• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-544
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• 2020

본 논문에서는 FACS(Facial Action Coding System)에 기반을 둔 안드로이드 로봇 헤드의 개발을 통한 감정표현 방법을 제안한다. 안드로이드 로봇은 인간과 가까운 외모를 가진 로봇을 말하며, 인공 피부, 인공 근육을 가지고 있다. 감정 표현을 로봇으로 구현하기 위해서는 인공 근육의 개수와 배치를 정하여야 하는데 이를 위해 인간의 얼굴 움직임을 해부학적으로 분석하였다. FACS는 해부학을 기반으로 하여 표정을 만들 때의 얼굴의 움직임을 분석한 시스템이다. FACS에서는 표정은 AU(Action Unit)의 조합으로 만들어지며, 이 AU를 기반으로 로봇의 인공 근육의 수와 위치를 정하게 된다. 개발된 안드로이드 헤드는 30개의 인공 근육에 해당되는 모터와 와이어를 가지고 있으며, 표정 구현을 위한 인공 피부를 가지고 있다. 제한된 머리 공간에 많은 모터를 탑재하기 위해 spherical joint와 스프링을 이용하여 초소형 안구 모듈이 개발되었고, 와이어 경로의 효율적인 설계를 기반으로 30개의 모터가 배치되었다. 제작된 안드로이드 헤드는 30 자유도를 가지고 13개의 기본 감정 표현을 구현 가능하였고, 전시회에서 일반 관람객들을 대상으로 인식률을 평가 받았다.

• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.459-480
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• 2010

대화 시스템은 사용자의 의도를 파악하기 위해 발화 문장으로부터 다양한 형태론적 분석을 시도한다. 하지만 사용자는 발화 문장에 포함된 사전적 의미를 통해 의도를 전달할 뿐만 아니라 현재 감정 상태에 따라서 사전적 의미와는 다른 의도를 표현하거나 동일한 의미를 갖는 발화에서 다양한 의도를 표현한다. 따라서 대화에서 사용자의 감정을 파악하는 것은 사용자의 의도를 다양한 방향으로 분석할 수 있게 한다. 본 연구는 기계 학습 방법을 사용하여 사용자 발화 문장에 자동으로 감정 범주를 할당하는 방법을 제안한다. 일반적 감정 범주를 정의하기 위해 세부적인 감정 모델로 인정받고 있는 Plutchick의 감정 모델을 사용하여 9개 감정 범주를 재 정의하고 감정 분류를 위한 자질 집합을 문장 자질과 선험적 자질 그리고 문맥 자질로 구분하였다. 실험을 통하여 3가지 자질들의 최적 조합을 구성하고 감정의 자동 분류를 위해 SVM 분류기를 사용하였다. 실험 결과에서 제안 시스템은 비교 시스템에 비해 15% 높은 62.8%의 F1-평가치 성능을 나타냄으로서 제안된 방법이 감정 분류에 효과적임을 증명한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.43-46
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• 2009

음성신호는 화자에 대한 고유한 정보와 주변의 음향환경에 대한 정보는 물론 감정과 피로도 등 다양한 정보가 포함되어 있다. 이에 음성신호를 이용한 연구분야에서 감정 상태를 파악하기 위한 연구가 지속되어 왔다. 이에 본 논문에서는 화자의 감정을 인식하기 위해 ETSI의 3GPP2 표준코덱인 Selectable Mode Vocoder(SMV)를 분석한다. 이를 기반으로 감정 인식에 효과적인 특징들을 제안한다. 이후 선정된 특징 벡터를 이용하여 Gaussian Mixture Model(GMM) 기반의 감정 인식 알고리즘을 개발하고 Mixture component 개수를 변화시키면서 성능을 검증한다.

• 한국조경학회지
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• 제38권3호
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• pp.115-125
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• 2010

테마파크는 단순히 여가활동을 위한 오락적 공간이 아닌, 주제라는 관념적 울타리를 가지고 다양한 이야기를 담아내는 곳이다. 그 이야기는 방문자가 얻고, 채우고, 남기고 싶어 하는 '의미를 전하는 공간'으로 로봇랜드는 로봇과 인간 그리고 자연을 담아내고 있다. 본 연구는 민간사업자 선정을 위한 마산로봇랜드 설계공모에서 차순위협상대상자로 당선된 작품의 설계전략과 내용을 서술한 것이다. 계획의 주안점은 첫째, 테마파크의 성공여부인 재방문력을 위한 각 공간들의 구성력과 테마의 전달력에 있으며, 둘째, 기계산업의 핵심적 허브이자 아름다운 해안자원을 지니고 있는 마산의 잠재력을 적극으로 이용함에 있다. 먼저, 로봇, 인간, 자연의 요소별 특성을 융합할 수 있는 신진대사의 선형을 모티브로 이용하여 자연훼손을 최소화하면서 이용자의 욕구와 형태의 변화에 따라 유연하게 반응할 수 있는 공간을 창출하였다. 식재계획은 컬러로 규정된 상징적 의미를 이용하여 진입광장, 기존 산림지, 경사지, 휴양지, 단지 내부, 에코아일랜드 등에 각 공간적 특성에 맞추어 도입하였다. 또한 로봇의 전시 및 교육, 숙박자를 위한 휴양 시설, 다양한 놀이 및 상업시설, 유토피아형 가든의 공간을 테마로 대상지의 용도 및 성격에 맞게 조닝을 설정하여 세부공간을 모색하였으며, 마산로봇랜드가 단순히 경제적 효과뿐 아니라 지역적 정서를 근간으로 정신적 풍요를 만들어내는 참된 문화공간으로 조성될 수 있도록 계획하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.201-204
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• 2013

디지털 컨텐츠의 종류와 양이 폭발적으로 증가하면서 컨텐츠 선호도 투표는 강한 파급력을 지니게 되었다. 하지만 컨텐츠 소비자가 직접 투표를 해야 하는 현재의 방법은 사람들의 투표 참여율이 저조하며, 조작 위험성이 높다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 컨텐츠 소비자의 얼굴 표정에 드러나는 감정을 인식함으로써 자동으로 컨텐츠 선호도를 추론하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 수동 컨텐츠 선호도 투표 시스템의 문제점인 컨텐츠 소비자의 부담감과 번거로움, 조작 위험성 등을 해소함으로써 보다 편리하고 효율적이며 신뢰도 높은 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 선호도 추론 시스템을 구축하기 위한 방법을 구체적으로 제안하고, 실험을 통하여 제안하는 시스템의 실용성과 효율성을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.555-558
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• 2006

감정을 포함하고 있는 음성은 청자로 하여금 화자의 심리상태를 파악할 수 있게 하는 요소 중에 하나이다. 음성신호에 포함되어 있는 감정을 인식하여 사람과 로봇과의 원활한 감성적 상호작용을 위하여 특징을 추출하고 감정을 분류한 방법을 제시한다. 음성신호로부터 음향정보 및 운율정보인 기본 특징들을 추출하고 이로부터 계산된 통계치를 갖는 특징벡터를 입력으로 support vector machine (SVM) 기반의 패턴분류기를 사용하여 6가지의 감정- 화남(angry), 지루함(bored), 기쁨(happy), 중립(neutral), 슬픔(sad) 그리고 놀람(surprised)으로 분류한다. SVM에 의한 인식실험을 한 경우 51.4%의 인식률을 보였고 사람의 판단에 의한 경우는 60.4%의 인식률을 보였다. 또한 화자가 판단한 감정 데이터베이스의 감정들을 다수의 청자가 판단한 감정 상태로 변경한 입력을 SVM에 의해서 감정을 분류한 결과가 51.2% 정확도로 감정인식하기 위해 사용한 기본 특징들이 유효함을 알 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1819_1820
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• 2009

본 논문에서는 로봇의 감정과 의사표현을 위해서 3D모델 기반의 시뮬레이션이 가능한 에디팅 툴킷을 이용하였고, 사람과 로봇의 감정 상호 작용과 로봇이 제공하는 서비스의 구현을 위해서 다양한 멀티모달 표현을 생성하였다. 로봇은 얼굴표정, 그리고 목과 팔의 움직임으로 멀티모달 표현을 하였으며, 멀티모달 감정/의사 표현을 구성하는 각 모달리티별 표현들은 에디팅 툴킷을 통하여 동기화되었다. 이렇게 생성된 로봇의 멀티모달 감정/의사 표현은 DB형태로 저장되고, 이를 재조합하고 수정하여 새로운 표현을 생성할 수 있도록 하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.243-248
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• 2017

In a basic engineering design class, first year engineering department students learn about engineering design relevant theories and carry out simple projects in teams. By doing a group project in this subject, students develop basic skills such as creativity, teamwork, communication, and problem solving. Before, class proceeded in a way where teams were randomly configured in the beginning of semester and students began working on their project immediately. However, this research introduces a new method where at the beginning of the semester, students are assigned group assignments. Teammates are randomly chosen and constantly switched so that students get a chance to work with different people and experience diverse styles and characteristics. Then, they autonomously form into teams with people they work best and carry out their project. We present the behavior of a monkey robot that recognizes emotions as a case of applying the proposed method. The feedback from the students suggest that this proposed team forming method serves to be effective especially since students who were not aware of other students' characteristics can get to know one another better and form a productive team.

• ETRI Journal
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• 제35권6호
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• pp.1021-1028
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• 2013

Automatic facial expression recognition is a widely studied problem in computer vision and human-robot interaction. There has been a range of studies for representing facial descriptors for facial expression recognition. Some prominent descriptors were presented in the first facial expression recognition and analysis challenge (FERA2011). In that competition, the Local Gabor Binary Pattern Histogram Sequence descriptor showed the most powerful description capability. In this paper, we introduce hybrid facial representations for facial expression recognition, which have more powerful description capability with lower dimensionality. Our descriptors consist of a block-based descriptor and a pixel-based descriptor. The block-based descriptor represents the micro-orientation and micro-geometric structure information. The pixel-based descriptor represents texture information. We validate our descriptors on two public databases, and the results show that our descriptors perform well with a relatively low dimensionality.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.217-220
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• 2011

영상 압축 기술의 발전과 인터넷의 보급으로 사람들은 언제 어디서나 고화질의 미디어를 쉽게 접할 수 있게 되었다. 또한 미디어 플레이어에서 문자열의 출력을 지원함으로써 사용자들은 쉽게 영상의 자막을 만들고 볼 수 있는 환경이 만들어졌다. 그러나 문자는 번역을 위한 역할만 할 뿐 미디어에서 나타내고자 하는 감성을 전달하는 역할은 하지 못한다. 본 연구에서는 애니메이션 캐릭터와 콘텐츠 로봇을 사용하는 새로운 의미전달 기술을 적용한 감성형 콘텐츠 서비스를 제안한다. 제안하는 기술은 동기화 시나리오를 구성하여 미디어가 재생되는 동안 애니메이션 캐릭터 데이터를 제공하며, 또 다른 출력장치인 로봇과 동기화되어 상황에 따른 로봇의 움직임을 통해 시청자에게 내용 전달의 효과와 함께 감성 전달의 효율을 증대시켜주는 역할을 한다. 본 논문에서는 감성형 콘텐츠를 제작한 후 시현을 통해 감성 전달의 효율이 높아짐을 확인하였다.