인간로봇 상호작용 기술(human-robot interaction)은 다양한 의사소통 채널인 로봇카메라, 마이크로폰, 기타 센서를 통해 인지 및 정서적으로 상호작용할 수 있도록 로봇시스템 및 상호작용 환경을 디자인하고 구현 및 평가하는 지능형 서비스 로봇의 핵심기술이다. 본 고에서는 오디오 기반 인간로봇 상호작용 기술 중에서 음원 추적(sound localization)과 화자인식(speaker recognition) 기술의 국내외 기술동향을 살펴보고 최근 ETRI 지능형로봇연구단에서 상용화를 추진중인 시청각 기반 음원 추적(audio visual sound localization)과 문장독립 화자인식(text-independent speaker recognition)기술들을 다룬다. 또한 이들 기술들을 가정환경에서 효과적으로 사용하기 위해 음성인식, 얼굴검출, 얼굴인식 등을 결합한 시나리오에 대해서 살펴본다.
비전 기반 제스처 인식은 비 침입적이고 저렴한 비용으로 자연스러운 인간-컴퓨터 상호 작용을 제공한다. 로봇의 사용이 증가함에 따라 인간-로봇 상호 작용은 점점 더 중요해질 것이다. 최근 효율적인 딥러닝 기술이 연구되고 있다. 본 연구는 인간 컴퓨터 상호 작용을 위해 CNN을 기반으로 한 얼굴 및 손 동작의 인식을 위해 객체 검출 기법의 적용 결과를 제시한다.
인간-로봇 상호작용 기술(HRI: Human-Robot Interaction Technology)은 로봇이 상호작용 상황과 사용자의 의도를 판단함으로써 상황에 적합한 반응과 행동을 계획하여 순조로운 의사소통 및 상호협력을 실행하게 하는 인식-판단-표현 연계 기술이다. HRI 기술은 인간의 지각, 인지, 표현 기능을 모사함으로써 로봇에 생명을 불어 넣는 로봇 핵심 기술로 개인서비스 로봇뿐 아니라 전문서비스 로봇 및 타 서비스 분야까지 폭넓게 적용될 수 있어 로봇융합산업 전반에 대한 파급력이 매우 큰 기술이다. 본고에서는 판단과 표현기술을 중심으로 HRI 기술의 국내외 기술 동향을 살펴보고 향후 HRI 기술이 나아가야 할 방향에 대해 기술한다.
인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.
홈 로봇이 인간과 원활한 상호작용을 하기 위해서 인간과 로봇의 상호작용 즉 HRI(Human-Robot Interaction) 연구가 절실히 필요하다. 본 연구에서는 최근 개발된 홈 로봇 'iRobi'와 아동의 상호작용을 통해 홈 로봇이 아동의 심리적 인식에 어떤 영향을 미쳤는가와 홈 로봇 학습이 얼마나 효과적인가를 알아보았다. 심리적 인식 측면에서 홈 로봇과의 상호작용은 아동에게 친근감과 상호작용이 가능한 상대로 인식하도록 하였으며 아동의 불안을 해소시키는 것으로 분석되었다. 학습 효과 측면에서 홈 로봇을 이용한 경우가 다른 학습 매체(책, WBI)에 비해 학습 집중도와 학습 흥미도 그리고 학업 성취도가 높은 것으로 분석되었다. 따라서 홈 로봇은 아동의 정서적, 교육적 상호작용 도구로서 긍정적인 의미가 있는 것으로 보여진다.
본 연구는 인간 로봇 상호작용에서 로봇의 사회적이고 관계적인 행동 유형이 인간의 인식에 끼치는 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위한 실험에서는 연구 참여자들이 로봇 나오가 인간과 상호작용 하면서 로봇이 오류를 일으키고 신뢰회복을 위한 행동을 영상으로 시청한 후 로봇에 대한 신뢰를 평가하였다. 신뢰회복 행동은 로봇이 오류를 인정하고 사과하는 내부 귀인, 오류가 있었음을 사과하지만 외부로 귀인하는 조건, 오류 자체를 부인, 오류에 대해 아무런 사후 행동을 하지 않는 비 행동 조건으로 설정하였다. 이후 로봇에 대한 인간의 평가를 3가지 측면에서 분석하였다. 첫째, 로봇의 유능함과 정직성에 기반한 신뢰, 둘째 로봇에 대한 지각된 유능함과 정직성, 그리고 로봇의 오류로 인한 신뢰 위반에 대하여 오류의 심각성을 어떻게 지각하는지 탐색하였다. 실험의 결과는 3가지 모든 경우에서 로봇이 사과하지 않을 때보다 사과할 때 오류가 덜 심각하다고 지각하였으며 로봇에 대한 능력 또한 높이 평가하였다. 이러한 연구 결과는 로봇의 행동유형과 오류 극복 방법에 따라 로봇에 대한 인간의 태도가 민감하게 반응 할 수 있다는 근거를 제공하며 로봇에 대한 인간의 지각이 변할 수 있음을 시사한다. 특히 로봇이 스스로의 오류를 인정하고 사과하는 것이 더 신뢰를 높인다는 결과는 로봇이 인간처럼 사회적이고 매너있는 행동을 통해 긍정적인 인간 로봇상호작용을 증진시킬 수 있음을 보여준다.
이 논문에서는 이동 로봇 플랫폼 위에 장착되는 비전 시스템을 이용하여 대상 사람의 얼굴위치를 검출, 사용자 인식을 수행하는 방법론을 제시한다. 본 연구에서 적용대상으로 하는 이동로봇은 실내에서 사용 가능한 홈 서비스 로봇(Hombot-2)으로 인간-로봇 상호작용 (human-robot interaction, HCI)이 중요한 기능 중에 하나이다. 로봇에 장착된 스테레오 비전 카메라에서 획득하게 되는 얼굴 영상은 임의로 움직이는 로봇 작업 반경 밖에 있는 사용자의 특성 상 얼굴 영상이 비교적 작게 얻어지고 정면얼굴에서 벗어난 가변적 얼굴 자세변화를 갖게 된다.(중략)
외부환경을 인식하고 상황을 판단해 자율적으로 행동하는 지능형 서비스 로봇은 앞으로 새로운 시장을 열어줄 것으로 기대되며 이와 관련된 연구와 개발이 빠르게 확대되고 있다. 이러한 서비스 로봇에게 가장 중요한 기능은 인간과의 원활한 상호작용이다. 여기서 말하는 상호작용이란 단순히 인간이 원하는 것을 명령하고, 로봇이 이 명령을 수행하는 것에 그치는 것이 아니라, 로봇이 스스로 인간의 감정을 파악하고, 이에 대한 적절한 로봇 자신의 감정 표출이나 서비스, 행동을 제공함으로써 직접적인 소통이 이루어지는 것을 의미한다. 이렇게 로봇이 자연스럽게 인간과 함께 공존하기 위해서 감성 로봇(Emotional Robot) 분야에서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다 본 논문에서는 국내의 감성 로봇의 연구 현황과 발전 방향에 대해 서술한다.
인간과 인공지능 로봇과의 관계를 예견하는 쟁점은 강한 인공지능 문제로 많은 전문가들은 인간보다 뛰어난 사고능력을 가진 강한 인공지능이 인간을 정복하는 비극적 결말을 예측하고 있다. 동시에 인공지능 로봇에 대해서 가지고 있는 기대가 드라마나 SF영화와 같은 미디어에 투영하여 나타나게 되면서 인간의 기대에 부응하는 '도덕적으로 선한 인공지능'에 대한 문제 또한 중요한 쟁점이다. 그러나 선한 인공지능에 대한 요구와 완벽한 기술의 구현은 그 문제가 기계에만 국한되지 않고 오히려 인간에게 모든 책임을 지우는 결과로 나타나 인간을 비도덕적인 존재로 몰아가고 인간과 인간의 문제로 전환되어 더 많은 소외와 차별을 낳을 수 있다. 이처럼 기술이 가져오는 결과는 사용하는 인간과 상호작용하며 반응에 따라 그 속성이 결정되고 발전하면서 인간에게 영향을 미친다. 따라서 상호작용을 고려하여 인간의 정서를 고려하는 인공지능 기술도 중요하다. 본 연구는 인간과 인공지능의 관계가 '선한 인공지능'에 대한 요구로 귀결되는 과정과 성공적인 상호작용 과정을 밝히기 위해 이론적으로는 랜달 콜린스의 정서적 에너지로 인간 유대의 형성을 설명하는 상호작용 의례 이론을 통해 설명한다. 방법론으로는 사고실험의 한 유형으로서 드라마 <굿 플레이스>의 재닛과 주변 등장인물들을 통해 선한 인공지능 로봇에 대한 기대가 발생되고 지향되는 지점을 밝히고자 한다.
이 연구에서는 인간과로봇상호작용(HRI)에서 유아들을 대상으로 로봇을 활용한 증강현실 극놀이 실험을 통하여 아동들이 느끼는 상호작용 분석을 제시하고자 한다. 기존의 극놀이 로봇콘텐츠를 아동들이 상호작용하기에 편하도록 QR 마커의 단점을 개선하여 개발하였다. 또한 로봇을 활용한 증강현실 극놀이에 대해서 로봇 극놀이에 대한 흥미, 로봇분장의 적절성, 로봇이 똑똑해 보이는 정도, 극놀이에 몰입감에 대한 아동의 반응을 분석하여 보았다. 나이가 어릴수록 재미가 높고, 로봇이 똑똑하다고 생각하였고 로봇 사용경험이 없는 아이들이 상대적 흥미가 높고, 로봇분장에 대해서는 로봇사용 경험 있는 아이들이 차이를 인지하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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