• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1480-1487
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• 2004

본 연구에서는 원격 카메라 로봇 제어를 위한 새로운 제스처 인식 방법을 제안하였다. 제스처 인식의 전처리 단계인 동적 제스처의 세그먼테이션이며, 이를 위한 기존의 방법은 인식 대상에 대한 많은 칼라정보를 필요로 하고, 인식단계에서는 각각 제스처에 대한 많은 특징벡터들을 요구하는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 연구에서는 동적 제스처의 세그먼테이션을 위한 새로운 Max-Min 탐색법과 제스처 특징 추출을 위한 평균 공간 사상법과 무게중심법, 그리고 인식을 위한 다층 퍼셉트론 신경망의 구조 둥을 제안하였다 실험에서 제안된 기법의 인식율이 90%이상으로 나타났으며, 이 결과는 원격 로봇 제어를 위한 휴먼컴퓨터 인터페이스(HCI : Human Compute. Interface)장치로 사용 가능함을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.117-118
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• 2007

A robot needs a human detection algorithm for interaction with a human. This paper proposes a method that finds people using a SVM (support vector machine) classifier and a stereo camera. Feature vectors of SVM are extracted by HoG (histogram of gradient) within images. After training extracted vectors from the clustered images, the SVM algorithm creates a classifier for human detection. Each candidate for a human in the image is generated by clustering of depth information from a stereo camera and the candidate is evaluated by the classifier. When compared with the existing method of creating candidates for a human, clustering reduces computational time. The experimental results demonstrate that the proposed approach can be executed in real time.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1501-1507
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• 2017

로봇보조학습의 원격로봇교사의 키는 작동의 안정성, 사용자의 편리성과 심시적 안정감의 이유로 실제 교사의 키보다 작은 경우가 선호된다. 그러나 원격로봇교사는 수업에서 때때로 학생을 통제해야할 필요성을 고려한다면, 로봇의 플랫폼은 실제 교사의 키 정도가 좋을 것으로 가정하였다. 이를 위하여 초등학교 체육수업에서 원격연결 로봇교사의 키와 수업통제력의 영향을 실험해 보았다. 사전과 사후 실험비교를 통하여 아동크기의 원격교사 로봇과 실제 교사 크기의 원격교사 로봇간의 유의미한 차이는 얻지 못하였으나, 행동분석관찰에서는 큰 키의 로봇이 학생을 통제하는 데에는 장점이 있음을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.470-476
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• 2020

본 논문에서는 인공지능 블록을 구동할 수 있도록 Edge Device와 서버를 분리하는 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버의 설계와 데이터 송수신 방법을 제시한다. 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버를 통해 소셜 로봇과 로봇의 플랫폼이 구동될 Edge Device 간의 종속성을 줄여 구동 안정성을 향상할 수 있다. 사용자가 소셜 로봇과의 상호작용을 위해서 인공지능 서버에 기능을 요청하면 모듈화된 기능들을 이용해 결과만을 반환받을 수 있다. 인공지능 서버에서 모듈화되어있는 기능들은 서버 관리자에 의해 모듈별로 유지 보수 및 변경이 쉽게 가능하다. 기존 서버 시스템과 비교했을 때 모듈 교체형 인공지능 서버는 수행되는 프로그램의 규모 차이와 서버 유지 보수 면에서 더 효율적인 성능을 낸다. 이를 통해 사람-로봇 간의 상호작용이 가능한 로봇 시나리오에 더 다양한 영상 딥러닝을 포함 시킬 수 있으며, 로봇 플랫폼 외에 영상 딥러닝을 위한 인공지능 서버에 적용할 때 더 효율적인 성능을 낼 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.94-106
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• 2017

Unmanned military vehicles (UMVs) will be increasingly applied to the various military operations. These UMVs are most commonly characterized as dealing with "4D" task - dull, dirty, dangerous and difficult with automations. Although most of the UMVs are designed to a high degree of autonomy, the human operator will still intervene in the robots operation, and tele-operate them to achieve his or her mission. Thus, operator capacity, along with robot autonomy and user interface, is one of the important design factors in the research and development of the UMVs. In this paper, we propose the method to assess the operator capacity of the UMVs. The method is comprised of the 6 steps (problem, assumption, goal function identification, operator task analysis, task modeling & simulation, results and assessment), and herein colored Petri-nets are used for the modeling and simulation. Further, an illustrative example is described at the end of this paper.

• 감성과학
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• 제24권4호
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• pp.3-16
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• 2021

의인화는 로봇과 같이, 인간이 아닌 대상에게 인간의 속성, 정서나 의도를 부여하는 것이다. 본 연구에서는 로봇에게 인간 고유의 속성을 부여하는 의인화가 로봇-인간의 상호작용에 끼치는 영향을 분석하였다. 연구 1에서는 다양한 로봇의 사진을 제시하고, 로봇의 외관에 따른 심리적 불쾌감, 마음지각 및 도덕적 처우를 자기보고식 질문지를 통해 분석하였다. 그 결과 로봇의 외관이 인간과 가장 유사한 안드로이드 로봇조건에서 휴머노이드 로봇의 조건과 기계적 외관의 조건보다 로봇에 대한 심리적 불쾌감이 가장 높았다. 또한 인간과 유사한 안드로이드 로봇에서 기계와 비슷한 로봇보다 로봇에 대한 마음지각이 더 높게 나타났다. 연구 2에서는 로봇의 속성을 의인화한 조건과 의인화하지 않은 조건에서 로봇에 대한 불쾌감, 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 다르게 나타나는지를 비교하였다. 그 결과 로봇 속성의 의인화조건에서 로봇에 대한 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 더 높게 나타났으며, 마음지각의 경험성이 높을수록 도덕적 처우의 정도가 더 높아졌다. 이 결과는 인간과 유사한 로봇의 외관은 로봇에 대한 심리적 불쾌감을 증가시키지만, 로봇의 속성에 대한 의인화는 로봇에 대한 마음지각을 증가시키고, 인간-로봇의 상호작용을 촉진 시킬 가능성을 제시한다. 논의에서는 의인화가 인간-로봇의 상호작용에 끼치는 차별화된 영향에 대한 시사점을 토론하고, 연구의 한계 및 후속연구의 방향을 다루었다.

• 대한인간공학회지
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• 제31권6호
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• pp.715-723
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• 2012

Objective: The aim of this study is to investigate haptic perception related researches into three perspectives: cutaneous & proprioceptive sensations, active & passive touch, and cognition & emotion, then to identify issues for implementing haptic interactions. Background: Although haptic technologies had improved and become practical, more research on the method of application is still needed to actualize the multimodal interaction technology. Systematical approached to explore haptic perception is required to understand emotional experience and social message, as well as tactile feedback. Method: Content analysis were conducted to analyze trend in haptic related research. Changes in issues and topics were investigated using sensational dimensions and the different contents delivered via tactile perception. Result: The found research opportunities were haptic perception in various body segments and emotion related proprioceptive sensation. Conclusion: Once the mechanism of how users perceives haptic stimuli would help to develop effective haptic interactrion and this study provide insights of what to focus for the future of haptic interaction. Application: This research is expected to provide presence, and emotional response applied by haptic perception to fields such as human-robot, human-device, and telecommunication interaction.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.540-546
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• 2008

미래에는 로봇이 사람의 감정 상태를 이해하거나 적절하게 자신의 행동을 표현하는 기능은 중요해 질 것이다. 사람간의 교류에서 메세지의 93%가 행동 표현에 있으며, 바디 랭귀지는 감정의 양을 표현하므로 행동 표현은 중요한 감정 표현 수단이다. 최근의 로봇들은 얼굴, 제스처, LED, 소리 등의 복합적 방법을 이용하여 사람과 교류하고 있지만 포즈는 위치와 방위, 얼굴이나 제스처는 속도, 말이나 색 풍은 시간에 대한 정보가 필요하기 때문에 하나의 모델로 통합하거나 동기화 시키기 어렵다. 한편 작은 세기의 감정에서, 얼굴은 쉽게 표현이 가능하지만 제스처는 표현이 힘들다. 또한 기존의 감정 경계는 같은 형태와 크기를 가지거나, HHI 분야에 국한되어 연구되어 왔다. 본 논문에서는 정서 공간에서 감정의 경계를 어떻게 정의할 것이며, 복합적 표현 방법을 시스템적으로 어떻게 동기화할 수 있을지를 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5496-5521
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• 2018

Object detection and tracking is the basic capability of mobile robots to achieve natural human-robot interaction. In this paper, an object tracking system of mobile robot is designed and validated using improved multiple instance learning algorithm. The improved multiple instance learning algorithm which prevents model drift significantly. Secondly, in order to improve the capability of classifiers, an active sample selection strategy is proposed by optimizing a bag Fisher information function instead of the bag likelihood function, which dynamically chooses most discriminative samples for classifier training. Furthermore, we integrate the co-training criterion into algorithm to update the appearance model accurately and avoid error accumulation. Finally, we evaluate our system on challenging sequences and an indoor environment in a laboratory. And the experiment results demonstrate that the proposed methods can stably and robustly track moving object.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.17-25
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• 2020

본 연구는 식당에서 사용하는 외식서빙 로봇의 서비스 절차 및 인터랙션 방식에 중점을 두고 연구한다. 사용자 설문조사,사용자를 관찰하고 고객과 레스토랑 종업원의 인터뷰를 통한 레스토랑 서빙 로봇과 고객의 교류방식을 분석하고 사용자 요구를 파악하기 위해 사용자 여정 지도를 구축한다. 또한 서비스 절차에서 배달 서비스 뿐만 아니라 주문 서비스, 접대 서비스 및 테이블 정리 등을 모두 서비스 로봇이 행하는 것을 의도한다.최종 제안 연구 목적은 기존의 서빙 로봇 GUI을 개선하고 새로운 서비스 청사진을 설계하는 것이다.