2D 평면상에 이미지를 매핑 하는 것은 디자인 프로세스의 초기에 디자인 트랜드를 이해하는 방법의 하나로써 자주 이용되어 왔다. 이러한 유형의 분석 방법은 로봇 디자인 과정에도 필요하다. 본 연구는 로봇 디자인 분석을 위한 보다 진보된 방법으로써의 인터랙티브 맵의 개발과 활용에 초점을 맞추고 있다. 우선 매핑을 위한 기초 자료로써 로봇 디자인 샘플들을 대상으로 휴리스틱 평가와 사용자 설문조사가 실시하였다. 그 결과는 선형 스케일로 변환되었으며 이를 기초로 매크로미디어사의 플래시를 이용한 인터랙티브 매핑 툴이 개발되었다. 본 연구에서 개발된 인터랙티브 맵은 로봇 디자인의 객관적인 특성을 나타내는 6가지 키워드와 사용자의 유형에 따른 9가지 주관적인 선호도로부터 추출되는 2개의 요소들로 구성되는 105가지 맵을 제시할 수 있다. 디자이너가 2가지 다른 요소들을 자유롭게 선택함에 따라 선택된 2가지 요소를 축으로 하는 이미지 맵이 자동적으로 구성되어 제시된다. 본 연구에서는 이와 같은 인터랙티브 맵을 이용해 실제 사례연구를 진행함으로써 디자이너들이 보다 다양한 발견점과 직관적인 통찰력을 얻을 수 있음을 제시하였다. 이러한 방법은 기존의 전통적인 직접적인 2D 매핑과 비교해서 보다 객관적이고 효율적인 방법으로 생각된다.
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. 따라서 이를 설계하기 위해서는 영상에서의 움직임 추출, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에는 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.
This paper introduces a design of multi-dimensional complex emotional model for various complex emotional expression. It is a novel approach to design an emotional model by comparison with conventional emotional model which used a three-dimensional emotional space with some problems; the discontinuity of emotions, the simple emotional expression, and the necessity of re-designing the emotional model for each robot. To solve these problems, we have designed an emotional model. It uses a multi-dimensional emotional space for the continuity of emotion. A linear model design is used for reusability of the emotional model. It has the personality for various emotional results although it gets same inputs. To demonstrate the effectiveness of our model, we have tested with a human friendly robot.
의인화는 로봇과 같이, 인간이 아닌 대상에게 인간의 속성, 정서나 의도를 부여하는 것이다. 본 연구에서는 로봇에게 인간 고유의 속성을 부여하는 의인화가 로봇-인간의 상호작용에 끼치는 영향을 분석하였다. 연구 1에서는 다양한 로봇의 사진을 제시하고, 로봇의 외관에 따른 심리적 불쾌감, 마음지각 및 도덕적 처우를 자기보고식 질문지를 통해 분석하였다. 그 결과 로봇의 외관이 인간과 가장 유사한 안드로이드 로봇조건에서 휴머노이드 로봇의 조건과 기계적 외관의 조건보다 로봇에 대한 심리적 불쾌감이 가장 높았다. 또한 인간과 유사한 안드로이드 로봇에서 기계와 비슷한 로봇보다 로봇에 대한 마음지각이 더 높게 나타났다. 연구 2에서는 로봇의 속성을 의인화한 조건과 의인화하지 않은 조건에서 로봇에 대한 불쾌감, 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 다르게 나타나는지를 비교하였다. 그 결과 로봇 속성의 의인화조건에서 로봇에 대한 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 더 높게 나타났으며, 마음지각의 경험성이 높을수록 도덕적 처우의 정도가 더 높아졌다. 이 결과는 인간과 유사한 로봇의 외관은 로봇에 대한 심리적 불쾌감을 증가시키지만, 로봇의 속성에 대한 의인화는 로봇에 대한 마음지각을 증가시키고, 인간-로봇의 상호작용을 촉진 시킬 가능성을 제시한다. 논의에서는 의인화가 인간-로봇의 상호작용에 끼치는 차별화된 영향에 대한 시사점을 토론하고, 연구의 한계 및 후속연구의 방향을 다루었다.
The technology of emotion recognition is necessary for human computer interaction communication. There are many cases where one cannot communicate without considering one's emotion. As such, emotional recognition technology is an essential element in the field of communication. n this regard, it is highly utilized in various fields. Various bio-sensor sensors are used for human emotional recognition and can be used to measure emotions. This paper proposes a system for recognizing human emotions using two physiological sensors. For emotional classification, two-dimensional Russell's emotional model was used, and a method of classification based on personality was proposed by extracting sensor-specific characteristics. In addition, the emotional model was divided into four emotions using the Support Vector Machine classification algorithm. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated through a practical experiment.
최근 인간형 로봇에 대한 개발이 괄목할 만한 성장을 이루고 있고, 친근한 로봇의 개발에 중요한 역할을 담당하는 것으로써 감성/감정의 인식이 필수적이라는 인식이 확산되고 있나. 본 논문은 음성의 감정인식에 있어 가장 큰 부분을 차지하는 피치의 패턴을 인식하여 감정을 분류/인식하는 시뮬레이터의 개발과 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 또한, 피치뿐 아니라 음향학적으로 날카로움, 낮음 등의 요소를 분류의 기준으로 포함시켜서 좀더 신뢰성 있는 인식을 할 수 있음을 보인다. 주파수와 음성의 다양한 분석을 통하여, 음향적 요소와 감성의 상관관계에 대한 분석이 선행되어야 하므로, 본 논문은 사람들의 음성을 녹취하여 분석하였다 시뮬레이터의 내부 구조로는 음성으로부터 피치를 추출하는 부분과 피치의 패턴을 학습시키는 DRNN 부분으로 이루어져 있다.
In come cases, people differently respond on the same joke or thoughtless behavior - sometimes like it and laugh, another time feel annoyed or angry. This fact is explained that experiences which we had in the past are remembered by emotional memory, so they cause different responses. When people face similar situation or feel similar emotion, they evoke the emotion experienced in the past and the emotional memory affects current emotion. This paper suggested the mechanism of the emotional memory using SOM through the similarity between the emotional memory and SOM learning algorithm. It was assumed that the mechanism of the emotional memory has also the characteristics of association memory, long-term memory and short-term memory in its process of remembering emotional experience, which are known as the characteristics of the process of remembering factual experience. And then these characteristics were applied. The mechanism of the emotional memory designed like this was applied to toy hammer game and I measured the change in the power of toy hammer caused by differently responding on the same stimulus. The mechanism of the emotional memory suggest in above is expected to apply to the fields of game, robot engineering, because the mechanism can express various emotions on the same stimulus.
인터스트리4.0의 주요 기술인 인간-로봇 협업은 작업자의 안전을 보장하기 위한 추가적인 조치들이 필요하다. 협동로봇과 작업자간 충돌을 회피하는 기존 방식은 주로 로봇에 부착된 센서와 카메라를 기반으로 총돌을 탐지한다. 이러한 방식은 로봇, 사람 물체를 지속적으로 추적하고 충돌회피를 위한 복잡한 알고리즘이 필요하며, 작업 환경 변화에 빠르게 대응하지 못하는 단점이 있다. 본 논문은 인간과 로봇이 협업하는 과정에서 작업자가 위험을 느낄 때의 감정을 인식하여 협동로봇과의 충돌을 방지할 수 있는 웹 기반 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 웨어러블 뇌파장치를 이용하여 감정 관련 뇌파를 수집하고 저장하는 웹 기반 애플리케이션을 개발하였으며, 중립/긍정/부정 감정의 특징을 추출하고 분류하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 또한 분류된 감정에 따라 모터동작을 제어하는 사물인터넷 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 구현된 시스템의 성능분석을 위해 공개 데이터세트와 실제 수집된 데이터 세트를 사용하여 제안한 딥러닝 모델의 성능을 분석하였다. 공개 데이터 세트의 경우 정확도는 96.8%이며, 실제 수집 데이터세트의 경우 정확도는 70.7%이다.
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.
로봇은 조립, 도장, 용접 등 단순 반복 작업이나 위험한 지역의 탐사 및 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 발전되어지고 있다. 최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다. 활용의 예 중에는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로 가사, 방범, 오락, 교육 그리고 인공비서 등의 기능을 담당하는 형태로 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 가정용 로봇의 구현을 위해서 인공지능의 요소를 활용하는 것은 당연하다. 일차적으로 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 여러 개의 센서를 응합하고 융합된 여러 종류의 센서값을 이용하여 로봇이 주변환경에 맞게 행동을 할 수 있도록 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하였다. 또한 로봇의 행동모듈을 구성하여 인간에게 시각$.$청각적인 효과를 줄 수 있도록 인간 친화형 지능 로봇을 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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