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최근 인공지능 기술은 로봇 시스템을 단순한 자동화기계에서 스스로 상황을 인식하고 판단하는 지능적 주체로 확장시키고 있다. 그러나 기존의 로봇 비전 연구는형태 인식의 기술적 성능 향상에 집중되어, 물체의 의미적 맥락이나 사용 가능성을 해석하는 인지적 구조를 충분히 반영하지 못하였다. 이에 본 연구는 인간의 형태인식 과정을 사용자 경험(User Experience, UX) 관점에서 재해석하고, 이를 바탕으로 로봇의 시지각 시스템이맥락적 상황 이해와 자율적 행동 추론을 수행할 수 있도록 하는 형태 인식 어포던스 모형을 제안한다.
연구는 게슈탈트 원리, 형태 재인 이론, 그리고 어포던스 개념 등 인지심리학적 이론을 통합적으로 고찰하여 인간의 시각 인지가 상향식 지각과 하향식 피드백을 통해 형태로부터 잠재적 행동 가능성을 추론함을밝혔다. 이러한 분석을 토대로 인간의 형태 인식 구조를 경험 중심의 인지 구조로 확장하고, 이를 로봇 인지 시스템 설계에 응용 가능한 디자인적 인지 원리로구체화하였다.
이러한 이론적 고찰을 바탕으로 본 연구는 인간의형태 인식 과정을 경험 구조로 재구성한 형태 인식 어포던스 모형을 제안한다. 물체의 형태를 시각적으로지각하고 대규모 언어모델(LLM)을 통해 형태 단서와맥락 정보를 통합적으로 해석한 뒤, 그 결과를 행동계획으로 피드백하는 인지 구조로 구성된 이 모형은 인간의 인지 과정을 ‘지각-의미-행동’의 순환 구조로설명한다. 이와 같은 인지 구조 설계는 로봇이 낯선환경에서도 형태의 기능적 의미를 추론하고, 인간의시지각 원리에 근접한 방식으로 상황을 이해할 수 있는 가능성을 제시한다.
본 연구는 디자인을 기술적 표현의 도구가 아니라인지와 경험의 구조를 설계하는 매개체로 확장함으로써, 인간의 형태 인식 원리를 기반으로 한 로봇 인지시스템의 통합 가능성을 탐색하였다. 이는 로봇 시스템이 인간과 유사한 수준의 맥락적 이해와 행동 추론을 수행할 수 있도록 하는 디자인 인지 연구의 새로운방향을 제시하며, UX 기반 인지 설계의 학문적⋅실용적 의의를 동시에 지닌다.*표시는 필수 입력사항입니다.
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