의사소통은 생존과 번식을 위해 필요한 행동을 가능하게 하기 때문에 행동과 진화연구에 중추적이다. 동물의 신호와 관련하여 가장 중요하고 어려운 문제 중의 하나는 의사소통의 정의이다. 넓게 봐서 의사소통은 신호자로부터 수신자로의 정보제공이다. 그러나 신호의 진화는 정보교환으로 신호자와 수신자 모두 적합도가 증가할 때만 가능하다. 이것을 '참의사소통'이라한다. 동물들이 의사소통할 때 감각채널로 흔히 화학물질, 빛, 소리를 이용한다. 화학신호를 이용한 의사소통은 가장 오래되고, 거의 모든 동물들이 사용하는 방법이다. 변조의 용이, 신호생산의 유연성, 빠른 전송 때문에 빛 과 소리를 이용한 의사소통은 보다 많은 양의 정보를 전달할 수 있다. 교미행동과 충돌해결은 동물들이 의사소통하는 가장 흔한 상황이다. 교미행동에 사용되는 신호는 보통 종에 대한 정보와 성적 매력도에 대한 정보를 담고 있으며, 충돌해결에 사용되는 정보는 신호자의 싸움능력에 대한 정보를 담고 있다. 이외에도 동물들이 의사소통하는 상황은 영역방어, 부모자식 상호작용, 사회통합, 환경정보 공유, 자기의사 소통을 포함한다.
현재의 미디어 아트는 관객과의 소통에 의해 생명력을 획득하는 "관계"의 아트로 발전함에 따라 인터렉티브 아트로 자리매김하였다. 그러나 빠른 진화의 과정에 놓여있는 까닭에 인터렉티브 아트에 대한 개념은 명확하게 제시되어 있지 않다. 본 논문에서는 인터렉티브 아트에서 나타나는 상호작용의 단계별 분류를 통해 소극적, 적극적 인터렉티브 아트로 재분류하였다. 소극적 인터렉티브 아트는 '소통의 참여화'로 규정한 상호작용성을 가지고 있으며 평면적이며 유한한 특성을 지닌다. 그에 반해 적극적 인터렉티브 아트는 '관계의 의미화' 를 통해 실시간적이며 끊임없이 계속되는 소통의 시스템이다. 작품 분석을 통해 단계별 인터렉티브 아트 구분의 타당성을 진단해 보고, 특히 적극적 상호작용에서의 관계성에 주목한다. 작품과 관객의 관계성에 의해서 의미가 생성되는 적극적 인터렉티브 아트는 존재론에 근거한 서양의 전통적인 이분법적 형이상학에 의한 해석만으로는 만족스럽지 못한 결과를 낳을 수 있다. 인터렉티브 아트를 철학적 담론으로 형성할 경우, 그것을 해석할 수 있는 가능성은 동양적 철학, 즉 관계론에 의해서 보다 자연(自然)스럽게 해석됨을 짐작 할 수 있다. 본 논문의 목적은 인터렉티브 아트의 상호작용성이 형성하는 관계에 의한 예술 담론을 인터렉티브 아트에 대한 해석 확장의 시도로서 동양철학의 일원론적 세계관을 통해 풀어보고자 한 것이다.
일상 생활에서 서비스 로봇이 효과적으로 사람들의 업무를 보조하기 위해서는 인간과의 상호작용이 매우 중요하다. 그 중 대화는 인간과 로봇이 보다 유연하고 풍부한 의사전달을 하는데 유용하다. 전통적인 로봇 연구에서는 의사소통 방법으로 명령과 같은 간단한 질의 등을 사용하였으나 실제 사람들의 대화는 보다 복잡하고 다양하며 배경 지식이나 대화의 문맥 등에 의해 중요한 정보가 생략되기도 한다. 따라서 동일한 질의라도 다양한 의미를 갖기 때문에 정확한 해석을 위해서는 이를 다루어야 한다. 본 논문에서는 계층적 베이지안 네트워크를 사용하여 '상호-주도형' 의사 소통 방식을 서비스 로봇에 구현함으로써 대화의 모호성을 처리하는 방법을 제안한다. 또한 서비스 로봇의 시뮬레이션과 사용자 평가를 통해 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
소셜러닝의 대표적 학습인 협력학습에서의 에이전트란 학습자에게 현황이든, 환경이든, 과제이든 설명해 줄 수 있거나, 보편적이고 일반적인 방법으로 독립적인 기능을 수행할 수 있는 것이다, 이를 위해서는 에이전트 사이에서의 의사소통에 관한 정보기술 표준화 방법이 요구된다. 본 연구는 협력학습에서 사용되는 각종 에이전트들의 의사소통에 관한 데이터 모델에 관한 기술을 제시한다. 따라서 이러닝 협력학습 환경을 지원하는 많은 에이전트들의 유형을 파악하고, 이 에이전트들 간의 상호 의사소통에 관한 규칙을 갖는 데이터 모델을 설계하여 그 요소들을 정의하고자 한다. 이렇게 제시된 표준화된 데이터 모델을 기반으로 하는 다중 에이전트 시스템은 여러 응용 에이전트가 독립된 프로세스로 활동할 수 있도록 정의된 통신 데이터모델에 의해 메시지 상호 교환이 가능해진다. 본 연구는 소셜러닝에서 주를 이루는 학습방법인 협력학습 중에서 다양한 에이전트를 활용하는 경우 이를 지원하는 에이전트간의 통신에 관한 의사소통 모델 응용을 통해 원활한 협력학습이 구현되도록 기여할 것으로 기대한다.
최근 로봇의 다양한 활용과 더불어 로봇-사람간의 상호작용에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있으며, 대표적으로 자연어 처리나 대화중 제스처 생성 등의 방법이 로봇과 사람간의 의사소통에 적용되었다. 그러나 기존의 로봇-사람간의 의사소통을 위한 방법을 통해서는 정적인 의사소통만을 수행할 수 있다는 한계가 존재하며, 보다 자연스럽고 사실적인 의사소통 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 보다 수준 높은 의사소통을 위해 감정형 제스처 기반 대화 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 베이지안 네트워크와 패턴 매칭을 이용하여 로봇과 사람간의 대화를 수행함과 동시에 로봇-사람간의 대화 도중 실시간으로 상황에 어울리는 로봇의 감정형 제스처를 생성한다 감정형 제스처 생성을 통해 로봇은 사람에게 대화를 보다 효과적으로 전달함과 더불어 사실적인 상호작용을 수행할 수 있다. 제스처 생성은 동적으로 변화하는 대화 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 행동 네트워크를 사용하였다. 이후 제안하는 감정형 제스처 기반 시스템의 유용성을 검증하기 위해 사용성 평가를 통해 감정이니 제스처를 사용하지 않는 기존의 대화 관리 시스템과의 비교를 수행하였다.
이 연구는 사회과학적 관점에서 합창의 음악적 소통과정을 설명할 수 있는 커뮤니케이션 모델의 개념을 형성하기 위한 목적으로 수행되었다. 일반적인 음악 커뮤니케이션은 작곡자와 연주자, 그리고 청중간의 상호작용과정으로 설명된다. 그러나 합창은 일종의 공동체 음악활동이기 때문에 기존의 음악 커뮤니케이션 모델로는 설명할 수 없는 고유의 특성이 존재한다. 합창은 연주를 통해 청중과 소통하기 전에 구성원 사이에 내적 커뮤니케이션을 거쳐야 한다. 내적 커뮤니케이션의 1단계는 지휘자가 음악을 해석하는 과정이고 2단계는 이러한 해석을 단원들이 공유할 수 있도록 커뮤니케이션하는 것이다. 이러한 내적 커뮤니케이션이 원활하게 이루어져야 합창음악의 궁극적 목적인 청중과의 음악적 소통이 가능한 것이다. 아직은 시론적인 차원이지만 이 연구를 통해서 형성된 코랄 커뮤니케이션 모델의 개념은 이론적 차원에서만이 아니라 실용적인 차원에서도 합창의 음악적 소통을 원활히 하는데 필요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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