최근 로봇의 다양한 활용과 더불어 로봇-사람간의 상호작용에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있으며, 대표적으로 자연어 처리나 대화중 제스처 생성 등의 방법이 로봇과 사람간의 의사소통에 적용되었다. 그러나 기존의 로봇-사람간의 의사소통을 위한 방법을 통해서는 정적인 의사소통만을 수행할 수 있다는 한계가 존재하며, 보다 자연스럽고 사실적인 의사소통 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 보다 수준 높은 의사소통을 위해 감정형 제스처 기반 대화 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 베이지안 네트워크와 패턴 매칭을 이용하여 로봇과 사람간의 대화를 수행함과 동시에 로봇-사람간의 대화 도중 실시간으로 상황에 어울리는 로봇의 감정형 제스처를 생성한다 감정형 제스처 생성을 통해 로봇은 사람에게 대화를 보다 효과적으로 전달함과 더불어 사실적인 상호작용을 수행할 수 있다. 제스처 생성은 동적으로 변화하는 대화 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 행동 네트워크를 사용하였다. 이후 제안하는 감정형 제스처 기반 시스템의 유용성을 검증하기 위해 사용성 평가를 통해 감정이니 제스처를 사용하지 않는 기존의 대화 관리 시스템과의 비교를 수행하였다.
Since robots have been used widely recently, research about human-robot communication is in process actively. Typically, natural language processing or gesture generation have been applied to human-robot interaction. However, existing methods for communication among robot and human have their limits in performing only static communication, thus the method for more natural and realistic interaction is required. In this paper, an emotional gesture based dialogue management system is proposed for sophisticated human-robot communication. The proposed system performs communication by using the Bayesian networks and pattern matching, and generates emotional gestures of robots in real-time while the user communicates with the robot. Through emotional gestures robot can communicate the user more efficiently also realistically. We used behavior networks as the gesture generation method to deal with dialogue situations which change dynamically. Finally, we designed a usability test to confirm the usefulness of the proposed system by comparing with the existing dialogue system.
