1호
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• pp.49-55
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• 2002

A decrease in the birthrate and aging are progressing in Japan and several countries. In that society, it is important that physically weak persons such as elderly persons are able to take care of themselves. We have been developing exoskeletal robots for human (especially for physically weak persons) motion support. In this study, the controller controls the angular position and impedance of the exoskeltal robot system using multiple fuzzy-neuro controllers based on biological signals that reflect the human subject's intention. Skin surface electromyogram (EMG) signals and the generated wrist force by the human subject during the elbow motion have been used as input information of the controller. Since the activation level of working muscles tends to vary in accordance with the flexion angle of elbow, multiple fuzzy-neuro controllers are applied in the proposed method. The multiple fuzzy-neuro controllers are moderately switched in accordance with the elbow flexion angle. Because of the adaptation ability of the fuzzy-neuro controllers, the exoskeletal robot is flexible enough to deal with biological signal such as EMG. The experimental results show the effectiveness of the proposed controller.

• 과학기술학연구
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• 제19권2호
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• pp.169-206
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• 2019

이 글은 인공지능이 만들어내는 문화적 상상을 분석하면서 기술과 인간 사이의 새로운 윤리를 모색한다. 과학기술을 돌봄물(matter of care)로 이해하는 페미니스트 과학기술학 연구(Puig de la Bellacas, 2011)에 기댄 이 글은 우선 인공지능이 자율성을 문화적 상상으로 강력하게 생산하고 있다는 점에 주목한다. 스스로의 경험과 학습을 통해 새로운 환경에 적응할 수 있는 능력으로 정의된 이 자율성은 기술적 영역을 넘어 이상적인 인간상을 정의하고 있다. 하지만 데이터에 기반한 딥러닝 기법과 무장한 무인 비행기가 예증하듯, 인공지능 기술은 보이지 않는 인간노동과 복잡한 물질적 장치에 의존하고 있으며, 자율성은 허구에 가깝다. 또한 이른바 '조수 기술 (assistant technology)'이 보여주듯, 가사노동을 부불노동화하는 우리 사회의 오래된 젠더화된 노동인식에 기초해 수많은 인간의 돌봄 노동은 비가시화되는 반면, 기계의 돌봄노동은 적극적으로 가시화되고 있다. 또한 인공지능의 문화적 상상은 자율성과 행위능력을 이상적인 인간의 특질로 정의하면서 장애의 몸과 이 몸이 갖는 가치인 연약함과 의존성의 연대는 가치 없는 것으로 만들고 있다. 인공지능과 그 문화적 상상은 능력이 있는 몸(abled-bodies)을 이상화하고 기술의 자율성을 우선 가치로 삼으면서 서로 의존하는 인간과 기술의 현실적 관계를 삭제하고 있다. 결론에서 저자는 우리에게 필요한 기술은 타자의 비정형적인 몸과 인간의 돌봄노동을 가치 없게 여기도록 하는 것이 아니라 이들을 있는 그대로 드러내면서 그 가치를 인정하는 것이어야 한다고 주장한다. 책임 있게 응답하는 기술은 주변화된 존재들에 공감하고 의존성을 긍정하고 연약성 사이의 연대를 촉진하는 것이어야 한다. 저자는 이런 대안적인 기술을 형상화하기 위해 예술가 수 오스틴의 퍼포먼스에서 영감을 얻어 '휠체어 탄 인공지능'을 제안한다. '휠체어 탄 인공지능'은 자율성을 과시하기보다는 타자의 몸과 노동을 부정하지 않고 이들의 존재론적 가능성을 함께 만들어가려 노력하는 상호의존과 돌봄의 기술이다.

• 대한치매학회지
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• 제23권3호
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• pp.146-160
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• 2024

Background and Purpose: The emotions of people at various stages of dementia need to be effectively utilized for prevention, early intervention, and care planning. With technology available for understanding and addressing the emotional needs of people, this study aims to develop speech emotion recognition (SER) technology to classify emotions for people at high risk of dementia. Methods: Speech samples from people at high risk of dementia were categorized into distinct emotions via human auditory assessment, the outcomes of which were annotated for guided deep-learning method. The architecture incorporated convolutional neural network, long short-term memory, attention layers, and Wav2Vec2, a novel feature extractor to develop automated speech-emotion recognition. Results: Twenty-seven kinds of Emotions were found in the speech of the participants. These emotions were grouped into 6 detailed emotions: happiness, interest, sadness, frustration, anger, and neutrality, and further into 3 basic emotions: positive, negative, and neutral. To improve algorithmic performance, multiple learning approaches were applied using different data sources-voice and text-and varying the number of emotions. Ultimately, a 2-stage algorithm-initial text-based classification followed by voice-based analysis-achieved the highest accuracy, reaching 70%. Conclusions: The diverse emotions identified in this study were attributed to the characteristics of the participants and the method of data collection. The speech of people at high risk of dementia to companion robots also explains the relatively low performance of the SER algorithm. Accordingly, this study suggests the systematic and comprehensive construction of a dataset from people with dementia.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.141-146
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• 2017

최근 지속적으로 발생하고 있는 메르스와 같은 신종 감염병은 초기발견, 격리, 위기대응 등 많은 대응책을 필요로하고 있으며 아울러 일반인의 문병과 간호 간병 통합서비스 시행 등 병원의 문화가 바뀌는 추세이다. 그러나 병원에서 근무하는 의료인의 자격조건, 규정 등이 까다로와지면서 해외에서는 린넨, 폐기물, 수액 이동 등 로봇으로 가능한 부분은 대체하는 추세이다. 본 연구에서는 병원 내에서 발생하는 각종 물품의 배송 업무를 수행할 수 있는 IoT 기반의 병원 물류 로봇으로 다양한 종류의 물건을 원하는 위치까지 안전하게 이동 할 수 있는 기술에 대하여 연구하였다. 병원 내 로봇의 이동은 사람 또는 사물간 충돌을 발생 시킬 수 있기 때문에 충돌을 최소화 해야 한다. 충돌을 최소화하기 위해서는 로봇의 이동 경로에 사물의 유무를 판단하고 사물이 있다면 이동하는 것인지 아닌지를 인지해야 한다. 그래서 얼굴/전신정보 검출과 3D Vision 영상분할 기술을 이용하여 장애물의 상황 정보를 생성하였다. 생성 된 정보를 활용하여 로봇 이동 범위 내 사물과 사람을 고려한 맵을 생성하여 로봇이 안전하고 효율적으로 운행 될 수 있도록 하였다.

• 기독교교육논총
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• 제66권
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• pp.413-437
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• 2021

인간은 영적 존재로 하나님과 관계하기 위해 창조되었다. 그러나 인간의 영이 하나님과 대면을 통해 변형되기를 거부하면서 인간의 영은 위기를 경험하게 되었다. 영의 위기는 궁극적 근원이신 하나님으로부터 연결되지 못한 영적 문제로부터 기인한 것이지만 인간은 이러한 부재를 인간의 성취와 기술과 같은 노력으로 해결하고자 한다. 그래서 과학기술시대에 발생하는 인공지능, 로봇, 복제 등의 문제는 인간론과 관련되며, 정신이라 불리는 마음, 혹은 이성적 발전도 세계의 발전 못지않게 파괴와 혼동에 대한 근거를 찾지 못하고 있다. 그리고 인간의 마음에 집중한 교육은 온전한 교육이라 할 수 없다. 마음은 인간의 사고와 의지, 신념과 같이 인간 삶을 선택하고 이끌어가는데 주된 역할을 감당하고 있으며 이것은 기독교교육이 아닌 다른 학문의 영역에서도 활발하게 연구되고 있다. 하지만 인간의 영은 마음과 다르게, 인간의 한 영역을 담당하나 부분적이고 단편적이라 할 수 없고 인간 삶 중심에 영향을 미치는 변형의 중심이 된다. 기독교교육은 다른 학문에서 관심을 기울이는 인간의 다른 구성요소들에 집중할 것이 아니라 좀 더 분명하고 단순하게 영에 관심을 기울이고, 하나님과 만남이 인간 영의 변형으로 이어질 수 있도록 의도적으로 관심을 기울여야 한다. 즉, 기독교교육은 오늘도 역사하시는 하나님의 실재 속에 인간의 영이 하나님과 연결되는 통로이며 영을 통해서 보다 완전한 인간 이해에 도달할 수 있게 한다. 이를 위해 기독교교육은 하나님과 인간의 대면이 일어날 가능성을 높이는 보다 근본적인 노력을 기울여야 한다. 또한 만남이라는 말에는 초대자와 초청자의 상호성이 일어나기 때문에 만남이라는 말 대신 하나님의 주도성을 인정하고 인간을 변화시켜 나가는 주체자로서 하나님을 강조하고자 변형이라 표현하고, 일상에서 하나님과 소통하고 경험할 수 있는 현장으로 예배를 강조하고자 한다. 그리고 인간 영의 변형이 일어나기 위한 준비와 과정을 살펴봄으로 기독교교육이 인간 영의 변형을 목적으로 할 때 이것이 개인적 경험이나 확신으로 끝나지 않고 신앙공동체에서 계속적인 변형의 변형을 이루어갈 수 있는 신학적 발판을 제공하고자 한다.