How will machines affect humans, can humans be leading in machine problems, or can humans present new possibilities beyond human-machine confrontation? This study attempts to reflect on the relationship between the high-tech revolution and convergence by focusing on the 'care problem'. First of all, in order to proceed with this study, I would like to discuss how artificial intelligence robots based on the Fourth Industrial Revolution are revealing their effectiveness in caring problems. In the interaction between humans and artificial intelligence emotions, it is emphasized that the question of right and wrong as to whether the other person's emotions are properly understood is not important, and that more valid justification can be secured for humans and artificial intelligence robots to reconcile and establish a relationship through emotional exchange. If this is the case, rather than discussing whether artificial intelligence robots can interact with humans through empathy, it should be focused on the fact that caring patients who require physical and mental care through artificial intelligence robots can achieve quite effective treatment effects through artificial intelligence robots.

This study selected two labor-intensive processes in harsh environments among domestic food production processes. It analyzed their improvement effectiveness using 3-dimensional (3D) simulation. The selected processes were the “frozen storage source transfer and dismantling process” (Case 1) and the “heavily loaded box transfer process” (Case 2). The layout, process sequence, man-hours, and output of each process were measured during a visit to a real food manufacturing factory. Based on the data measured, the 3D simulation model was visually analyzed to evaluate the operational processes. The number of workers, work rate, and throughput were also used as comparison and verification indicators before and after the improvement. The throughput of Case 1 and Case 2 increased by 44.8% and 69.7%, respectively, compared to the previous one, while the utilization rate showed high values despite the decrease, confirming that the actual selected process alone is a high-fatigue and high-risk process for workers. As a result of this study, it was determined that 3D simulation can provide a visual comparison to assess whether the actual process improvement has been accurately designed and implemented. Additionally, it was confirmed that preliminary verification of the process improvement is achievable.

Purpose: To determine whether artificial -intelligence quarantine robots can positively contribute to environmental management in medical institutions. We conducted in-depth interviews to understand the experiences of hospitalized patients receiving environmental management from such robots. Methods: Data were collected during March 20~May 20, 2023. individual in-depth interviews were conducted with 15 hospitalized patients, who could provide specific details of their experience of receiving environmental management from a quarantine robot. Results: Qualitative content analysis identified four themes, including “First encounter with an amazing and new quarantine robot,” “Efficiently performs non-face-to-face quarantine work in hospitals,” “Problems with quarantine robots,” and “Recommendations for improving the functionality of quarantine robots in medical institutions so quarantine robots and humans can coexist.” Conclusion: Currently, quarantine robots have limited functionality, and additional research is needed to identify various other functions in consideration of future infectious disease situations and the level of quarantine appropriate in a hospital.

Recently, in the case of the root industry, although it is a basic industry that forms the basis of manufacturing competitiveness, there continues to be a shortage of manpower due to reasons such as dangerous working environments, industrial economic difficulties, and low wage systems. In addition, the demand for automation of production lines using robots is increasing due to a shrinking labor market due to a decrease in the working population due to aging, higher wages, shorter working hours, and limitations of foreign workers. In this study, a system was developed to automate the injection molding process for producing ball valves for automobiles by applying robot system. The applied process flow consists of alignment and insertion of insert parts, and removal, transfer, and loading of the product after injection molding, which is currently performed manually. Through the application of the developed robot automation system, the cycle time was improved by more than 30% and the defect rate was reduced by more than 70%.

많은 사람들이 불멸에 관심이 있지만, 죽은 이의 불멸은 사회과학에서 지금까지 거의 다루어지지 않은 주제다. 본 연구에서는 죽은 이들의 도덕성 판단과 마음지각에 따라 불멸지각이 달라지는지를 검증하였다. 연구 1에서는 도 덕적으로 악한 사람, 선한 사람 및 도덕성과 연관되지 않은 인물에 대한 글을 제시하고, 도덕성 판단, 마음지각 및 불멸지각의 관계를 분석하였다. 그 결과 도덕적으로 선한 인물에 대한 불멸의 지각정도가 악한 인물 또는 중립적인 인물에 대한 불멸의 지각정도보다 더 높게 나타났다. 또한 인물의 도덕성 판단과 마음지각은 불멸을 지각하는 정도 와 유의한 상관관계가 나타났다. 연구 2에서는 도덕적으로 선한 로봇, 악한 로봇 및 도덕성과 연관되지 않은, 기능적 로봇에 대한 글을 제시하고, 로봇에 대한 마음지각 및 불멸지각의 관계를 분석하였다. 그 결과 로봇의 도덕성판단과 마음지각이 높을수록 로봇의 불멸을 지각하는 정도가 증가하였다. 이 결과는 도덕성 판단과 마음지각이 인간-로봇의 상호작용에서 어려움을 극복하는 변인으로 기여할 가능성을 보여준다.

As the importance of artificial intelligence grows rapidly and emerges as a leader in technology, it is becoming an important variable in the next-generation industrial system along with the robot industry. In this study, a safety system was developed using deep learning technology to provide worker safety in a robot workplace environment. The implemented safety system has multiple cameras installed with various viewing directions to avoid blind spots caused by interference. Workers in various scenario situations were detected, and appropriate robot response scenarios were implemented according to the worker's risk level through IO communication. For human detection, the YOLO algorithm, which is widely used in object detection, was used, and a separate robot class was added and learned to compensate for the problem of misrecognizing the robot as a human. The performance of the implemented system was evaluated by operator detection performance by applying various operator scenarios, and it was confirmed that the safety system operated stably.

본 연구는 발달장애아동을 대상으로 케어로봇을 치료에 활용하기 위해 발달장애 아동의 부모를 대상으로 소셜로봇이 갖추어야 할 기능과 요구 등을 분석하고자 시행한 질적연구이다. 연구대상자는 자녀 가 발달장애 진단을 받았거나 1년 이상 특수교육을 시행하고 있는 만 18세 미만 자녀를 둔 주양육자 11명 을 대상으로 진행하였다. 면담질문지는 반구조화된 질문지로 구성하여 소셜로봇에 대한 인식, 필요성, 기 대, 염려 및 기타 의견 등으로 구성하였다. 면담은 COVID 19로 인해 비대면 온라인 화상 면담으로 이루어 졌다. 연구결과, 4개의 주제가 도출되었다. 4개의 주제는 낯설지만 곧 마주할 현실, 능동적인 기능이 탑재 된 소셜로봇, 소셜로봇의 외형과 재질에 대한 바람 및 소셜로봇에 대한 염려로 도출되었다. 본 연구를 통하 여 양적연구에서는 파악할 수 없었던 주양육자의 소셜로봇에 대한 기대, 제안 등을 파악할 수 있었고 이를 향후 개발할 소셜로봇에 반영할 수 있다면 보다 수용성이 높은 긍정적인 결과를 도출 할 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문은 한국 현대음악 역사상 최초로 발표된 작곡가 이돈응의 드로봇이 21세기의 창작음악 에 시사하는 바에 대해 고찰한 연구이다. 이 글에서 필자는 드로봇이 21세기의 기술적 시류에 편 승하려는 목적에서 등장한 것이 아니라, 이돈응이 1980년대부터 약 40년간 추구해온 ‘인간적인 전 자음악’이라는 미학적 모토가 궁극적으로 집약된 산물이라는 것을 주장하고자 하였다. 이를 위해 이 글은 먼저 드로봇의 음악을 가능케 한 이돈응의 작품세계를 자세히 들여다보고, 드로봇이 현 시대에 갖는 독자적 의의를 파악하기 위해 18세기부터 현재까지 연주하는 로봇의 역사를 면밀히 살펴보았다. 이후 드로봇의 제작과정과 예술적 원리, 대표작을 상세히 짚어보면서 기술의 주체적 인 사용과 고도의 수공예적 테크네를 통해 완성도 있는 소리를 만들어나가는 드로봇의 음악적 의 의에 대해 논의하였다.

Path planning is necessary for mobile robots to perform precise and rapid tasks. A collision avoidance function must be included so that the robot can move safely during work, and it must be able to create an optimal path to reduce work execution time and save energy. In this paper, we propose a smart route generation algorithm that searches for global route with an algorithm that can speed up route search and integrates the TEB algorithm that can search for regional optimum routes in real time according to the situation. The performance of the proposed algorithm was verified through actual driving experiments of mobile robots.

This paper presents a 1-DOF robot for hand rehabilitation exercises for hemiplegic patients. The robot provides the cylindrical grasp movement, which is one of the dominant Activities of Daily Living. Linkage Sliding Mechanism allows the proposed robot to be a simple and lightweight structure. Motion test for the healthy subjects are carried out to verify the performance of the robot. Consequently, it was confirmed that the proposed robot was suitable for performing hand rehabilitation treatment.

In this study, we present an algorithm for indoor robot position estimation. Estimating the position of an indoor robot using a fixed imaging device obviates the need for complex sensors or hardware, enabling easy estimation of absolute position through marker recognition. However, location estimation becomes impossible when the device moves away from the surrounding obstacles or the screen, presenting a significant drawback. To solve this problem, we propose an algorithm that improves the precision of robot indoor location estimation using a Gaussian Mixture Model(GMM) and a Kalman filter estimation model. We conducted an actual robot operation experiment and confirmed accurate position estimation, even when the robot was out of the image.

In modern society, the delivery service market has grown explosively due to rapid changes in social structure and the recent COVID-19 pandemic. Therefore, various problems such as injury to workers and an increase in human accidents are occurring due to the loading and unloading of parcels. In order to solve this problem, domestic company n is developing a “robot-based cargo loading and unloading system”. In developing a new technology system, quantitative reliability targets should be set for efficient operation and development. In this paper, reliability analysis was conducted through field data for the pneumatic gripper of the “robot-based cargo loading system”. The reliability of the failure data was analyzed to estimate the distribution parameters and MTTF. Random data was derived for the probability of occurrence of a failure with the estimated value. By repeating the simulation to predict the number and year of failures according to the estimated parameters of the probability distribution, it was proposed as a method that reflects realistic probabilities rather than calculating with simple arithmetic using the average MTTF previously used in the field.

우리의 실생활과 산업 현장에서 인공지능·로봇이 일상화되기 시작하면 서 인공지능·로봇에 의한 인간 노동의 대체가 증가하고 있으며, 그 속도 또한 한층 빨라지고 있다. 이에 논 논문은 인공지능·로봇의 상용화에 의 해 발생할 수 있는 인간 노동 및 일자리의 대체에 따른 소득 불평등의 심화와 이에 대한 해결방안으로 제기되고 있는 로봇세 도입의 쟁점과 동 향 등을 분석하는 것을 목적으로 한다. 최근 인공지능·로봇의 상용화와 자동화 시스템의 도입으로 노동과 일자리의 대체가 빠르게 진행되고 있 는 가운데 로봇세 도입 논란이 가열되고 있다. 로봇세 도입에 반대하는 사람은 로봇세의 도입이 조세 형평의 원칙 위배와 기업의 경영 악화로 이어져 자본주의 경제질서의 근간을 저해할 수 있다고 주장한다. 반면에 로봇세 도입에 찬성하는 사람은 인공지능·로봇의 상용화에 따라 일자리 대체와 실업·빈곤 문제가 심각하게 나타나고 있으므로 인간의 일자리 상 실에 대한 보전과 생존권 보장, 그리고 재교육 등을 위한 세수 확보 수 단으로 로봇세의 도입이 필요하다고 주장한다. 이처럼 인공지능·로봇에 의한 인간 노동 및 일자리의 대체 경향이 강하게 나타날수록 로봇세 도 입을 둘러싼 논란은 앞으로 훨씬 더 증폭될 것으로 예상된다.

선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유 입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문 제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇 을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동 로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지 는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스 마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.