• 제목/요약/키워드: emotion behavior synchronization

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효과적인 로봇 행동 생성을 위한 선형의 정서-표정 공간 내 감정 경계의 결정 -비선형의 제스처 동기화를 위한 정서, 표정 공간의 영역 결정 (The Emotional Boundary Decision in a Linear Affect-Expression Space for Effective Robot Behavior Generation)

  • 조수훈;이희승;박정우;김민규;정영진
    • 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.

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라이프로깅 데이터를 이용한 소셜 네트워크 그룹 생성 시스템 (The System Developing Social Network Group by Using Life Logging Data)

  • 조영호;우진철;이현우;조아영;황민철
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.13-19
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    • 2017
  • 스마트폰과 웨어러블 기기의 발달로 다양한 라이프로깅 서비스와 클라우드 서비스가 제공되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 인터넷상에서 개인의 일상을 공유해 친구들에게 근황을 알리고 새로운 인간관계를 형성하도록 한다. 라이프로깅 관련 연구들이 활발하게 이뤄지고 있지만 소셜 네트워크 서비스 시대의 라이프로깅은 단순한 기억의 확장을 넘어 사회적 관계를 제시해야 한다. 또한 사회적 이슈인 개인정보 보호를 위해 익명성이 보장되어야 한다. 본 연구는 일상생활에서 얻어지는 라이프로깅 데이터를 이용해 소셜 네트워크 그룹을 생성하는 시스템을 제안한다. 소셜 네트워크 그룹은 비슷한 감성 성향의 사람들을 범주화함으로써 사회적 관계를 제공한다. 이때, 익명성 보장을 위해 타인을 식별할 수 없도록 한다. 소셜 그룹의 대표 감성과 비슷한 소셜 그룹들을 범주화해서 확장된 소셜 네트워크 그룹을 만들 수 있다. 소셜 그룹간의 네트워크로 확장되면 대표 감성과 행동 양식을 분석해 대중의 패턴과 트렌드를 추론할 수 있는 기초데이터를 제공할 수 있다.