초록 ▼

1) 연구결과 요약
- 본 과제에서는 서비스 로봇에게 상호작용을 학습시키기 위한 통합 프레임워크를 설계하였다. 실세계에서의 상호작용 학습을 위해서는 막대한 인적, 시간적 비용 등이 발생하므로, 가상 환경에서의 효율적인 학습을 통해 이러한 비용을 감축시킬 수 있다. 다음은 본 과제에서 수행한 연구 내용을 요약한 것이다
① 상호작용 학습을 위한 통합 프레임워크 설계 연구
- 상호작용 학습 통합 프레임워크에서는 가상 환경에서 가상 로봇에게 상호작용을 학습시키기 위해 상호작용 대상인 가상 휴먼을 도입하였다. 가상 휴먼은 모

1) 연구결과 요약
- 본 과제에서는 서비스 로봇에게 상호작용을 학습시키기 위한 통합 프레임워크를 설계하였다. 실세계에서의 상호작용 학습을 위해서는 막대한 인적, 시간적 비용 등이 발생하므로, 가상 환경에서의 효율적인 학습을 통해 이러한 비용을 감축시킬 수 있다. 다음은 본 과제에서 수행한 연구 내용을 요약한 것이다
① 상호작용 학습을 위한 통합 프레임워크 설계 연구
- 상호작용 학습 통합 프레임워크에서는 가상 환경에서 가상 로봇에게 상호작용을 학습시키기 위해 상호작용 대상인 가상 휴먼을 도입하였다. 가상 휴먼은 모방 학습을 기반으로 사람의 행동을 모방하여 작업을 수행하도록 학습된다. 이와 같은 가상에서의 학습 결과는 실제 로봇에 적용된다.
② 로봇의 모터 프리미티브 생성 알고리즘 연구
- 실제 로봇이 상호작용 학습 결과를 수행하기 위해서는 먼저 모터 프리미티브(motor primitive)를 학습해야 한다. 모터 프리미티브는 로봇이 수행하는 단위 행동을 의미한다. 이를 위해 모방학습을 기반으로 사용자가 직접 로봇을 제어함으로써 로봇의 모터 프리미티브를 학습시켰다. 로봇의 메모리와 처리 속도의 한계를 극복하기 위하여 로봇과 통신하는 모방학습 서버를 연구 및 개발하였다.
③ 가상 휴먼의 작업 수행 알고리즘 연구
- 가상 로봇은 Q-학습을 기반으로 가상 휴먼과 상호작용을 반복함으로써 자동으로 상호작용을 학습한다. 이를 통해 학습 중에 사람이 개입하지 않더라도 다수의 학습을 빠르게 반복할 수 있다.
④ 가상환경 상호작용 학습을 위한 사용자 인터페이스 설계
- 사용자가 가상 환경에서 상호작용 학습을 쉽게 수행할 수 있도록 하기 위하여 가상환경 상호작용 학습기를 설계하였다. 본 학습기의 GUI를 통해 학습에 필요한 몇 가지 파라미터를 조종만 하면 학습기 내에서 자동으로 상호작용 학습을 수행하게 된다.
⑤ 상호작용 학습 알고리즘 적용 연구
- 상호작용 학습 시간을 감소시키기 위하여 Q-학습 기법을 사용하였으며, Q-학습의 학습 시간을 줄이는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 Q-학습을 통해 가상환경에서 가상 로봇에게 상호작용을 학습시킴으로써 가상 휴먼에게 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.
⑥ 학습 결과의 실세계 로봇 적용 방법 연구
- 본 연구에서는 가상환경 상호작용 학습기를 통한 상호작용 학습 결과가 실세계의 로봇에 적용됨을 증명하기 위해 실험을 수행하였다. 이를 위해 학습 결과를 실제 로봇에 적용하기 위한 상호작용 서버 시스템을 설계하였으며, 가상 환경에서의 학습 결과를 실세계에서도 동일하게 적용시킬 수 있는 알고리즘을 연구하였다. 실험에 사용된 Nao 로봇은 실제 사람에 비해 크기가 작으므로 실세계에서의 상호작용 실험이 어렵다. 실제 사람을 대체하기 위해 로봇이 강아지를 돌보는 시나리오를 기준으로 실험을 수행하였다. 본 실험에서는 가상환경에서의 상호작용을 실세계에서도 동일하게 수행하는 것을 확인하였다. 따라서 본 실험을 통해 가상환경에서의 상호작용 학습 결과를 실세계의 로봇에 적용할 수 있음을 증명하였다.
2) 연구성과 요약
- 전문학술지 논문 게재: 4편 (SCI 등재) / 4편 (SCI 미등재)
- 학술대회 논문 발표: 3편 (국내) / 5편 (국제)
- 지적재산권 등록: 3건 (국내)
- 우수논문상 수상: 1편 (국내 학술대회)
- 학위배출 인력: 2명 (박사) / 3명 (석사) / 3명 (학사)