목적과 사양이 다른 다양한 인간 친화 로봇에 적용하기 위한 감성 행동 생성 방법 및 범용성 실험 Emotional Behavior Decision Method and Its Experiments of Generality for Applying to Various Social Robot Systems원문보기
감성 행동을 표현하는 것은 인간 친화 로봇의 필수 요소 중 하나이다. 하지만 감성 행동은 로봇의 목적이나 사양에 따라서 달라지기 때문에 감성 행동을 생성하고 표현하는 방법은 로봇마다 다르다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 목적이나 사양에 상관없이 다양한 인간 친화 로봇에 적용될 수 있는 감성 행동 생성 방법을 제안한다. 먼저 감성 행동 생성 방법의 입력 값으로 다중 감정값을 이용한다. 다중 감정 공간을 이용하여 각 감정이 독립적으로 존재할 수 있기 때문에 로봇의 목적에 따라 사용하고자 하는 감정을 취사선택할 수 있다. 로봇의 사양에 따라서 표현할 수 있는 방법이 다르므로, 로봇의 표현 부위를 나누고, 각 표현 부위별로 표현할 수 있는 행동을 데이터화한다. 이렇게 나누어진 행동들을 단위 행동이라고 정의하며, 각 단위 행동이 표현할 수 있는 감정에 대한 반영도를 결정한다. 그리고 이를 이용하여 주어진 다중 감정값에 최적화된 단위 행동 조합을 결정한다. 이 과정을 사양과 목적이 다른 사이버 로봇 시뮬레이터, 3D 캐릭터 헤드 로봇, 기계적인 설계 기반의 헤드 로봇 등에 적용함으로써 제안한 방법의 범용성을 실험한다.
감성 행동을 표현하는 것은 인간 친화 로봇의 필수 요소 중 하나이다. 하지만 감성 행동은 로봇의 목적이나 사양에 따라서 달라지기 때문에 감성 행동을 생성하고 표현하는 방법은 로봇마다 다르다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 목적이나 사양에 상관없이 다양한 인간 친화 로봇에 적용될 수 있는 감성 행동 생성 방법을 제안한다. 먼저 감성 행동 생성 방법의 입력 값으로 다중 감정값을 이용한다. 다중 감정 공간을 이용하여 각 감정이 독립적으로 존재할 수 있기 때문에 로봇의 목적에 따라 사용하고자 하는 감정을 취사선택할 수 있다. 로봇의 사양에 따라서 표현할 수 있는 방법이 다르므로, 로봇의 표현 부위를 나누고, 각 표현 부위별로 표현할 수 있는 행동을 데이터화한다. 이렇게 나누어진 행동들을 단위 행동이라고 정의하며, 각 단위 행동이 표현할 수 있는 감정에 대한 반영도를 결정한다. 그리고 이를 이용하여 주어진 다중 감정값에 최적화된 단위 행동 조합을 결정한다. 이 과정을 사양과 목적이 다른 사이버 로봇 시뮬레이터, 3D 캐릭터 헤드 로봇, 기계적인 설계 기반의 헤드 로봇 등에 적용함으로써 제안한 방법의 범용성을 실험한다.
Emotional reaction should be different from the purpose of the robot system. The method for emotional reaction is also different from the specification of the robot system. Therefore, emotional behavior decision model, which is applied to social robots regardless of specifications and purposes, is n...
Emotional reaction should be different from the purpose of the robot system. The method for emotional reaction is also different from the specification of the robot system. Therefore, emotional behavior decision model, which is applied to social robots regardless of specifications and purposes, is necessary. This paper introduces a universal emotional behavior decision model designed for applying to various social robots that have different specifications and purposes. Multiple emotions, a set of probability value of every emotion, are calculated independently and expressed according to the purpose of the robot system. Then, behavior, for emotional reaction according to the calculated multiple emotions, is decided regarding the specification of the robot system. The decided behavior is a combination of unit behaviors that indicates the smallest expressible behaviors in each expression parts. It is possible to express various undefined behaviors by generating unit behavior combinations according to multiple emotions. The universal emotional behavior decision model is applied to three kinds of social robot systems that have different specifications and purposes.
Emotional reaction should be different from the purpose of the robot system. The method for emotional reaction is also different from the specification of the robot system. Therefore, emotional behavior decision model, which is applied to social robots regardless of specifications and purposes, is necessary. This paper introduces a universal emotional behavior decision model designed for applying to various social robots that have different specifications and purposes. Multiple emotions, a set of probability value of every emotion, are calculated independently and expressed according to the purpose of the robot system. Then, behavior, for emotional reaction according to the calculated multiple emotions, is decided regarding the specification of the robot system. The decided behavior is a combination of unit behaviors that indicates the smallest expressible behaviors in each expression parts. It is possible to express various undefined behaviors by generating unit behavior combinations according to multiple emotions. The universal emotional behavior decision model is applied to three kinds of social robot systems that have different specifications and purposes.
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문제 정의
따라서 본 논문에서는 로봇의 목적이나 사양에 제한없이 적용 가능한 감성 행동 생성 방법을 제안한다. 이를 위해 독립적으로 존재할 수 있는 다중 감정을 사용함으로써 로봇의 목적에 따라 감정의 종류를 취사선택할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 사용하는 감정에 의존적이지 않으면서 로봇의 목적이나 사양에 상관없이도 다양한 로봇에 적용할 수 있는 감성 행동 생성 방법을 제안했다. 각 감정이 독립적으로 지속될 수 있는 복합 감정 공간을 이용하여 감정을 생성하고, 로봇의 목적에 맞도록 감정을 선택한다.
가설 설정
5) 13초경, 로봇이 무언가에 부딪힌다.
제안 방법
본 논문에서는 사용하는 감정에 의존적이지 않으면서 로봇의 목적이나 사양에 상관없이도 다양한 로봇에 적용할 수 있는 감성 행동 생성 방법을 제안했다. 각 감정이 독립적으로 지속될 수 있는 복합 감정 공간을 이용하여 감정을 생성하고, 로봇의 목적에 맞도록 감정을 선택한다. 그리고 생성된 복합 감정을 사양이 다른 여러 로봇에 적용할 수 있도록 로봇마다 표현할 수 있는 행동을 단위 행동으로 구분하고, 표현하고자 하는 감정에 최적화된 행동 조합을 생성하기 위하여 모의 담금질 (Simulated Annealing) 방법을 이용한다.
Ⅱ장에서 설명한 감정 생성 시스템과 감성 행동 생성 시스템을 이용하여 로봇의 행동을 생성한다. 그리고 Ⅲ장부터 Ⅴ장에서 설명한 세 가지 로봇 시스템을 이용하여 제안한 시스템의 범용성을 실험한다. 실험은 각 로봇 별로 목적이 다른 두 가지의 로봇 시스템을 설정한다.
제안한 방법의 범용성을 증명하기 위하여 사양이 다른 세 종류의 로봇 시스템을 이용한다. 그리고 각 로봇 시스템을 두 가지의 목적을 가진 로봇 시스템으로 설정한 후 각 로봇 시스템에 같은 상황을 적용하여 어떤 행동을 보이는지 실험했다. 실험 결과, 목적에 따라서 적합한 감정을 생성하고 다양한 행동을 보일 수 있음을 확인했다.
앞서 생성된 복합 감정은 행동 생성 시스템의 입력으로 사용된다. 그리고 각 표현 부위마다 하나의 단위 행동을 선택하여 단위 행동 조합을 구성하며, 모의 담금질 (Simulated Annealing) 방법을 이용하여 입력에 대한 최적의 단위 행동 조합을 찾는다.
로봇의 사양에 따라서 단위 행동과 각 단위 행동의 감정 반영도만 정의하면 모든 로봇에 적용이 가능하다. 그리고 감성 행동 생성 방법을 이용하여 최적의 단위 행동 조합을 생성한다. 이 때, 최적화 알고리즘으로 모의 담금질 (Simulated Annealing) 방법을 사용한다.
첫 번째 로봇은 세 가지 감정을 표현하는 안내 로봇이며, 두 번째 로봇은 일곱 가지 감정을 표현하는 엔터테인먼트 로봇이다. 그리고 다음과 같이 로봇이 다양한 감정을 생성할 수 있는 시나리오를 세 종류의 로봇 시스템에 각각 적용한다.
이를 위해 독립적으로 존재할 수 있는 다중 감정을 사용함으로써 로봇의 목적에 따라 감정의 종류를 취사선택할 수 있도록 한다. 그리고 로봇의 행동을 표현부위별로 나누고, 각 표현부위별로 표현 가능한 행동들을 데이터베이스화한다. 이렇게 만들어진 행동들은 표현 가능한 가장 작은 단위의 행동이며, 이를 ‘단위 행동’이라고 정의한다.
그리고 Ⅲ장부터 Ⅴ장에서 설명한 세 가지 로봇 시스템을 이용하여 제안한 시스템의 범용성을 실험한다. 실험은 각 로봇 별로 목적이 다른 두 가지의 로봇 시스템을 설정한다. 첫 번째 로봇은 세 가지 감정을 표현하는 안내 로봇이며, 두 번째 로봇은 일곱 가지 감정을 표현하는 엔터테인먼트 로봇이다.
SALLY에 설치되어 있는 3D 캐릭터 클라이언트를 통해서 감정 및 립싱크를 표현한다. 이 시스템은 다섯 가지 감정 요소와 다섯 가지 모음 요소의 조합을 이용 하여 얼굴 표현을 보여준다. 각 감정 요소 별로 가중치를 달리 두어서 원하는 상태의 표정을 만들 수 있으며, 모음을 조합하여 입술 모양과 입이 벌어진 정도를 조절할 수 있다.
따라서 본 논문에서는 로봇의 목적이나 사양에 제한없이 적용 가능한 감성 행동 생성 방법을 제안한다. 이를 위해 독립적으로 존재할 수 있는 다중 감정을 사용함으로써 로봇의 목적에 따라 감정의 종류를 취사선택할 수 있도록 한다. 그리고 로봇의 행동을 표현부위별로 나누고, 각 표현부위별로 표현 가능한 행동들을 데이터베이스화한다.
. 이후 연구에서는 다양한 감정값을 생성하기 위하여 복합 감정 공간 모델을 도입하여 감정 생성 과정에서는 상호 영향을 미치지만, 독립적으로 존재할 수 있는 복합 감정을 생성했다[10]. 이를 통해 새로운 감정이 선택되더라도 선택되지 않은 감정값은 유지됨으로써 각 감정의 특성을 반영할 수 있다.
반면 제안한 방법을 이용하면 100개 미만의 행동 정의만으로도 200만개 이상의 행동을 생성할 수 있다. 제안한 방법은 표현 부위별로 행동을 정의하기 때문에 표현할 수있는 행동은 기하급수적으로 늘어날 수 있다. 다양한 행동 조합을 만들기 위해서는 로봇의 표현 부위를 세분화하는 것이 중요하다.
이 때, 최적화 알고리즘으로 모의 담금질 (Simulated Annealing) 방법을 사용한다. 제안한 방법의 범용성을 증명하기 위하여 사양과 목적이 다른 사이버 로봇 시뮬레이터, 3D 캐릭터 헤드 로봇, 기계적인 설계 기반의 헤드 로봇 등에 적용하여 실험을 한다.
대상 데이터
제안한 방법의 범용성을 증명하기 위하여 사양이 다른 세 종류의 로봇 시스템을 이용한다. 그리고 각 로봇 시스템을 두 가지의 목적을 가진 로봇 시스템으로 설정한 후 각 로봇 시스템에 같은 상황을 적용하여 어떤 행동을 보이는지 실험했다.
실험은 각 로봇 별로 목적이 다른 두 가지의 로봇 시스템을 설정한다. 첫 번째 로봇은 세 가지 감정을 표현하는 안내 로봇이며, 두 번째 로봇은 일곱 가지 감정을 표현하는 엔터테인먼트 로봇이다. 그리고 다음과 같이 로봇이 다양한 감정을 생성할 수 있는 시나리오를 세 종류의 로봇 시스템에 각각 적용한다.
이론/모형
각 감정이 독립적으로 지속될 수 있는 복합 감정 공간을 이용하여 감정을 생성하고, 로봇의 목적에 맞도록 감정을 선택한다. 그리고 생성된 복합 감정을 사양이 다른 여러 로봇에 적용할 수 있도록 로봇마다 표현할 수 있는 행동을 단위 행동으로 구분하고, 표현하고자 하는 감정에 최적화된 행동 조합을 생성하기 위하여 모의 담금질 (Simulated Annealing) 방법을 이용한다.
그리고 감성 행동 생성 방법을 이용하여 최적의 단위 행동 조합을 생성한다. 이 때, 최적화 알고리즘으로 모의 담금질 (Simulated Annealing) 방법을 사용한다. 제안한 방법의 범용성을 증명하기 위하여 사양과 목적이 다른 사이버 로봇 시뮬레이터, 3D 캐릭터 헤드 로봇, 기계적인 설계 기반의 헤드 로봇 등에 적용하여 실험을 한다.
감성 행동을 생성하기 위한 기준으로 먼저 로봇의 감정값을 생성한다. 이를 위하여 선형 동적 시스템 기반의 감정 생성 모델[9]을 이용한다. 감정 모델은 직접적인 반응, 내부 자극, 감정, 행동 결정의 네 가지 동적 시스템과 각 동적 시스템의 처리에 영향을 미치며 로봇의 특성을 결정하는 성격 등 다섯 가지 요소로 구성되어 있다.
성능/효과
사이버 로봇과 마찬가지로 두 로봇은 각자의 목적에 맞는 감성 행동을 보였다. 그리고 같은 모델에서 만들어진 감정 및 행동이 사양이 다른 로봇에 적용될 수 있음을 확인했다.
실험 결과, 목적에 따라서 적합한 감정을 생성하고 다양한 행동을 보일 수 있음을 확인했다. 그리고 같은 시스템의 결과를 사양이 다른 로봇 시스템에 적용이 가능함도 확인했다. 추후 로봇이 성격을 가질 수 있고, 성격을 학습할 수 있는 방법을 연구할 계획이다.
그리고 각 로봇 시스템을 두 가지의 목적을 가진 로봇 시스템으로 설정한 후 각 로봇 시스템에 같은 상황을 적용하여 어떤 행동을 보이는지 실험했다. 실험 결과, 목적에 따라서 적합한 감정을 생성하고 다양한 행동을 보일 수 있음을 확인했다. 그리고 같은 시스템의 결과를 사양이 다른 로봇 시스템에 적용이 가능함도 확인했다.
후속연구
그리고 같은 시스템의 결과를 사양이 다른 로봇 시스템에 적용이 가능함도 확인했다. 추후 로봇이 성격을 가질 수 있고, 성격을 학습할 수 있는 방법을 연구할 계획이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
AIBO의 특징은?
이 때문에 많은 연구자들이 인간과 로봇의 상호 교감을 위한 다양한 연구를 진행하고 있으며, 이를 적용한 인간 친화 로봇을 개발하고 있다. ‘AIBO’[1]는 세계에서 가장 인기 있는 로봇 중 하나로 애완동물 로봇으로 개발되었으며, Ekman의 여섯 가지 감정[2]을 표현한다. 하지만 단순한 반응 때문에 시간이 지날수록 로봇에 대한 흥미를 잃는다는 문제점이 있다.
감성 기반 행동은 인간 친화 로봇에게 왜 중요한 요소인가?
인간 친화 로봇은 인간과 같은 공간에서 생활하고, 교감을 하기 때문에 감성 기반 행동은 인간 친화 로봇에게 매우 중요한 요소이다. 이 때문에 많은 연구자들이 인간과 로봇의 상호 교감을 위한 다양한 연구를 진행하고 있으며, 이를 적용한 인간 친화 로봇을 개발하고 있다.
인간 친화 로봇들의 문제점은 무엇인가?
하지만 다른 시스템에 적용되기에는 많은 수정이 필요하다. 예를 들어, 행동이 감정에 매핑되어있는 경우에는 감정 공간의 축을 정의하고 감정 공간 상에 감정을 배치하는 것이 핵심이지만, 사용하고자 하는 감정의 수나 종류가 달라지면 감정 공간 및 감정의 배치를 수정해야하는 문제점이 발생한다.
참고문헌 (14)
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