o 국제안전기준(UNECE, Euro NCAP)에서 요구하는 DMS(Driver Monitoring System)의 성능을 검증하고 다양한 주행 조건에서의 운전자 신체, 인지, 행동 특성 데이터를 실제와 유사하게 생성할 수 있는 가상-실제 운전자 모델 정합도* 90%의 가상 운전자 모델 생성 및 평가 시스템 개발o End Product - 가상 운전자 ...

본 연구과제는 인지 평가를 위한 인지아키텍처 기반 정량적 예측 모델을 개발하는 것이다. 1차년도에는 인지평가에 대한 주요 인지적 요소를 도출하는 연구를 수행할 것이다. 2차년도에는 도출된 인지적 요소를 기반으로 인지평가를 위한 인지 아키텍처를 구축하고, 수행한 연구를 기반으로 인지요소의 세부적 차원에 대한 수리적 예측모델을 구축할 것이다. 1차년도의 목표는 인지 평가를 위한 주요 인지적 요소를 도출하는 것으로, 기존 인지평가 도구들의 결과와 생리신호를 통해 얻어진 세부적인 인지 요소들과의 관계를 비교하는 연구를 수행함으로써, 기존 인지평가 도구들의 각 평가과제들에서의 공통된 주요 인지적 요소를 도출하는 연구를 수행할 것이다. HR(heart rate), GSR(galvanic skin response), EEG(electroencephalograph) 등의 생리신호들의 수치는 의미 있는 인지적 해설을 제공할 수 있으며, 각 인지 평가과제들의 결과값에 대한 수리적 모델을 생리신호 결과값으로 정립해봄으로써, 각 평가과제들의 주 인지적 요소를 도출한다. 2차년도에서는 먼저 기존 인지평가 도구들의 결과값에 대한 개인차를 예측/설명하기 위한 인지아키텍처를 구축하고 검증할 것이다. 개인차 묘사를 위해 필요한 인지적 요소들을 신경심리학 및 뇌과학의 문헌조사를 통해 도출한다. 특히, 감정적 요소가 행동 결정에 어떤 영향을 주는지에 대해 뇌의 기능적 부분을 구조화하고, 이를 바탕으로 ACT-R의 모듈을 확장 연구를 수행한다. 확장된 ACT-R을 검증하기 위해, 기존 인지평가 도구들의 대표적 평가과제들을 확장된 ACT-R 인지아키텍처로 모델링하고 실제 피실험자 데이터를 통해 검증한다. 다음으로 확장된 ACT-R 인지아키텍처의 각 세부 인지적 요소들과 인지 능력에 대한 수리적 모델을 구축하는 연구를 통해 기존의 인지 평가 도구들의 문제점을 보완하고 인지아키텍처 기반의 인지평가의 새로운 예측 모델을 개발할 것이다. 이를 위해, 본 연구과제에서는 ACT-R 모듈의 정보처리량과 인지평가 결과값들의 분석을 통해 인지평가의 예측 모델을 개발할 것이다.

(한국전자통신연구원) - 트윈생성을 위한 데이터 형식 정의 및 정제 - 디바이스 성능 모델 및 인터랙션 사용성 정량 평가를 위한 제어 시스템 요인 데이터 분석 - 디바이스 및 인체 트윈 프레임워크 개발 - 디바이스 및 사용자 트윈 간 상호작용 프레임워크 개발 (고려대학교) - 대상군별 인체 정역학, 동역학 모델 및 인지모델 개발 - 디바이스 착용성 및 이너페이스 사용성 정량 평가를 위한 인적 요인 데이터 분석 (경북대학교) - 디바이스 안전성 평가를 위한 메커니즘 요인 데이터 분석 (부산대학교병원) - 대상군 별 인체/인지 모델링 및 트윈 생성을 위한 데이터 수집 - 대상군 별 디바이스 및 사용자 경험 모델 생성을 위한 데이터 수집 (토즈) - 디바이스 및 인체 트윈 프레임워크 인터페이스 설계 - 디바이스-사용자 상호작용 프레임워크 인터페이스 설계 - 휴먼 디지털 트윈 및 디바이스 트윈 3D 가시화

본 과제는 제조산업과 서비스산업 경쟁력을 높이기 위해 산업인공지능 분야 석·박사급 전문인력을 양성하는 R&D 인력양성 프로그램임. 연구목표는 산업인공지능 응용기술 중심 전문인력 부족과 원천-응용 기술 간 미스매칭 문제를 해소하는 데 있음. 산업인공지능 인력양성 플랫폼을 통해 글로벌 데모공장 인프라 기반 인재양성, 산업인공지능 커리큘럼(한국전자기술연구원 공통·실습·해커톤, 대학 2개 과정 융합) 운영, 재직자 비학위 단기집중교육 운영을 수행함. 산업인공지능 교육운영위원회로 교육·산학프로젝트 평가 및 개선을 협의함. 기대효과는 제조분야 획기적 변화 및 인공지능 융합 활용·응용 중심 제조 경쟁력 강화임.