로봇의 중요성이 증가함에 따라서 학교 현장에 로봇 교육이 활발히 도입되고 있지만 예비 교사의 로봇에 대한 부정적인 태도 때문에 로봇 교육은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 로봇 프로그래밍 교육을 예비 교사에게 도입하고 로봇에 대한 태도 변화를 분석하였다. 예비교사를 세 집단으로 나누고 각각 다른 내용의 수업을 실시하였으며, 사전, 사후에 로봇에 대한 부정적 태도 척도를 실시하였다. 집단 간의 로봇에 대한 태도를 비교한 결과, 사전에는 집단별로 차이가 나타나지 않았지만, 사후에는 집단별로 로봇에 대한 태도가 달랐다. 집단 간의 변화를 관찰한 결과, ICT 교육과 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사는 로봇에 대한 태도 변화가 없었지만, 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사는 로봇에 대한 태도가 긍정적으로 변하였다. 이와 같은 결과를 통하여 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키는데 효과적이라는 것을 확인할 수 있었다.
지능 로봇은 복잡하고 동적인 환경 내에서 상황의 변화에 적절히 적응하여 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 지능 시스템이다. 따라서 로봇은 행위를 수행하는 동안 지속적으로 상황의 변화를 감지하여 변화에 적절히 반응해야 하며 주어진 상황에 대해 최선의 행위를 결정하여 수행할 수 있어야 한다. 또한 때때로 임의의 행동을 결정하여 보다 지능적인 행위를 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 지능 로봇의 복잡한 행위를 효과적으로 정의하고 구현하기 위해 Structured Circuit Semantics(SCS)에 기초를 둔 프로그래밍 언어(Structured Programming for Reactive Intelligent Tasks, SPRIT)와 SPRIT으로 작성된 프로그램을 다양한 로봇 환경에서 실행하고 검증하기 위한 작업 실행기(Task Executor)를 제시한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권3호
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pp.35-41
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2018
Smart device has become an affordable main computing resource for robotic ap-plications in accordance with a fast growth of mobile internet environment. Since the computing power of smart device has been increased, smart device based ro-bot system attempts to replace traditional robot applications with laptop-based system. Methodologies for acquisition of remote sensory information and control of various types of robots using smart device have been proposed recently. In this paper, we propose a robot control system using a monitoring program and a communication protocol. The proposed system is a combination of an educa-tional programming oriented robot named EPOR-S. as small service robot plat-form and a smart device. Through a simulation study using image processing, the feasibility of combination of the proposed robot monitoring program and control system was verified.
인터넷 서비스는 개방, 공유, 참여의 성격을 표방하여 인터넷 환경에 사용자가 적극적으로 참여하는 형태로 변화하고 있다. 본 연구에서는 이러한 흐름에 부응하여 기존의 로봇 프로그래밍 모형을 바탕으로 웹2.0 환경에 부합하는 긍정적인 상호작용을 촉진하기 위한 교육모형을 제안하였다. 우선 웹2.0의 환경의 특성과 이를 구현할 수 있는 교육적 도구에 대해 고찰하였고, 지금까지 연구되어 온 로봇 교육 및 로봇 프로그래밍 교육과 학습모형에 대해 살펴보고 시사점을 도출하였다. 또한 협력적 상호작용을 촉진할 수 있도록 웹2.0 도구(싸이월드, prezi, mindmeister)를 활용한 교육모형을 구안하고 이를 학습자에게 적용해보았다. 본 연구 결과 웹2.0 기반의 도구를 활용한 로봇 프로그래밍 교육이 유의미하다는 결과를 얻을 수 있었으며, 참여한 학습자 대부분은 웹2.0의 도구를 활용하는 것이 로봇 프로그래밍 과정 전반에 도움이 되었다고 평가하였다.
본 논문에서는 로봇 프로그래밍 교육에 대한 예비 교사의 인식 조사를 분석하고자 한다. 연구를 위하여 로봇 프로그래밍 교육프로그램과 예비 교사의 인식을 조사하기 위한 서술형 검사 도구를 개발하였다. 분석한 결과는 다음과 같다. 예비 교사는 프로그래밍 교육에서 로봇이 흥미, 자신감, 성취감을 얻을 수 있다고 말하였고, 문제 해결 활동을 할 수 있다는 점과 직접 구현하면서 만들 수 있다는 점 때문에 이해가 쉽다고 말하였다. 반면에 로봇이 조립과 분해가 어렵고, 비용과 시간이 많이 든다는 점, 부품 관리의 어렵다는 점, 조작이 어렵다는 점때문에 로봇 프로그래밍 교육에 대하여 부정적인 의견을 나타냈다. 이러한 부정적인 의견 때문에 로봇을 수업에 활용하지 않겠다는 예비 교사가 더 많았다. 마지막으로 예비 교사가 로봇 활동은 개별 활동보다 조별 활동을 선호한다고 응답하였다.
Kim, Seong-Rock;Park, Jae-Suk;Park, Ju-Hyun;Lee, Suk-Gyu
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1413-1415
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2004
This paper proposes a SVM(Support Vector Machine) training algorithm to control a service robot with voice command. The service robot with a stereo vision system and dual manipulators of four degrees of freedom implements a User-Dependent Voice Control System. The training of SVM algorithm that is one of the statistical learning theories leads to a QP(quadratic programming) problem. In this paper, we present an efficient SVM speech recognition scheme especially based on less learning data comparing with conventional approaches. SVM discriminator decides rejection or acceptance of user's extracted voice features by the MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient). Among several SVM kernels, the exponential RBF function gives the best classification and the accurate user recognition. The numerical simulation and the experiment verified the usefulness of the proposed algorithm.
전 세계적으로 4차 산업혁명에 따라 필요한 인재를 양성하기 위하여 로봇을 필두로 한 소프트웨어 교육이 진행되고 있다. 이에 따라 로봇 교육에 대한 수업 전문성이 요구되지만, 선행 연구에서는 로봇에 대한 예비 교사의 태도가 부정적이었다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 변인에 따른 로봇에 대한 예비 교사의 태도 차이를 분석하였다. 본 연구에서 연구 대상은 K 대학에 다니고 있는 309명의 예비 교사이며, 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 측정하기 위하여 로봇에 대한 부정적인 태도 측정척도를 검사 도구로 사용하였다. 연구 결과, 예비 교사는 성별, 로봇의 조작 경험, 로봇 관련 수업의 수강 경험에 따라 로봇에 대한 태도가 다른 것으로 나타났다. 특히, 여성보다 남성이, 로봇의 조작 경험과 로봇 관련 수업의 수강 경험이 있을수록 로봇에 대한 예비 교사의 태도가 긍정적으로 나타났다. 반면에 매체를 통한 로봇의 경험은 로봇에 대한 예비 교사의 태도에 영향을 주지 않은 것으로 나타났다.
지능형 네트워크 로봇은 다양한 환경에서 네트워크 시스템과 연계하여 인간과 상호작용을 하며, 상황에 따라 주어진 역할을 수행한다. 유비쿼터스 환경에서 동작하는 네트워크 기반의 URC 로봇은 분산 컴퓨팅 환경에서 클라이언트 로봇의 기능을 서버로 분산시킴으로써 클라이언트 로봇을 경량화하는 장점을 갖는다. URC 로봇 환경 중에서 SOMAR는 서버-클라이언트 환경에서 서비스 지향기법으로 로봇 소프트웨어를 개발하기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 URC 로봇 환경에서 사용 가능한 SOMAR 로봇 클라이언트를 소개하고 그 구현을 보인다. SOMAR 로봇 클라이언트는 디바이스 서비스 계층과 로봇 서비스 계층을 갖는다. 이 중 디바이스 서비스는 디바이스를 제어하는 서비스이고, 로봇 서비스는 다수의 디바이스 서비스를 결합하여 생성된 로봇이 제공하는 서비스를 추상화시킨 것이다. 또한 본 논문에서는 디바이스와 로봇 서비스의 결합 관계를 표현하기 위해 RSEL (Robot Service Executing Language)을 이용하였다. 서비스 결합을 기술한 RSEL 문서는 변환기를 통해 클라이언트 시스템 언어로 변환하고 컴파일링하여 로봇 클라이언트 시스템에 업로드한다. SOMAR 클라이언트 시스템은 호스트/타겟 구조를 갖는 내장형 시스템에 적용하기가 용이하며, RSEL 처리 엔진에 대한 부담을 줄여서 로봇 클라이언트를 경량화시켰다.
본 연구에서는 예비수학교사의 TPACK-P (TPACK-Programming) 신장을 위한 로봇 프로그래밍 강의를 설계하고 그 효과를 분석하였다. 강의는 분석, 탐색, 1차 마이크로티칭, 2차 마이크로티칭의 단계로 설계했는데, 각 마이크로티칭 단계에서는 설계, 적용, 평가 단계가 포함되도록 하였다. 강의의 사전, 사후에 TPACK-P 검사를 실시한 결과, TPACK의 하위 요인 중 TCK는 유의수준 1%에서, TPK, TRACK, TRACK(P)는 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 평균 차이를 보였다. 문항별 종속표본 t 검정 결과, TCK, TPK, TPACK, TPACK(P) 범주에 사전보다 사후검사의 평균이 유의하게 높은 문항이 포함된 것으로 분석되었다. 이는 연구에서 설계한 강의가 예비수학교사의 TPACK-P 신장에 긍정적인 영향을 주었음을 보여준다.
본 연구는 같은 로봇 교구에 다른 프로그래밍 도구를 적용하였다. 로봇은 레고 마인드스톰 NXT을 활용하였다. 프로그래밍 도구는 일반적인 블록 프로그래밍 도구로는 NXT-G를 사용하였고, 시뮬레이션 프로그래밍 도구로는 MSRDS를 사용하였으며, 모바일 프로그래밍 도구로는 앱 인벤터(App Inventor)를 사용하였다. 위 3가지 프로그래밍 도구에 따라 학습들의 흥미와 학습효과를 이끌어 낼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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