챗봇이란 인공지능 기반으로 인간과 대화하는 로봇을 일컬으며, 요청과 응답구조로 운영되는 인공지능 프로그램을 말한다. 챗봇은 사용자와 상호작용하기 위해 대화형 인터페이스를 사용하는 소프트웨어로 기존 사용자의 언어를 이해하고 학습하여 인간이 대화하듯이 대화를 하도록 설계되어있다. 챗봇을 사용하는 회사는 인건비를 줄이고 빅데이터를 기반으로 전문적이고 정확한 답변을 제공할 수 있어 활용 효율성이 높은 편이다. 그러나 회사가 챗봇을 적극적으로 도입하고 사용자에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 기대와 달리 사용자는 챗봇을 계속 사용하지 않고있다. 따라서 본 논문은 챗봇 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 한다. 특히 인공지능 특성이 챗봇 서비스 지속적 사용의도에 미치는 영향을 연구한다.
본 연구는 사람들의 선호를 조사하여 공공서비스 로봇에 의인화가 어떻게 적용돼야 할지 알아보는 연구이다. 공공장소에서 서비스를 제공하는 공공서비스 로봇이 도입되고 있으며 이는 앞으로도 증가할 전망이다. 적절하게 의인화된 로봇은 사용자 경험을 증진하는 효과가 있지만 지나치게 인간과 흡사한 로봇은 불쾌감을 느끼게 한다. 이에 따라 공공서비스 로봇에 요구되는 의인화 적용 기준을 마련하는 것이 필요하다. 이를 위해 설문조사와 심층 인터뷰를 진행하였다. 분석 결과 사람들은 로봇에 언어적 상호작용을 선호하며 음성의 적절한 나이는 20~30대이다. 로봇에 생체 신호는 나타나지 않는 것이 바람직하며 개인에 맞춤화된 서비스에 대한 요구가 있다는 것을 알게 되었다. 본 연구를 통해 사용자 경험을 높이는 공공서비스 로봇 디자인에 기여할 것으로 기대한다.
생체 공학이나 신경생리학, 로봇공학에서는 인간의 2족 보행 메커니즘을 알아내는 것이 중요한 연구과제이며 그에 대한 연구 성과는 재활도구나 컴퓨터 애니메이션 및 인간형 로봇과 같은 다양한 응용분야에 있어서의 기초 기술로서 제공되어질 것을 기대하고 있다. 반면에 인간의 2보행 운동은 신경계와 역학계에 의한 복잡한 상호작용으로, 그 실현 메커니즘에 있어 신경계의 구체적인 제어방법에 관해서는 그 복잡성 때문에 아직 많은 부분이 불명확하게 남겨져 있다. 따라서 전문가에 의한, 매번 시행착오를 통해 신경계의 상세한 설계를 할 필요가 있다. 이 논문은 유전자 프로그래밍을 이용하여 신경계의 구조와 Parameter를 자동적으로 최적화하는 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 타당성을 확인하였다.
유비쿼터스와 로봇 제어기술이 융합하여 상호작용 하면서 로봇 기술이 빠르게 발전하고 있다. 그 중 인간의 생각과 행동을 대신 해주는 서비스 로봇인 휴머노이드 로봇에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 휴머노이드 로봇을 이용하여 초상화를 실시간으로 빨리 그리는 새로운 기법과 그 기법을 적용하는 소프트웨어 시스템을 제안한다. 이때 사람을 인지하는 것, 종이위에서 붓(펜)이 움직이는 궤적과 속도를 제어하는 기술이 핵심이다. 더욱이 유비쿼터스 환경에서 중요한 컨트롤 포인트로 인식되고 있는 모바일 기기를 이용한 로봇 제어 기술도 계획 중이다. 본 과제에서는 로봇의 궤적을 최적화 하여 드로잉 속도를 빠르게 하고, 더 부드럽고 자연스러운 초상화를 드로잉 하며 실시간과 적응성을 높인다.
In the last decade, face analysis, e.g. face detection, face recognition, facial expression recognition, is a very lively and expanding research field. As computer animated agents and robots bring a social dimension to human computer interaction, interest in this research field is increasing rapidly. In this paper, we introduce an artificial emotion mimic system which can recognize human facial expressions and also generate the recognized facial expression. In order to recognize human facial expression in real-time, we propose a facial expression classification method that is performed by weak classifiers obtained by using new rectangular feature types. In addition, we make the artificial facial expression using the developed robotic system based on biological observation. Finally, experimental results of facial expression recognition and generation are shown for the validity of our robotic system.
로봇과 인간의 상호작용에서 언어에 의한 정보 전달은 상호작용의 한계가 있으므로, 더욱 원활하고 효율적인 의사소통과 나아가 로봇의 감정 표현까지 구현하기 위해서는 비언어적 커뮤니케이션이 필요하다. 본 연구에서는 쇼핑을 지원하는 로봇을 전제로 하여 쇼핑 행태에 따른 7가지 비언어적 정보를 도출하였다. 도출된 비언어적 정보의 요소로서 표정을 선정하고, 2D 분석을 통하여 얼굴 구성요소를 코드화 하였다. 얼굴 구성요소의 코드를 조합한 3D 애니메이션을 이용하여 비언어적 정보의 표현에 대한 유의성을 분석하였다. 분석 결과, 제안된 비언어적 정보의 표현 방법은 높은 수준의 유의성을 보여 비언어적 정보 연구의 기초자료로서 활용 가능성이 확인되었다. 다만, '당황'의 경우 코드화된 얼굴 구성 요소의 모양 적용에 한계가 있으며 보다 체계적 연구가 요구된다.
휴머노이드 로봇은 인간-로봇 상호작용에 가장 효과적인 로봇 플랫폼이지만 20개 이상의 관절로 구성되어 있을 만큼 복잡한 구조여서 전통적인 역기구학적 방법으로 안정되면서도 정교한 자세를 생성하기가 어렵다. 본 논문에서는 고속 연산최적화 기법인 Particle Swarm Optimization 기법을 사용해서 앞쪽 지면에 놓인 물체를 단측지지 상태로 상체를 굽혀서 왼팔이나 오른팔로 집는 고난도의 자세를 생성하고, 이를 상용 휴머노이드 로봇 플랫폼에 적용하여 검증함으로써 제안 된 방법의 적용 가능성을 확인한다.
본 논문에서는 인간이 환경에 대한 상황을 직접적으로 파악할 수 있는 시각 정보를 제공하기 위해 다중 카메라를 이용한 사용자 시각기반 어라운드 뷰를 개발하였다. 4대의 하향식 경사 카메라를 통하여 영상을 획득하고 켈리브레이션한다. 렌즈의 왜곡을 보정하고 호모그라피 행렬을 계산하여 지표면과 수평이 되는 관점으로 영상을 변환한다. 그 결과 사용자에게 종합적 상황정보 획득이 용이하도록 정보화하기 위한 위성 영상 관점의 정보를 획득할 수 있다. 그리고 4대의 카메라를 동시에 사용하기 위한 하드웨어적 한계를 극복하고자 영상처리가 가능한 임베디드 카메라 모듈을 개발하였다. 사용자-로봇 상호작용을 위해 버튼 및 조이스틱과 같은 기계적 입력장치를 사용하지 않고 사용자의 자연스러운 제스처를 통하여 제어 명령을 입력할 수 있는 터치 패드를 사용하여 사용자 인터페이스를 구축하였다. 개발한 시스템은 시 공간적 한계를 극복하고 원격에서 로봇의 상황정보를 획득하여 사용자 친화적인 로봇제어를 할 수 있다. 위의 내용들을 검증하기 위하여 같은 상황 환경에서의 기존의 시스템과 비교 실험을 진행하였고 실험 결과를 통하여 제안한 시스템의 효용성을 검증하였다.
오늘날 일상생활에서 인간과 함께 생활하는 로봇들은 자연스러운 의사소통 방법이 요구된다. 따라서 기존의 단순한 로봇 제어 방식을 이용하여 제어하는 것 보다 실제 사람과 상호작용 하는 것과 같은 방식의 제어방식이 요구되고 있다. 기존의 연구들은 사람의 행동 자체를 인식하는 것에 초점이 맞추어져 있어서 자연스러운 의사소통을 하기 어렵다. 본 논문에서는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model) 과 퍼지추론을 이용하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 이용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 획득하고 사람의 손을 검색하고 HMM과 Mamdani 퍼지추론을 이용하여 손동작을 인식한다. 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.
본 연구는 사회성 상호작용 훈련자극에 반응하는 아동의 행동 및 정서적 긴장상태를 연산하는 심리반응 상태 추정 프로세스를 제안한다. 행동 중재에 필요한 훈련자극으로는 공동 주의(Joint attention) 사회성 훈련을 채택하고, 훈련프로토콜은 불연속 개별시도 훈련(DTT: Discrete trial training)기법이 적용된다. 공동 주의 훈련에서 사용자의 집중과 긴장 정도를 확인하기 위해 3가지 훈련자극용 콘텐츠를 구성한 후, 캐릭터 형태의 탁상 로봇을 이용하여 사용자에게 훈련자극을 수행하게 된다. 그런 다음, 비전 기반 헤드 포즈 인식기와 기하학 연산모델로 사용자 응시반응을 추정하고, PPG와 GSR의 생체신호를 심박변이도와 히스토그램 기법으로 신경계 반응을 분석한다. 로봇을 활용한 실험에서 공동 주의에 대한 각 콘텐츠 별 훈련에 사용자의 심리반응을 정량화 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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