인간과 로봇의 자연스러운 상호작용을 위하여 영상과 음성을 기반으로 한 인간-로봇 상호작용 (HRI: Human Robot Interaction) 기술들을 소개한다. URC개념의 서버/클라이언트 구조를 갖는 소프트웨어 로봇에 수행 가능한 얼굴 인식 및 검증, 준 생체정보(semi biometrics)를 이용한 사용자 인식, 제스처인식, 화자인식 및 검증, 대화체 음성인식 기술들에 대하여 살펴본다. 이러한 인간-로봇 상호작용 기술들은 초고속 인터넷과 같은 IT 인프라를 이용하는 URC(Ubiquitous Robotic Companion) 기반의 지능형 서비스 로봇을 위한 핵심기술로서 사용되어진다.
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.
로봇 공학의 최종 목표는 인간의 행동, 지능 그리고 상호작용을 모방할 수 있는 인간형 로봇을 만드는데 있다[1]. 그 중에서 지능을 모방하는 것이 미래 인간형 로봇의 핵심 기술이 되겠지만, 현재로서는 인간형 로봇을 개발하는데 있어 필요한 로봇의 동작이나 상호작용 기술을 개발하기 위한 로봇 플랫폼 기술 개발이 중요한 부분을 차지하고 있다. 로봇 플랫폼을 개발함에 있어서는 로봇 메커니즘 설계와 구동 제어기 설계가 중요한 기본 요소이다. 휴머노이드의 메커니즘을 설계함에 있어서는 인간의 표준 기구학 데이터를 이용하고, 구동 제어기를 설계함에 있어서는 인간의 동역학적 데이터를 사용하는 것이 좋은 방법이라 생각된다. (중략)
인간과 로봇과의 자연스러운 상호작용을 위하여 시각을 기반으로 한 사용자 의도 및 행위 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 제스처 인식은 시각을 기반으로 한 인식 분야에서 핵심 기술 분야로 연구되어 왔으며 최근에는 로봇이 인간에게 자연스러운 서비스를 제공해 주거나 로봇의 동작을 제어하기 위해 연구되고 있는 분야이다. 본 고에서는 기존에 제어된 제스처 인식 기술과 최근 인간-로봇의 상호작용을 위한 제스처인식 기술에 대하여 알아본다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06b
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pp.43-46
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2010
지능형 로봇의 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction)은 현재 세계적으로 주목받는 연구 분야 중 하나이다. 이 논문에서는 지능형 로봇의 작업 완결성을 높이기 위한 방편의 일환으로 사용자에게 작업 내용을 공개하고, 문제 발생 시 사용자의 개입을 유도하는 형태의 인간-로봇 상호작용을 제안한다. 이러한 형태의 서비스는 지능형 로봇이 작업 수행 중 필요한 경우 사용자의 선택 통해 예상치 못한 상황에 대해 유연한 대처를 할 수 있으며, 동시에 로봇의 현재 상황을 사용자가 확인할 수 있도록 하는 수단을 제공한다. 이를 위해 이 논문은 Android 플랫폼과 로봇 간의 로봇-사용자 정보교환을 구현하고, 나아가 범용적이고 일반적인 인간-로봇 상호작용을 위한 연구방향을 제시하고자 한다.
이 글에서는 로봇에 사용할 수 있는 상호작용 기술들이 아직 초기연구 단계에 머무르고 있어 기존의 얼굴인식과 음성인식 기술동향에 대해 간략하게 소개하고 미국 CMU의 Human-Computer Interaction Institute(HCII)에서 진행 중인 ACT-R(Adaptive Character of Thought)' 프로젝트를 통해 보다 자연스러운 인간-로봇 상호작용의 개념을 소개해한다.
Kim, Hyun-Joong;Yoon, Wan-Chul;Kim, Yo-Chan;Kwon, Hyuk-Tae
한국HCI학회:학술대회논문집
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2007.02a
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pp.235-242
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2007
로봇의 활동 영역이 산업 현장에서 인간의 일상 생활 공간으로 확장됨에 따라서, 로봇은 사용자가 사용하는 성능 좋은 도구 개념에서 벗어나 일상 생활을 공유하며 살아가는 파트너로 생각되기 시작했다. 이에 따라서 미리 정해진 명령과 조작 방법을 통한 단순한 상호작용만이 일어나던 과거와 달리, 사용자는 마치 사람을 대하듯 자연스럽게 로봇과 상호작용하기를 기대하게 되었다. 사람들은 본래 context를 활용하여 모호한 표현을 하더라도 상호작용이 가능하기 때문에, 사용자의 발화가 자유롭게 이루어지면 로봇이 처한 상황적 모호성은 가중될 수 밖에 없다. 이러한 문제에 직면하여, 스크립트 기반의 인간-로봇 상호작용을 통한 문제 해결 노력이 그 돌파구가 될 것으로 기대된다. 본 논문은 이러한 노력의 일환으로, 태스크 수행중인 로봇에 자유롭게 사용자가 개입하는 상황을 처리하는 방안을 제시하고자 한다. 사용자가 개입하는 상황을 어떻게 이해할 것이며, 로봇은 어떤 전략으로 이에 대처해야 하는지 분석한 뒤, 사용자 개입에 대한 구체적인 처리 프로세스를 제시한다. 그리고 제시된 프로세스를 구현해 봄으로써 그 효용성을 검증한다.
IT기술과 지능을 로봇에 융합시킴으로써, 로봇이 스스로 사용자를 인식하여 사용자가 원하는 일을 하고 원하는 정보를 검색해 주는 인간 중심적 서비스를 제공하는 것이 지능형 로봇의 궁극적인 목표이다. 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 의사소통 채널을 통해 인간과 로봇, 두 개체간의 상호작용 및 의사소통 연결 고리를 형성하는 인간-로봇 상호작용(HRI: Human-Robot Interaction)기술 개발이 반드시 필요하다. HRI 기술에는 얼굴 인식, 음성 인식, 제스처 인식 및 감정 인식 등 로봇이 인간의 의사표시를 인식하기 위한 기술들이 있다. 본고에서는 지능형 로봇과 로봇의 시각 지능화의 가장 핵심적인 기능인 얼굴 인식의 융합 기술 동향에 대해서 응용 서비스 및 표준화 이슈를 중심으로 살펴보고자 한다.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.425-438
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2017
기술혁신으로 인간과 로봇의 문자 음성형 대화가 가능한 사회가 도래하고 있다. 인간이 로봇에 정서적 반응을 나타낸다는 선행연구 결과는 로봇이 도구적 장치에서 벗어나 친밀감을 맺을 수 있는 대상이 될 수 있음을 시사하였다. 이러한 흐름을 반영하여 본 연구는 심리학에서 연구되어온 애착이론이 인간과 로봇의 관계에도 적용되는지를 분석하였다. 먼저 인간이 기계를 의인화한다는 기존의 인간-로봇 상호작용 연구를 검토하고, 인간이 타인과 관계를 맺는 방식에 대한 애착이론을 고찰하였다. 또한 인간이 기계와 정서적 관계를 맺을 수 있으나 타인과는 다른 방식으로 형성함을 선행연구를 통해 살펴보았다. 그런 다음, 애착이론을 토대로 인간과 로봇의 가능한 사회적 관계양상을 그려보았다. 마지막으로 로봇과의 소통이 일상적으로 이루어질 가까운 미래사회에 인간과 로봇의 건전한 관계형성을 위한 후속연구 주제들을 제안하였다. 본 연구는 최신 기술흐름을 반영하여 대화가 가능한 로봇을 대상으로 연구했다는 점에서 의의가 있다. 또한 인간이 타인과 관계를 맺는 방식을 바탕으로 인간이 로봇의 관계양상을 심층적으로 모색해 보았다는 점에서 함의를 지닌다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.29-33
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2004
본 논문에서는 인간과 엔터테인먼트 로봇의 상호작용을 위해, 동기(motivation)와 계층화된 감정(hierarchical emotion)에 기반한 행동결정 모델을 설계하였다. 감정모델은 계층화되고 학습 가능하도록 하여, 인간의 행동결정과 유사하게 동작하도록 하였다. 감정모델을 통해 로봇의 행동에 대한 인간의 반응이 학습되는데, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 감정모델과 함께 동기가 행동결정에 영향을 주는데, 초기에는 외부에서 주어지는 동기가 주로 행동을 결정하고, 감정모델이 학습될수록 점차 감정의 영향이 증가하여 동기와 계층화된 감정을 함께 고려하여 행동을 결정하도록 하였다. 그럼으로써, 인간과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나갈 수 있게 하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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