[논문]감정 기반 로봇의 연구 동향

안호석; 최진영

감정 기반 로봇의 연구 동향 원문보기

제어·로봇·시스템학회지 = iCROS, v.13 no.3, 2007년, pp.19 - 27

안호석 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) , 최진영 (서울대학교 전기컴퓨터공학부)

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문제 정의

본 논문에서는 인공 감정 시스템을 구성하고 있는 세 부분의 기존 연구 중 감정 모델을 중심으로 정 리하고, 대표적인 감정 기반 로봇 시스템을 소개한후 앞으로의 연구 방향에 대해 살펴보고자 한다.
사람과 주변 상황을 인식 하는 감정 인식 과 로봇이 감정 을 느끼고 그에 따른 행동을 생성하는 감정 모델, 로봇 플랫폼에 따라 자연스럽게 행동하는 감정 표현에 대한 연구이다. 사람의 감정 시스템은 모든 인지 기능과신체 상태를 바탕으로 정신 및 신체적인 욕구를 나타내는 역할을 한다[13].

가설 설정

제시하였다. 로봇이 감정과 사회성 을 가졌다는 가정하에 로봇이 특정 목적에 대해서 특정한 태도를 가지도록 설계하였다. 그리고 로봇이 가진 생각에 근거하여 목적을 이루기 위한 전략을 세우고 사건을 인지한후내부 모델에서 계산된 결과를Ortony가제시한감정 모델에 적용하여 특정 행동으로매핑을 한다.

제안 방법

Breazeale Kismet이 라는 얼굴 기반 로봇을 제작했다. 영상인식을 통해 자극을 받아들이며, 언어 대신 얼굴의 표정과 목과 귀 의 움직 임 으로 의사를 표현한다.
Breazeale 행동 선택을 위해 세 단계로 나누어진 행동 체계를 제안했으며 각각의 욕구들이 얼마만큼 원하는 정도에 근접했는지를 욕구충족의 척도로결정했다. 그림 6eKismet의 행동 시스템 인 CEG (Cross Exclusion Groups)0] 다.
소모와 피로를 행 동의 억 제 요소로 사용하였다. Fujita도 외부 환경 에 대한 자극을 해 소 메 커 니 즘에 적용하여 내부 변수에 의한 동기와 함께 행동 선택에 영향을 미치는 모델을 제안했다. 그림 5는 AIBO에 적용된 행동 선택을 위한 상태 공간이다.
Ushida[35]는 감정과 행동에 대한 변화 값을 다르게 설정한 세 가지 캐릭터에게 같은 자극을 주었을 때의 변화 값을 살펴보았다. 각각의 캐릭터에는성격이 다른감정 모델이 적용되었으며, 성격이 자극과 행동 결정 사이에서 어떤 영향을미치는지를 실험했다.
주장했다. 그리고 내부 변화에 의한 감정 변화와 동기가 함께 작용을 하여 행동 선택에 영향을 주도록 행동 선택 시스템을 구성하였다. Velasquez의 Simon에서도 경쟁 방법에 의한 행동 선택 메커니즘이 사용되었으며, 이때 사용된 Tinb하gen의 해소 메 커 니 즘은 Blumtetg[37]도 행동 선택 모델 설계 에 사용하였다.
로봇이 감정과 사회성 을 가졌다는 가정하에 로봇이 특정 목적에 대해서 특정한 태도를 가지도록 설계하였다. 그리고 로봇이 가진 생각에 근거하여 목적을 이루기 위한 전략을 세우고 사건을 인지한후내부 모델에서 계산된 결과를Ortony가제시한감정 모델에 적용하여 특정 행동으로매핑을 한다. 이들이 제시한 감정 모델은 로봇이 자신만의 개성을 가짐으로써 같은 환경에서도 다르게 작용한다는 것을 증명했지만 기대라는 한가지 감정 에 만 의 존한다는 한계 를 가진다.
그리고 여러 가지 응용 분야를 위한 일반적인 구조를 제시 하였다. Ushida[35]는 감정과 행동에 대한 변화 값을 다르게 설정한 세 가지 캐릭터에게 같은 자극을 주었을 때의 변화 값을 살펴보았다.
기존의 감정 모델은 특정한 환경 또는 로봇에 맞춘 시스템이며, 다른 로봇에 적용하기 위해서는 내부 구조를 변경할 필요가 있었다. 따라서 로봇의 종류와 목적 에 따라서 감정 엔진의 결과를 달리 해줄 수 있는 시 스템을 설계하였다. 이것은 설계하고자 하는감정 기반 행동 결정 모델의 특성을 변화함으로써 가능하며, 감정 모델의 특성은 성격 을 의미 한다.
본 논문에서는 지금까지의 인공 감정 시스템 연구를 특징 별로 나누어 설명하였으며 , 대표적인 감정 기반 로봇 시스템을 소개하였다. 사람과의 친근한 인터렉션을 위해 인공 감정 시스템연구자들은 사람의 감정 시스템을 모방하려는 노력을 지속했지만, 사람의 감정 메커니즘은 수많은 뉴런으로 구성되어 있는 매 우 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 모방하기 매우 어 렵 다.
Rosman[21]은 사건의 범주에 따라 발생되는감정이 다른 모델을 제시했다. 사건의 범주를 결정짓는 요소들이 사건이 발생될 가능성과 목적을 달성함에 있어서 사건이 얼마나 일관성 있게 발생했는지에 대한 정보를 포함하며, 자가 인식 에 대한 모델을 포함하여 서로 다른 감정들을 유발할 수 있는 사건들이 로봇 자신에게 영 향을 미치는 정도를 결정하였다. Ortony와 Rosman가 제시한 모델은 Bollen] 제시한 모델과 같이 몇 가지 변수들이 서로 다른 감정을 발생시킨다는 것을 보였지만 두세 가지의 감정만을 모델링하여 감정 유발 동기나 또 다른 감정의 요소를 모르기 때문에 원인이나 내부 상태에 대한 모델을 제시하기 어렵다는 한계성을 가지고 있다.

대상 데이터

Behavior Dynamics는 Reaction Dynamics와 Emotional Dynamics, 직전 행동 등에 의하여 최종 행동을 계산한다. 반응성과 지속성 등의 성격은모든 종류와 목적 이 다른 로봇에 감정 모델을 PIL Head Robot 과 MF (Mom s Friend) Robot[45], PIL Cyber Robot, 유진 IRobi Q에 적용하여 실험을진행했다. 그림 15는 PIL Head Robot과여러 가지 감정 표현이다.

이론/모형

’Tintagen[28]의 해소 메커니즘을 도입하여 욕구에 대한 동기의 레벨이 높을 때, 욕구 충족을 시켜주면 슬픔의 감정이 줄어들고 행복한 감정이 증가한다. 온도, 불빛의 세기, 음식 등을 자극으로 사용했으며, 심 리 학자 Paul Ekman[43]이 제 시한 기 쁨, 슬픔, 놀람 등의 여섯 가지 감정 표현을 모델링 했다. 그리고 배고픔, 목마름, 온도유지, 피로와 흥미의 다섯 가지 동기 시스템을 가지고 있다.

성능/효과

Bolles[19]는 동기를 두려움과 고통으로 정의하고 두 동기간 상호 작용에 의해 감정 이 변화하는 모델을 설계하였다. 각 감정들이 서로 어떤 것에 의해서 억제되고 허용되는지를 실험했으며, 상황에 따라 두려움이 고통을 억제하기도 하고, 고통이 두려 움을 억 제 하기 도 한다는 것을 증명 했다. 하지만 동기 가 두 가지로 제 한된 감정 모델을 제시함으로써 다양한 상황에 대한감정 의 변화를 제 시 하지 못했다는 한계 성 을 가지고 있다-
표현한다. 실험 결과 AIBO 등 사람들에게 익숙한 동물 모방 로봇은 초기 관심도가 높은 반면 관심도는 점점 떨어지지만 PARO는 반대로 오랜 기간 동안 관심도를 유지함을 확인할 수 있었다.

후속연구

이를 위해 인간을 닮기 위한 노력은 계속 될 것이며, 더욱 친근한 디자인을 위한 연구, 부드러운 움직임을 위한 제어 기술 연구, 사람과 비슷한 느낌의 소재 연구 등도 함께 발전할 것이다. 그리고 인공 감정 시스템을 위한 연구는 공학적인 접근 뿐만 아니라 생리학이나 의학과 연계된 연구가 더욱 활발히 진행될 것이다.
앞으로 서 비 스 로봇의 발전과 더불어 로봇을 위한 인공 감정 시스템은 로봇의 필수 기술 요소 중 하나로 대두될 것이다. 이를 위해 인간을 닮기 위한 노력은 계속 될 것이며, 더욱 친근한 디자인을 위한 연구, 부드러운 움직임을 위한 제어 기술 연구, 사람과 비슷한 느낌의 소재 연구 등도 함께 발전할 것이다.
이를 위해 인간을 닮기 위한 노력은 계속 될 것이며, 더욱 친근한 디자인을 위한 연구, 부드러운 움직임을 위한 제어 기술 연구, 사람과 비슷한 느낌의 소재 연구 등도 함께 발전할 것이다. 그리고 인공 감정 시스템을 위한 연구는 공학적인 접근 뿐만 아니라 생리학이나 의학과 연계된 연구가 더욱 활발히 진행될 것이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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