최근 들어서 휴머노이드 로봇을 비롯한 로봇에 대하여 관심이 증대되고 있다. 이에 따라, 외모를 닮은 로봇 뿐 만 아니라, 사람과 상호 작용을 할 수 있는 로봇 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이러한 상호 작용을 위한 효율적이고, 가장 자연스러운 방법 중의 하나가 비전을 기반으로 한 제스처 인식이다. 제스처를 인식하는데 있어서 가장 중요한 것은 손의 모양과 움직임을 인식하는3차원 제스처 인식이다. 본 논문에서는 3차원 손 제스처를 인식하기 위하여3차원 손 모델 추정 방법과 명령형 제스처 인식 시스템을 소개하고, 수화, 지화 등으로의 확장성을 위한 프레임워크를 제안한다.
본 연구는 사회성 상호작용 훈련자극에 반응하는 아동의 행동 및 정서적 긴장상태를 연산하는 심리반응 상태 추정 프로세스를 제안한다. 행동 중재에 필요한 훈련자극으로는 공동 주의(Joint attention) 사회성 훈련을 채택하고, 훈련프로토콜은 불연속 개별시도 훈련(DTT: Discrete trial training)기법이 적용된다. 공동 주의 훈련에서 사용자의 집중과 긴장 정도를 확인하기 위해 3가지 훈련자극용 콘텐츠를 구성한 후, 캐릭터 형태의 탁상 로봇을 이용하여 사용자에게 훈련자극을 수행하게 된다. 그런 다음, 비전 기반 헤드 포즈 인식기와 기하학 연산모델로 사용자 응시반응을 추정하고, PPG와 GSR의 생체신호를 심박변이도와 히스토그램 기법으로 신경계 반응을 분석한다. 로봇을 활용한 실험에서 공동 주의에 대한 각 콘텐츠 별 훈련에 사용자의 심리반응을 정량화 할 수 있음을 확인하였다.
A Telepresence service is an advanced video conferencing service at aimed providing remote users with the feeling of being present together at a particular location for a face-to-face group meeting. The effectiveness in this type of meeting can be further increased by automatically recognizing the audiovisual behaviors of the video conferencing users, accurately inferring their level of engagement from the recognized reactions, and providing proper feedback on their engagement state. In this paper, we review the recent developments of such engagement analysis techniques being utilized in various applications, such as human-robot interaction, content evaluation, telematics, and online collaboration services. In addition, we introduce a real-time engagement analysis framework employed in our telepresence service platform for an increased participation in online group collaboration settings.
지능형 로봇산업은 인간의 생활에 지대한 영향을 끼치는 미래 산업으로 손꼽히는 분야이다. 향후 소비자들의 욕구를 충족시키기 위해서는 다양한 플랫폼을 개발하고 사용자의 편의성을 만족시킬 필요가 있다. 이 논문에서는 사용자에게 효율적으로 정보를 전달하기 위한 작업 정보 스키마의 정의 및 이용자의 성향에 따른 차별화된 정보 전달 방법을 제안한다. 정형화된 작업 정보를 통해 다양한 플랫폼의 상호작용을 일원화 하고, 이를 전달하기 위해 사용자 모델을 이용한 차등적 정보제공을 통해 다양한 소비자의 욕구를 충족시키는 것이야 말로 미래 산업의 경쟁력을 확보하기 위한 한 방향을 제시할 것이다.
인간-로봇 상호작용 접근에서 로봇이 정서를 인식하고 표현하고 대처할 수 있도록 로봇을 만드는 것은 미래 로봇산업에서 중요한 과제이다. 본 연구의 목적은 긍정적 부정적 정서 정보에 대한 자동적 처리과정에 의해 동작수행을 위한 정보처리 과정 중에 운동 프로그램 단계에 차별적인 영향을 미치는가를 규명하는 것이었다. 13명(남=11, 여=2)의 실험자자가 본 연구에 참여하여 웃는 얼굴과 화난 얼굴을 10ms의 비의식적 수준에서 정서적 점화자극을 제시받은 후 단추누르기 과제, 단추 누른 후 테니스 공 1개 타격, 단추 누른 후 테니스 공 2개 타격하는 과제를 수행하였다. 그 결과 긍정적 정서 자극은 부정적 정서자극과 비교해 복잡한 운동을 계획하는데 더욱 빠른것으로 나타났다. 이러한 결과는 인간-로봇 상호작용에서 로봇이 인간의 정서를 인식하고 표현하기 위해서는 적어도 2개의 정서 인터페이스가 있어야 함을 암시한다.
디지털 컨텐츠의 종류와 양이 폭발적으로 증가하면서 컨텐츠 선호도 투표는 강한 파급력을 지니게 되었다. 하지만 컨텐츠 소비자가 직접 투표를 해야 하는 현재의 방법은 사람들의 투표 참여율이 저조하며, 조작 위험성이 높다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 컨텐츠 소비자의 얼굴 표정에 드러나는 감정을 인식함으로써 자동으로 컨텐츠 선호도를 추론하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 수동 컨텐츠 선호도 투표 시스템의 문제점인 컨텐츠 소비자의 부담감과 번거로움, 조작 위험성 등을 해소함으로써 보다 편리하고 효율적이며 신뢰도 높은 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 선호도 추론 시스템을 구축하기 위한 방법을 구체적으로 제안하고, 실험을 통하여 제안하는 시스템의 실용성과 효율성을 보인다.
In direct vehicle teleoperation, a human operator drives a vehicle at a distance through a pair of master and slave device. However, if there is time delay, it is difficult to remotely drive the vehicle due to slow response. In order to address this problem, we introduced a novel methodology of shared vehicle teleoperation using a virtual driving interface. The methodology was developed with four components: 1) virtual driving environment, 2) interface for virtual driving environment, 3) path generator based on virtual driving trajectory, 4) path following controller. Experimental results showed the effectiveness of the proposed approach in simple and cluttered driving environment as well. In the experiments, we compared two sampling methods, fixed sampling time and user defined instant, and finally merged method showed best remote driving performance in term of completion time and number of collision.
최근 인공지능의 급부상과 함께 서비스 로봇은 물론 산업용 로봇에 이르기까지 ICT 융합을 통한 HRI(Human Robot Interaction) 지능화가 가속화되고 있다. 제조, 물류, 공공장소, 가정 등 다양한 환경에서 인간과 가까이 공존하며 상호작용하는 지능로봇의 안전과 성능에 기반한 신뢰성 확보는 성장하는 로봇 시장에 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 2014년 실내외에서 운용되는 개인지원로봇에 대한 기본 안전 요구 표준인 ISO 13482가 공표되고 유럽, 일본을 비롯한 세계시장은 국제 표준 에 기반한 서비스 로봇의 인증을 요구하고 있다. 이에 최근 국내 로봇 기업의 해외 시장 진출에 있어 가장 우선적으로 요구받고 있는 안전 요구조건과 검증에 필요한 위험 평가 프로세스를 소개하고 서비스 로봇의 안전 및 성능 평가 기술과 표준에 대하여 살펴본다.
서비스 로봇은 일상생활에서 사람들의 업무를 보조한다. 이때, 효과적인 서비스를 위해서는 사람과 로봇 사이의 상호작용이 매우 중요하다 대화는 사람과 로봇이 보다 유연하고 풍부한 의사전달을 하는데 도움을 준다. 전통적인 로봇 연구에서는 명령과 같은 간단한 질의 둥을 처리하는 것이 의사소통의 전부였으나, 실제 사람들 사이의 대화에서는 배경 지식이나 대화의 문맥 둥에 의해 중요한 정보가 대화에서 생략되기도 한다. 이런 상황은 여러 불확실성을 포함하게 되는데 대화의 문맥이나 불확실성을 다루는 것이 필요하다. 본 논문에서는 '상호-주도' 방식을 통해 사람이 쓰는 일상 대화를 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 처리하는 방법을 제안한다. 실제 로봇의 시뮬레이션 환경은 제안하는 방법의 유용함을 보여주었다.
본 논문에서는 인간 로봇 상호 작용을 위해 정확한 스켈레톤 특징점을 추출하는 강인한 추출기를 설계한다. 제안된 특징점 추출기는 인간의 움직임 정보로부터 얻어진 색상, 윤곽선, 시간차 정보 및 가상 신체 모델을 이용하여 정확한 특징점 위치를 찾아낸다. 또한 특징점 추출에 소요되는 탐색 시간을 줄이기 위해 격자박스를 이용한 원형 탐색 기법을 도입하였다. 최종적으로 기법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 동작의 특징점 추출 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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