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로봇 운용성 시뮬레이터(ROSim)의 군사로봇 운용성 평가에 실험적 적용 연구
Experimental Application of Robot Operability Simulator (ROSim) to the Operability Assessment of Military Robots 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.13 no.3, 2018년, pp.151 - 156  

최상영 (The Specialized Research Center for Future Ground System Analysis, MyongJi University) ,  박우성 (The Specialized Research Center for Future Ground System Analysis, MyongJi University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Military robots are expected to play an important role in the future battlefield, and will be actively engaged in dangerous, repetitive and difficult tasks. During the robots perform the tasks a human operator controls the robots in a supervisory way. The operator recognizes battlefield situations f...

주제어

#Human Operator   #Workload   #Robot Operability   #Human Performance Model  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 ROSim을 로봇의 운용성 평가에 실험적으로 적용하여, 그 유효성을 보고 나아가서 향후 국방로봇 연구개발 에서 인간-로봇 팀을 설계분석 할 때, 그 적용 가치를 찾고자 하는 데에 있다. 논문 목적상 실험적 적용을 위해서 로봇이 정찰임 무를 수행할 때로 제한하고, 정찰 임무지역은 10 km×10 Km으로 한정하였다.

가설 설정

  • 본 논문에서는 ROSim을 로봇의 운용성 평가에 실험적으로 적용하여, 그 유효성을 보고 나아가서 향후 국방로봇 연구개발 에서 인간-로봇 팀을 설계분석 할 때, 그 적용 가치를 찾고자 하는 데에 있다. 논문 목적상 실험적 적용을 위해서 로봇이 정찰임 무를 수행할 때로 제한하고, 정찰 임무지역은 10 km×10 Km으로 한정하였다. 정찰 임무를 수행하기 위해서 인간-로봇 팀이 구성되고, 로봇은 특정한 자동화 수준으로 유지하며, 운용자 1인이 한 대의 로봇으로부터 최대 3대의 로봇을 운용하는 상황을 고려하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
로봇 운용성은 무엇인가? 로봇 운용성이란 ‘로봇이 인간-로봇 팀으로 운용될 때 운용자와 로봇 사이의 상호작용을 통해서 발휘되는 능력’ 이다. 로봇이 자동화되더라고 인간요소를 완전히 배제할 수 없기 때문에 로봇 운용성에 대한 평가는 로봇 연구개발에 매우 중요한 부분을 차지한다.
로봇 운용성에 영향을 미치는 요소는 무엇이 있는가? 이러한 로봇 운용성에 영향을 미치는 요소들에는 운용자 작업부하, 통제소 인터페이스, 로봇 자동화, 그리고 과업 복잡성 등이 있다. 이들은 서로 간에 영향을 미친다.
로봇 운용성을 평가할 때 가능한 모든 운용 요소들을 총체적으로 고려해야하는 이유는 무엇인가? 이들은 서로 간에 영향을 미친다. 예를 들어서 로봇 자동화 수준이 향상되면 운용자의 작업부하는 감소할 수 있다. 그러나 자동화 비용이 증가한다. 반대로 자동화 수준이 낮으면 운용자 작업부하가 증가하게 된다. 마찬가지로 통제소 인터페이스가 효율적으로 설계되면 운용자의 상황인식 능력이 제고되어 운용자의 운용제어 효과가 증가될 수 있다. 또한 임무 복잡성은 이들 모두에게 영향을 미친다. 그래서 로봇 운용성을 평가할 때, 가능한 모든 운용요소들을 총체적으로 고려해야 한다.
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참고문헌 (13)

  1. W. S. Park, S. Y. Choi, and M. J. Lee, and J. H. Yang "Design of Simulation Framework for M&S of UGV Operability," Winter Conference of Society for Computational Design and Engineering Conference, Seoul, Korea, pp. 742-744, 2017. 

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  4. L. A. Breslow, D. Gartenberg, J. M. McCurry, and J. G. Trafton, "Dynamic Operator Overload: A Model for Predicting Workload During Supervisory Control," IEEE Transactions on HumanMachine Systems, vol. 44, no. 1, pp. 30-40, Feb., 2014. 

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  10. Y.-H. Kim, Y.-H. Choi, and J.-O, Kim, "How to Derive the Autonomous Driving Function Level of Unmanned Ground Vehicles," The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, vol. 42, no.01, pp. 205-213, Jan., 2017. 

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  12. S. G. Hart and L. E. Staveland, "Development of NASA-TLX," Advances in Psychology, vol. 52, pp. 139-183, 1988. 

  13. J. H. McCrasken and T. B. Aldrich, "Analysis of selected LHX mission functions: Implications for operator workload and system automation goals," Technical Note ASI479-024-84. Fort Rucker, AL: Army Research Institute Aviation Research and Development Activity, US Army Research Institute, USA, Jun., 1984. 

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