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AR글래스 기반 도슨트 운용을 위한 지능형 UI/UX 기술 개발
- 작성자Artificial Intelligence Laboratory
- 조회수5
- Overview착용형 증강현실(AR)에 최적화된 전시공간 UX 개발공간기반 스토리텔링 기술 및 감정 인지(AI) 기술가상 캐릭터 도슨트 서비스 기술 Key Researches- 제스처 인식 및 관람자 중심의 제스처 NUX 개발- 관람자 대화 인식용 챗봇 개발 및 정보 제공 기능 구현- UWB 센서 기반 실시간 무선 실내 관람 정보 모니터링 시스템 개발- 박물관 AR 도슨트 특화 저작툴 개발 Project Explaination 본 과제에서는 착용형 증강현실에 최적화된 전시공간 UX 기술, 공간기반 스토리텔링 기술 및 관람자 감성 인지 AI 기술로 개별 관람자에게 최적의 정보를 구성하고, 착용형 증강현실 글래스를 통해 가상 캐릭터 도슨트가 안내하는 서비스 기술을 개발하는 과제입니다. 국립중앙박물관 신라관 관람객을 대상으로 착용형 AR 글래스를 통해 최적화된 도슨트 안내 서비스를 시연했습니다. 광주과학기술원 인공지능 연구실에서는 관람자의 실내위치를 측위하여 실시간 관람정보 모니터링 시스템을 개발합니다. 초광대역 레이더(Ultra-wide band radar, UWB radar) 센서를 사용하여 무선 실내 측위 시스템을 구축하고, 실시간 관람자 위치 및 동선, 유물별 체류시간 모니터링 시스템을 개발합니다. 관람자 특성별(연령, 성별 등) 관람 특성 분석 소프트웨어를 개발하여 관람자에 최적화된 AR 도슨트 서비스 개발을 목표로 합니다. 추후 실시간 UWB 측위 정보를 바탕으로 측정 대상의 특성을 AI로 분석하여 적합한 서비스를 능동적으로 제공할 수 있는 대상별 맞춤식 최적 서비스 제공 기술을 연구하고자합니다. Publications- 이주순, 서호건, 이규빈. "초광대역 레이터를 이용한 관람 행테 분석 시스템". 스마트미디어저널. 2019, vol.8, no.4, pp. 85-90. - Joosoon Lee, Hogeon Seo, Kyoobin Lee. "Analysis of Museum Patrons' Behavior using Ultra-Wide Band Radar based Tracking System". The 8th International Conference on Smart Media & Application. 2019Project Detail- 사업명: 2017년 문화기술 연구개발 지원사업- 과제명: AR글래스 기반 도슨트 운용을 위한 지능형 UI/UX 기술 개발- 출연: 문화체육관광부, 한국콘텐츠진흥원- 기간: 2017.04.01 ~ 2019.12.31 (33개월)- 사업비: \ 2,000,000,000- 컨소시움: 광주과학기술원, 한국문화기술연구소, 버넥트, (주)퍼펙트스톰, (주)샘파트너스, 틸론 Contact- 이름: 이주순 통합과정- 메일: joosoon1111@gist.ac.kr
- 등록일2020-05-28 18:45:59
로봇 시운동을 위한 가상환경에서 실제환경으로의 심층강화학습, 2019
- 작성자Artificial Intelligence Laboratory
- 조회수43
- Overview가상환경 빅데이터 기반 상황인식 및 가상 로봇 시운동 심층강화학습 모델 개발가상환경 모델을 실제 로봇 시운동 제어에 적용하는 가상-현실 심층강화학습 전이 알고리즘 개발가상-실제 심층강화학습 기반 로봇 시운동을 통한 실제환경에서의 임무수행 및 최적화 Key Researches- 강화학습https://www.youtube.com/watch?v=o0DX9Kk0oCo- 전이학습- 목표 사물 위치 추정 Project Explaination 가상환경에서 수집한 빅데이터를 이용해 로봇 팔 시 운동에 필요한 상황 인식 및 동작 제어 알고리즘을 훈련하기 위해, 시뮬레이터(V-REP, PyRep)를 이용해 가상 개발 환경을 구축함. 가상-실제 전이 학습을 위해Domain Randomize 기법을 활용하여 가상 데이터 셋을 구축하고, 목표 사물(큐브)의 위치 추정을 위한 알고리즘을 학습시킴. 가상 데이터를 이용해 훈련된 모델을 실제 환경에 적용하여 여러 사물이 혼재된 상황에서 목표 사물의 위치를 추정하고, 이를 바탕으로 목표 사물을 선택적으로 들어서 지정된 위치로 이송하는 임무를 수행. 목표 사물이 주어졌을 때 물체 파지를 위한 제어 방법을 생성하는 알고리즘 개발 및 다양한 강화 학습 알고리즘(TRPO, PPO, Qt-Opt..) 비교 분석.Project Detail사업명: GIST 인공지능연구소 AI 기초 연구출연: 광주과학기술원기간: 2019.01.01 ~ 2019.12.31 (12 개월)사업비: 35,000,000 WON Contact- 이름: 강래영, 통합과정- 메일: raeyo@gm.gist.ac.kr
- 등록일2020-05-28 15:01:57