공연에 사용하는 로봇이 인간과의 상호작용하기 위한 기본 성능 중 하나는 인간의 행동을 빠르고 정확하게 파악하는 것이다. 따라서 로봇이 인간의 자세를 추정할 때 자세 인식의 정확도를 높임과 동시에 가능한 빠른 속도로 인식할 수 있어야 한다. 그러나 현재 인공지능 기술의 대표적인 방식인 딥 러닝을 사용하여 인간의 자세를 추정할 경우, 인식의 정확도와 속도라는 두 가지 성능을 동시에 만족하지 못하고 있다. 따라서 사용 목적에 따라 추론정확도가 높은 하향식 자세추정과 처리속도가 빠른 상향식 자세추정 중 하나를 선택해서 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 방식이 가진 장점을 모두 포함하면서 단점을 보완한 두 가지 방식을 제안한다. 첫 번째는 다중 그래픽 처리 장치를 활용해 상향식 자세추정과 물체검출을 병렬로 사용하는 방식이고, 두 번째는 상향식 자세추정과 단항분류를 융합하는 방식이다. 실험을 통해 두 가지 방식 모두 속도가 개선됨을 증명했다. 공연로봇에 이 두 가지 방식 중 하나를 사용한다면, 관객과 신뢰도 높으며 보다 빠른 상호작용을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
Industrial and economical importance of CP(Cellular Phone) is growing rapidly. Combined with IT technology, CP is one of the most attractive technologies of today. However, unless we find a new breakthrough in the technology, its growth may slow down soon. RT(Robot Technology) is considered one of the most promising next generation technologies. Unlike the industrial robot of the past, today's robots require advanced features, such as soft computing, human-friendly interface, interaction technique, speech recognition object recognition, among many others. In this paper, we present a new technological concept named RCP (Robotic Cellular Phone) which integrates RT and CP in the vision of opening a combined advancement of CP, IT, and RT, RCP consists of 3 sub-modules. They are $RCP^{Mobility}$(RCP Mobility System), $RCP^{Interaction}$, and $RCP^{Integration}$. The main focus of this paper is on $RCP^{Mobility}$ which combines an autonomous navigation system of the RT mobility with CP. Through $RCP^{Mobility}$, we are able to provide CP with robotic functions such as auto-charging and real-world robotic entertainment. Ultimately, CP may become a robotic pet to the human beings. $RCP^{Mobility}$ consists of various controllers. Two of the main controllers are trajectory controller and self-localization controller. While the former is responsible for the wheel-based navigation of RCP, the latter provides localization information of the moving RCP With the coordinates acquired from RFID-based self-localization controller, trajectory controller refines RCP's movement to achieve better navigation. In this paper, a prototype of $RCP^{Mobility}$ is presented. We describe overall structure of the system and provide experimental results on the RCP navigation.
현재 가정을 비롯한 여러 분야에서 서비스 로봇(청소 로봇, 애완용 로봇, 멀티미디어 로봇 둥)의 사용이 증가하고 있는 시장상황을 보이고 있다. 개인용 서비스 로봇은 인간 친화적 특성을 가져야 그 선호도가 높아질 수 있는데 이를 위해서 사용자의 감정 인식 및 표현 기술은 필수적인 요소이다. 사람들의 감정 인식을 위해 많은 연구자들은 음성, 사람의 얼굴 표정, 생체신호, 제스쳐를 통해서 사람들의 감정 인식을 하고 있다. 특히, 음성을 인식하고 적용하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 감정 인식 시스템을 두 가지 방법으로 제안하였다. 현재 많이 개발 되어지고 있는 음성인식 모듈을 사용하여 단어별 감정을 분류하여 감정 표현 시스템에 적용하는 것과 마이크로폰을 통해 습득된 음성신호로부터 특정들을 검출하여 Bayesian Learning(BL)을 적용시켜 normal, happy, sad, surprise, anger 등 5가지의 감정 상태로 패턴 분류를 한 후 이것을 동적 감정 표현 알고리즘의 입력값으로 하여 dynamic emotion space에 사람의 감정을 표현할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 인식 및 감정 표현 시스템 제안한 것이다.
과학-기술-사회에서의 창의력 교육은 창의적 사고의 과정과 과학적 지식 발달 이론에 근거하여 기존의 창의력 개발 교육보다 진일보한 방식으로 이루어져야 할 것이며 영재아를 위한 창의력 개발 교육의 구체적인 방안과 실천이 요구되고 있다. Wallas, Weisberg 등의 의해 창의적 사고 과정에 대한 논의가 이루어져 왔으나 최근 Finke 등에 의해 창의적 사고과정으로서 ‘생성단계’와 ‘탐구단계’로 구성된 GENEPLORE 사고 과정이 제안되었다. 또한, 창의력은 기반 지식의 영향으로 발휘된다는 연구들이 대두되어 왔음에도 불구하고, 지식발달론에 근거한 창의력 교육 문제는 논의 수준에 그치고 있다. Piaget(1977), Gallagher(1981) 등은 지식발달이 경험적 추상과 반성적 추상의 과정에 기초하여 이루어지고 있음을 이론적 및 실증적으로 규명해 낸 바 있으며 최근 인지과학 분야의 연구성과는 지식발달의 과정을 다루는데 초점 맞추어지고 있다. 이 연구에서는 컴퓨터, 네트웍, 바이오텍, 로봇, E-비즈니스, E-교육, E-건강, 나노텍, 오락 등의 과학-기술-사회 주제를 중심으로 영재아를 위한 ‘개인과 창의적 사고 방법 및 사횔 및 과학기술을 통합적으로 다루는 창의적 사고 모형을 개발’하였으며, 구체적인 프로그램 내용구성을 소개하였다.
기존의 스포츠 시뮬레이터 제품들은 모션 플랫폼의 운동과 간단한 시각적 콘텐츠를 이용한 실감 표현에 집중되어 있고 놀이위주의 적용에 국한되어 있어, 사용자가 체감할 수 있는 오감 자극효과가 낮아 고실감 적용에는 부족하며, 전문 콘텐츠 부재로 인해 교육용 스포츠 시뮬레이터로서의 적용은 아직 어렵다. 본 연구에서는 다종목 교환이 가능한 다축 공통 플랫폼과 교환식 스포츠 모듈로 분리하여 공통 플랫폼의 운동 자유도를 4자유도(Surge, Sway, Heave, Yaw) 운동을 할 수 있도록 스포츠 플랫폼을 설계하였다. 이 플랫폼은 안정성을 보장하고 간섭을 최소화하는 데 목적이 있다. 이 플랫폼에 탑재되는 교환식 스포츠 모듈의 운동 자유도는 2자유도(Roll, Pitch)로 승마, 요트와 같은 다양한 운동이 적용이 가능하고, 독립적인 회전 2자유도의 체감형 시뮬레이터의 구현이 가능하도록 하였다.
How to study Southeast Asia (SEA)? The need to explore and identify methodologies for studying SEA are inherent in its multifaceted subject matter. At a minimum, the region's rich cultural diversity inhibits both the articulation of decisive defining characteristics and the training of scholars who can write with confidence beyond their specialisms. Consequently, the challenges of understanding the region remain and a consensus regarding the most effective approaches to studying its history, identity and future seem quite unlikely. Furthermore, "Area Studies" more generally, has proved to be a less attractive frame of reference for burgeoning scholarly trends. This paper will propose a new tool to help address these challenges. Even though the science of artificial intelligence (AI) is in its infancy, it has already yielded new approaches to many commercial, scientific and humanistic questions. At this point, AI has been used to produce news, generate better smart phones, deliver more entertainment choices, analyze earthquakes and write fiction. The time has come to explore the possibility that AI can be put at the service of the study of SEA. The paper intends to lay out what would be required to develop SEABOT. This instrument might exist as a robot on the web which might be called upon to make the study of SEA both broader and more comprehensive. The discussion will explore the financial resources, ownership and timeline needed to make SEABOT go from an idea to a reality. SEABOT would draw upon artificial neural networks (ANNs) to mine the region's "Big Data", while synthesizing the information to form new and useful perspectives on SEA. Overcoming significant language issues, applying multidisciplinary methods and drawing upon new yields of information should produce new questions and ways to conceptualize SEA. SEABOT could lead to findings which might not otherwise be achieved. SEABOT's work might well produce outcomes which could open up solutions to immediate regional problems, provide ASEAN planners with new resources and make it possible to eventually define and capitalize on SEA's "soft power". That is, new findings should provide the basis for ASEAN diplomats and policy-makers to develop new modalities of cultural diplomacy and improved governance. Last, SEABOT might also open up avenues to tell the SEA story in new distinctive ways. SEABOT is seen as a heuristic device to explore the results which this instrument might yield. More important the discussion will also raise the possibility that an AI-driven perspective on SEA may prove to be even more problematic than it is beneficial.
본 연구의 목적은 고령화 사회에서 융합될 수 있는 미래 스마트주택의 고령친화기술 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 먼저 스마트융합기술을 전문적으로 다루고 있는 대표적인 국제 저널 ICOST의 게재 논문을 중심으로 고령친화기술 특성의 주요 분석유목을 선별하였다. 2007년~2014년까지 발표된 215개의 논문 중 사용자 지향적 기준에 해당되는 논문 65개를 재 선별하였다. 그리고 선별 된 논문에 나타난 기술 항목은 76개의 요소로 세분화 하였다. 분류된 기술 항목의 특성은 크게 기술의 개발목적과 기술의 적용방식 두 가지 측면으로 구분되었다. 기술의 개발목적에서는 지속가능한 노인의 독립적 생활을 지원하기 위한 사용자의 생리적, 심리적, 편의성, 건강성, 오락성이 우선적으로 고려되고 있었다. 기술의 적용방식에서는 하드웨어와 소프트웨어 두 가지로 측면으로 접근하고 있었으며, 소프트웨어는 활용 프로그램을 위주로, 하드웨어 부분은 주택의 고정적인 구조체에서 부터 이동성이 용이한 주택 내 가구, 제품, 착용아이템(wearable device), 로봇 등으로 나타났다. 그리고 구조체나 가구보다 가변적이고 융통적으로 활용 가능한 생활 제품이 압도적으로 많은 것으로 볼 때 기술의 적용방식 연구 추세에 있어서 로봇기술 분야는 더욱 많이 증가될 것으로 나타났다. 이러한 점은 미래 스마트주택의 고령친화기술에 있어 노인 개개인의 신체적·심리적·사회적 특성을 고려한 사용자의 라이프 스타일에 보다 맞춤으로서 노인은 물론 다양한 연령과 생활패턴을 수용할 수 있는 범용적인 단계로 발전될 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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