Last week, I attended the HRI (Human-Robot Interaction) conference held in Daegu, Korea. Since I started my Master’s program, I’ve been reading so many papers from this conference even after I changed my major to AI during PhD. Unfortunately, I never had the opportunity to attend this conference. But this time, it was in Korea! So I submitted a short paper and it was accepted as LBR (late-breaking report).

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2018년 12월 17일. Yale대학교의 Brian Scassellati 교수님 (a.k.a. scaz)이 우리 연구실을 방문했다. 방문 목적은 다름이 아닌 같은 연구실 박사과정 나딘의 박사 프로포절 심사 때문. 나딘이 외부 심사원을 찾고 있을 때, 내가 이 교수님을 추천해줬는데, 마침 스케쥴링이 잘 되서 이번에 멀리 오키나와까지 오신듯하다.

이 교수님이 운영하는 예일대학교 소셜 로보틱스 랩은 박사과정으로 너무나 가고 싶었던 연구실 중 하나였다 (근데 예일대학교 스크리닝 프로세스에서 걸러지는 바람에, 교수님한테 메일 한 통 못해봤었다..). 내가 관심이 많던 Social Robotics, 그리고 Socially Assistive Robotics를 하시는 분인데, 박사과정 지도교수님으로 만나지는 못했지만 이렇게 여기 오키나와에서 만나고 또 내 연구를 소개하는 자리를 가져서 너무 좋았다.

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A few months ago, I attended a conference called UR 2018 (Ubiquitous Robots). I presented one of my works [1] about (kind of) computational creativity. This project started when I first joined the PhD Program. Due to some reasons, it has been discontinued for several years and I recently started again. I couldn’t develop it further (yet). Still, there is some interesting stuff that I’d like to share.

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학위 논문을 쓰면서 이것저것 자료를 찾다보니, 국내에서 인지신경로봇학 (Cognitive Neurorobotics)에 대한 글이 상당히 부족한걸 발견하였다. 구글에서 “인지로봇”으로 검색을 하면 11,000건으로 꽤 많은 한글로 쓰여진 글들이 나온다 (참고로 영어 - Cognitive Robotics - 로 검색하면 136,000이 나온다..). “신경로봇”은 1,010건 (“neurorobotics”는 169,000건!), 그리고 “인지신경로봇” 은 단 8건 ( “cognitive neurorobotics”는 542건)밖에 나오지 않는다. 그 8건 중 하나는 이 블로그의 글이고 나머지는 내가 있던 KAIST의 연구실과 관련된 글이다.

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Part 1. What It Is and Why We Do It

In this posting, I’ll introduce an interesting method that we often use in our research, called the Error Regression Scheme (ERS) [1-2]. In short, the ERS is a sort of online optimization technique, but it is different from other techniques in several ways. For instance, during the ERS, the weights are not updated. Instead, the neuron’s actual values are updated to minimize the error at the output. The ERS is a kind of prediction error minimization mechanism and there are several (philosophical) thoughts behind it. I’ll talk about them later in other postings. Let’s begin with what it is and why we use it.

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2017년 11월 19일. OIST에서 Science Festival가 열렸다. 일종의 Open Campus같은 것인데, KAIST에서 하던 Open Campus랑은 많이 달랐다. (OIST가 KAIST보다 훨씬 규모가 작아서 그런지) 행사 준비를 하고 진행을 하면서, 학교측에서 행사 관리/운영을 되게 잘하는구나 하고 느꼈다. 그리고 OIST는 이런 류의 행사 - 학교라는 울타리 안에서 진행되던 연구를 울타리 밖의 사람들에게 소개하는 기회 - 를 소중히 여기는 듯 하였다. 그 점은 나도 극히 동감.

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Jungsik Hwang

황중식, 물결, mulkkyul, Jungsik


househusband


Seoul/Korea