[논문]로봇의 사회적 의사소통을 위한 정서 생성 기술 및 동향 소개

이원형; 정명진

로봇의 사회적 의사소통을 위한 정서 생성 기술 및 동향 소개 원문보기

제어·로봇·시스템학회지 = iCROS, v.20 no.2, 2014년, pp.20 - 30

이원형 (한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학과) , 정명진 (한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학과)

초록
AI-Helper

서비스 로봇의 성장으로 사람의 정신적, 정서적 보조 역할을 하는 사회적 로봇 개발에 관심이 커지고 있다. 본 논문은 로봇의 사회적 의사소통을 위한 정서 생성 기술의 심리학적 이론 배경을 설명한다. 이와 함께, 로봇에 적용된 기존의 정서 생성 연구를 소개하고, 학회와 저널을 통해 발표된 최근 연구들을 정리하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

그 요소들을 동기의 일관성(Motive Consistency)과 상대방에 대한 책임성(Accountability)이라고 밝혔다. 더불어 동기의 욕구적(Appetitive) 특징과 회피적인(Aversive) 특징을 더해 정서가 다양하게 나타나는 과정에 대해 설명했다.
한국 KAIST의 이원형 및 정명진 교수 연구팀은 2014년 5월 제어로봇시스템학회 논문지에 사람과 로봇의 사회적 상호작용을 위한 로봇의 가치효용성 기반 동기-감정 생성 모델을 제안했다[50]. 이 연구는 Higgins의 동기 개념 중 가치효용성을 바탕으로 접근동기, 회피동기가 어떻게 결정되는지와 효용성의 달성도에 따른 연관 감정들을 수학적으로 계산하는 모델을 제안했다. 더불어 조절 초점이론과 Russell의 원형이론을 통합하여 감정의 종류와 크기를 계산하는 방법을 제시하였다.
또한, 포옹이 일정 시간 동안 인식되지 않으면 슬픔이나 짜증이 나는 상태로 로봇의 정서가 변화하고 표현되도록 했다. 이 연구는 사람과 상호작용을 통해 로봇의 정서를 즉각적으로 변화시킴으로써 사람이 로봇의 상태를 쉽게 알아볼 수 있도록 했다. 다만 디자인 관점에서만 개발되어 단순한 인식 기능과 다양하지 못한 정서를 가지고 있는 것이 한계다.
계산된 각성의 정도는 이후 항상성의 척도로 참고되어 로봇의 행동 선택에 영향을 미치는 값으로 쓰였다. 이 연구는 정서 계산에 목적이 있기보다 정서 중 각성의 정도를 계산하고 추후 각성이 로봇의 행동에 미치는 과정을 개발하는 것이 목적이 된 연구였기에 각성 이외의 성분을 얻어내는 것은 특별히 언급되지 않았다.

가설 설정

로봇은 기본적으로 쾌/불쾌와 각성의 정도를 정서의 상태로 가지도록 설계되었고 추가로 외향성 정도가 로봇의 내부 상태로 정의돼 있다. 로봇의 외향성은 사람은 자신과 성격이 상대 아이의 외향성 정도와 비슷하게 설정됐는데, 비슷한 사람을 더 선호한다는 가정하에, 아이가 로봇을 좋아하도록 하기 위함이었다. 외향성은 바뀌는 것이 아니므로 실험 초기에만 설정한다.

제안 방법

우 두가지가 계산되면 약속된 조건에 따라 자기 스스로를 향하는 내면의 정서(Internal Emotions)와 상대방을 향하는 사회적 정서(Social Emotions)가 얻어지게 된다. 각 정서는 쾌/불쾌, 각성, 지배성으로 구성된 3차원 정서 공간으로도 나타나도록 하여 정서의 차원 성분을 가져다 쓸 수도 있도록 구현하였다. 이 연구는 아케이드 게임, 롤 플레잉 게임, 실시간 전략 시뮬레이션 게임, FPS 게임의 인공 지능 캐릭터에 적용되어 테스트 되었다.
로봇의 정서 상태는 로봇이 문제를 맞추거나 틀리는 등 일련의 외부 상황의 변화가 평가 되면서 변하기도 하지만 로봇의 정서를 변화시킬만한 외부 상황이 없으면 로봇의 정서는 아이의 정서 상태를 닮아가도록 설계되었다. 다만 이 연구에서 로봇은 아이의 정서를 자동으로 인식하는 대신 원격으로 사람이 아이의 정서를 파악해 로봇에게 알려주는 식으로 실험이 진행되었다. 연구의 결과는 아이의 정서를 닮도록 설계된 로봇의 정서 모델이 아이와 상호작용에 긍정적인 요소로 작용하였다는 것이다.
이 연구는 Higgins의 동기 개념 중 가치효용성을 바탕으로 접근동기, 회피동기가 어떻게 결정되는지와 효용성의 달성도에 따른 연관 감정들을 수학적으로 계산하는 모델을 제안했다. 더불어 조절 초점이론과 Russell의 원형이론을 통합하여 감정의 종류와 크기를 계산하는 방법을 제시하였다. 이 연구는 Higgins의 동기 개념 중 진실효용성과 통제효용성을 더 탐구해야 하는 추후 연구를 남겨두고 있다.
애완용 로봇은 압력센서를 통해 사람의 포옹을 인식할 수 있고, 포옹이 인식되면 기쁨의 상태가 되었다. 또한, 포옹이 일정 시간 동안 인식되지 않으면 슬픔이나 짜증이 나는 상태로 로봇의 정서가 변화하고 표현되도록 했다. 이 연구는 사람과 상호작용을 통해 로봇의 정서를 즉각적으로 변화시킴으로써 사람이 로봇의 상태를 쉽게 알아볼 수 있도록 했다.
로봇의 사회적 의사소통을 위한 정서 생성 기술 관련 인문학 배경과 로봇에 적용된 기존 연구들, 그리고 최신 연구들을 살펴보았다. 대부분의 정서 생성 연구의 경우 정서 생성만을 목적으로 하기보다는 학습이나 치료, 사용자 경험의 향상 등의 목적을 가지고 로봇이 특정 작업을 수행하는 상황에서 정서 생성을 가정하는 경우가 많았다.
이 연구에서는 30개의 성격 특성(Personality Traits)과 정서적 생각(Sentiment)을 정서가 생겨나는 요소로 생각하고, 각 요소를 노드(Node)로 간주했다. 이 노드들과 14개의 정서 노드들은 가중치(Weights)에 따라 영향을 주도록 구현했다. 나아가 감정들은 2개의 기분(Mood) 노드와 연결되었다.
네덜란드 Amsterdam 대학의 Alexandru Popescu는 앞서 소개한 연구와 같은 2014년 IEEE Transactions on Affective Computing 논문지의 특집 세션 Emotion in Games를 통해 게임 내에서 인공 지능 캐릭터의 정서 모델을 제안했다[56]. 이 연구는 OCC 모델을 가져와 수식화하고 인공 지능 캐릭터의 정서 모델로 구현하였다. 먼저, 인지 평가 요소들로 상황의 유용성(Utility)과 정보의 정확성(Likelihood), 원인 제공 대상(Causal Agent), 영향을 받는 결과(Affected Goals), 그리고 현재 그것이 어느 정도 달성됐는가(Congruence)를 얻는다.
네덜란드 Utrecht 대학의 Myrthe Tielman는 2014년 ACM/IEEE HRI 국제학회에서 로봇과 아이의 상호작용을 위한 적응형 정서 모델을 제안했다[48]. 이 연구는 아이의 정서 상태에 따라 로봇의 정서 표현이 달라지게 하도록 했는데, 로봇의 내부 정서가 상대 아이의 감정을 닮아가는 방식으로 구현되었다. 로봇은 기본적으로 쾌/불쾌와 각성의 정도를 정서의 상태로 가지도록 설계되었고 추가로 외향성 정도가 로봇의 내부 상태로 정의돼 있다.
각 정서는 쾌/불쾌, 각성, 지배성으로 구성된 3차원 정서 공간으로도 나타나도록 하여 정서의 차원 성분을 가져다 쓸 수도 있도록 구현하였다. 이 연구는 아케이드 게임, 롤 플레잉 게임, 실시간 전략 시뮬레이션 게임, FPS 게임의 인공 지능 캐릭터에 적용되어 테스트 되었다. 이 정서 모델은 게임 어플리케이션을 대상으로 구현된 것이지만 인공 지능 캐릭터를 시뮬레이션 상에서의 로봇으로 생각한다면 의미 있게 참고 할 있는 연구다.
정서 노드는 내적 기분과 외적 기분의 두 기분 노드로 연결되는데 내적 기분은 내적 상태들의 조화를 의미하는 감정 값들과 연결되었고, 외적 기분은 사회적 역할을 하는 감정들과 연결되었다. 이 연구는 정서를 구성하는 각 단계를 노드화하여 네트워크 형태로 모듈화하고 수식화하였다. 하지만 각 노드 사이의 가중치들을 저자의 경험을 통해 결정하는 등의 약점이 있다.
Malta 대학의 Mirjam Palosaari Eladhari는 2014년 IEEE Transactions on Affective Computing 논문지의 특집 세션 Emotion in Games를 통해 정서와 성격을 활용한 마음(Mind) 모델을 제안했다[53]. 이 연구에서는 30개의 성격 특성(Personality Traits)과 정서적 생각(Sentiment)을 정서가 생겨나는 요소로 생각하고, 각 요소를 노드(Node)로 간주했다. 이 노드들과 14개의 정서 노드들은 가중치(Weights)에 따라 영향을 주도록 구현했다.
먼저, 인지 평가 요소들로 상황의 유용성(Utility)과 정보의 정확성(Likelihood), 원인 제공 대상(Causal Agent), 영향을 받는 결과(Affected Goals), 그리고 현재 그것이 어느 정도 달성됐는가(Congruence)를 얻는다. 이를 바탕으로 그 상황을 바라는 정도(Disirability)와 목표 가능성(Goal Likelihood)을 계산한다. 우 두가지가 계산되면 약속된 조건에 따라 자기 스스로를 향하는 내면의 정서(Internal Emotions)와 상대방을 향하는 사회적 정서(Social Emotions)가 얻어지게 된다.

이론/모형

각 노드들의 연결은 Moffat의 모델을 모방하여 구현되었다[54]. 성격 특성과 정서의 관계 가중치는 Five Factor Model를 통해 저자의 실험결과대로 저자가 값을 결정하였고, 정서적 생각 노드는 정서 노드와 바로 연결되었다. 정서 노드는 내적 기분과 외적 기분의 두 기분 노드로 연결되는데 내적 기분은 내적 상태들의 조화를 의미하는 감정 값들과 연결되었고, 외적 기분은 사회적 역할을 하는 감정들과 연결되었다.
스웨덴 Skovde 대학의 Kiril Kiryazov는 2013년 IEEE RO-MAN 국제 학회에서 로봇의 계산 가능한 정서 모델을 제안했다[45]. 해당 모델에서는 각성의 정도를 계산하기 위해 WASABI라는 기존 모델을 가져와 사용했다[46]. WASABI 모델은 즉각적인 과정과 심의적인 과정의 두 단계로 구성되는 two-process 모델로, 즉각적인 과정을 통해서는 Ekman의 기본 감정과 3가지 추가적인 감정이 계산된다.

성능/효과

이 연구는 OCC 모델을 가져와 수식화하고 인공 지능 캐릭터의 정서 모델로 구현하였다. 먼저, 인지 평가 요소들로 상황의 유용성(Utility)과 정보의 정확성(Likelihood), 원인 제공 대상(Causal Agent), 영향을 받는 결과(Affected Goals), 그리고 현재 그것이 어느 정도 달성됐는가(Congruence)를 얻는다. 이를 바탕으로 그 상황을 바라는 정도(Disirability)와 목표 가능성(Goal Likelihood)을 계산한다.
다만 이 연구에서 로봇은 아이의 정서를 자동으로 인식하는 대신 원격으로 사람이 아이의 정서를 파악해 로봇에게 알려주는 식으로 실험이 진행되었다. 연구의 결과는 아이의 정서를 닮도록 설계된 로봇의 정서 모델이 아이와 상호작용에 긍정적인 요소로 작용하였다는 것이다.

후속연구

이 연구는 사람과 상호작용을 통해 로봇의 정서를 즉각적으로 변화시킴으로써 사람이 로봇의 상태를 쉽게 알아볼 수 있도록 했다. 다만 디자인 관점에서만 개발되어 단순한 인식 기능과 다양하지 못한 정서를 가지고 있는 것이 한계다. 이 연구는 사전 연구로서 추후 더 다양한 정서와 인식 기능을 더하는 연구를 계획하고 있다.
더불어 조절 초점이론과 Russell의 원형이론을 통합하여 감정의 종류와 크기를 계산하는 방법을 제시하였다. 이 연구는 Higgins의 동기 개념 중 진실효용성과 통제효용성을 더 탐구해야 하는 추후 연구를 남겨두고 있다.
다만 디자인 관점에서만 개발되어 단순한 인식 기능과 다양하지 못한 정서를 가지고 있는 것이 한계다. 이 연구는 사전 연구로서 추후 더 다양한 정서와 인식 기능을 더하는 연구를 계획하고 있다.
이 외에 2014년 9월에 영국 에딘버러에서 열리는 IEEE ROMAN 국제학회에는“Developmental and bio-inspired approaches for memory and emotion modelling in cognitive robotics”라는주제로 워크샵이 계획되어 있다. 이 워크샵에서 열리는 여러 연구 내용들에 대해 살펴보는 것도 이 분야의 최근 동향을 살펴볼 좋은 기회가 될 것으로 기대된다.
Ekman의 기본 정서를 차원 모델 상에서 해당 감정들을 위치시켜 보면 일부 공간에만 치우쳐 있음을 확인할 수 있다. 한편 차원모델을 이용한 경우는 각 차원의 축에 해당하는 성분들이 인지 평가 모델로부터 어떻게 결정되는가에 대해서도 더 많은 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	구조적 접근 모델 중에서 컴퓨터 과학 분야와 로봇에 가장 많이 적용된 모델은 무엇인가?	구조적 접근 모델 중에서 컴퓨터 과학 분야와 로봇에 가장 많이 적용된 모델은 Ortony와 Clore, Collins에 의해 제안된 OCC 모델이다. OCC 모델은 일련의 사건, 행위자의 행동, 대상 물체에 대한 좋고 나쁨을 평가하고, 그것이 행위자 자신에 연관된 것인지, 다른 사람과 연관된 것인지를 순차적으로 구분하여 22가지의 감정 종류를 얻어내는 관계를 정리하였다[12].
	인지 평가 모델의 두 가지 접근법은 무엇인가?	인지 평가 모델에는 두 가지 접근법이 있다. 하나는 구조적(Structural) 접근 모델이고, 다른 하나는 과정적(Process) 접근 모델이다. 구조적 접근 모델은 어떤 종류의 평가가 어떤 감정과 관련이 되어있는지를 설명하는 모델이다.
	OCC 모델이란 무엇인가?	구조적 접근 모델 중에서 컴퓨터 과학 분야와 로봇에 가장 많이 적용된 모델은 Ortony와 Clore, Collins에 의해 제안된 OCC 모델이다. OCC 모델은 일련의 사건, 행위자의 행동, 대상 물체에 대한 좋고 나쁨을 평가하고, 그것이 행위자 자신에 연관된 것인지, 다른 사람과 연관된 것인지를 순차적으로 구분하여 22가지의 감정 종류를 얻어내는 관계를 정리하였다[12]. 이후 OCC 모델은 컴퓨터 과학 분야에서 수정, 발전되어왔다[13][14][27].

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

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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