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인간의 정서에 근거한 로봇 정서의 2 차 스프링 시스템 모델링
반상규(Sang-Kyu Bahn),이재준(Jae-Joon Lee),강보영(Bo-Yeong Kang) 한국HCI학회 2013 한국HCI학회 학술대회 Vol.2013 No.1
최근 로봇기술의 추세는 단순 반복작업만을 하는 산업용 로봇에서 인간과 교류하며 감성적 상호작용을 하는 로봇으로 바뀌고 있다. 이를 위해 로봇의 정서 모델링 하기 위한 많은 연구가 있어왔다. 본 논문에서는 로봇의 정서를 관성과 감쇠, 그리고 강성을 가지는 2 차 스프링 시스템을 바탕으로 모델링 하였고, 시스템의 특성들을 결정하는 각 변수를 결정하는데 있어, 인간의 자극-반응 특징을 모방하는 방법에 대해서 연구하였다. 이를 통해 인간과 유사한 역동적 정서 모델을 개발하고, 로봇에 이를 적용해 인간 친화적 로봇을 연구할 수 있게 하고자 한다. Recently, The trend of the robot technology has been changed from the industrial robot, that simply repeat some fixed work, to the emotional interaction robot, that can interact with people. To this end, there have been many studies for developing the emotion of robot. In this paper, we propose an emotional model, imitated the second order spring system, that has inertia, damping, and stiffness. And we propose the method of deciding system parameters, based on human’s stimulation-reaction characters. We expect to contribute to human-friendly robot, by developing the dynamic emotional model, that similar with human’s emotion, and applying this to robot’s emotion.
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미아오 쉬(Xu Miao),반상규(Sang-Kyu Bahn),강보영(Bo-Yeong Kang) 대한기계학회 2012 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2012 No.11
Population based incrmental learning(PBIL) is an algorithm of evolutionary optimization approach combined with probabilistic distribution model, providing effective and efficient optimization performance in a variety of research areas. The distinction between PBIL and conventional evolutionary approach, genetic algorithm(GA), is in the process of reproducing the genetic information for offspring: GA relies on crossover and mutation operators, while PBIL adops a probabilistic model. In this paper, we used PBIL algorithm for robot path planning as a probabilistic evolutionary approach, which is a first try in robot path planning field to our knowledge, and proposed probabilistic model of nodes and edge garage to generate promising offsprings for PBIL algorithm application. When we evaluate its performance on three maps with different population sizes, the results indicate that the proposed PBIL gives markedly better performance than conventional evolutionary approach, GA.
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