앞으로 로봇은 더욱 사람과 가까워 질 것이고, 따라서 사람과 로봇간의 상호작용도 활발해질 것이다. 이 때 직관적인 소통수단이 필수적이기 때문에, 로봇이 표정을 통해 감정을 표현할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 기존에는 얼굴 표정을 주로 이용하였는데, 사람처럼 감정의 강도를 표현하기 위해서는 얼굴 외의 다른 방법도 필요하다. 로봇이 감정의 강도를 표현하기 위해서는 팔의 제스처, 움직임, 소리, 색깔 등을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 LED 를 이용할 수 있도록 색과 깜빡임에 대해 연구하였다. 색깔과 감정의 관계에 대해서는 기존에 연구가 많이 되어 있지만, 실제로 로봇에 구현하기에는 정량적 자료가 부족하여 어려움이 있다. 본 논문에서는 6 가지 기본 감정(화남, 슬픔, 혐오, 놀람, 기쁨, 공포)을 효과적으로 나타낼 수 있는 색과 깜빡임 주기를 결정하고, 아바타를 이용하여 감정의 강도를 설문조사 하였다. 결과적으로, 슬픔, 혐오, 화남의 경우 색깔과 깜빡임을 통해 감정의 강도를 높일 수 있었다. 공포, 기쁨, 놀람의 경우 색깔과 깜빡임이 감정 인식에 큰 영향을 미치지 못했는데, 이는 그 감정에 해당하는 색깔이나 깜빡임을 수정해서 개선할 수 있을 것이다.
앞으로 로봇은 더욱 사람과 가까워 질 것이고, 따라서 사람과 로봇간의 상호작용도 활발해질 것이다. 이 때 직관적인 소통수단이 필수적이기 때문에, 로봇이 표정을 통해 감정을 표현할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 기존에는 얼굴 표정을 주로 이용하였는데, 사람처럼 감정의 강도를 표현하기 위해서는 얼굴 외의 다른 방법도 필요하다. 로봇이 감정의 강도를 표현하기 위해서는 팔의 제스처, 움직임, 소리, 색깔 등을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 LED 를 이용할 수 있도록 색과 깜빡임에 대해 연구하였다. 색깔과 감정의 관계에 대해서는 기존에 연구가 많이 되어 있지만, 실제로 로봇에 구현하기에는 정량적 자료가 부족하여 어려움이 있다. 본 논문에서는 6 가지 기본 감정(화남, 슬픔, 혐오, 놀람, 기쁨, 공포)을 효과적으로 나타낼 수 있는 색과 깜빡임 주기를 결정하고, 아바타를 이용하여 감정의 강도를 설문조사 하였다. 결과적으로, 슬픔, 혐오, 화남의 경우 색깔과 깜빡임을 통해 감정의 강도를 높일 수 있었다. 공포, 기쁨, 놀람의 경우 색깔과 깜빡임이 감정 인식에 큰 영향을 미치지 못했는데, 이는 그 감정에 해당하는 색깔이나 깜빡임을 수정해서 개선할 수 있을 것이다.
Human and robot will have closer relation in the future, and we can expect that the interaction between human and robot will be more intense. To take the advantage of people's innate ability of communication, researchers concentrated on the facial expression so far. But for the robot to express emot...
Human and robot will have closer relation in the future, and we can expect that the interaction between human and robot will be more intense. To take the advantage of people's innate ability of communication, researchers concentrated on the facial expression so far. But for the robot to express emotional intensity, other modalities such as gesture, movement, sound, color are also needed. This paper suggests that the intensity of emotion can be expressed with color and blinking so that it is possible to apply the result to LED. Color and emotion definitely have relation, however, the previous results are difficult to implement due to the lack of quantitative data. In this paper, we determined color and blinking period to express the 6 basic emotions (anger, sadness, disgust, surprise, happiness, fear). It is implemented on avatar and the intensities of emotions are evaluated through survey. We figured out that the color and blinking helped to express the intensity of emotion for sadness, disgust, anger. For fear, happiness, surprise, the color and blinking didn't play an important role; however, we may improve them by adjusting the color or blinking.
Human and robot will have closer relation in the future, and we can expect that the interaction between human and robot will be more intense. To take the advantage of people's innate ability of communication, researchers concentrated on the facial expression so far. But for the robot to express emotional intensity, other modalities such as gesture, movement, sound, color are also needed. This paper suggests that the intensity of emotion can be expressed with color and blinking so that it is possible to apply the result to LED. Color and emotion definitely have relation, however, the previous results are difficult to implement due to the lack of quantitative data. In this paper, we determined color and blinking period to express the 6 basic emotions (anger, sadness, disgust, surprise, happiness, fear). It is implemented on avatar and the intensities of emotions are evaluated through survey. We figured out that the color and blinking helped to express the intensity of emotion for sadness, disgust, anger. For fear, happiness, surprise, the color and blinking didn't play an important role; however, we may improve them by adjusting the color or blinking.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서는 Ekman 의 6 가지 기본 감정의 강도를 로봇에서 효과적으로 나타낼 수 있는 색과 깜빡임 주기를 결정하였다. 그리고 마스코트형 얼굴 로봇 '돌도리'의 모습을 딴 아바타의 귀에 색깔이 깜빡이도록 구현하여 설문조사를 통해 검증하였다.
본 논문에서는 LED 를 이용하여 감정의 강도를 표현할 수 있도록, 색과 깜빡임에 대해 연구하였다. LED 를 이용하는 방식은 감정의 강도를 효과적으로 표현할 수 있으면서도, 기계적으로 움직이는 부분이 없어서 안전하며 저렴하고, 다양한 조건에 쉽게 적용할 수 있다는 장점이 있다.
제안 방법
HSL(Hue-Saturat ion-Luminance)[9]을 이용하여 RGB 값을 구할 때에는 색조 정보와 채도 정보, 그리고 명도 정보가 필요한데, 위와 같이 채도와 명도 정보를 얻었다. 따라서 마지막으로, 색조 정보를 여기에 추가해야 한다.
Valdez 와 Havlena 의 결과를 이용해서, 수식 (4) 같이 의사 역행렬(pseudo-inverse matrix)을 통해, 각 감정의 채도와 명도를 구한다.
강도를 표현하는 감정은 Ekman 이 제안한 6 가지 기본 감정(화남, 슬픔, 혐오, 놀람, 기쁨, 공포)을 이용하였다. 구현된 색과 깜빡임은 마스코트형 얼굴 로봇 '돌도리'[기의 모습을 딴 아바타의 귀에 적용하였고, 색깔과 깜빡임이 적용된 아바타와 그렇지 않은 아바타를 실험 참가자에게 보여준 다음, 실험 참가자가 아바타에서 느끼는 감정의 강도를 답하게 하였다. 그렇게 했을 때, Ekman 의 6 가지 기본 감정 중 화남, 슬픔, 혐오의 경우 색깔과 깜빡임을 통해 감정의 강도를 높일 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
결정하였다. 그리고 마스코트형 얼굴 로봇 '돌도리'의 모습을 딴 아바타의 귀에 색깔이 깜빡이도록 구현하여 설문조사를 통해 검증하였다. 그 결과, 6 가지 기본 감정 중 화남, 슬픔, 혐오의 경우 색깔과 깜빡임을 통해 감정의 강도를 높일 수 있다는 것을 확인하였다.
따라서 본 연구에서는 그림 2의 결과를 바탕으로, 감정을 표 2와 같이 세 가지 범주로 분류하였다.
설문에 이용한 감정은 총 6 가지인데, 기하학적 표정 강도를 100%(그림 4) 와 70%(그림 6) 두 가지로 이용하여 비교하도록 하였다. 6 가지 표정에 대해 표 5 와 같은 3가지 경우를 비교하게 하였으므로, 총 문항 수는 18문항 이다.
그 다음, “앞의 표정과 이번 표정 중 어느 쪽 감정이 더 강하게 느껴집니까?” 라는 질문을 해서, 사용자에게 인지된 감정의 강도를 평가하도록 요구하였다. 질문은 객관식으로 “앞의 표정” , “모르겠다” , “이번 표정” 의 3가지 버튼을 만들어서 답할 수 있도록 하였다.
대상 데이터
앞서 언급한 총 18 가지 문항을 20 명의 참가자에게 설문 조사하였다. 이 참가자는 20 대 남성과 여성으로 구성되어 있다.
조사하였다. 이 참가자는 20 대 남성과 여성으로 구성되어 있다. 이렇게 설문조사를 실시한 다음, 평균을 낸 결과는 그림 7 과 같다.
이론/모형
LED 를 이용하는 방식은 감정의 강도를 효과적으로 표현할 수 있으면서도, 기계적으로 움직이는 부분이 없어서 안전하며 저렴하고, 다양한 조건에 쉽게 적용할 수 있다는 장점이 있다. 강도를 표현하는 감정은 Ekman 이 제안한 6 가지 기본 감정(화남, 슬픔, 혐오, 놀람, 기쁨, 공포)을 이용하였다. 구현된 색과 깜빡임은 마스코트형 얼굴 로봇 '돌도리'[기의 모습을 딴 아바타의 귀에 적용하였고, 색깔과 깜빡임이 적용된 아바타와 그렇지 않은 아바타를 실험 참가자에게 보여준 다음, 실험 참가자가 아바타에서 느끼는 감정의 강도를 답하게 하였다.
없다. 따라서 본 연구에서는 Havlena[8]의 연구결과를 이용하여 각 감정의 PAD값을 결정하였다. (표 1)
본 논문에서는 Ekman 이 제안한 6 가지 기본 감정의 강도를 표현하기 위해 색깔과 깜빡임을 이용하였다. 각 감정에 해당하는 깜빡임 주기와 색을 결정하는 과정은 다음과 같다.
이 색조 정보는 Mahnke[3]의 연구결과를 이용하였다. Mahnke 는 색과 감정간의 관계에 대해 언급하였는데, 구체적인 색 정보 보다는 대략적인 색조만 제시하였다.
성능/효과
70% W/O LED 와 70% / LED 를 비교해 보면, 6 가지 감정 중 4 가지 경우(기쁨, 놀람, 혐오, 화남)에서 색과 깜빡 임을 이용했을 때 , 감정의 강도가 높아졌다. 100% / LED 와 100% W/O LED 를 비교해보면 , 6 가지 감정 모두 1 점 이상으로, LED 가 켜졌을 때 감정의 강도가 약해지진 않았으며, 3가지 감정(슬픔, 혐오, 화남)의 경우에는 LED 를 이용하였을 때 1.2 점 이상으로 감정의 강도가 증가하였다.
증가시키는 것을 알 수 있다. 70% W/O LED 와 70% / LED 를 비교해 보면, 6 가지 감정 중 4 가지 경우(기쁨, 놀람, 혐오, 화남)에서 색과 깜빡 임을 이용했을 때 , 감정의 강도가 높아졌다. 100% / LED 와 100% W/O LED 를 비교해보면 , 6 가지 감정 모두 1 점 이상으로, LED 가 켜졌을 때 감정의 강도가 약해지진 않았으며, 3가지 감정(슬픔, 혐오, 화남)의 경우에는 LED 를 이용하였을 때 1.
그리고 마스코트형 얼굴 로봇 '돌도리'의 모습을 딴 아바타의 귀에 색깔이 깜빡이도록 구현하여 설문조사를 통해 검증하였다. 그 결과, 6 가지 기본 감정 중 화남, 슬픔, 혐오의 경우 색깔과 깜빡임을 통해 감정의 강도를 높일 수 있다는 것을 확인하였다. 기쁨, 공포, 놀람의 경우 색깔과 깜빡임이 감정 인식에 큰 영향을 미치지 못했는데, 이는 그 감정에 해당하는 색깔이나 깜빡임을 수정해서 개선할 수 있을 것이다.
구현된 색과 깜빡임은 마스코트형 얼굴 로봇 '돌도리'[기의 모습을 딴 아바타의 귀에 적용하였고, 색깔과 깜빡임이 적용된 아바타와 그렇지 않은 아바타를 실험 참가자에게 보여준 다음, 실험 참가자가 아바타에서 느끼는 감정의 강도를 답하게 하였다. 그렇게 했을 때, Ekman 의 6 가지 기본 감정 중 화남, 슬픔, 혐오의 경우 색깔과 깜빡임을 통해 감정의 강도를 높일 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
따라서 이 변화의 폭이 더 크도록 구현 하였다. 심박수가 높은 감정(화남, 공포, 슬픔)은 성인 평균 심박수보다 높은 85bpm 으로 깜빡이고, 기쁨, 혐오, 공포의 경우 50bpm 으로 깜빡이도독 하였다.
후속연구
앞으로 로봇은 더욱 사람과 가까워 질 것이고, 따라서 사람과 로봇간의 상호작용도 활발해질 것이다. 이 때 로봇과 사람간의 직관적인 소통수단이 필수적이기 때문에, 로봇이 표정을 통해 감정을 표현할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되어왔다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.