10. 인간 친화적 상호작용
User Interaction in FRC
사람과 사람이 서로 소통하듯이
로봇이 사람과 서로 소통할 수 있는 기능을 로봇에 구현하는 것
어떤 수준에서…
11. 인간 친화적 상호작용
User Interaction in FRC
As a companion (Doggie level of interaction)
- 원거리 (3~4m)에서 나를 알아보고,
- 부르면 바라보고 다가오고,
- 내가 하는 명령을 제한적이나마 알아듣고,
- 필요할 때 나를 따라다니고,
- 이야기 할 때 시선을 맞추면서 교감하는 정도…
As a computing device (Projector-camera interface)
- 실공간 또는 사물에 정보를 투사 (Robotic Spatial Augmented Reality)
- 손가락으로 투사된 화면을 제어
12. 인간 친화적 상호작용
User Interaction in FRC
Who am I Follow me Do it
음원추적
얼굴인식
호출 제스처 인식
화자인식
준생체인식 음성인식
사용자 추종
14. 프로젝터/카메라를 이용한 가상 인터페이스
공간 증강 현실 (Spatial Augmented Reality)
로봇 공간 증강 증강 현실 (Augmented Reality)
현실 (Robotic Spatial Augmented Reality)
15. 프로젝터/카메라를 이용한 가상 인터페이스
• 로보틱 공간 증강 현실 (Robotic Spatial Augmented Reality)
Projection Control Image Pre-warping Image Pre-warping
using Inverse Kinematics (Anamorphic Illusion) (Non-planar surface
projection)
16. 프로젝터/카메라를 이용한 가상 인터페이스
• 손끝 검출 및 추적을 이용한 가상 마우스 인터랙션
Preliminary Labeling/
Image Fingertip
Image Morphological
Acquisition Finding
Processing Processing
- Grayscale conversion - Noise Filtering - Template Matching
- Adaptive background (Blob labeling & - Palm Detection
subtraction Erode/Dilate)
- Image thresholding
Triggering/ Mouse Event
Coordination OS/
Finger Rules
Mapping Applications
Checker KBD Event
17. 사용자/환경과의 지속적 관계를 통한 자율행위 및 성장
Autonomous Behaviors
User Feedback User Adaptation &Learning Proactive Interaction
User Services
Preference
User state Task
Perception Behavior Behavior
Subsystem Selection Subsystem
Goal
Motivational
Drives
18. User Preference Learning
Learn user’s preferences from interaction with the user.
Using dual-layer architecture (Top-layer rules and Bottom-layer learning)
명시적으로정의되거나암시적으로학습된규칙 설명을통한상호작용
Explicit User Model
Associative Rules Validation Valid Service
Condition(Context) → A Service Test Execution
Conclusion(Service)
Invalid
Input
Context Description Service
Rule Extraction Generation Suggestion
Implicit User Model Ranked service list
Service
Associative Memory
Probability(Service|Context) Alternatives
상황별각서비스에대한사용자선호도확률값
19. Motivation
Curiosity drive (Exploration)
Input Context (t-1) Input Context (t) Error Knowledge Gain
Change Component Curiosity
+
Prediction ‐ s
Prediction Error Measure
Leaky Surprise
Selected Action (t-1) Sct Sc(t 1) Perr Accumulator Component Cm Sc (1 ) KGc
Sociality drive (Adaptation)
ωt
Condition a1 ω1 Time Component b(t)
Input Context (t) … s n
Sociality drive activation ds
Condition an ωn ds tb(t ) iai
i 1
20.
21. 가까운 미래의 IT 환경
인공화분
스마트 센서
스마트 사물
스마트 자동차
스마트 가전
스마트 TV