소셜로봇이 실시간으로 분위기를 읽고 작업 태스크를 생성하는 모습 / 사진. 한국로봇융합연구원

한국로봇융합연구원(KIRO, 이하 연구원) 은 인간로봇상호작용연구센터 이한나 주임연구원이 지난 6월 24일부터 28일(현지시각)까지 미국 뉴욕에서 열린 제21회 Ubiquitous Robots 2024 국제학술대회에서‘The Power of Atmosphere: LLM-Based Social Task Generation of Robots’논문을 발표했다고 밝혔다.

 

현재 로봇관련 연구자들은 AI를 활용함에 있어 주로 물체 조작이나 이동과 같은 물리적인 자율성을 높이기 위한 기술 연구에 집중하고 있으나, KIRO 인간로봇상호작용센터 연구진은(김민규 센터장, 이한나 주임연구원, 임효정 주임연구원, 김다영 연구원) 인간-로봇 상호작용 측면에서 로봇이 사람과 1:1 상황뿐만 아니라 다수의 사람이 존재하는 사회적 상황 속에서도 적절한 행동을 추론하고 판단할 수 있는 기술 개발을 목표로 연구했다고 전했다.

 

연구진은 소셜 로봇이 주어진 사회적 상황에 적절한 발화나 행동을 생성할 때 사회적 상황과 관련된 정보가 모호하면 LLM의 추론 능력이 저하되는 문제를 발견하였다. 사회적 상황 태스크에서는 현재 주변 환경의 고요한 정도, 친숙한 정도, 편한 정도 등의 분위기 요소를 고려하면 정보의 모호성을 줄이고 사회적 상황을 좀 더 명확히 할 수 있다. 연구진은 ChatGPT-4를 활용하여 분위기 요소를 수치화한 후 정량적 지표로 활용하여, 실시간으로 주변 상황이 변화하는 환경에서도 로봇이 소셜 태스크(task)를 원활히 생성하는 알고리즘과 ChatGPT-4를 통해 로봇의 언어적/비언어적 행동 생성 기술을 구현하였다. 또한, 분위기 요소를 인식하고 로봇의 발화 및 행동을 생성하는 것이 더 합리적이고 자연스러움을 사용자 평가를 통해 검증했다. 

 

이는 세계 최초로 ChatGPT-4를 활용해 소셜 로봇이 다양한 사회적 상황을 고려하여 유연하게 발화 및 행동할 수 있도록 하는 혁신적인 기술로 로봇의 사회적 감수성을 높였다는 측면에서 의미가 크다.

 

김민규 한국로봇융합연구원 인간로봇상호작용연구센터장은“이번 연구에서 그치지 않고 향후 VLM(비전언어모델)을 통해 실시간으로 분위기 인식을 하도록 연구를 수행할 예정이며, 분위기 항목을 확장하여 더 다양한 사회적 상황을 인식하고 적절한 태스크(task)를 생성하여 소셜 로봇이 자율적으로 사회적 행동을 수행하도록 연구할 계획이다.”라고 말했다.