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가까운 미래의 단말에 대한 소고
들어가기


  생각하고 움직이는 단말
  로봇 컴퓨터


  보이지 않는 단말
  Invisible Phone



결론
& Q&A
Source: Hans Moravec “When Will Computer Hardware Match the Human Brain”, 1997
2014: Getting Lost        2019: Libraries            2020: Copyright   2030: Keys
             2033: Coins
2050+ : Ugliness Physical Pain Nation States Death
Biological evolution and human technology both show continual acceleration.
 The time between events continues to decrease; 2B years from the origin of
        life to cells and 14 years between the PC and World Wide Web.
Product Goal



               Hardware components                      Specifications
                                     (Contron) COM Express Embedded System
                                      - CPU: Intel ATOM processor X530
               Main control board     - RAM: DDR2 1 GB
                                      - Graphic: Intel GMA 500, 2 RGB output
                                      - OS: Windows XP Embedded
                                     Customized Embedded Board
                                      - Cortex M3 Controller
               Peripheral device
                                      - ADCs for Sensors (Illumination Sensor etc.)
               control board
                                      - 3x4 Touch Sensors
                                      - 24 RGB LEDs
                                     (Optima) PK201 Pocket Projector
                                      - Resolution: Native WVGA(854x480)
               Projectors
                                      - Brightness: 650 ANSI lumens
                                      - Light Source: RGB LED
                                     (Microsoft) LifeCam HD-5000
               Cameras                - 16:9 widescreen, 720 (1280x720) capture
                                      - Auto Focus
                                     (Robotis) Dynamixel DX-117
                                      - Running Degree: 0 ~ 300 deg.
               Actuators
                                      - Resolution: 0.29 deg.
                                      - Stall Torque: 15kgf.cm(12.0V, 1.4A)
                                     Customized Sampler
                                      - 3 x Electret Condenser Microphone (ECMs)
               Microphone
                                      - Sampling frequency: 8KHz ~ 44.1KHz
                                      - 16-bit resolution
Technology Goals
인간 친화적 상호작용
User Interaction in FRC

         사람과 사람이 서로 소통하듯이
 로봇이 사람과 서로 소통할 수 있는 기능을 로봇에 구현하는 것

              어떤 수준에서…
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
인간 친화적 상호작용
User Interaction in FRC


   Who am I   Follow me          Do it


                          음원추적
   얼굴인식



                            호출 제스처 인식
   화자인식



     준생체인식                       음성인식

               사용자 추종
Marauder’s Map:
누가, 어디서, 무엇을 하는가?
프로젝터/카메라를 이용한 가상 인터페이스

       공간 증강 현실 (Spatial Augmented Reality)
   로봇 공간 증강 증강 현실 (Augmented Reality)
            현실 (Robotic Spatial Augmented Reality)
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)
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
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
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
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
가까운 미래의 IT 환경

                               인공화분
                                      스마트 센서
                             스마트 사물


                   스마트 자동차




          스마트 가전




 스마트 TV
Invisible Phone
Invisible     hone
환경지능공간 기반 미래 단말 컴퓨팅 패러다임
(공간 내 논리적 단말)




              (최소한의 연결수단
                으로서의 단말)




(사람/물리공간과의 인터랙션)
(b) 주변의 물체를 활용한 통화



(a) 주변의 최적의 기기를 활용한 통화                        (c) 소지한 최소 장치를 활용한 통화




  (f) 일반사물에 정보 표출 및
                                               (d) 원격지 공간과 장치의 연결
      경험의 공유


                         (e) 일반사물과의 인터랙션
<개인지능공간>                  <실감/체감 인터랙션>
나를 위해 반응.동작하는 개인지능공간 실현   3차원 실감 표현/상호작용 및 감성 인터랙션 제시
기술 개발




        •초고속 : > 10Gbps
        •초박형 : < 1mm
        •신개념 아키텍쳐
         Smart, Active and
        Media Convergence
결론
for details about the presentation, please email to hyunkim@etri.re.kr

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가까운 미래의 단말에 대한 소고

  • 2. 들어가기 생각하고 움직이는 단말 로봇 컴퓨터 보이지 않는 단말 Invisible Phone 결론 & Q&A
  • 3. Source: Hans Moravec “When Will Computer Hardware Match the Human Brain”, 1997
  • 4. 2014: Getting Lost 2019: Libraries 2020: Copyright 2030: Keys 2033: Coins 2050+ : Ugliness Physical Pain Nation States Death
  • 6.
  • 7.
  • 8. Product Goal Hardware components Specifications (Contron) COM Express Embedded System - CPU: Intel ATOM processor X530 Main control board - RAM: DDR2 1 GB - Graphic: Intel GMA 500, 2 RGB output - OS: Windows XP Embedded Customized Embedded Board - Cortex M3 Controller Peripheral device - ADCs for Sensors (Illumination Sensor etc.) control board - 3x4 Touch Sensors - 24 RGB LEDs (Optima) PK201 Pocket Projector - Resolution: Native WVGA(854x480) Projectors - Brightness: 650 ANSI lumens - Light Source: RGB LED (Microsoft) LifeCam HD-5000 Cameras - 16:9 widescreen, 720 (1280x720) capture - Auto Focus (Robotis) Dynamixel DX-117 - Running Degree: 0 ~ 300 deg. Actuators - Resolution: 0.29 deg. - Stall Torque: 15kgf.cm(12.0V, 1.4A) Customized Sampler - 3 x Electret Condenser Microphone (ECMs) Microphone - Sampling frequency: 8KHz ~ 44.1KHz - 16-bit resolution
  • 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
  • 13. Marauder’s Map: 누가, 어디서, 무엇을 하는가?
  • 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
  • 22.
  • 24. Invisible hone 환경지능공간 기반 미래 단말 컴퓨팅 패러다임
  • 25. (공간 내 논리적 단말) (최소한의 연결수단 으로서의 단말) (사람/물리공간과의 인터랙션)
  • 26. (b) 주변의 물체를 활용한 통화 (a) 주변의 최적의 기기를 활용한 통화 (c) 소지한 최소 장치를 활용한 통화 (f) 일반사물에 정보 표출 및 (d) 원격지 공간과 장치의 연결 경험의 공유 (e) 일반사물과의 인터랙션
  • 27.
  • 28. <개인지능공간> <실감/체감 인터랙션> 나를 위해 반응.동작하는 개인지능공간 실현 3차원 실감 표현/상호작용 및 감성 인터랙션 제시
  • 29. 기술 개발 •초고속 : > 10Gbps •초박형 : < 1mm •신개념 아키텍쳐 Smart, Active and Media Convergence
  • 31. for details about the presentation, please email to hyunkim@etri.re.kr