작성일 : 18-07-29 11:28
감성 로봇 기술 동향
 글쓴이 : happy
조회 : 19  

감성 인공지능 시스템(Emotion AI System) 기반

감성 로봇 기술 동향

- 엮은이: 편집부

- ISBN: 979-11-85497-14-3 93550

- 출간일 : 2018년 6월 27일

- 페이지, 사이즈: 282page(210*297)

- 정가 : 300,000


 

목차

1장 감성 인공지능 시스템(Emotion AI System) 기반 감성컴퓨팅(Affective Computing) 기술

     1. 감성 인공지능 시스템(Emotion AI System)과 감성컴퓨팅(Affective Computing) 기술 개요

          1-1. 인공지능과 감성 인공지능 시스템(Emotion AI System) 기술 개요

               1-1-1. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 현재와 미래

                    . 인공지능의 역사

                    . 딥러닝(Deep Learnging)과 강화학습(Reinforcement Learning)의 진화

                         -1. 딥러닝(Deep Learnging)

                         -2. 강화학습(Reinforcement Learning)의 진화

                    . 인공지능의 추론 학습 능력, 관계형 네트워크(Relation Networks, RNs)

               1-1-2. 인공지능의 기술 발전

                    . 시각 분야의 이미지·얼굴 인식

                    . 언어 인식 및 이해의 음성 인식

               1-1-3. 감성 인공지능 시스템(Emotion AI System) 기술 개념

                    . 감성ICT 기술 개요

                    . 감성 인공지능 시스템(Emotion AI System) 기술 개념

                    . 감정 로봇 시대

     2. 감성컴퓨팅(Affective Computing) 기술 개요

          2-1. 감성컴퓨팅(Affective Computing) 기술 개요

               2-1-1. 인공지능(Artifiaial Intelligence)과 인공감정(Artifiaial Emotion)

                    . 뇌지도

                         -1. 뇌과학

                         -2. 뇌인지

                    . 뇌지도와 인공지능

                    . 인공감정(Artifiaial Emotion)

                         -1. 감정(Emotion)

                         -2. 감정분석

                         -3. 감정인식 기술(Emotion Recognition Technology)

                         -4. 인공감정(Artifiaial Emotion)의 개요

                         -5. 인공감정(Artifiaial Emotion) 모델의 구현

                         -6. 인공감정(Artifiaial Emotion) 기술

               2-1-2. 감성컴퓨팅(Affective Computing) 개념

                    . 감성컴퓨팅(Affective Computing)의 개요

                    . 감성컴퓨팅(Affective Computing) 정의 99

                    . 감성인식(Emotion Recognition) 방법 및 표현

               2-1-3. 감정인식(Emotion Recognition) 응용 분야

                    . 감정인식(Emotion Recognition) 분석기술 개요

                    . 감정인식(Emotion Recognition) 응용 분야

          2-2. 감성컴퓨팅(Affective Computing) 요소 기술 개요

               2-2-1. 음성 인식 소프트웨어

               2-2-2. 제스처 인식 소프트웨어

               2-2-3. 표정 인식 소프트웨어

               2-2-4. 딥러닝(Deep Learning) 기반 감정인식(Emotion Recognition)

 

2장 감성 인공지능 시스템(Emotion AI System)과 감성컴퓨팅(Affective Computing) 기술 동향

     1. 감성 인공지능 시스템(Emotion AI System) 기술 동향

          1-1. 감성 인공지능 시스템(Emotion AI System) 기술 개요

          1-2. 감성 인식 기술 동향

               1-2-1. 얼굴 및 표정 인식 기술

               1-2-2. 음성 기반 감성인식 기술

               1-2-3. 생체인식정보 기반 감성 인식 기술

                   . 뇌파(Electroencephalography, EEG) 기반 감정인식 기술

                   . 맥파(Photoplethysmogram, PPG) 기반 감정인식 기술

                   . 심전도(Electrocardiogram, ECG) 기반 감정인식 기술

          1-3. 감성 추론 및 표현 기술

     2. 감성형 인공지능(Affective Intelligence) 시스템 개요 및 기술 동향

          2-1. 감성형 컴퓨팅(Affective Computing)과 감성 로봇의 기술 개요

          2-2. 감성형 로봇 기술동향

               2-2-1. 감성 로봇 기술 개요

               2-2-2. 감성 로봇 사례

                   . 휴머노이드 로봇

                        나오(NAO)

                        루모(Loomo)

                        버디(Buddy)

                        비욘드버벌(Beyond Verval)

                        소피아(Sophia)

                        아시모(ASIMO)

                        어펙티바(Affectiva)

                        지보(Jibo)

                        젠보(Zenbo)

                        코비안(KOBIAN)

                        코즈모(Cozmo)

                        쿠리(Kuri)

                        키커(Keecker)

                        페퍼(Pepper)

                        헥사(Hexa)

                   . 반려(Companion) 로봇

                        아이보(AIBO)

                        코비(KOBIE)

                        파로(PARO)

                        파이보(piBo)

          2-3. 감성컴퓨팅(affective computing) 관련 기술 개발 동향

               2-3-1. 구글 브레인 프로젝트(Google Brain Project)

               2-3-2. 레노버(Lenovo) ‘에어클라스(AirClass)’

               2-3-3. IBM, 딥러닝 기반 감성 시스템(Deep learning-based emotional system)

                        트루노스(TrueNorth) 

                        NS16e 컴퓨터

                        뉴로시냅틱 칩(Neuromorphic Chip) 기술

               2-3-4. 마이크로소프트의 바이브 221

               2-3-5. 어펙티바(Affectiva) 어프덱스(Affdex)’

               2-3-5. 인텔의 리얼센스(RealSense)’

               2-3-6. 페이스북의 딥페이스(DeepFace)’

               2-3-7. 애플(Apple) 3D ‘애니모지(ANIMOJI)’

                        애플 이모션트(Emotient)

                        페이스 ID(Face ID)

                        애니모지(Animoji)

     3. 감성컴퓨팅 시장 동향

          3-1. 시사점

          3-2. 시장 전망

 

부록 뉴로모픽 칩과 뉴로모픽 컴퓨팅

     1. 뉴로모픽 칩과 뉴로모픽 컴퓨팅

          1-1. 뉴로모픽(Neuromorphic)의 개념과 특징

               1-1-1. 뉴로모픽의 개념

               1-1-2. 뉴로모픽 기술의 등장 배경

               1-1-3. 뉴로모픽 칩(neuromorphic chip)의 구조

               1-1-4. 뉴로모픽 기술 특징

               1-1-5. 뉴로모픽과 딥러닝

          1-2. 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)의 기술 동향

               1-2-1. 뉴로모픽 컴퓨팅 기술의 개요

               1-2-2. 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 기술의 특징

                   . 뉴로시냅틱 칩(Neuromorphic Chip) 기술

                   . 교차 모달리티 기술

                   . 지식 확장형 인지기술

          1-3. 뉴로모픽 기술의 국내외 추진 현황

 

참고 문헌

 

그림 목차 

[그림 1] 인공지능 기술의 개요도

[그림 2] 인공지능 발전분야

[그림 3] 인공지능과 신경망 발달사

[그림 4] 슈퍼비전팀의 연구 내용

[그림 5] 이미지넷에서 딥러닝을 이용해 우승한 팀의 정확도 및 층수

[그림 6] 기계학습 절차

[그림 7] 딥러닝 기술

[그림 8] 환경과 상호작용을 통한 강화학습 구조

[그림 9] 강화학습 프레임워크(Reinforcement Learning Framework)

[그림 10] 로봇에 적용된 DQN

[그림 11] q-learning

[그림 12] 관계형 질문

[그림 13] 객체 유형()과 위치 지정 체계(좌우)

[그림 14] CNN을 이용한 관계 추론

[그림 15] 인공지능 시장 전망

[그림 16] 표정을 만드는 사람의 얼굴근육

[그림 17] 인간의 인지과정

[그림 18] 뇌의 시각정보처리 과정과 딥러닝 이미지 인식

[그림 19] 시각 정보를 프로세싱하는 과정의 예

[그림 20] 얼굴 인식 아키텍처

[그림 21] 안면인식 과정 및 얼굴 인식 솔루션

[그림 22] 언어 기술(Language technologies)의 진화

[그림 23] 시퀀스-시퀀스 ASR 아키텍처