The convergence of artificial intelligence with smart factories or smart mechanical systems has been actively studied to maximize the efficiency and safety. Despite the high improvement of artificial neural networks, their application in the manufacturing industry has been difficult due to limitations in obtaining meaningful data from factories or mechanical systems. Accordingly, there have been active studies on manufacturing components with sensor integration allowing them to generate important data from themselves. Additive manufacturing enables the fabrication of a net shaped product with various materials including plastic, metal, or ceramic parts. With the principle of layer-bylayer adhesion of material, there has been active research to utilize this multi-step manufacturing process, such as changing the material at a certain step of adhesion or adding sensor components in the middle of the additive manufacturing process. Particularly for smart parts manufacturing, researchers have attempted to embed sensors or integrated circuit boards within a three-dimensional component during the additive manufacturing process. While most of the sensor embedding additive manufacturing was based on polymer material, there have also been studies on sensor integration within metal or ceramic materials. This study reviews the additive manufacturing technology for sensor integration into plastic, ceramic, and metal materials.

본 연구는 인공지능 기술과 메신저용 챗봇의 인터페이스 융합을 통해 의사소통능력 개발을 위한 외국어 학습의 효과를 검증하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 첫째, 자체 학습이 가능한 로봇 기반과 인공지능 기술과 디지털 융합기술을 적용한 학습시스템을 설계하여 학습 성취도에 미치는 영향을 조사하였다. 둘째, 휴머노이드 로봇의 인간과의 상호작용 구현 능력을 검증하고 인터페이스 프로그램을 자기학습의 알고리즘으로 의사소통 능력 학습에 적용하여 그 효과를 검증하고자 하였다. 셋째, 아이팟, 아이폰, 아이패드, 매킨토시PC, iTV 등 모든 기기에 아이튠즈와 앱스토어를 탑재하고 있는 클라우드 앱과 페이스북 메신저 챗봇의 다양한 콘텐츠를 학습시스템에 활용하였다. 연구 대상은 충남 천안시 대학에서 재학 중인 학생 120명이었다. 실험집단과 통제집단의 사전 시험, 사후 시험, 학습 활동에 대한 평가를 통한 성취도를 분석하고 또한 실험집단의 설문 조사를 통하여 통계분석을 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 로봇은 학생과 같은 콘텐츠 사용자, 교사 같은 콘텐츠 제작자, 실제 자료 콘텐츠 간의 상호작용을 강화할 수 있어 외국어교육에 있어 매우 효과적이다. 둘째, 교육용 로봇 기반 학습시스템은 학습자에게 자기 주도학습의 동기를 부여하였다. 셋째, 사전 테스트와 사후 테스트 결과는 제안된 학습시스템이 로봇과 인공지능 앱을 기반으로 한 학습시스템이 학생들의 성취도 향상에 효과적이었다.