| 연구목표 |
□ 고령자를 이해하고 정서적으로 반응하면서 상황에 맞는 맞춤형 서비스를 제공해 주는 휴먼케어 로봇을 위한 지능정보융합 원천기술 개발 - 개인의 특성 정보를 인식, 학습, 추론하는 개인 프로파일링 기술 개발 - 상호작용의 사회적 맥락을 이해하고 상황에 최적화된 로봇의 상호작용 행위를 스스로 학습하여 결정하는 대인관계지능 모델링 기술 개발 - 장기적 행동관측을... |
| 연구내용 |
o 연차별 연구개발 목적에 따른 주요 결과물 1. 주관기관【한국전자통신연구원】- 개인 프로파일 14종 평가용 DB - 고령자 개인 프로파일 14종 인식 S/W- 앙상블 모델 기반 고령자 행위검출 SW (일상/교류행동 55종)- Cluttered background상 소지품 실시간 검출 SW(20종)- 고령자용 물체 가상학습셋 생성 라이브러리 SW- 진화 학... |
| 기대효과 |
4차년도는 대규모 머신러닝을 통해 핵심기술을 발전시키고 가상환경에서 검증한다.4차년도에 주로 사용될 대규모 가상DB의 역할 및 효과는 다음과 같다.o 지능정보-로봇융합 핵심기술의 확보 및 지속적인 지능의 향상을 위해서는 대규모 학습 데이터의 확보가 필수적이나, 고령자와 관련된 데이터는 안전, 윤리, 사생활 보호 등의 문제로 학습에 필요한 대량의 데이터 수집... |
| 키워드 |
고령자용 휴먼케어로봇,기계학습용 합성데이터,대인관계지능 모델링,소셜 인간-로봇 상호작용,인식기반 사용자 프로파일링 |