- 감정 인식 로봇의 비약적인 기능 진화에 기대 - 

국립대학 법인 도쿄(Tokyo) 농공대학 대학원 공학 연구원 첨단 기계 시스템 부문 벤처 연구그룹은 사람의 보행 데이터(걷는 방법)로부터 개개의 감정 특성을 추출?제작한 모델을 이용하여 수학적으로 감정 인식이 가능한 것을 밝혔다. 이것에 의해서 정량적으로 사람의 감정을 예측할 수 있을 가능성이 시사되었다. 

연구 배경으로 사람은 음성 톤이나 얼굴 표정의 변화로부터 상대가 지금 어떠한 감정인지 인식하고 있지만 `걷는 방법`도 같이 감정을 인식하기 위한 1개의 요소로서 간주되고 있다. HRI(human robot interaction)의 분야에서는 로봇이 일상생활 공간 중에서 활약하기 위해서 `감정`에 관한 연구가 진행되고 있다. 기존에는 로봇이 `소리`와 `얼굴`을 인식하여 감정을 추정하는 것이 주류였지만 본 연구에서는 `걷는 방법`에 주목해 세계에서 처음으로 걷는 방법에 의한 감정 인식의 정량적인 조사를 실시하였다고 한다. 

본 연구는 실제의 보행으로부터 얻은 데이터를 모델화하고 감정 인식에 영향을 주는 파라미터를 조사하여 얻을 수 있던 결과를 기본으로 데이터베이스를 구축하여 제작한 감정 인식 알고리즘을 이용해 감정 인식의 가능성을 검증하였다. 

실제의 보행으로부터 얻은 데이터를 모델화하고 감정 인식에 영향을 주는 파라미터의 조사에서는 걷는 방법 동작 중 무엇에 근거하여 감정을 인식하고 있는지 피험자 20명을 대상으로 실험을 실시하였다. 4명의 연구자가 5종류의 감정(喜怒哀樂恐)을 표현한 동작을 아바타(Avatar) 변환으로 제작한 휴먼 모델을 사용하여 피험자가 어떻게 감정을 인식할까 조사하였다. 그 결과 속도와 자세를 변화시키는 것으로 피험자가 인식하는 감정이 변화하였다. 이것에 의해서 속도, 자세 등 특정의 파라미터가 감정 인식에 영향을 주는 것이 시사되었다고 한다. 

얻을 수 있던 결과를 기본으로 데이터베이스를 구축하여 제작한 감정 인식 알고리즘을 이용해 감정 인식의 가능성을 검증에서는 상기 결과에 근거하여 감정 인식 알고리즘을 제작해 파라미터(속도, 머리나 동체의 자세)의 중요한 점을 바꾸어 변화를 부가하여 감정 인식의 성공률을 검증하였다. 그 결과 특정의 파라미터가 감정 인식에 크게 영향을 주는 것이 밝혀졌다. 본 연구에 의해 전체 동작은 아니고 일부의 움직임을 보는 것만으로 감정을 인식할 수 있는 것이 나타났다. 

향후 보다 복잡하고 다양한 감정 인식의 가능성을 검증하기 위하여 보다 많은 동작 데이터를 축적하여 새로운 연구를 진행시킬 예정이라고 한다. 본 연구 성과에 의해서 예를 들면 로봇이 가까이 온 사람의 감정을 걷는 방법으로 인식하여 감정을 예측하고 커뮤니케이션을 취하는 등 기존 감정 인식 로봇에게 비교하여 비약적인 기능 진화가 기대되고 있다고 한다. 

출처 KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』