일상생활 용품에서 최근 지능형 서비스 로봇에 이르기까지 인간의 특성을 직간접적으로 제품 디자인에 활용한 사례를 주변에서 쉽게 찾을 수 있다. 특히 로봇 디자인의 경우는 의인화가 모든 디자인의 출발점이 되기 때문에 외형 디자인뿐만 아니라 사용자와의 인터랙션 디자인에 있어서도 의인화 기법의 활용이 필수적이다. 이러한 의인화 기법의 효과적인 활용을 위해 디자이너가 제품이 의인화된 정도를 측정하고 이를 바탕으로 의인화 기법의 활용도를 평가해야할 필요성이 생겨났다. 본 연구는 지능형 로봇의 디자인을 중심으로 한 의인화 기법 적용 사례 분석 및 의인화 정도를 측정하는 실험을 근거로 하여 의인화 기법의 활용 평가 기준을 수립하는 데 목표를 두었다. 이미지 카드를 활용한 로봇 외형의 의인화 정도 및 표정변화를 통한 로봇 인터랙션의 의인화 정도를 평가하는 실험을 통해서 의인화 기법의 활용도는 '형태의 의인화', '인터랙션의 의인화', '형태와 인터랙션의 의인화 조화 정도' 에 의해 평가할 수 있다는 결과를 얻었다. 본 평가 기준을 로봇 디자인 과정의 하나의 평가 방법으로 활용하면 로봇에 대한 사용자 호감도 증가 및 사용법이 복잡한 로봇 제품을 쉽고 직관적이게 접하게 만드는 효과를 기대할 수 있을 것이다.
In the last decade, face analysis, e.g. face detection, face recognition, facial expression recognition, is a very lively and expanding research field. As computer animated agents and robots bring a social dimension to human computer interaction, interest in this research field is increasing rapidly. In this paper, we introduce an artificial emotion mimic system which can recognize human facial expressions and also generate the recognized facial expression. In order to recognize human facial expression in real-time, we propose a facial expression classification method that is performed by weak classifiers obtained by using new rectangular feature types. In addition, we make the artificial facial expression using the developed robotic system based on biological observation. Finally, experimental results of facial expression recognition and generation are shown for the validity of our robotic system.
Nowadays, many robots have evolved to imitate human social skills such that sociable interaction with humans is possible. Socially interactive robots require abilities different from that of conventional robots. For instance, human-robot interactions are accompanied by emotion similar to human-human interactions. Robot emotional expression is thus very important for humans. This is particularly true for facial expressions, which play an important role in communication amongst other non-verbal forms. In this paper, we introduce a method of creating lifelike facial expressions in robots using variation of affect values which consist of the robot's emotions based on emotional boundaries. The proposed method was examined by experiments of two facial robot simulators.
In this paper, we propose a robust fingertip extraction and extended Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) based robust hand gesture recognition for natural human-like HRI (Human-Robot Interaction). Firstly, for efficient and rapid hand detection, the hand candidate regions are segmented by the combination with robust $YC_bC_r$ skin color model and haar-like features based adaboost. Using the extracted hand candidate regions, we estimate the palm region and fingertip position from distance transformation based voting and geometrical feature of hands. From the hand orientation and palm center position, we find the optimal fingertip position and its orientation. Then using extended CAMSHIFT, we reliably track the 2D hand gesture trajectory with extracted fingertip. Finally, we applied the conditional density propagation (CONDENSATION) to recognize the pre-defined temporal motion trajectories. Experimental results show that the proposed algorithm not only rapidly extracts the hand region with accurately extracted fingertip and its angle but also robustly tracks the hand under different illumination, size and rotation conditions. Using these results, we successfully recognize the multiple hand gestures.
For an advanced intelligent service, the need of HRI technology has recently been increasing and the technology has been also improved. However, HRI components have been evaluated under stable and controlled laboratory environments and there are no evaluation results of performance in real environments. Therefore, robot service providers and users have not been getting sufficient information on the level of current HRI technology. In this paper, we provide the evaluation results of the performance of the HRI components on the robot platforms providing actual services in pilot service sites. For the evaluation, we select face detection component, speaker gender classification component and sound localization component as representative HRI components closing to the commercialization. The goal of this paper is to provide valuable information and reference performance on appling the HRI components to real robot environments.
For HRI (Human-Robot Interaction) in daily life, robots need to recognize non-rigid objects such as clothes and blankets. However, the recognition of non-rigid objects is challenging because of the variation of the shapes according to the places and laying manners. In this paper, the cognition of non-rigid object based on a cognitive system is presented. The characteristics of non-rigid objects are analysed in the view of HRI and referred to design a framework for the cognition of them. We adopt a linguistic cognitive system for describing all of the events happened to robots. When an event related to the non-rigid objects is occurred, the cognitive system describes the event into a sentential form and stores it at a sentential memory, and depicts the objects with a spatial model for being used as references. The cognitive system parses each sentence syntactically and semantically, in which the nouns meaning objects are connected to their models. For answering the questions of humans, sentences are retrieved by searching temporal information in the sentential memory and by spatial reasoning in a schematic imagery. Experiments show the feasibility of the cognitive system for cognizing non-rigid objects in HRI.
최근 핵가족화, 개인화 등과 같은 사회구조 변화로 개인 및 사회적 문제가 대두되고 있으며, 부정적 감정 증폭으로 인해 다양한 문제의 원인이 되기도 한다. 과거에 심리적 안정감을 주는 가족 구성원의 부재는 현대인의 감정적 어려움의 대표적인 원인으로 꼽을 수 있다. 이러한 개인 및 사회적 문제를 일상생활에서 사용자와 교감하는 컴패니언 로봇의 공감 인터랙션을 통해 해결하고자 한다. 본 연구에서는 감성 로봇 프로토타입 제작을 통해 정교한 공감 인터랙션 디자인을 하였으며, 실험을 통해 연구를 진행하였다. 그 결과로 감성 로봇의 공감 인터랙션에 얼굴 인터랙션이 크게 영향을 미치며, 부정 감성에서 인터랙션이 로봇의 공감도를 높이는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 본 연구는 감성 로봇을 제작하여 더욱 정교한 인터랙션을 구현하였다는 점과, 실험 결과를 바탕으로 로봇의 공감 인터랙션 디자인 가이드라인을 제시하였다는 점에서 이론적 및 실용적 의의가 있다.
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.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.1-11
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2015
A concept of Deep Level Situation Understanding is proposed to realize human-like natural communication (called casual communication) among multi-agent (e.g., humans and robots/machines), where the deep level situation understanding consists of surface level understanding (such as gesture/posture understanding, facial expression understanding, speech/voice understanding), emotion understanding, intention understanding, and atmosphere understanding by applying customized knowledge of each agent and by taking considerations of thoughtfulness. The proposal aims to reduce burden of humans in humans-robots interaction, so as to realize harmonious communication by excluding unnecessary troubles or misunderstandings among agents, and finally helps to create a peaceful, happy, and prosperous humans-robots society. A simulated experiment is carried out to validate the deep level situation understanding system on a scenario where meeting-room reservation is done between a human employee and a secretary-robot. The proposed deep level situation understanding system aims to be applied in service robot systems for smoothing the communication and avoiding misunderstanding among agents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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