This paper introduces an emotional behavior decision model for intelligent service robots. An emotional model should make different behavior decisions according to the purpose of the robots. We propose an emotional behavior decision model which can change the character of emotional model and make different behavior decisions although the situation and environment remain the same. We defined each emotional element such as reactive dynamics, internal dynamics, emotional dynamics, and behavior dynamics by state dynamic equations. The proposed system model is a linear system. If you want to add one external stimulus or behavior, you need to add just one dimensional vector to the matrix of external stimulus or behavior dynamics. The case of removing is same. The change of reactive dynamics, internal dynamics, emotional dynamics, and behavior dynamics also follows the same procedure. We implemented the proposed emotional behavior decision model and verified its performance.
Emotion is getting one of the important elements of the intelligent service robots. Emotional communication can make more comfortable relation between humans and robots. We developed emotional head robot system using 3D character. We designed emotional engine for making emotion of the robot. The results of face recognition and hand recognition is used for the input data of emotional engine. 3D character expresses nine emotions and speaks about own emotional status. The head robot has memory of a degree of attraction. It can be chaIU!ed by input data. We tested the head robot and conform its functions.
지금까지 로봇 및 소프트웨어 에이전트들을 살펴보면, 감정 모델이 내부에 종속적으로 존재하기 때문에 감정모델만을 별도로 분리해 새로운 시스템에 재활용하기란 쉽지 않다. 따라서 어떤 로봇 및 에이전트와 연동될 수 있는 Engine of computational Emotion model (이하 EE로 표시한다)을 소개한다. 이 EE는 어떤 입력 정보에도 치중되지 않고, 어떤 로봇 및 에이전트의 내부와도 연동되도록 독립적으로 감정을 담당하기 위해, 입력 단계인 인식과 출력 단계인 표현을 배제하고, 순수하게 감정의 생성 및 처리를 담당하는 중간 단계인 감정 발생만을 분리하여, '입력단 및 출력단과 독립적인 소프트웨어 형태, 즉 엔진(Engine)'으로 존재한다. 이 EE는 어떤 입력단 및 출력단과 상호작용이 가능하며, 자체 감정뿐 아니라 상대방의 감정을 사용하며, 성격을 활용하여 종합적인 감정을 산출해낸다. 또한 이 EE는 로봇 및 에이전트의 내부에 라이브러리 형태로 존재하거나, 별도의 시스템으로 존재하여 통신할 수 있는 구조로 활용될 수 있다. 감정은 Joy(기쁨), Surprise(놀람), Disgust(혐오), Fear(공포), Sadness(슬픔), Anger(분노)의 기본 감정을 사용하며, 문자열과 계수를 쌍으로 갖는 정보를 EE는 입력 인터페이스를 통해 입력 신호로 받고, 출력 인터페이스를 통해 출력 신호로 내보낸다. EE는 내부에 감정마다 감정경험의 연결 목록을 가지고 있으며, 이의 계수의 쌍으로 구성된 정보를 감정의 생성 및 처리하기 위한 감정상태 목록으로 사용한다. 이 감정경험 목록은 '인간이 실생활에서 경험하는 다양한 감정에 대한 이해를 도모'하는 감정표현어휘로 구성되어 있다. EE는 인간의 감정을 탐색하여 적절한 반응을 나타내주는 상호작용 제품에 이용 가능할 것이다. 본 연구는 제품이 '인간을 공감하고 있음'을 인간이 느낄 수 있도록 유도하는 시스템을 만들고자 함이므로, HRI(인간-로봇 상호작용)나 HCI(인간-컴퓨터 상호작용)와 관련 제품이 효율적인 감정적 공감 서비스를 제공하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
This paper presents the concept for the development of a pet-type robot with an emotion engine. The pet-type robot named KOBIE (KOala roBot with Intelligent Emotion) is able to interact with a person through touch. KOBIE is equipped with tactile sensors on the body for interaction with a person through recognition of his/her touching behaviors such as "Stroke","Tickle","Hit". We have covered KOBIE with synthetic fur fabric in order to can make him/her feel affection as well. KOBIE is able to also express an emotional status that varies according to the circumstances under which it is presented. The emotion engine of KOBIE's emotion expression system generates an emotional status in an emotion vector space which is associated with a predefined needs and mood models. In order to examine the feasibility of our emotion expression system, we verified a changing emotional status in our emotion vector space by a touching behavior. We specially examined the reaction of children who have interacted with three kind of pet-type robots: KOBIE, PARO, AIBO for roughly 10 minutes to investigate the children's preference for pet-type robots.
개인의 감성에 잘 부합하는 컨텐츠를 제공하기 위해선 개인의 취향과 컨텐츠를 이용할 때 어떤 감정을 가지고 있는지 알아야 한다. 개인의 취향을 알고 있다면 취향에 부합하는 컨텐츠를 재분류 할 수 있고 개인이 컨텐츠를 이용하려할 때의 감정 상태를 알 수 있다면 분류된 컨텐츠 중에서 감성에 부합하는 컨텐츠를 빠르게 제공할 수 있다. 본 논문은 개인의 취향을 인식하고 감정상태를 추측하여 연동된 플랫폼에 감정상태에 따른 결과를 출력하는 감성엔진을 제안 한다. 성격이 비슷한 사람은 비슷한 취향을 가지는 성향이 있으므로 취향인식을 위해 개인의 성격을 구별했고, 구별도구로 MBTI를 이용했다. 감정 추측을 위해 주변에서 일어나는 환경의 정보를 OCC 모델을 기반으로 분석하여 감정자극의 종류와 크기를 산출했다. 감정자극들을 감정그래프를 이용해 감정의 생성, 유지, 소멸을 관리하고 감정감정 상태에 맞는 결과를 출력했다.
요즘 소프트웨어를 개발하는데 인간 친화적인 인터페이스의 일환으로 캐릭터 에이전트를 사용하고 있다. 본 논문에서는 현재 상황과 사용자의 행위에 따라 캐릭터의 감정을 생성하고 표현하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 사용하고 있는 감정 추론 방법은 인공지능 분야에서 문제해결을 위해 널리 사용하고 있는 블랙보드 기반의 인지 모형을 사용하였다. 블랙 보드 추론기관은 감정을 추론하는데 필요한 규칙으로 이루어진 감정 지식원(knowledge source)은 독립성을 유지할수 있으며, 새로운 감정 지식원들을 편리하게 추가 삭제 할 수 있다. 이는 캐릭터 에이전트에 유연성을 부여함으로써 적용 시스템에 맞춰 다양하게 적용할 수 있다. 또한 본 논문에서는 캐릭터 에이전트는 각 사용자의 성향과 행위를 학습하여 이를 기반으로 캐릭터의 감정을 생성한다. 이처럼 사용자의 과거 행위 정보를 모델링하여, 이를 기반으로 생성함으로써, 같은 상화이더라도 사용자에 따라 추론되어지는 감정이 달라진다. 즉, 주어진 상황뿐 아니라 사용자에 따라 생성되는 감정이 달라지는 개인화 감정 엔진을 연구한 것이다.
영상 검색에서 보다 빠르고 정확한 결과를 제공하기 위해 많은 시스템들은 결과내 재검색을 위한 카테고리 내 검색을 제공하고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 감성 카테고리를 사용하여 영상을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 가지고 감성 벡터를 추출하여, 각 영상을 8 개의 감성 카테고리로 분류한다. 이때, 감성 카테고리는 고바야시가 정의한 8 개의 어휘 {romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern}를 사용한다. 질의에 대한 결과가 주어지면, 사용자는 선택한 감성 카테고리로 재분류된 영상들을 제공받을 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 야후 이미지 검색에서 수집된 풍경 영상 1,000 장으로 사용자 평가를 실시하였으며 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 증명하였다.
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.
본 논문에서는 감정 마크업을 포함하는 Speech Synthesis Markup Language(SSML) 처리기를 설계하고 개발하였다. 다양한 음색과 감정 표현이 가능한 음성합성 기술이 개발되고 있으며 다양한 음색 및 감정 음성합성의 응용 확대를 위하여 표준화된 음성 인터페이스 마크업 언어인 SSML을 감정 표현이 가능하도록 확장한 감정 SSML(Emotional SSML)을 설계하였다. 감정 SSML 처리기는 그래픽 사용자 인터페이스로 손쉽게 음색 및 감정을 원하는 텍스트 부분에 표시할 수 있는 다음색 감정 텍스트 편집기, 편집 결과를 감정 SSML 문서로 생성하는 감정 SSML 문서 생성기, 생성된 감정 SSML 문서를 파싱하는 감정 SSML 파서, 감정 SSML 파서의 결과인 다음색 감정 합성 시퀀스를 기반으로 합성기와 연동하여 음성 스트림의 합성 을 제어하는 시퀀서로 구성된다. 본 논문에서 개발한 다음색 감정합성을 위한 감정 SSML 처리기는 프로그래밍 언어 및 플랫폼 독립적인 개방형 표준인 SSML을 기반으로 하여 다양한 음성합성 엔진에 쉽게 연동할 수 있는 구조를 가지며 다양한 음색과 감정 음성합성이 필요한 다양한 응용 개발에 활용될 것으로 기대한다.
고해상도 HD 방송 및 3D 방송 시대를 맞아 좀 더 현실감 있는 방송에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 시청자의 오감을 자극하여 현장감을 높이는 기존 오감방송의 개념을 넘어서 감성방송 및 감성콘텐츠에 대한 관심이 높아지고 있다. 감성방송이나 감성콘텐츠는 콘텐츠 내의 물리적인 효과와 더불어 시청자가 콘텐츠의 내용으로부터 느끼는 각종 감정들을 정의하여 이를 적절한 감각효과로 변환하는 것에 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 감성방송의 정의와, 감성방송이 갖추어야 할 선결조건 중 감성정보의 효과적인 추출방법, 감성 UX 엔진에 대한 간략한 개요를 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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