• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.771-778
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• 2004

Recently, various applications of robot system become more popular in accordance with rapid development of computer hardware/software, artificial intelligence, and automatic control technology. Formerly robots mainly have been used in industrial field, however, nowadays it is said that the robot will do an important role in the home service application. To make the robot more useful, we require further researches on implementation of natural communication method between the human and the robot system, and autonomous behavior generation. The gesture recognition technique is one of the most convenient methods for natural human-robot interaction, so it is to be solved for implementation of intelligent robot system. In this paper, we describe the state-of-the-art of advanced gesture recognition technologies for intelligent robots according to three methods; sensor based method, feature based method, appearance based method, and 3D model based method. And we also discuss some problems and real applications in the research field.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.779-787
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• 2010

최근 로봇의 다양한 활용과 더불어 로봇-사람간의 상호작용에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있으며, 대표적으로 자연어 처리나 대화중 제스처 생성 등의 방법이 로봇과 사람간의 의사소통에 적용되었다. 그러나 기존의 로봇-사람간의 의사소통을 위한 방법을 통해서는 정적인 의사소통만을 수행할 수 있다는 한계가 존재하며, 보다 자연스럽고 사실적인 의사소통 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 보다 수준 높은 의사소통을 위해 감정형 제스처 기반 대화 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 베이지안 네트워크와 패턴 매칭을 이용하여 로봇과 사람간의 대화를 수행함과 동시에 로봇-사람간의 대화 도중 실시간으로 상황에 어울리는 로봇의 감정형 제스처를 생성한다 감정형 제스처 생성을 통해 로봇은 사람에게 대화를 보다 효과적으로 전달함과 더불어 사실적인 상호작용을 수행할 수 있다. 제스처 생성은 동적으로 변화하는 대화 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 행동 네트워크를 사용하였다. 이후 제안하는 감정형 제스처 기반 시스템의 유용성을 검증하기 위해 사용성 평가를 통해 감정이니 제스처를 사용하지 않는 기존의 대화 관리 시스템과의 비교를 수행하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.688-693
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• 2007

본 논문은 인간과 로봇간의 효과적인 상호작용을 위한 로봇제스쳐의 자동생성 기법을 다룬다. 이는 텍스트 정보 만의 입력으로 의미 있는 단어에 대응되는 특정 제스쳐패턴이 자동적으로 생성되도록 하는 기법으로서 이를 위한 사전조사로 제스쳐가 출현하는 발화시점에서의 단어수집이 우선적으로 요구되었다. 본 논문은 이러한 분석을 위해 두 개 이상의 연속된 제스쳐 패턴을 효과적으로 표현할 수 있는 제스쳐 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델이 적용되어 구축된 제스쳐DB와 스크립트 기법을 이용한 로봇제스쳐 자동생성 방법을 제안한다. 제스쳐 생성시스템은 규칙기반의 제스쳐 선택부와 스크립트 기반의 동작 계획부로 구성되고, 집사로봇의 안내기능에 대한 모의실험을 통해 그 효용성을 확인한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.309-310
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• 2009

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.540-546
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• 2008

미래에는 로봇이 사람의 감정 상태를 이해하거나 적절하게 자신의 행동을 표현하는 기능은 중요해 질 것이다. 사람간의 교류에서 메세지의 93%가 행동 표현에 있으며, 바디 랭귀지는 감정의 양을 표현하므로 행동 표현은 중요한 감정 표현 수단이다. 최근의 로봇들은 얼굴, 제스처, LED, 소리 등의 복합적 방법을 이용하여 사람과 교류하고 있지만 포즈는 위치와 방위, 얼굴이나 제스처는 속도, 말이나 색 풍은 시간에 대한 정보가 필요하기 때문에 하나의 모델로 통합하거나 동기화 시키기 어렵다. 한편 작은 세기의 감정에서, 얼굴은 쉽게 표현이 가능하지만 제스처는 표현이 힘들다. 또한 기존의 감정 경계는 같은 형태와 크기를 가지거나, HHI 분야에 국한되어 연구되어 왔다. 본 논문에서는 정서 공간에서 감정의 경계를 어떻게 정의할 것이며, 복합적 표현 방법을 시스템적으로 어떻게 동기화할 수 있을지를 제안한다.

• 로봇학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.65-75
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• 2012

This study deals with the design of a spring backboned soft arm, which will be employed for generation of human gesture as an effective means of Human Robot interaction. The special features of the proposed mechanism are the light weight and the flexibility of the whole mechanism by using a spring backbone. Thus, even in the case of collision with human, this device is able to absorb the impact structurally. The kinematics and the design for the soft arm are introduced. The performance of this mechanism was shown through experiment emulating several human gestures expressing human emotion and some service contents. Finally, this soft arm was implemented as the wing mechanism of a penguin robot.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.836-850
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• 2009

포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다.