본 연구는 보행로에서 주행하는 자율주행로봇의 경로 최적화를 위한 D*알고리즘 수정에 중점을 두고 있다. 기존의 D*알고리즘은 자율주행 로봇이 장애물을 인식하고 회피하는 방식으로 설계되었지만, 실제 보행환경에서는 보행로를 통행하는 사람들이 로봇을 인지 하고 스스로 회피하는 경향이 관찰되었다. 라이다 센서를 통해 수집된 사람들의 궤적 데이터를 분석하여, 사람들이 자율주행 로봇을 회피하기 시작하는 평균 거리와 회피 각도를 파악하였다. 이를 바탕으로, 사람들이 로봇을 회피할 의사가 있을 때 로봇이 기존 최적경 로를 유지하도록 하고, 그렇지 않은 경우에만 회피 경로를 채택하는 수정된 D*알고리즘을 제안하였다. 실험 결과, 수정된 D*알고리즘 을 적용한 자율주행 로봇은 운행 효율과 주행 시간 측면에서 기존 방식 대비 우수한 성능을 보였다. 이러한 연구는 제한된 배터리 용 량 하에서도 효율적인 주행이 가능하도록 하여 자율주행 로봇의 보행로 사용을 최적화하는 데 기여할 것으로 기대된다.

The diversity of smart EV(electric vehicle)-related industries is increasing due to the growth of battery-based eco-friendly electric vehicle component material technology, and labor-intensive industries such as logistics, manufacturing, food, agriculture, and service have invested in and studied automation for a long time. Accordingly, various types of robots such as autonomous mobile robots and collaborative robots are being utilized for each process to improve industrial engineering such as optimization, productivity management, and work management. The technology that should accompany this unmanned automobile industry is unmanned automatic charging technology, and if autonomous mobile robots are manually charged, the utility of autonomous mobile robots will not be maximized. In this paper, we conducted a study on the technology of unmanned charging of autonomous mobile robots using charging terminal docking and undocking technology using an unmanned charging system composed of hardware such as a monocular camera, multi-joint robot, gripper, and server. In an experiment to evaluate the performance of the system, the average charging terminal recognition rate was 98%, and the average charging terminal recognition speed was 0.0099 seconds. In addition, an experiment was conducted to evaluate the docking and undocking success rate of the charging terminal, and the experimental results showed an average success rate of 99%.

코로나 팬데믹으로 언택트 교육의 중요성이 부각되었으나, 교육 분야에서의 AI 도입률은 상대적으로 낮은 상태이 며, AI 학습 로봇을 활용한 학습자 간 친밀도 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 언택트 시대에 맞춰 스마트 학습 환경에서 AI 학습 로봇의 사용자 친밀도에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 위해 소셜 빅데 이터 분석으로 스마트 학습과 AI 학습 로봇에 대한 사회적 인식의 변화를 조사하였으며 언급량의 추이를 파악하였 다. 연구 결과, 스마트 학습에 대한 긍정적 인식이 부정적 인식보다 월등히 높게 나타났으며, 이는 기술이 교육에 가져다주는 편리함과 접근성 향상 등 긍정적인 변화를 반영한 것으로 사료된다. 그러나 스마트폰 사용에 대한 부정 적 인식도 다소 강하게 나타났는데, 이는 스마트폰 사용이 학습에 방해가 될 수 있다는 우려와 같은 기술 의존에 대한 부정적 측면을 반영한 결과로 해석된다. 이러한 결과는 스마트 학습과 AI 기술의 교육적 활용에 대한 사회적 우려와 기대가 혼재되어 있음을 보여준다. 스마트 학습 기술 중 특히 AI 학습 로봇의 효과적인 도입과 활용을 위해 서는 이러한 사회적 인식을 고려한 접근의 필요성을 시사한다. 본 연구에서는 스마트 학습 환경에서 AI 학습 로봇의 효과적인 도입과 활용을 위한 기초 자료를 제공하며, 교육 기술 개발에 있어 사용자 친밀도와 사회적 인식을 고려한 접근의 필요성을 제시한다.

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.

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.

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.

The costs associated with law enforcement have seen a sharp increase, driven by rising personnel costs and the growing demand for policing services (Gascón, 2010; Urban Institute, 2020). Considerable discussion has arisen about how science can potentially help law enforcement “do more with less”, and some scholars have suggested introducing new crime control technologies to address this problem (e.g., Roach, 2022; Weisburd & Neyroud, 2011). With the onset of the COVID-19 pandemic, police departments around the world had additional demand, as they were made responsible for overseeing and ensuring compliance with COVID protocols. As a response, some countries (e.g., Singapore and China; Barrett, 2021) resorted to employing service robots either alongside or in place of police officers to assist with COVID-related compliance tasks.

Technologies such as Artificial Intelligence (AI) or Robotics are emerging as a new way of improving services, readjusting and impacting all business industries and relationships among people (Loureiro et al., 2021; Makridakis, 2017; Mingotto et al., 2020). The hospitality industry is no exception to this (Mingotto et al., 2020) since a quick growth in the use of robots and AI in this industry has been seen, registering a turnover of 249 million U.S. dollars (International Federation of Robots, 2021). This demonstrates that these technologies have a huge potential to grow, being relevant to deeply study them. Since very few of the existing studies highlight the robot-human interactions, further studies on the enhancement of human well-being through transhumanistic technologies, close relationship marketing capabilities, and the evolution of the engagement process between humans and AI-enabled machines are needed (Loureiro et al., 2021). To address the existing gaps and consider Susan Fournier’s (1998) study on customer-brand relationships, the main goal of this study is to find support for this researcher by associating customer-brand relationship studies with a customer-robot relationship. It also aims to understand individuals’ attitudes towards different types of social robots and the relationship process between social robots and humans, in the hospitality industry, and the influence of identification in the creation of attachment, connection, and commitment. The possible contributions of the customer-robot emotional relationship on customers’ feelings of wellness were also studied.

Few species on this planet partake in sex for recreational purposes and humans are one of them. What is noteworthy is that humans are the only species with the capability to develop advanced technologies to satiate the need for recreational sex. At present, there are massive advances in technologies in robotics that would suggest that it will not be long before sex work will be robotised. This large jump in technological capabilities brings up ethical, legal, and practical issues with regards to the commercialization of sex, something previously explored by some scholars (See, for example; Döring, Mohseni & Walter,2020; Mackenzie, 2016; Makenzie, 2018; Klein & Lin, 2018). There is a growing literature that deals with how sex robots will be incorporated into the tourism and hospitality industries (see, for example; Yeoman & Mars, 2012). As sex robots become increasingly sophisticated, the ethics, social debate, and practicalities of their incorporation into society will have to be thought through, especially as their impact will not be gender neutral. While the historical roots of the modern mechanization of sex were gynocentric, the current technological innovations are largely aimed at a male consumer. In this research, the authors discuss the state of the art in sex robots, the practical aspects of the incorporation of sex robots into the field of hospitality and tourism, and the impact that such a technological jump will have upon sex tourism and its contribution to the sustainable development of destinations with a transformation of sex tourism into a new paradigm. The authors will conclude explaining the ways in which this technological innovation will impact upon males and females and the interactions between the genders, transforming human connections and hospitality. This research will be the first to discuss how the digital aspects of the new generation of sex robots will impact upon the marketing of automated sex services, since the intimate nature of the supply of services will require marketing finesse unlike other more openly disseminated hospitality services.

The outbreak of COVID-19 has brought significant changes to today’s life. Human contact is regarded as a source of risk. Thus, the low-contact services provided by service robots have gained more attention in the hospitality industry. However, a relatively smaller proportion of empirical research exists about service robots on the consumer side. Moreover, technology acceptance theories were mostly used in the adoption of new technology products, but the psychological aspects of consumers were rarely explored. Therefore, the stimulus- organism-response model (SOR model) was applied to explore consumers’ acceptance of adopting service robots and to understand what factors will successfully stimulate consumers’ subsequent value and behavioral responses. Furthermore, we investigated the relationship among stimulus (coolness and affinity), organism (utilitarian value and hedonic value) and response (intention to use and word-of-mouth recommendation). This study used convenience sampling and tested the hypotheses with SPSS and Smart PLS.

The use of artificial intelligence (AI) service robots is on the rise. With service frontlines gradually shifting to human–robot interactions, the question of whether AI robots should be humanlike or machinelike has emerged. While many firms use robots that resemble humans in their appearance and actions, others use machinelike robots, assuming that very humanlike robots may lead to uncanny valley effects. There is no consensus on whether the anthropomorphism of service robots facilitates or constrains consumers’ experiences. To fill this gap, this article examines when and how service companies should use anthropomorphic AI service robots.

The extensive application of robots in hospitality and tourism service has transformed the original human-contact into contact-less, so it is necessary to understand the transformation of customers consumption behaviors under this new service mode. While studies have started investigating how service robots enhance the consumer autonomy, the impact of such technology on customers consumption behaviors remains largely unexplored and its underlying mechanism are still unclear. To address this issue, we explore how service robots shape customers autonomous behaviors in hospitality and tourism services. Drawing on the social impact theory, we presented an underlying process in terms of social discomfort, and reveal the boundary conditions.

Technologies, such as Artificial Intelligence (AI) and robotics are emerging as a new way to improve services, readjusting and impacting all business industries and relationships among people (Loureiro et al., 2021; Makridakis, 2017; Mingotto et al., 2020). The hospitality industry is no exception to this (Mingotto et al., 2020) since a quick growth in the use of robots and AI in this industry has registered a turnover of 249 million U.S. dollars (International Federation of Robots, 2021). However, very few of the existing studies highlight the customers’ perspective and sentiments on service robots (Luo et al., 2021) or the robot-human interactions/ customer service experience (Choi et al., 2021). Thus, further studies in the enhancement of human well-being through transhumanistic technologies, close relationship marketing capabilities, and the evolution of the engagement process between humans and AI-enabled machines are necessary (Loureiro et al., 2021). This research intends to understand how different types of robots influence customers’ perception of the service provided. Therefore, the following research questions are proposed; Can humans develop feelings of identification with a service robot? Can the identification that customers perceive between themselves, and service robots be strong enough to influence the creation of a close relationship between both parties? What are the features of service robots that heighten customer well-being?

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.

기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇 도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순 찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리 즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데 이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용 하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까 지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료 된다.

의인화는 로봇과 같이, 인간이 아닌 대상에게 인간의 속성, 정서나 의도를 부여하는 것이다. 본 연구에서는 로봇에 게 인간 고유의 속성을 부여하는 의인화가 로봇-인간의 상호작용에 끼치는 영향을 분석하였다. 연구 1에서는 다양한 로봇의 사진을 제시하고, 로봇의 외관에 따른 심리적 불쾌감, 마음지각 및 도덕적 처우를 자기보고식 질문지를 통해 분석하였다. 그 결과 로봇의 외관이 인간과 가장 유사한 안드로이드 로봇조건에서 휴머노이드 로봇의 조건과 기계적 외관의 조건보다 로봇에 대한 심리적 불쾌감이 가장 높았다. 또한 인간과 유사한 안드로이드 로봇에서 기계와 비슷 한 로봇보다 로봇에 대한 마음지각이 더 높게 나타났다. 연구 2에서는 로봇의 속성을 의인화한 조건과 의인화하지 않은 조건에서 로봇에 대한 불쾌감, 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 다르게 나타나는지를 비교하였다. 그 결과 로봇 속성의 의인화조건에서 로봇에 대한 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 더 높게 나타났으며, 마음지각의 경험성 이 높을수록 도덕적 처우의 정도가 더 높아졌다. 이 결과는 인간과 유사한 로봇의 외관은 로봇에 대한 심리적 불쾌감 을 증가시키지만, 로봇의 속성에 대한 의인화는 로봇에 대한 마음지각을 증가시키고, 인간-로봇의 상호작용을 촉진 시킬 가능성을 제시한다. 논의에서는 의인화가 인간-로봇의 상호작용에 끼치는 차별화된 영향에 대한 시사점을 토론 하고, 연구의 한계 및 후속연구의 방향을 다루었다.

In this paper, we propose a method for diagnosing overload and working load of collaborative robots through performance analysis of machine learning algorithms. To this end, an experiment was conducted to perform pick & place operation while changing the payload weight of a cooperative robot with a payload capacity of 10 kg. In this experiment, motor torque, position, and speed data generated from the robot controller were collected, and as a result of t-test and f-test, different characteristics were found for each weight based on a payload of 10 kg. In addition, to predict overload and working load from the collected data, machine learning algorithms such as Neural Network, Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosting models were used for experiments. As a result of the experiment, the neural network with more than 99.6% of explanatory power showed the best performance in prediction and classification. The practical contribution of the proposed study is that it suggests a method to collect data required for analysis from the robot without attaching additional sensors to the collaborative robot and the usefulness of a machine learning algorithm for diagnosing robot overload and working load.