사용자의 감성 상태에 적절한 반응을 보이는 로봇 또는 인터랙티브 캐릭터에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 문장 입력에 대하여 사용자의 의도와 감성 상태에 적절한 응답을 제공하는 지능형 메신저를 개발한다. 사용자의 의도 및 감성 상태 인식을 위하여, 지능형 메신저는 화행 분석 및 감성 분석 기능을 포함한다. 또한, 감성 및 화행 표현을 위한 태그가 추가된 AIML 기반의 대화형 스크립트를 사용한다. 대화형 스크립트에서 사용자의 감성에 적합한 답변을 찾으면, 지능형 메신저는 그 답변을 대화창에 보여줌과 동시에 애니메이션 캐릭터가 사용자의 감성과 동조화된 감정 표현 동작을 수행하도록 한다. 만일 감정을 표현하는 애니메이션 캐릭터가 무선 네트워크를 통하여 콘텐츠 로봇과 동기화된다면, 사용자와 동일 공간에 존재하는 콘텐츠 로봇은 사용자에 대하여 감성적 반응을 보일 수 있다.
학습과 감정은 지능형 시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 사용자와 상호작용을 하면서 학습을 수행하고 내부적인 감정모델을 가지고 있는 지능적인 가상 캐릭터를 구현하였다. 가상 캐릭터는 여러 가지 사물들로 이루어진 3D의 가상 환경 내에서 내부상태에 의해 자율적으로 동작하며, 또한 사용자는 가상 캐릭터에게 반복적인 명령을 통해 원하는 행동을 학습시킬 수 있다. 이러한 명령은 인공신경망을 사용하여 마우스의 제스처를 인식하여 수행할 수 있고 감정의 표현을 위해 Emotion-Mood-Personality 모델을 새로 제안하였다. 그리고 실험을 통해 사용자와 상호작용을 통한 감정의 변화를 살펴보았고 가상 캐릭터의 훈련에 따른 학습이 올바르게 수행되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 대전형 액션 게임을 위한 지능 캐릭터 구현에 있어서 기존 연구보다 실제적인 구현을 위하여 에너지 개념을 적용한 지능 캐릭터를 제안한다. 제안한 지능 캐릭터는 기존연구에서 사용한 상대 캐릭터의 현재 행동, 행동의 단계, 유효거리, 과거 행동 뿐 만 아니라 자신의 에너지양을 고려하여 행동을 결정하게 된다. 에너지는 현재 온라인 게임등에서 많이 사용하는 것으로 HP (Health Point)와 MP(Mana Point) 두 가지를 사용하였다. 에너지를 적용한 지능캐릭터가 제대로 학습 하는지 그리고 에너지를 고려하여 효과적으로 대처하는 지를 알아보기 위한 여러 가지 실험을 하였다. 실험 결과 에너지가 충분한 경우에는 상대방에게 타격을 가장 많이 줄 수 있는 행동으로 대응하고 그렇지 않은 경우에는 에너지를 재충전하기 위한 행동들을 하는 것을 관찰하였다. 이런 결과로 볼 때 본 논문에서 제안한 에너지를 적용한 지능캐릭터가 잘 동작하며 에너지를 고려하여 효과적인 반응을 보임을 알 수 있다.
인터넷 기반 서비스업체들이 기하급수적으로 늘어나면서 업체들은 다른 업체들과는 차별화 시킬 수 있고, 사용자들에는 친근감을 제공하기 위해서 캐릭터 에이전트 연구를 진행 중에 있다. 그러나 현재 서비스되고 있는 캐릭터들은 사용자맞춤형이 아닌 단지 페이지기반으로 모든 사용자들에게 일괄적인 감정, 행동을 보여주고 있다. 이러한 방법은 항상, 누구에게나 같은 서비스를 해줌으로써 점차 사용자들의 신뢰성이 떨어질 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 캐릭터 에이전트들의 신뢰성 증가를 위하여 사용자와 상호작용하면서 사용자의 성향을 파악하고 이를 학습하여 감정을 생성, 표현하는 Interactive, personalized, emotional 지능형 에이전트를 개발하고자 한다.
초연결사회에서 IoT 기반의 라이프로그 데이터는 사물인터넷 기술 전반에 활용되며 사용자의 요구사항을 반영한 맞춤형 서비스의 중요 요소로 자리 잡고 있다. 또한 사용자들은 소셜네트워크서비스를 활용하여 관심사 및 감정들을 쉽게 표현하면서 다양한 라이프로그 데이터가 축척되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 라이프로그 데이터를 활용한 지능형 캐릭터를 개발하여 사용자들의 감성을 체계적으로 파악하기 위해 정성적/정량적 데이터를 수집 및 분석한다. 이를 위해 사용자가 이용하는 소셜네트워크서비스를 통한 정성적 데이터와 웨어러블 디바이스를 통한 정량적 데이터를 수집한다. 수집한 데이터는 에스노그라피를 통한 페르소나와 비교하여 신뢰성을 검증한다. 추후에는 더 많은 사용자 라이프로그 데이터를 수집하여 데이터의 신뢰성을 확보하고 분석 과정에서 오차를 줄여 개인맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 지능형 캐릭터를 개발할 예정이다.
국내 게임시장은 MMORPG만을 생산하는 기이한 형태로 발전하고 있다. 하지만 지능형 캐릭터의 수준은 여전히 제자리걸음을 하고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망을 사용하여 보다 뛰어난 지능을 가진 캐릭터 구현 방안을 제시하고자 한다. 또한 현재 MMORPG에서 사용되는 다른 인공지능 기술들과 비교했을 때, 그 성능이 뒤쳐지지 않음을 증명하고, 실제 MMORPG에 적용할 수 있는 구체적인 알고리즘과 구현 방법에 대해 설명한다.
현재의 컴퓨터 성능과 주변기기 발전은 유비쿼터스 컴퓨팅이라는 새로운 형태의 개념을 도입하게 만들었다. 언제 어디에서라는 유비쿼터스의 개념처럼 네트워크(유 무선)를 이용하여 사용자가 원하는 정보를 장소와 시간에 제약받지 않고 얻음으로서, 사용자들은 정보에 대한 접근이 용이해졌고 방대한 정보를 얻을 수 있게 되었다. 이때 정보의 제공과 피드백은 상호작용성을 가진 에이전트 형태로 구현되는 추세이다. 인공지능 기법을 적용한 지능형 에이전트의 경우 친근감 있는 캐릭터를 사용하여 정보의 신뢰를 향상시킬 뿐만 아니라, 사용자의 행동양식과 의도 파악을 위한 도구로 사용되고 있다. 본 논문은 캐릭터성을 추가한 지능형 에이전트의 개념과 정의를 살펴보고 이를 이용해 수익을 창출하려는 국내 시장의 사례를 연구하여 특징을 분석하고, 성장 가능성과 발전 방안을 모색해보고자 한다.
인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.
캐릭터가 발전하는 이유 중 사람의 감정을 충족시키려는 욕구는 움직이지 않은 캐릭터에게 반영되어 인터랙티브 캐릭터로 발전되었고 현재 인터랙티브 캐릭터는 사람들의 많은 관심을 받고 있다. 그 중 최근에는 기존의 인터랙티브 캐릭터인 타마고치와 포스트 팻의 장점을 가져온 휴대용 게임기기인 NDSL의 게임 '닌텐독스'가 등장했다. '닌텐독스'는 터치스크린, 마이크와 같은 체감형 인터페이스를 사용하고 있다. 또한 사람들에게 친근한 강아지라는 캐릭터를 사용하여 사람들이 캐릭터를 애완동물과 비슷하게 느끼고 감정을 교류하게끔 유도하고 있다. 하지만 인터랙티브 캐릭터들이 감정을 표현하기에는 기존의 인공지능으로는 해결할 수 없기 때문에 인공감정을 사용하여 인터랙티브 캐릭터의 감정을 표현하도록 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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