기술정보
기술정보
기술명 휴먼케어 로봇을 위한 지능정보 기술
기술명(영문) Intelligence information technology for human-care robot
활용분야 휴먼케어 로봇 서비스 인공지능 서비스
기술번호 TI2017-00816
기술성숙도
#기술성숙도
개발전 4단계:연구실 규모의 무품/시스쳄 핵심 성능평가
개발후 6단계:파일롯 규모 시작품 제작 및 성능평가
외부기술요소 개발목표시기 2018-05-31
결과물 형태
검증방법
시장성
시장성
시장성 내용
1. 사업화 제약사항
○ 안정적 성능 확보를 위해서는 적용하려는 응용 분야에 따라 추가의 영상 데이터베이스 확보 과정이 필요할 수도 있음
- 시각기반 개인프로파일링 기술들은 대용량 영상 데이터베이스를 이용한 기계학습 방법을 사용하여 개발하고 있음.
- 개발될 기술은 주로 휴먼케어 로봇에 탑재된 카메라에서 추출된 영상으로 학습을 수행하고 있기 때문에 로봇 시각에 최적화 된 기술임.
- 지능형 로봇 분야가 아닌 타산업 분야에 적용시 기술의 최적화를 위해 추가의 영상 데이터베이스 확보가 필요할 수 있음

2. 시장성
○ 소셜로봇, 헬스케어로봇, 교육용로봇 등을 포함하는 개인서비스 로봇제작 업체들은 본 과제의 개인 심층이해 기술과 대인관계지능 모델링 기술을 활용하여 사용자를 더 잘 이해하고 감성적으로 교류할 수 있는 로봇 제품을 개발함으로써 세계적으로 2018년 매출 45억 7천만 달러에 이를 것으로 예상되는 개인서비스 로봇 시장에서 기술적 우위를 바탕으로 시장을 선점할 수 있을 것으로 기대함
 
○ 국내외 시장동향 및 전망(로봇 및 관련 AI 시장)
- 국내시장 동향 및 전망
· 국내 시장은 세계시장에 비하여 규모는 적으나, 2017년 이후 연평균 35% 성장하여 2024년 6,287억원 규모의 시장을 형성할 것으로 전망됨
- 해외시장 동향 및 전망
· 세계 시장은 연평균 50% 성장하여 2022년 10조원 규모의 시장을 형성할 것으로 전망됨
○ 제품화 및 활용분야
○ 시장규모(추정치)

3. 기대효과
○ 기술적 측면
- 고령자용 휴먼케어 로봇 지능정보 원천기술은 4세대 산업혁명의 핵심기술로 다양한 분야와 시장으로 파급 효과가 크며, 특히 고령자를 대상으로 로봇 중심 융복합화와 세계수준 경쟁력 조기 확보를 통한 관련 시장 선점이 가능함
- 알파고(AlphaGo)와 딥러닝으로 증명된 인공지능 기술의 급격한 발전과 제4차 산업혁명이라는 사회적 전환점에 대처하여 인간-로봇의 교류 행동을 수행하는 새로운 핵심원천기술을 선점할 수 있고, 웨어러블 기기를 포함한 IoT 기술에 접목함으로써 고령자 생활 모니터링의 정밀도와 정확성을 크게 개선할 수 있음
- 고령자의 정서와 감성을 효과적으로 인식하여 교류할 수 있는 지능정보 처리 기술은 각종 스마트 콘텐츠와 사람 간의 정신적 유대와 친밀감을 개선하는데 활용 가능하므로 인지기능 보조, 교육, 엔터테인먼트 등 각종 분야의 지능형 멀티미디어 콘텐츠 산업을 활성화하는데 기여할 수 있음
- 신뢰성이 확보된 고령자 행동 모니터링을 통한 생활패턴 분석과 건강이상징후 감지 기술을 기반으로 사람의 활동정보를 보다 지능적으로 처리 가능하므로 일반인의 건강관리와 능동적 서비스 제공에도 활용할 수 있음
○ 경제적, 산업적 측면
- 본 연구의 결과물 활용을 통해 국내 기업들이 고령자를 위한 서비스 로봇 산업 생태계에서 세계적 경쟁력을 확보함으로써 빠르게 성장할 것으로 예상되는 고령자 케어 시장을 선점할 수 있음
- 본 연구를 통해 개발한 휴먼케어 로봇용 지능정보기술을 기반으로 인간중심의 개인 맞춤형 로봇 서비스를 보급함으로써 고령자의 삶의 질을 향상시키고 나아가 국민 건강을 증진시킬 수 있을 것으로 기대하며, 이는 국가의 생산성 향상에 기여함은 물론 국가의 막대한 고령자 복지비용 및 의료비 지출 절감을 가능하게 함
- 본 과제에서 구축한 각종 기계학습용 대규모 데이터를 학교, 연구소, 산업계에 공개함으로써 학습데이터 구축에 소요될 막대한 비용 절감은 물론 국내외 관련 연구 수준의 빠른 성장에 기여할 수 있음
- 본 과제에서 개발한 소프트웨어를 대중에게 공개함으로써 연구 개발에 활용함은 물론 산업계에서 관련 기술을 기반으로 한 제품의 프로토타입을 개발하는데 필요한 비용을 대폭 절감할 수 있으므로 신산업 창출과 활성화에 기여할 수 있음
○ 사회적 측면
- 사회적 취약 계층인 고령자에게 휴먼케어 로봇을 기반으로 새로운 융합 서비스를 제공함으로써 고령자의 삶의 질 향상에 기여하고 부양 인력의 절대 부족, 복지비용 증가 등 사회적 현안에 대처할 수 있음
- 서구 선진국과 일본 뿐 아니라 우리나라도 이미 고령화 사회에 진입하였으며, 2020년경에는 노인부양 비율이 20%에 달할 것으로 예상하고 있음. 본 연구에 의한 휴먼케어 로봇 기술은 관련 산업의 실용화를 앞당겨 고령화의 주효한 해결책들을 개발하는데 기여할 수 있음
- 독립거주가 가능한 고령자들을 지원하는 서비스 로봇과 핵심 지능정보기술을 통해 개인 맞춤화된 서비스와 건강관리 기능을 제공함으로써 심신의 어려움에 빠진 고령자 및 독거노인들의 정신적 건강 향상 및 정서적 안정에 도움을 줄 수 있음



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시장성 -제품화 및 활용분야
시장성 -제품화 및 활용분야
활용분야(제품/서비스) 제품 및 활용분야 세부내용
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휴먼케어 로봇 서비스
사용자의 생활패턴과 감성을 이해하여 사용자에게 필요한 정서, 건강, 생활, 인지지원 서비스 제공
인공지능 서비스
딥러닝 기술을 이용하여 사용자의 상황을 스스로 인지하여 필요로 하는 서비스를 제공
기술개요(영문)
기술개요(영문)
기술개요(영문) 내용
1. Technical Name
2. Concept
3. Service Offering
4. Comparative Advantage
5. Patents(Domestics)
 
Patents(Domestics) Application (    )
Registration(    )
Patents(International) Application (    )
Registration(    )

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기술개요 및 개념도
기술개요 및 개념도
기술개요 및 개념도 내용
1. 기술의 개념 및 구성
○ 기술의 개념
휴먼케어 로봇이 고령자와 장기적으로 생활하면서 고령자 개인의 외형과 행위 특성, 정서와 건강 상태, 생활 패턴을 이해하고, 사람처럼 자연스럽고 정서적으로 교류하면서 건강, 생활, 인지, 정서 측면에서 고령자를 돕기 위한 개인 맞춤형 서비스를 적절한 시점에 제공하기 위해 필요한 지능정보 원천기술로, 아래의 휴먼케어 로봇용 4대 핵심 지능정보 기술을 포함 함
1) 개인의 다양한 특성, 행동, 상황을 세밀하게 인식할 수 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

2. 기술적 경쟁력
○ 경쟁기술/대체기술 동향 및 현황
- 국내기술 동향
· 입력 영상으로부터 사람에 대한 개인식별 정보를 인식하는 기술의 경우 딥러닝 기술의 적용으로 상당한 수준(ETRI/KIST)에 이르렀으나, 외형특징 정보나 행동특징 정보에 대한 인식 기술은 초기 연구(KAIST)가 진행되는 단계이며, 입력 영상에 대한 불확실성이 높은 로봇 카메라의 관점에서 고령자를 대상으로 진행된 연구는 없음
· 사람과 로봇과의 상호작용에서 단순한 문제에 대해 사용자의 행동 의도롤 인식하는 연구는 일부 진행되었으나(KAIST), 휴먼-휴먼 상호작용 데이터를 로봇 스스로 학습하여 사람과 자연스럽게 소통하는데 필요한 범용 대인관계지능을 습득하는 기술은 연구가 되지 않음
· 멀티모달 센서를 사용하여 고령자의 상태 및 행위를 인식하는 기술의 경우 기존 연구는 대부분 고령자의 단순 건강 모니터링 위주로 연구되고 있으나(KETI/ETRI/녹십자헬스케어/토마토헬스케어 등) 고령자의 경우, 다양한 건강, 생활 등 멀티모달 센서로부터 고령자의 상태, 행위를 인식하는 연구가 필요한 상황임
· 생활패턴 및 행동습성을 분석하여 고령자의 의도를 파악하는 기술의 경우, 고령자를 대상으로 시각정보나 센서정보 등을 분석하여 사용자의 기본적 행위를 인지하는 기술은 많이 연구되고 있으나(숭실대 등) 하이브리드 추론 기술을 사용한 고수준의 사용자 생활패턴 및 행동습성을 분석하기 위한 연구는 기반 기술인 추론 엔진을 개발하는 단계임(숭실대)
 
- 해외기술 동향
· 얼굴·성별·연령·감정 인식 등을 통해 사람에 대한 개인식별 정보를 인식하는 기술(프라운호퍼, OrangeLabs, 인텔 등) 뿐 아니라, 다양한 얼굴의 외형 특징(입·코의 크기, 화장 상태, 얼굴 유형, 머리카락 색상, 헤어스타일, 악세서리 등), 행동 특징(자판 입력 패턴, 걸음걸이 속도 등) 정보에 대한 인식 연구도 진행 중임(버클리, 마이크로소프트, SRI International, 구글, ETH, 대만과기대, 스탠포드 등). 그러나, 입력 영상에 대한 불확실성이 높은 로봇 카메라의 관점에서 고령자를 대상으로 진행된 연구는 거의 없음
· 3인칭 시점의 개인·그룹의 상호작용 종류를 인식하는 연구는 일부 진행되었으나(Simon Fraser 대학/SportLogiq사, NEC/Stanford 대학), 로봇의 1인칭 시점에서의 상호작용 인식 및 사람과 자연스럽게 소통하는데 필요한 범용 대인관계지능 습득 기술에 대한 연구는 거의 없음
· 멀티모달 센서를 사용하여 고령자의 상태 및 행위를 인식하는 기술의 경우 고령자의 단순 건강 모니터링(인텔, MIT 등) 뿐 아니라 일반인의 일상행동 인식 기술 연구도 다수 진행되고 있으나(EPFL, Sussex 대학, 뉴캐슬 대학 등), 고령자를 대상으로 하는 일상행동 인식 연구는 많지 않음
· 생활패턴 및 행동습성을 분석하여 고령자의 의도를 파악하는 기술의 경우 확률 모델과 의도 온톨로지를 적용하여 일반인을 대상으로 행위 의도를 파악하는 단계가 상당한 수준으로 진행되고 있으나(네바다 대학, Teesside 대학, Rostock 대학, CMU), 행동 습성의 범위가 침실이나 부엌과 같이 집의 일부로 한정되어 있고 일반인에 비해 행동이 적은 고령자만을 대상으로 진행된 연구는 없음
○ 우수성 및 차별성
○ 기술의 특성 및 성능
- 휴먼케어 로봇용 4대 핵심 지능정보 기술개발에 딥러닝을 비롯한 최신 기계학습 기술을 단독 또는 기존 기술과 융합하여 활용하고 최적화함으로써 인식 범위와 성능 측면에서 세계 최고 수준의 기술 성능 확보
- 고령자 실거주 공간에 테스트베드를 구축하고 제한적 범위 내에서 실환경 데이터를 수집 확보함과 동시에 고령자의 신체와 행동 특성을 반영한 가상 휴먼 및 거주 공간 모델을 구축하고 이를 기반으로 다양한 변이를 포함하는 대량의 가상 데이터를 자동 합성함으로써 고령자에 특화된 데이터 확보 문제를 해결함
- 로봇이 사람과 사람 간의 교류 행위를 관찰하고 스스로 학습하여 교류 모델을 자동으로 습득하는 기계학습 기반의 대인관계지능 모델링 기술을 개발함. 특히, 일상 상황에서 빈번하게 발생하는 대화 중심의 교류 뿐 아니라 악수, 포옹 등 신체적 접촉을 포함하는 교류 상황에서도 맥락을 이해하고 인간친화적인 교류 행위를 선택하여 수행할 수 있는 세계선도 기술을 개발함
- 고령자 개인의 상태와 행동에 대한 심층 인식 정보 스트림을 대상으로 논리적 추론과 딥러닝을 결합한 복합 인식 모델을 적용하여 시공간 데이터 분석을 수행함으로써 장시간에 걸친 맥락을 유지할 수 있는 행위 의도 이해와 예측 기술을 개발함
- 기술의 주요 기능
[고령자 개인정보 추출]
· 고령자 개인 식별 및 외형특징정보 인식 기능
· 고령자 일상행동 및 대인교류행동 인식 기능
· 개인관련 정보(소지품 등) 교습 및 인식 기능
· 실시간 고령자 검출 및 추적 기능
[고령자 정서/인지지원]
· 대인관계지능 습득 및 진화학습 기능
· 고령자 교류 행위 시점 인식 및 로봇 행위 생성 기능
· 고령자의 정서적 행동 인식 및 상황 인식 기능
· 정서 서비스를 위한 비디오 콘텐츠 서술 기능
[고령자 생활/건강지원]
· 고령자 상태 인식 및 건강이상징후 감지 기능
· 고령자 생활패턴 모델링 및 시각화 기능
· 대인관계망 및 행동습관 해석 및 추론 기능
· 행위 의도 이해 및 복합 상황 추론 기능
[지능정보-로봇 융합 서비스 개발 지원]
· 가상환경기반 빅데이터 생성 기능
· 휴먼케어 로봇 서비스 개발 도구
· 인공지능 공통 플랫폼 연동 기능 (음성지능/언어지능/음성합성)

3. 기술이전 범위 및 내용
○ 휴먼케어 로봇을 위한 핵심 지능정보 기술 중 개인 프로파일링 기술 (2018년)
- 고령자 개인 식별 및 외형특징정보 인식 기술
- 고령자 일상행동 및 대인교류행동 인식 기술
- 개인관련 정보(소지품 등) 교습 및 인식 기술
- 실시간 고령자 검출 및 추적 기술

4. 표준화 및 특허
○ 표준화 동향
- 서비스 로봇 분야에 대한 시장의 요구와 국제 표준 선도를 위하여 본격적으로 국가 규격 개발을 진행하여 기존의 KS 규격은 산업용 로봇이 주를 이루었지만 최근 서비스 로봇을 위한 표준이 제정되고 있으며, ETRI에서는 시스템 레벨에서 서비스 로봇의 HRI 성능평가와 개방형 로봇 소프트웨어 플랫폼과 관련해 총 5건의 KS 표준을 제정함
- TTA의 지능형 서비스 로봇 프로젝트 그룹(PG-413)에서는 ETRI가 의장을 맡아 인간-로봇 상호 작용 등 로봇 기술 표준화와 국내 및 국제 표준화 기구와 협력 등 주도적으로 활동하고 있음
- Health ICT 분야의 TTA 유헬스 PG에서는 건강 빅데이터 기반 지능형 헬스케어 서비스 모델의 국내 표준을 제정하고 ITU-T SG16 국제표준으로 제안하여 국제 표준화를 선도하고 있으며, 노인건강에 대한 예측/관리 모델을 국내 표준화한 후 국제 표준화를 진행
- 국내외 지능정보기술의 표준화와 산업 생태계 강화를 위해 설립된 지능정보기술포럼(Intelligence Information Technology Forum)은 데이터 WG, 기반 SW WG, 융합서비스 WG 등 3개의 워킹그룹을 운영하며, 인공지능 SW, 인공지능 플랫폼, 인공지능 융합 서비스, 인공지능 정책/기타 연계 기술 및 표준화 연구를 수행하고 있음
- 지능형로봇표준포럼(KOROS : Korea Robot Standard Forum)은 로봇 시스템 성능 및 안전성, 서비스 콘텐츠, 소프트웨어 프레임워크, 인간로봇 상호작용, 주행, 의료로봇 등에 대한 표준화를 진행하고 있으며, ETRI에서는 KOROS 운영위원회 및 인간로봇 상호작용 분과(SC6) 위원회 활동을 통해 HRI 성능평가방법 등 총 12건의 표준을 제정하였음
- 최근 발표된 미국 로봇산업 로드맵(U.S. Robotics Roadmap)에 의하면 로봇은 과거 제조분야를 중심으로 발전된 반면 현재 빠른 속도로 사람들의 일상생활 영역으로 들어오고 있으며, 이에 발맞춰 로봇의 기능 구현보다 HRI의 사용자 관점에서 로봇을 바라봐야한다고 강조함
- ETRI는 ISO TC299 WG1, WG2, WG3, WG6에 참여하고 있으며, WG1에서는 로봇 기계적 특성, 응용분야 및 운용방식에 따른 분류체계에 대한 한국 의견을 제시하고, WG2에서는 ISO 13482 기반의 서비스로봇 응용 가이드 신규 표준안에 한국 로봇제품을 대상으로 한 적용 사례를 제안하여 개발 중임. WG4에서는 바퀴형 로봇의 이동 안정성 및 주행 성능에 대한 표준 개발을 주도적으로 참여하여 개발 중이며, WG6에서는 신규 표준안인 SW 모듈의 일반 요구사항 작성에 참여 중임. 향후 로봇 HRI 지능 분류 및 평가모델에 대한 표준 개발은 로봇의 안전 및 성능 관점에서 선도적이고 파급효과가 클 것으로 기대됨
 



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첨부파일
본과제 정보
본과제 정보
과제명(한글) 고령 사회에 대응하기 위한 실환경 휴먼케어 로봇 기술 개발
과제명(영문) Development of Human-care Robot Technology for Aging Society
색인어 (한글) 고령자용 휴먼케어로봇  / 소셜 인간-로봇 상호작용  / 인식기반 사용자 프로파일링  / 대인관계지능 모델링  / 기계학습용 합성데이터
색인어 (영문) Human-Care Robot for Elderly  / Social Human-Robot Interaction  / Perception-basedUser Profiling  / Interpersonal Intelligence Modeling  / Synthetic Datasets for Machine Learning
과제번호 2017-0-00162-001 해당연도 2017
기술분류
  • 기반SW·컴퓨팅
권리성 SW, 특허
총연구기간 2017-04-01 ~ 2021-12-31 총예산 미공개
기간(당해연도) 2017-04-01 ~ 2017-12-31 예산(당해연도) 미공개
참여기관 미공개
주관기관 한국전자통신연구원 과제책임자 이재연
연락처
연락처
tel : 미공개
cp : 미공개
E-Mail 미공개
개발중인 기술(기술예고)
개발중인 기술(기술예고)
기술번호 기술명 목표시기
TI2017-0081600001 휴먼케어 로봇을 위한 지능정보 기술 2018-05-31
이전가능 기술
이전가능 기술
기술번호 기술명
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지재권 목록
관련 지재권 목록
발명 명 출원 번호
튜링 테스트를 이용한 평가 대상 로봇의 지능 평가 장치 및 방법 10-2017-0169483
사용자 정서적 행동 인식을 위한 다중 모달 정보 결합 방법 및 장치 10-2017-0183200
상호작용 속성 결정 장치 및 그 방법 10-2017-0158953
부분 확률맵을 포함하는 딥 러닝 기반 객체 검출 방법 10-2017-0181865
실환경 휴먼케어를 위한 스마트 화장실 사용로그 수집모듈 10-2017-0162604
학습 문장 생성 시스템 및 이를 이용한 유사 문장 생성 방법 10-2017-0155143
사용자 행위 데이터를 생성하기 위한 단말 장치,사용자 행위 데이터 생성 방법및 기록매체 10-2017-0148427
지능형 음성 정보 제공 시스템 및 방법 10-2017-0166687
멀티모달 행위 검출 장치 및 방법 10-2017-0178137
다중센서를 활용한 용변 습관 모니터링 시스템 및 방법 10-2017-0177252
발화 정지 시점을 고려한 발화 제어 방법 및 이를 위한 장치 10-2017-0172908
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