• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1776-1780
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• 2004

In this paper, we propose the new emotion model and the robot behavior decision model based on proposed emotion model. As like in human, emotions are hierarchicalized in four levels (momentary emotions, mood, attitude, and personality) and are determined from the robot behavior and human responses. They are combined with motivation (which is determined from the external stimuli) to determine the robot behavior.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.79-86
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• 2012

본 논문의 목적은 STEAM기반 통합학습 프로그램을 통하여 초등학생의 창의적 인성을 향상시키는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 통합학습과 STEAM에 대한 내용을 분석한 후 통합학습 프로그램의 모형을 적용하여 교육용 로봇을 활용한 콘텐츠 자료를 개발하고 이를 초등학교 현장에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 본 연구를 위해 실험집단과 통제집단으로 나눈 후 t-검정을 적용하였고, 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 STEAM 기반 통합교과 학습은 초등학생의 창의적 인성 향상에 긍정적인 영향을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.7-12
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• 2008

사람과 로봇의 인터랙션에 있어 정서의 역할은 중요하다. 그러므로 사람과 유사한 정서 메커니즘이 로봇에게 필요하다. 본 논문에서는 사람의 정서에 대한 심리적 연구를 바탕으로 사람의 내적 요소에 기반한 새로운 인공 정서 표현 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 external stimulus, emotion, mood, personality, tendency, machine rhythm 의 6가지 정보 요소를 활용하며, 각 요소들은 그들의 특성에 따라 결과적으로 emotion 표현 패턴의 변화에 영향을 준다. 그 결과 통일한 외부 자극들은 내적 상태에 따라 emotion의 변화를 만들어 낸다. 제안된 시스템은 사람과 로봇의 자연스러운 인터랙션을 유지하고, 친밀한 관계를 형성할 수 있도록 도움을 줄 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.95-98
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• 2007

본 논문은 한국생산기술연구원에서 개발된 안드로이드 로봇(EveR Series) 플랫폼에 적용된 감성 시스템에 관한 내용을 제시한다. EveR 플랫폼은 얼굴 표정, 제스처, 음성합성을 수행 할 수 있는 플랫폼으로써 감성 시스템을 적용하여 인간 친화적인 상호작용을 원활하게 한다. 감성 시스템은 로봇에 동기를 부여하는 동기 모듈(Motivation Module), 다양한 감정들을 가지고 있는 감정 모듈(Emotion Module), 감정들, 제스처, 음성에 영향을 미치는 성격 모듈(Personality Module), 입력 받은 자극들과 상황들에 가중치를 결정하는 기억 모듈(Memory Module)로 구성되어 있다. 감성 시스템은 입력으로 음성, 텍스트, 비전, 촉각 및 상황 정보가 들어오고 감정의 선택과 가중치, 행동, 제스처를 출력하여 인간과의 대화에 있어서 자연스러움을 유도한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.155-157
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• 2011

본 논문에서는 초등학생의 창의 인성 발달을 위한 교육용 로봇 활용방안을 제안한다. 미래사회는 '집어넣는 교육'이 아니라 '끄집어 내는 교육'이 중심이 되어야 하며, 그 핵심에 '창의성'과 '인성'이 존재한다. 그래서 창의 인성을 기르기 위해 교육용 로봇을 활용하여 지도하는 방법을 모색하고자 한다. 구체물을 사용하여 조작하는 것은 초등학생의 인지발달단계와도 맞물려 있으므로 흥미있게 주제에 접근하는 좋은 방법이 될 것이다. 하지만 이에 대한 관련 연구가 부족하여 앞으로 관련 교육과정 개발 및 교재 연구가 절실히 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.217-224
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• 2019

The intelligent robot industry is a complex which encompasses all fields of science and technology, and its marketability and industrial impact are remarkable. Major countries in the world have been strengthening their policies to foster the intelligent robot industry, but discussions on liability issues and legal actions that are accompanied by the related big or small accidents are still insufficient. In this study, therefore, the patent law by artificial intelligence robots and the legislation for relevant legal actions at the criminal law level are presented. Patent law legislation by artificial intelligence robots should comply with the followings. First, the electronic human being other than humans ought to be given legal personality, which is the subject of patent infringement. Even if artificial intelligence has legal personality, legal responsibility will be varied depending on the judgment of whether the accident has occurred due to the malfunction of the artificial intelligence itself or due to the human intervention with malicious intention. Second, artificial intelligence as a subject of actors and responsibility should be distinguished strictly; in other words, the injunction is the responsibility of the intelligent robot itself, but the financial repayment is the responsibility of the owner. In the criminal law legislation, regulations for legal punishment of intelligent robot manufacturing companies and manufacturers should be prepared promptly in case of legal violation, by amending the scope of application of Article 47 (Penal Provisions) of the Intelligent Robots Development and Distribution Promotion Act. In this way, joint penal provisions, which can clearly distinguish the responsibilities of the related parties, should be established to contribute to the development of the fourth industrial revolution.

• 로봇학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.210-217
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• 2009

This paper introduces a design of multi-dimensional complex emotional model for various complex emotional expression. It is a novel approach to design an emotional model by comparison with conventional emotional model which used a three-dimensional emotional space with some problems; the discontinuity of emotions, the simple emotional expression, and the necessity of re-designing the emotional model for each robot. To solve these problems, we have designed an emotional model. It uses a multi-dimensional emotional space for the continuity of emotion. A linear model design is used for reusability of the emotional model. It has the personality for various emotional results although it gets same inputs. To demonstrate the effectiveness of our model, we have tested with a human friendly robot.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.295-300
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• 2017

본 연구는 최근 급증하고 있는 1인 가구 내 개인이 직면할 수 있는 심리적 소외감을 해결할 수 있는 대안으로 인간과 정서적으로 소통할 수 있는 소셜로봇의 역할 탐색에 목적이 있다. 먼저 문헌연구를 통해 소셜로봇의 정의와 특징을 파악 후 소셜로봇의 현황과 미래 전망을 분석하였다. 이를 기반으로 향후 소셜로봇의 잠재적 수요자가 될 수도권에 거주하는 만 20세 이상 30세 이하의 1인 가구를 대상으로 심층인터뷰를 하여 사용자 경험 측면에서 소셜로봇에게 필요한 역할을 정리하였다. 그 결과 모든 실험자는 자신에게만 특화되어 상호작용할 수 있는 소셜로봇이 필요하다고 응답했으나, 로봇과의 애착 형성 필요성에 대해서는 개인마다 차이를 보였다. 이를 통해 개인별 생활 방식 및 성향 등에 따라 소셜로봇에게 요구하는 점이 다르다는 것을 파악하였다. 따라서 향후 소셜로봇이 인간의 삶 속에 자리매김하기 위해서는 개별 맞춤형 소셜로봇의 기술 개발과 사용자 경험 측면에서의 고려가 필요하다는 함의를 도출할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.276-278
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• 2006

인간의 감성은 의사결정과 의사소통에 있어서 중요한 역할을 한다. 감성의 생성과 표현은 성격에 의해 영향을 받는다. 이와 같은 감성과 성격을 반영한 로봇은 보다 자연스러운 표현과 효율적인 의사소통을 할 수 있다. 본 논문은 상태방정식과 출력 방정식으로 구성된 성격을 고려한 감성 시스템을 제안한다. 상태방정식은 외부자극으로부터 감정을 생성하고, 출력방정식은 성격과 환경을 반영하여 감정의 표현 강도를 결정한다. 감성시스템에서 성격은 입력된 자극을 통한 성격 5요인이론에 언급된 5요인의 값을 변화시킴으로써 학습된다. 또한 고전적 학습방법으로 자극을 학습하여 감정의 형성에 영향을 주는 자극의 수를 증가시킨다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.1076-1094
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• 2022

Technology for emotion recognition is an essential part of human personality analysis. To define human personality characteristics, the existing method used the survey method. However, there are many cases where communication cannot make without considering emotions. Hence, emotional recognition technology is an essential element for communication but has also been adopted in many other fields. A person's emotions are revealed in various ways, typically including facial, speech, and biometric responses. Therefore, various methods can recognize emotions, e.g., images, voice signals, and physiological signals. Physiological signals are measured with biological sensors and analyzed to identify emotions. This study employed two sensor types. First, the existing method, the binary arousal-valence method, was subdivided into four levels to classify emotions in more detail. Then, based on the current techniques classified as High/Low, the model was further subdivided into multi-levels. Finally, signal characteristics were extracted using a 1-D Convolution Neural Network (CNN) and classified sixteen feelings. Although CNN was used to learn images in 2D, sensor data in 1D was used as the input in this paper. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated by measuring actual sensors.