Behavior Generation System of Context-aware Augmented Reality Agent for Realistic Activation of agent's behavior

사실적 행동 활성화를 위한 컨텍스트 인식 증강현실 에이전트의 행동생성 시스템

With the aid of the increasing interests of Context-aware Augmented Reality Agent (AR Agent), various researches of AR Agent have been performed to explore the possibility of the agent as novel interface and the entity responding autonomously by user's input. However, in previous works, AR Agents are lack of specific method for using various contextual information. To revolve around those problems, we propose the Behavior Generation System for Context-aware AR Agent using layered architecture. Based on Belief-Desire-Intention (BDI) model and Hierarchical Task Network (HTN) searching, the sequence of agent behavior has been selected in behavior planning layer. Then, the agent evaluates appropriateness of behaviors using previous behavior and the type of input before activation. This behavior generation system can be applied for edutainment, game, and assistant agent, which need intuitive and effective behaviors to convey information. Through this research, we expect that the Context-aware AR Agent could support for not only information delivery, but also the capability of effective communication for user.

최근에 증강현실 에이전트에 대한 관심의 증가로 인하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 사용자의 입력에 자율적으로 반응하거나 새로운 형태의 인터페이스로서 이에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 에이전트의 반응생성을 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경내의 컨텍스트와 실제 및 가상 공간에 존재하는 정보들의 활용 방안에 대한 연구가 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 환경 정보와 사용자의 프로파일 정보, 그리고 사용자 중심의 컨텍스트의 활용해서 행동을 선택하고 계획하는 증강현실 에이전트의 행동생성 시스템을 제안하고자 한다. 에이전트의 내부는 Belief-Desire-Intention (BDI) 모델과 계층적 업무 네트워크 (HTN)내 검색을 통해서, 반응적 행동의 시퀀스를 선택한다. 행동의 시퀀스가 기본 행동들만으로 구성이 된 후, 에이전트는 이전 행동 및 입력의 종류에 따라서 행동의 적합성을 판단 및 적응을 수행한 후, 행동을 활성화 시킨다. 제안된 행동 생성 시스템은 행동을 통한 에이전트의 정보 전달이 요구되는 교육, 게임, 도우미 에이전트 등에서 응용이 가능할 것이다. 이렇게 계획된 행동을 통해서 증강현실 에이전트는 효과적인 정보 전달과 의사소통 능력을 사용자에게 보여줄 수 있을 것으로 기대된다.