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딥러닝을 활용한 예술로봇의 관객 감정 파악과 공감적 표정 생성

Estimation and Generation of Facial Expression Using Deep Learning for Art Robot

한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회, 2019 May 17, 2019년, pp.183 - 184  

노진아 (경희대학교)

초록
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본 논문에서는 로봇과 사람의 자연스러운 감정 소통을 위한 비디오 시퀀스 표정생성 대화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 실시간 비디오 데이터로 판단된 관객의 감정 상태를 반영한 대답을 하며, 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 대화의 맥락에 맞는 로봇의 표정을 실시간 생성한다. 본 논문에서 관객의 표정을 위해 3만여개의 비디오 데이터로 학습한 결과 88%의 학습 정확도로 표정 생성이 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구는 로봇 표정 생성에 딥러닝 방식을 적용한 것에 그 의의가 있으며 향후 대화 시스템 자체에도 딥러닝 방식을 확대 적용하기 위한 초석이 될 수 있다는 점에 의의가 있다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 감성컴퓨팅(Affective Computing)의 관점으로 딥러닝 기반의 비디오 시퀀스 감정 인식 및 생성 시스템을 연구하고자 한다.
  • 본 연구에서는 관객, 즉 대화 대상의 내면의 흐름인 감정 상태를 판단하고, 이를 바탕으로 대화에 반영하여 대화의 응답과 로봇의 감정 상태를 결정지어 표정을 생성하려 한다. 이를 위해, 표정 상황 인식 시스템 및 대화 시스템, 감정 표정 생성 시스템의 총 3가지 시스템을 각기 독립적으로 구현하고, 이들의 입출력을 연결하여 전체 시스템으로 구성하였다.
  • 본 논문에서는 감성컴퓨팅(Affective Computing)의 관점으로 딥러닝 기반의 비디오 시퀀스 감정 인식 및 생성 시스템을 연구하고자 한다. 특히 딥러닝 모형 중 순환신경망(Recurrent Neural Network)을 사용하여 비디오 이미지의 시퀀스 데이터로 감정을 판단하고 생성하는 시스템을 제안하고 감성 로봇에 적용시키고자 하였다.

가설 설정

  • 그러한 로봇이 우리에게 주는 언캐니(Uncanny) 한 느낌은 대부분 동작할 때나 인간과의 상호작용 과정에서 더욱 크게 느껴진다.[1] 의도된 언캐니와 의도와 상관없이 기술적인 한계로 생기는 자연스럽지 못한 반응에 의한 언캐니와는 전혀 다르다.
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