디지털 콘텐츠에서 HCI로 활용되는 가상 인간은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 모달을 이용하여 다양한 감정을 표현하지만 비언어적 다중모달의 조합에 대한 연구는 많지 않다. 감정을 표현하는 가상 인간을 제작하려면 계산 엔진 모델은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 비언어적 모달의 조합이 사용자에 의해 어떻게 인식되는지를 고려해야 하기 때문에 본 연구는 가상 인간의 감정 표현 디자인에 필요한 비언어적 다중모달의 영향을 분석하여 제시한다. 먼저 가상 인간에 대한 다중모달 별 감정 인식을 평가하여 다른 모달간의 상대적 영향성을 분석하였다. 그리고 일치하는 얼굴과 자세 모달을 통해 기본 감정 및 정서가와 활성화 인식에 대한 영향을 평가하며 감정이 불일치하는 다중모달을 통해 일상생활에서 빈번하게 드러나는 중첩된 감정의 인식 정도를 관측하였다. 실험 결과, 가상 인간의 얼굴과 신체자세의 표정이 일치하면 감정 인식이 용이하며, 얼굴 표정으로 감정 카테고리를 판별하지만 감정의 활성화 차원 판단에는 자세 모달리티가 선호됨을 확인하였다. 본 연구 결과는 감정을 드러내는 가상 인간의 행동 동기화 및 애니메이션 엔진 시스템 구현에 활용할 수 있다.
컴퓨터와 인간사이의 원활한 의사소통 및 인터랙션을 위해 기존의 키보드, 마우스를 대체할 수 있는 다양한 입력장치들이 개발되고 있다. 하지만 정보를 탐색, 접근하는 데에 있어서 기존의 장치들은 클릭과 같은 제한적인 동작만을 입력 값으로 받아들이므로 이러한 방식에 익숙하지 않은 사용자의 입장에서는 부자연스러움을 느끼는 요인이 된다. 사용자의 제스처를 인식할 수 있는 인터페이스를 통해 일상에서 사물을 사용할 때의 행동양식을 그대로 가져올 수 있다면, 디지털 콘텐츠에 접근하는데 있어 보다 직관적이고 편리하게 컴퓨터와 의사소통 될 수 있다. 제스처는 동작의 자율성이 높고 때로 그 의미를 파악하기 모호하기 때문에 동작들을 정확히 인식하여 구분할 필요가 있다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 효과적인 제스처 인터페이스의 구현을 위해 필요한 점들을 살펴보고, 기술적 구현을 통해 디지털 콘텐츠와의 인터랙션을 보여주고자 한다. 정보 접근에 있어 가장 익숙하고 전통적이라 할 수 있는 책의 메타포를 통해 페이지를 넘기는 행동양식을 인식할 수 있는 인터페이스를 개발하고 이를 입력장치로 사용한다. 사용자의 동작을 인식, 파악하여 책을 앞뒤로 넘기거나 탐색하며 원하는 정보에 접근할 수 있도록 유도하고 손 동작을 통한 인터페이스를 수단으로 컴퓨터와의 유연한 의사소통이 가능하도록 구현한다.
본 연구는 인간 로봇 상호작용에서 로봇의 사회적이고 관계적인 행동 유형이 인간의 인식에 끼치는 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위한 실험에서는 연구 참여자들이 로봇 나오가 인간과 상호작용 하면서 로봇이 오류를 일으키고 신뢰회복을 위한 행동을 영상으로 시청한 후 로봇에 대한 신뢰를 평가하였다. 신뢰회복 행동은 로봇이 오류를 인정하고 사과하는 내부 귀인, 오류가 있었음을 사과하지만 외부로 귀인하는 조건, 오류 자체를 부인, 오류에 대해 아무런 사후 행동을 하지 않는 비 행동 조건으로 설정하였다. 이후 로봇에 대한 인간의 평가를 3가지 측면에서 분석하였다. 첫째, 로봇의 유능함과 정직성에 기반한 신뢰, 둘째 로봇에 대한 지각된 유능함과 정직성, 그리고 로봇의 오류로 인한 신뢰 위반에 대하여 오류의 심각성을 어떻게 지각하는지 탐색하였다. 실험의 결과는 3가지 모든 경우에서 로봇이 사과하지 않을 때보다 사과할 때 오류가 덜 심각하다고 지각하였으며 로봇에 대한 능력 또한 높이 평가하였다. 이러한 연구 결과는 로봇의 행동유형과 오류 극복 방법에 따라 로봇에 대한 인간의 태도가 민감하게 반응 할 수 있다는 근거를 제공하며 로봇에 대한 인간의 지각이 변할 수 있음을 시사한다. 특히 로봇이 스스로의 오류를 인정하고 사과하는 것이 더 신뢰를 높인다는 결과는 로봇이 인간처럼 사회적이고 매너있는 행동을 통해 긍정적인 인간 로봇상호작용을 증진시킬 수 있음을 보여준다.
인지심리학 및 인지언어학 분야에서 시도한 어휘 표상, 특히 움직임과 관련된 동사의 인지도식에 관한 연구들을 비교해보고자 한다. 인간의 언어학적인 지식을 도식적으로 표상 하고자 하는 노력은 언어의 통사적인 외형에만 치중하는 연구에서는 언어의 의미구조를 파악하기 힘들다고 판단하고 의미적인 범주화를 중요시하게 되었다. 본 연구에서는 시각적 이미지 도식을 중점적으로 살펴보기로 한다. 이미지 도식은 공간적 위치 관계, 이동, 형상 등에 관한 지각과 결부되어 있다. 이미지로 나타낸 표상은 근본적으로 세상의 인식과 세상에 대한 행동방법을 사용하게 하는 유추적이고 은유적인 원칙에 기초하고 있다. 이러한 점에 있어서, 언술을 발화한 화자는 어느 정도 주관적인 행동의 능력과 그가 인식한 개념화에서부터 문자화시킨 표상을 구성한다. 인지 원칙에 입각한 의미 표상에 중점을 둔 도식으로는, Langacker, Lakoff, Talmy의 도식이 있다. 프랑스에서 톰 R. Thom과 같은 수학자들은 질적인 현상에 관심을 가져 형역학(morphodynamique)이론을 확립하였는데, 이 이론은 요즘의 인지 연구에 수학적 기초를 제공하였다. R. Thom, J. Petitot-Cocorda의 도식 및 구조 의미론의 창시자라고 불리는 B.Pottier의 도식이 여기에 속한다 J.-P. Descles가 제시한 인지연산문법(Grammaire Applicative et Cognitive)은 다른 인지문법과는 달리 정보 자동처리과정에서 사용할 수 있는 연산자와 피연산자의 관계에 기초한 수학적 연산작용을 발전시켰다. 동사의 의미는 의미-인지 도식으로 설명되는데, 이것은 서로 다른 연산자와 피연산자로 구성된 형식화된 표현이다. 인간의 인지 기능은 언어로 표현되며, 언어는 인간의 의사소통, 사고 행위 및 인지학습의 핵심적 기능을 담당한다. 인간의 언어정보처리 메카니즘은 매우 복잡한 과정이기 때문에 언어정보처리와 관련된 언어심리학, 인지언어학, 형식언어학, 신경해부학 및 인공지능학 등의 관련된 분야의 학제적 연구가 필요하다.
영상을 통한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 움직임을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 영상을 통해 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 본 논문에서는 이전에 연구된 움직임 추출 방법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 은닉 마르코프 모델을 통해 동정된 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 감정 인식 시스템의 성능을 확인하였다.
센서 데이터를 활용한 행동 감지 연구는 인간 행동 인식을 선행연구로 진행되었으며, 인식의 정확도를 높이기 위해 전처리, 보간, 증강 등을 통한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 시계열 센서 데이터 증강을 통하여 반려동물의 행동 감지를 제안한다. ODROID 단일 보드 컴퓨터와 6축 센서(가속도, 자이로) 데이터를 탑재한 소형 디바이스를 사용하여 블루투스 통신을 통해 웹 서버 DB에 저장한다. 저장된 데이터는 이상치, 결측치 처리 후 정규화를 통해 시퀀스를 구성하는 전처리 과정을 거친다. 이후 GAN을 기반으로 한 시계열 데이터 증강을 진행한다. 이때, 데이터 증강은 입력된 텍스트에 따라 센서 데이터로 변환하여 데이터를 증강한다. 학습된 딥러닝 모델을 바탕으로 행동을 감지 후 평가 지표에 따라 모델 성능을 검증한다.
본 논문은 은닉 마르코프 모델을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자 하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하여 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인했다.
본 논문에서는 구조적응 자기구성 지도 모델을 사용하여 인간 행동의 성별을 분류하는 인식기를 제안하였다. 26명의 사람이 '화난 상태' 혹은 '보통 상태'의 두가지 정서 하에서 '문 두드리기', '손 흔들기', '물건 들어올리기'의 세가지 동작을 수행하는 동안, 행위자 관절점의 속도나 위치 정보로부터 성별을 분류하였다. 또한 SASOM의 성능 비교 분석을 위하여 전통적인 SOM, 다층 퍼셉트론과 거의 두 가지 결합 모델, SASOM와 의사결정트리 결합 모델, 단일 의사 결정트리, $textsc{k}$-최근접 이웃 등의 인식기를 구현하여 성능을 비교분석 하였다. 실험 결과 SASOM 분류기가 가장 높은 이식률을 보였으며 분류기로서 유용함을 알 수 있었다.
현재 인간의 지능을 모방하는 인공지능 기법은 인간 친화적인 시스템의 자동화, 제품의 성능 향상 등 공학분야에 적용되기 시작하였고, 병의 진단 및 판정 , 경영의사 결정 등의 사회과학 분야까지 그 응용분야가 확대되고 있다. 이러한 인공지능을 컴퓨터에 의한 언어적 추론의 개념과 방법을 연구하여 추론하는데 사용되는 지식을 언어적으로 표현하는 것을 연구하였고, 인간이 서로간의 지능적이라고 인식하는 대로 행동하도록 컴퓨터가 만들어질 수 있는 가능성을 추구하는 분야 즉 인공지능을 실현하는데, 원론이 되는 퍼지의 이론을 중심으로 연구하였다.
지능형 로봇이란 인간과 비슷하게 시각, 청각 등의 감각기관을 기반으로 자율적으로 판단하고 행동하는 독립적 자율구동 시스템을 말한다. 인간은 언어 이외에도 제스처와 같은 비언어적 수단을 이용하여 의사소통을 하며, 이러한 비언어적 의사소통 수단을 로봇이 이해한다면, 로봇은 인간과 보다 친숙한 대상이 될 수 있을 것이다. 이러한 요구에 의해 얼굴인식, 제스처 인식을 비롯한 HCI(Human-Computer Interaction) 기술들이 활발하게 연구되고 있지만 아직 해결해야 할 문제점이 많은 실정이다. 본 논문에서는 지능형 로봇을 위한 기반 기술 중 인간과의 가장 자연스러운 의사소통 방법의 하나인 제스처 인식 기술에 대하여, 최근 연구 성과를 중심으로 요소 기술의 중요 내용과 응용 사례를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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