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고령 사회에 대응하기 위한 실환경 휴먼 케어 로봇 기술 개발 (최종)
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Participants
전호범, 황정호, 윤영권, 문종원, 김형민, 박찬규, 장철수, 김재홍, 장민수, 장진혁, 김진삼, 서범수, 박천수, 이대하, 김계경, 이주행, 이재연, 차복, 이경호, 고우리, 윤영우, 조미영, 김영화, 엄대용, 김도형, 조재일, 박제영, 송예은, 정영훈, 윤우한, 김경윤, 정교일
Published
202202
Type
Final Report
Keyword
소셜 인간-로봇 상호작용, 인식 기반 사용자 프로파일링, 대인 관계 지능 모델링, 학습 데이터
KSP Keywords
Aging society
Funding Org.
과학기술정보통신부
Research Org.
한국전자통신연구원
Project Code
21HS1500, Development of Human-care Robot Technology for Aging Society, Lee Jae Yeon
Abstract
□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
본 연구는 휴먼케어 로봇이 지속적 관찰을 통해 고령자 개인의 외형과행위 특성, 건강 상태, 생활 패턴, 대인 관계를 이해하고, 정서적으로 교류하면서 개인 맞춤형 건강, 생활, 인지, 정서 서비스를 제공하기 위해 필요한 지능정보-로봇 융합 원천기술 개발을 목표로 함

○ 전체 내용
● 본 연구에서는 1) 개인의 다양한 특성, 행동, 상황을 세밀하게 인식할수 있는 개인 프로파일링 기술, 2) 고령자와 자연스럽게 소통하는데 필요한 교류 능력을 학습을 통해 습득하는 대인관계지능 모델링 기술, 3) 다양한 인식 결과와 센싱 정보를 융합하여 고령자의 건강 관련 단서를 정밀하게 분석 추출하는 건강이상징후 감지 기술, 4) 다수의 지각 정보 스트림을 심층 분석하여 고령자의 일상 활동 내역을 정확하게 추적하는 행위 의도 이해와 예측 기술 등 휴먼케어 로봇용 4대 핵심 지능정보 기술을 개발하고, 기술검증용 로봇과 통합 서비스 플랫폼에 통합하여 고령자 특화 서비스에 적용 개발 후 테스트베드를 통해 검증함

□ 연구개발성과
● 정성적 연구개발 성과
□ 고령자 실거주 공간 실증 운용을 통한 원천기술 안정성 검증
o 테스트베드 기술 실증: 고령자 40명, 연구원 15명
o 공용 공간: 이천노인복지관(고령자 100명): 상시 운영
o 장기 리빙랩: 고령자 2명*4주

□ SW, 데이터셋 공개 및 확산을 통한 연구/산업 생태계 구축 기여
o AIR홈페이지(https://ai4robot.github.io/) 및 리파지토리(https://github.com/ai4r) 운영
o 마인즈랩 마음AI 클라우드 플랫폼에 기술 공개
o 발화 문장에 적절한 로봇행위 생성용 데이터셋 공개
- 총 35,685개의 비디오 클립에 대한 발화 스크립트 및 스켈레톤 정보 공개
o 로봇환경에서 고령자 일상행동인식을 위한 3차원 영상 데이터셋 구축 및 공개
- 총 112,620셋의 로봇환경과 고령자에 특화된 세계최초·세계최대의 3차원 데이터셋
o 고령자 행동/음성 데이터셋등의 글로벌 확산
- (행동) LG전자, 삼성리서치, 국립재활원, KAIST, 서울대, 네이버 등 국내 57개 기관, NEC, 칭화대, 뮌헨공대(TUM), NTU 등 해외 51개 기관
- (음성) LG전자, 셀바스 AI 등 국내 12개 기관, 홍콩 과기대 해외 1기관
o 공개된 주요 SW 목록
o 공개된 주요 데이터셋 목록

□ 챌린지 입상 및 포상
o ActivityNet-Entities Object Localization Challenge 2020: Subtask-1: Grounding on GT Sentences 최종 성적 1위. Baseline 모델과 비교하여 10.67%의 성능 향상
o 2020년도 ETRI 대표성과 대상(Grand Prize), 한국전자통신연구원장 표창
o 과학기술분야 정부출연연구기관 2020년도 우수성과, 과학기술정보통신부 장관표창

● 정량적 연구개발 성과
□ 주요 연구개발 결과물
□ 정량적 연구개발 성과표

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
● 본 과제의 고령자 도메인 특화 휴먼케어 로봇 핵심 지능정보기술은 통합형 또는 개별 요소기술별로 각종 지능형 고령자용 지원 장치와 서비스 개발에 활용되어 고령자가 보다 건강하게 소통하는 삶을 영위할 수 있도록 도울 수 있으며 노인복지비용절감에 기여할 것으로 기대함
● 본 과제에서 구축한 대규모 기계학습용 DB를 학교/연구소/산업계에 공개함으로써 학습데이터 구축에 소요될 막대한 비용의 절감은 물론 국내외 관련 연구수준의 빠른 성장에 기여할 수 있음
● 또한, 본 과제에서 개발한 SW를 대중에게 공개함으로써 연구개발에 활용함은 물론 산업계에서도 공개된 SW를 커스터마이즈 하는 등의 형태로 원하는 기술의 프로토 타입을 신속하게 개발할 수 있어 고령자를 위한 휴먼케어 로봇 관련 산업의 활성화에 기여할 수 있음

(출처 : 요약문 12p)