사회학습기제(Social learning mechanisms) 가운데 공동주의(Joint Attention; JA)는 인간의 학습에 핵심적 역할을 하는 것으로 알려져 왔다. 그러나 기존 인간 대 인간 상호작용 연구 방법론으로는 JA 요소 별 상호작용(예: 손 또는 머리)에 대한 연구가 어려웠다. 본 연구에서는 인간-아바타 상호작용(Human-Avatar Interaction)과 가상현실(Virtual Reality) 방법론을 시험적으로 적용하여 JA 요소 별 상호작용을 연구할 수 있는 프로그램을 만들고, 이를 활용하여 정상군의 상호작용에 대하여 2회에 걸친 실험으로 연구하였다. 본 연구 결과에 따르면 상호작용 방법론(손 또는 머리)에 상관없이 능동적 JA(Initiating JA: IJA)가 반응적 JA (Responding JA: RJA)보다 정보처리를 촉진시켰으며, 손을 이용한 상호작용이 머리를 이용한 상호작용 보다 상대적으로 정보처리에 영향을 많이 주는 것을 확인하였다. 본 연구 결과에 대한 잠재적 해석과 연구로써의 한계에 대하여 본 논문에서 논의하였다.
제스처 인식은 HCI(Human-Computer Interaction) 및 HRI(Human-Robot Interaction) 분야에서 활발히 연구되고 있는 기술이며, 제스처 데이터의 특징을 추출해내고 그에 따른 분류를 통하여 사용자의 제스처를 정확히 판별하는 것이 중요한 과제로 자리 잡았다. 본 논문에서는 EMG(Electromyography) 센서로 측정한 사용자의 손 제스처 데이터를 분석하는 방안에 대하여 서술한다. 수집된 데이터의 노이즈를 제거하고 데이터의 특징을 극대화시키기 위하여 연속적인 데이터로 변환하는 전처리 과정을 거쳐 이를 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 분류하였다. 이 때, 기존의 raw 데이터와 전처리 과정을 거친 데이터의 성능을 decision-tree 알고리즘을 통하여 비교하였다.
This paper proposes a novel computer human interface, named Virtual Wireless Microphone (VWM), which utilizes computer vision and signal processing. It integrates real-time face tracking and sound signal processing. VWM is intended to be used as a speech signal input method for human computer interaction, especially for autonomous intelligent agent that interacts with humans like as digital secretary. Utilizing VWM, the agent can clearly listen human master's voice remotely as if a wireless microphone was put just in front of the master.
The communication method between human and robot is one of the important parts for a human-robot interaction. And speech is easy and intuitive communication method for human-being. By using speech as a communication method for robot, we can use robot as familiar way. In this paper, we developed TTS for human-robot interaction. Synthesis algorithms were modified for an efficient utilization of restricted resource in robot. And synthesis database were reconstructed for an efficiency. As a result, we could reduce the computation time with slight degradation of the speech quality.
최근 사용자의 생체 신호 정보를 기반으로 사용자 인지향상을 위하여, 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위한 인간-컴퓨터/기계 상호작용 (Human computer/machine interaction: HCI/HMI) 시스템이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 인간-컴퓨터/기계 상호작용 기반의 효과적인 사용자 인지향상 시스템을 개발하기 위해서는 사용자의 명시적 의도 파악과 더불어 사용자의 묵시적 의도 파악이 중요하다. 사람의 시각 운동 이론에 따르면, 사람의 안구운동 정보와 동공 반응은 사람의 의도와 행동에 대하여 많은 량의 정보를 제공한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 묵시적 의도를 판별하기 위하여, 피험자에게 제공되는 자극영상의 관심(흥미) 영역 (area of interest: AOI) 내에서의 안구운동 패턴인 응시 시간/횟수, 동공 응답 패턴의 동공크기와 동공의 크기변화인 기울기 정보를 분석하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 항행적 의도 발생, 정보적 의도발생, 정보적 의도 소멸과 같은 세 가지 유형으로 인간의 묵시적 의도를 식별한다. 여기서 항행적 의도란 주어진 자극영상 내에서 무언가 흥미로운 것을 찾는 행위를 말하며, 이에 반해 정보적 의도는 특정 위치에서 특정 객체는 찾는 행위를 의미한다. 본 연구에서는 사용자 안구운동 패턴과 동공분석 정보 기반으로 서로 다른 묵시적 의도인 항행적 의도, 정보적 의도 발생, 그리고 정보적 의도 소멸 사이에서 그 천이를 감지할 수 있는 계층적 SVM (hierarchical support vector machine: H-SVM)을 이용하였다.
인간과 컴퓨터간의 정보이동에 중요한 역할을 해온 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)기술은 핵심적인 정보기술 분야에 속한다. 최근 키보드와 마우스와 같은 입력장치의 사용없이 인간의 몸짓이나 손짓등과 같은 Gesture를 입력으로 사용하여 로봇이나 제어 장치들을 제어하는 연구가 다각도로 진행되고 있으며 그 중요성 또한 날로 증가하고 있다. 본 논문에서는 가속도 센서에서 계측된 정보를 PCA알고리즘에 적용하여 사용자의 제스처를 인식하는 기법을 제안하고자 한다.
코로나19 팬데믹 시대를 거치면서 비대면 서비스가 요구되었고 확장현실 및 메타버스 서비스의 활용이 다양한 응용 분야에서 급증하였다. 이 논문은 국내외에서 활발하게 사용되는 메타버스 플랫폼인 게더타운, 이프랜드, 로블록스, 제페토를 사용자 인터랙션, 아바타 기반 인터랙션, 가상 세계 생성의 측면에서 분석한다. 특히 사용자의 현실 세계에서 발생하는 사용자 입력 기법, 가상 세계에서 사용자를 나타내는 아바타의 표현 기법, 그리고 사용자 참여를 통해 가상 세계를 제작하는 인터랙션 유형으로 구분하여 설명한다. 이를 통해 현재 메타버스 인터랙션의 추세와 요구를 도출하고 휴먼-메타버스 인터랙션의 기회와 발전 방향을 전망한다.
This paper discusses the gereral principles to be considered in the design of usef interfaces of graphics packages and presents a top-down design process in systematic way. The effective and convenient user interfaces are analyzed based on human factors criteria and we discuss the properties and application requirements of typical interaction techniques which support primitive tasks. The choice of an interaction technique has a set of input device prerequisites to be met.
Recently, various applications of robot system become more popular in accordance with rapid development of computer hardware/software, artificial intelligence, and automatic control technology. Formerly robots mainly have been used in industrial field, however, nowadays it is said that the robot will do an important role in the home service application. To make the robot more useful, we require further researches on implementation of natural communication method between the human and the robot system, and autonomous behavior generation. The gesture recognition technique is one of the most convenient methods for natural human-robot interaction, so it is to be solved for implementation of intelligent robot system. In this paper, we describe the state-of-the-art of advanced gesture recognition technologies for intelligent robots according to three methods; sensor based method, feature based method, appearance based method, and 3D model based method. And we also discuss some problems and real applications in the research field.
This paper presents the psychomotorik-based play activities executed by the social robot at home which helps children's social and emotional development. Based on the theory and practice of the psychomotorik therapy, the play activities were implemented in the close collaboration between psychmotorik experts, service designers and robotics engineers. The designed play activities are classified into four categories depending on the main areas of child development. The robotic system that can express verbal and nonverbal behaviors was developed in order to play games with children and but also to make children have continuous interest during the play activities with it. Finally, the psychomotorik-based play service scenario and interactive robot system were validated by the expert group from the domain of child psychotherapy. The evaluation results showed that the play service and the robot system were appropriately developed for children from the experts point of view.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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