KR100980722B1 - 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법은, 인공 감정모델의 감정 처리방법에 있어서, 사용자가 수행한 감정자극행위를 입력받는 단계, 상기 감정자극행위에 할당된 감정값을 산출하는 단계, 상기 인공 감정모델에 미리 저장되며, 복수의 감정영역으로 분할된 소정 범위의 설정값을 가지는 감정상태바에 상기 감정값을 입력시켜 상기 감정값에 대응되는 설정값을 산출하는 단계, 상기 산출된 설정값이 속하는 감정영역을 판단하는 단계, 상기 산출된 설정값 및 상기 판단된 감정영역을 조합하여 결과값을 산출하는 단계, 미리 저장된 복수의 지정감정을 포함하는 지정감정군에서 상기 결과값에 대응되는 지정감정을 산출하는 단계 및 상기 지정감정에 대응되는 지정행동을 수행하는 단계를 포함한다.

Description

가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법{Emotion Processing Method of Artificiality Emotion-Model Having Virtual Emotion}

본 발명은 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정을 사실에 가깝게 처리하는 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 복수의 감정영역으로 분할된 소정 범위의 설정값을 가지는 감정상태바가 저장된 인공 감정모델의 감정 처리방법에 관한 것이다.

일반적으로, 감정 표현이 가능한 인공지능 로봇 또는 프로그램 형태의 아바타, 사이버 인공지능체 등 인공 감정모델의 감정 표현 방법에 대한 알고리즘이 활발히 연구되고 있다.

기존에는, 외부로부터의 자극을 받아 내부의 감정표 값의 데이터를 변경하고, 이를 애니메이션 또는 하드웨어 장치를 통해 동작으로 전환하여 감정값을 표출하는 방법이 사용되었다.

하지만, 이와 같은 방법은 상기 인공 감정모델의 감정값을 표출하는데 불과하며, 대상에 관계 없이 일정한 감정값만을 표출할 수 있다는 문제가 있었다.

그리고, 종래의 감정 표현 방법에서 사용된 감정 이론은 제임스-레인지 이론(James-Lange Theory)으로서, 이에 의하면 감정은 신체기관의 상태를 상징적으로 표현한 것이라 언급된다.

이에 따라 오토니(Ortoney) 등은 감정을 유발하는 행사자(Agent)와 11쌍으로 이루어진 22개의 감정을 나타내는 OCC시스템을 주장하였다. 또 다른 모델로서, PAD시스템은 감정을 기쁨(Pleasure), 선호도(Arousal) 및 적극성(Dominance)으로 구분하고 있다.

하지만, 이와 같은 기존의 감정 처리 시스템은 매우 복잡하거나, 감정 요소 간의 연관성에 대한 구분이 모호하다는 문제가 있었다. 특히, 이들은 제임스-레인지 이론을 기반으로 제작된 시스템으로, 기억에 의한 감정 요소를 배제하여 실제 감정과 유사성이 부족하다.

그리고, 상기 시스템들은 동양철학에서 오랫동안 감정의 표현으로 가장 많이 사용되어 온 '희로애락(喜怒哀樂)', '애오욕(愛惡欲)'을 표현하기에는 매우 부족하다는 문제가 있다. 특히, 특정 대상에 대한 경험에 의한 기억을 배제하여 실제 감정과의 유사성이 부족하다는 문제가 있다.

따라서, 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방법이 요구된다.

본 발명의 목적은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 복수의 감정영역으로 분할된 소정 범위의 설정값을 가지는 감정상태바가 저장된 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법을 제공함에 있다.

그리고, 사용자의 감정자극행위에 따라 상기 감정영역이 확장되어, 특정 대상에 대한 경험에 의한 기억을 재현할 수 있는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법을 제공함에 있다.

또한, 상기 감정영역의 비교에 따라, 타 인공 감정모델과의 친밀도를 구현 가능한 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법을 제공함에 있다.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기한 과정을 해결하기 위한 본 발명의 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법은, 인공 감정모델의 감정 처리방법에 있어서, 사용자가 수행한 감정자극행위를 입력받는 단계, 상기 감정자극행위에 할당된 감정값을 산출하는 단계, 상기 인공 감정모델에 미리 저장되며, 복수의 감정영역으로 분할된 소정 범위의 설정값을 가지는 감정상태바에 상기 감정값을 입력시켜 상기 감정값에 대응되는 설정값을 산출하는 단계, 상기 산출된 설정값이 속하는 감정영역을 판단하는 단계, 상기 산출된 설정값 및 상기 판단된 감정영역을 조합하여 결과값을 산출하는 단계, 미리 저장된 복수의 지정감정을 포함하는 지정감정군에서 상기 결과값에 대응되는 지정감정을 산출하는 단계 및 상기 지정감정에 대응되는 지정행동을 수행하는 단계를 포함한다.

그리고, 상기 설정값에는 상기 인공 감정모델에 저장된 상기 사용자에 대한 선호값이 더 반영될 수 있다.

또는, 상기 감정상태바에는 상기 인공 감정모델의 기본감정값이 입력되며, 상기 지정행동을 수행하는 단계 이후에는, 상기 설정값의 절대값이 상기 조합된 결과값에 입력된 설정값의 절대값보다 클 경우, 상기 설정값과 상기 조합된 결과값에 입력된 설정값의 차이인 잔존값을 산출하는 단계 및 상기 지정감정의 고유 지속기간 동안 상기 잔존값을 상기 기본감정값으로 복귀시키는 단계가 더 포함될 수 있다.

그리고, 상기 잔존값을 상기 기본감정값으로 복귀시키는 단계는, 상기 잔존값이 선형으로 복귀되도록 할 수 있다.

또한, 상기 잔존값을 상기 기본감정값으로 복귀시키는 단계 이후에는, 상기 잔존값이 상기 기본감정값으로 완전히 복귀되기 전에 상기 사용자의 타 감정자극행위가 입력될 경우, 상기 타 감정자극행위가 입력된 순간의 잔존값에 상기 감정값을 합산하여 상기 설정값을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.

그리고, 상기 감정영역을 판단하는 단계 이후에는, 상기 설정값이 속하는 감정영역을 소정 범위만큼 확장하고, 상기 설정값이 속하지 않은 타 감정영역을 상기 확장된 소정 범위에 따라 축소시키는 단계가 더 포함될 수 있다.

또한, 상기 설정값이 속하는 감정영역을 소정 범위만큼 확장하고, 상기 설정값이 속하지 않은 타 감정영역을 상기 확장된 소정 범위에 따라 축소시키는 단계 이후에는, 상기 사용자의 감정자극행위로 인해 감정영역이 변화된 감정상태바를 상기 사용자에 대한 고유 감정상태바로 저장하는 단계가 더 포함될 수 있다.

그리고, 상기 감정영역은, 최상 감정을 나타내는 제1감정영역, 중상 감정을 나타내는 제2감정영역, 중하 감정을 나타내는 제3감정영역 및 최하 감정을 나타내는 제4감정영역을 포함할 수 있다.

또한, 상기 인공 감정모델의 인식 범위에 타 인공 감정모델이 인식되는 단계, 상기 인공 감정모델에 저장된 감정상태바를 상기 타 인공 감정모델에 저장된 감정상태바와 대비하여 상기 타 인공 감정모델에 대한 친밀값을 산출하는 단계, 복수의 대면행동을 포함하는 대면행동군에서 상기 친밀값에 대응되는 대면행동을 산출하는 단계 및 상기 대면행동을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

그리고, 상기 친밀값을 산출하는 단계는, 상기 인공 감정모델의 각 감정영역 및 상기 인공 감정모델의 각 감정영역에 대응되는 상기 타 인공 감정모델의 각 감정영역 간 범위 차의 절대값들을 소정의 식에 대입하여 상기 친밀값을 산출하는 것으로 할 수 있다.

또한, 상기 감정영역은, 최상 감정을 나타내는 제1감정영역, 중상 감정을 나타내는 제2감정영역, 중하 감정을 나타내는 제3감정영역 및 최하 감정을 나타내는 제4감정영역을 포함하고, 상기 친밀값을 산출하는 단계는, 상기 인공 감정모델과 상기 타 인공 감정모델의 제1감정영역 간 범위 차의 절대값 및 상기 인공 감정모델과 상기 타 인공 감정모델의 제3감정영역 간 범위 차의 절대값을 합산한 호감값을 산출하고, 상기 인공 감정모델과 상기 타 인공 감정모델의 제2감정영역 간 범위 차의 절대값 및 상기 인공 감정모델과 상기 타 인공 감정모델의 제4감정영역 간 범위 차의 절대값을 합산한 비호감값을 산출하며, 상기 호감값 및 상기 비호감값 간의 차로 상기 친밀값이 산출되는 것으로 할 수 있다.

상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법은 다음과 같은 효과가 있다.

첫째, 인공 감정모델의 가상 감정을 실제 감정에 더욱 유사하게 구현할 수 있다는 장점이 있다.

둘째, 각 감정영역이 사용자의 감정자극행위에 의해 확장되고, 변형된 감정영역을 저장하므로, 대상에 대한 경험 및 기억을 구현할 수 있다는 장점이 있다.

셋째, 상기 감정영역의 형태에 따라 인공 감정모델의 성격이 결정될 수 있어, 타 인공 감정모델의 감정영역에 따라 상호 간의 친밀도를 구현할 수 있다는 장점이 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 감정 처리 과정을 나타낸 순서도;
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 감정상태바를 나타낸 도면;
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 설정값을 산출하는 과정을 나타낸 도면;
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 감정영역을 확장하는 과정을 나타낸 도면;
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 지정감정을 산출하는 과정을 나타낸 도면;
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 잔존값을 산출하는 과정을 나타낸 도면;
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 잔존값이 시간에 따라 기본감정값으로 복귀되는 경향을 그래프로 나타낸 도면;
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 잔존값이 합산된 설정값을 산출하는 과정을 나타낸 도면;
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 인공 감정모델이 타 인공 감정모델에 대한 반응 과정을 나타낸 흐름도;
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 친밀값을 산출하는 과정을 나타낸 도면; 및
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 대면행동을 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.

이하 본 발명의 목적이 구체적으로 실현될 수 있는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 본 실시예를 설명함에 있어서, 동일 구성에 대해서는 동일 명칭 및 동일 부호가 사용되며 이에 따른 부가적인 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 감정 처리 과정을 나타낸 순서도이다.

도 1을 참조하면, 사용자의 감정자극행위에 따라 인공 감정모델이 지정행동을 수행하기까지의 일련의 과정이 도시된다.

본 발명의 처리 대상이 되는 인공 감정모델은, 이와 같은 일련의 알고리즘에 따라 구현된 가상 감정에 따라, 실제와 흡사한 감정 표현 및 기억의 저장을 수행한다.

그리고, 상기 인공 감정모델은 가상 감정을 가지는 것이면 그 제한이 없다. 예를 들어, 제작된 로봇, 인형 등과 같이 실체를 가지는 대상일 수도 있으며, 사이버 공간 상의 아바타 등과 같이 실체가 존재하지 않는 프로그램된 대상일 수도 있다. 즉, 어떤 대상이라도 본 발명에 따라 처리된 가상 감정을 보유할 수 있다.

이하에서는, 다른 도면을 참조하여 도 1에 도시된 각 단계를 자세히 설명하도록 한다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 감정상태바를 나타낸 도면이다.

도 2를 참조하면, 감정상태바(B1)는 복수의 감정영역(Z10~Z40)으로 분할된 소정 범위의 설정값을 가진다.

감정상태바는 인공 감정모델에 미리 저장되며, 설정된 감정의 종류에 대응되는 감정영역으로 분할된다. 즉, 감정영역은 감정상태바의 일단에서 타단까지 중첩되지 않도록 연속적으로 배열된다.

특히 본 실시예에서는, 최상 감정을 나타내는 제1감정영역(Z10), 중상 감정을 나타내는 제2감정영역(Z20), 중하 감정을 나타내는 제3감정영역(Z30) 및 최하 감정을 나타내는 제4감정영역의 4개 감정영역이 배열된다.

여기서, 본 실시예에서 설정한 각 감정 상태는 보다 실제 감정에 가깝게 구현하기 위해 고안되었으며, 이에 대해 간단히 설명하도록 한다.

상기 최상 감정은 '매우 좋음'의 감정 상태로서, 좋아하는 일이 이루어지거나, 좋아하는 일이 이루어지는 것을 아는 상태 및 싫어하는 일이 이루어지지 않거나, 싫어하는 일이 이루어지지 않을 것을 아는 상태로 설정하였다.

그리고, 상기 중상 감정은 '좋음'의 감정 상태로서, 좋아하는 일이 발생할 가능성이 보이거나, 싫어하는 일이 발생하지 않으려는 상태로 설정하였다.

또한, 상기 중하 감정은 '나쁨'의 감정 상태로서, 싫어하는 일이 발생하거나, 좋아하는 일이 발생하지 않으려는 상태로 설정하였다.

마지막으로, 상기 최하 감정은 '매우 나쁨'의 감정상태로서, 싫어하는 일이 발생할 수밖에 없는 상태 및 좋아하는 일이 발생할 수 없다는 것을 아는 상태로 설정하였다.

그리고, 본 실시예에서는, 각 감정영역을 희로애락(喜怒哀樂)'으로 명명하여, 4종류의 감정에 대한 각각의 특성을 나타낸다. 정리하면, 본 실시예의 감정상태바(B1)는 락-희-로-애 순서로 최상 감정에서부터 최하 감정으로 차례로 배열된다.

그리고, 상기한 본 실시예는 이해를 돕기 위한 하나의 설정 예에 불과하며, 주관에 따라 다양한 감정 상태를 설정하여 각 감정영역에 대응시킬 수 있음은 물론이다.

계속하여 설명하면, 감정상태바(B1)는 소정 범위의 설정값을 가지며, 본 실시예에서는 감정상태바(B1)의 일단에 설정값 100이 할당되며, 타단에는 설정값 -100이 할당된다.

이에 따라, 감정상태바(B1) 전체는 100~-100의 범위를 가지며, 이때 각 감정영역은 서로 등간격으로 설정되어, 하나의 감정영역이 50의 범위를 가진다. 즉, 제1감정영역(Z10)에는 100~50, 제2감정영역(Z20)에는 50~0, 제3감정영역(Z30)에는 0~-50 및 제4감정영역(Z40)에는 -50~-100의 범위가 할당된다. 일반적으로, 중복되는 경계선 부분은 설정에 따라 어느 한 영역에 포함되도록 처리할 수 있다.

한편, 본 실시예에서는 감정상태바(B1)가 4개의 감정영역을 가지며, 설정값이 십진수로 구현되었으나, 이는 하나의 실시예에 불과하며, 감정상태바가 더 많은 수의 감정영역을 가지도록 설정하거나 설정값이 다른 형태의 데이터 형태로 구현될 수 있음은 물론이다.

더불어, 본 발명에서 언급되는 모든 데이터값 역시 상기 설정값과 마찬가지로 다양한 데이터 형태로 구현될 수 있는 바, 이하에서는 이와 같은 사항에 대한 중복 설명은 생략하도록 한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 설정값을 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에서 인공 감정모델(m1)은, 육성 시뮬레이션 소프트웨어의 애완동물인 것으로 설정하였으며, 이하에서는 이를 기준으로 설명을 전개하도록 한다.

그리고, 사용자가 인공 감정모델에 감정자극행위를 수행함에 따라 여러 처리 과정을 거쳐 설정값이 산출된다.

이를 구체적으로 설명하면, 먼저, 사용자가 수행한 감정자극행위를 입력받는 단계(S100)가 수행되고, 이어 감정자극행위에 할당된 감정값을 산출하는 단계(S105)가 수행된다.

상기 단계들에서, 사용자는 인공 감정모델에 여러 가지 감정자극행위 중 하나를 수행하고, 인공 감정모델은 이를 입력받아 감정값을 산출하는 과정이 이루어진다.

즉, 인공 감정모델을 쓰다듬거나 먹이를 주는 등의 긍정행위 및 혼내거나 때리는 등의 부정행위를 포함하는 다양한 감정자극행위 중 어느 하나를 인공 감정모델에 수행한다.

그리고, 이와 같은 감정자극행위에는 감정값이 할당된다. 감정값은 각 감정자극행위가 갖는 고유의 데이터로서, 감정자극행위가 인공 감정모델에 미치는 영향을 데이터화한 값이다.

본 실시예에서는, 감정값 역시 십진수 형태로서, 긍정행위에는 양의 값이 부여되고, 부정행위에는 음의 값이 부여되는 것으로 설정하였다. 그리고, 감정자극행위 테이블(T2)에 이와 같은 감정자극행위의 리스트 및 각 감정자극행위(a)에 부여된 감정값(v2)을 정리하였다.

이해를 돕기 위한 예시로서 도면을 참조하면, 사용자가 인공 감정모델(m1)에 감정자극행위(a) 중 '먹이 주기'를 수행할 경우, 대응되는 감정값(v2) 35가 인공 감정모델(m1)에 입력될 것이다.

다음으로, 감정값에 대응되는 설정값을 산출하는 단계(S110)가 수행된다.

본 단계에서는, 이전 단계에 의해 발생된 감정값을 감정상태바에 대응시켜 설정값을 산출하는 과정이 이루어진다.

그리고, 본 실시예에서는 감정값 및 설정값이 모두 십진수로 형성되므로, 감정값이 설정값에 그대로 적용되는 것으로 설정하였다.

이와 달리, 데이터 형태가 서로 다를 경우에는 별도의 처리 과정을 통해 감정값 및 설정값을 서로 대응시킬 수도 있다. 또한, 데이터 형태가 동일할 경우에도 감정값을 설정값에 그대로 적용시키지 않고 별도의 함수를 통해 대응시킬 수도 있음은 물론이다.

이를 상기 예시에 적용하여 설명하면, 사용자가 인공 감정모델(m1)에 '먹이 주기'를 수행하여 발생한 감정값(v2) 35가 감정상태바(B1)에 대응되어, 감정값(v2)과 동일한 설정값(v3) 35가 산출될 수 있을 것이다.

한편, 설정값에는 사용자의 선호값이 더 반영될 수 있다. 선호값이란, 인공 감정모델(m1)이 사용자에 대해 가지는 기본적인 호감 데이터를 말하며, 이를 통해 동일한 감정자극행위의 감정값을 입력받아도 사용자에 따라 설정값이 달라질 수 있게 된다.

즉, 이에 따르면, 사용자에 대한 호감도가 높을 경우, 입력받는 감정자극행위의 감정값보다 높은 설정값을 산출시킬 수 있도록 적용할 수 있다.

도시된 예시에서는, 사용자 선호값 테이블(T1)에 선호값(v1) 10이 저장되어, 이를 감정값(v2)에 합산하는 과정을 거친다. 즉, 먹이 주기'에 대한 감정값(v2)은 35이나, 선호값(v1) 10을 더 합산하여 감정상태바(B1)에 대응되어 설정값(v3) 45가 산출된다.

다음으로, 산출된 설정값이 속하는 감정영역을 판단하는 단계(S115)가 수행된다.

본 단계에서는, 이전 단계에 의해 산출된 설정값이 각 감정영역 중 어느 감정영역에 속하는지를 판단하게 된다.

도시된 예시의 경우, 이전 단계에 산출된 설정값(v3) 45가 속하는 감정영역은 제2감정영역(Z20)으로 판단된다. 즉, '희로애락' 중 '희'에 속하는 감정영역에 해당된다.

산출된 설정값이 속하는 감정영역을 판단하는 단계(S115) 이후에는, 설정값이 속하는 감정영역을 확장하는 단계(S120-1) 및 감정영역이 변화된 감정상태바를 사용자에 대한 고유 감정상태바로 저장하는 단계(S120-2)가 연속적으로 수행된다.

그리고, 산출된 설정값 및 판단된 결과값을 조합하여 결과값을 산출하는 단계(S125)가 별도로 수행된다.

이 중 먼저, 설정값이 속하는 감정영역을 확장하는 단계(S120-1) 및 감정영역이 변화된 감정상태바를 사용자에 대한 고유 감정상태바로 저장하는 단계(S120-2)에 대해 설명한다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 감정영역을 확장하는 과정을 나타낸 도면이다.

도 4를 참조하면, 제2감정영역이 보다 넓게 확장되는 모습이 도시된다.

연속된 본 단계들에서는, 산출된 설정값이 속하는 감정영역을 확장하는 과정이 진행된다. 즉, 사용자의 감정자극행위를 통해 설정값이 정해지고, 이 설정값이 속하는 감정영역을 미리 설정한 함수에 따라 확장시키게 된다.

이와 같이 하는 이유는, 인공 감정모델이 상기 사용자의 감정자극행위 경향에 따라 감정영역을 변형시켜 상기 사용자에 대한 호감도를 반영할 수 있기 때문이다.

도시된 예시의 경우, 기존에 사용자가 '먹이 주기'를 수행하여 제2감정영역(Z20)이 확장된 면적(E)을 가지는 것을 확인할 수 있다. 특히, 제1감정영역(Z10) 측으로 10만큼 확장되고, 제3감정영역(Z30) 측으로 20만큼 확장되었으며, 이는 미리 설정된 함수에 따른 것이다. 상기 함수는 다양하게 미리 입력되어, 감정영역 확장의 형태는 실시예마다 다를 수 있음은 상기한 바와 같다.

그리고, 이와 같이 제2감정영역(Z20)이 확장된 상태에서, 사용자가 감정자극행위(a) 중 '칭찬하기'를 수행한다고 가정하면, 선호값(v1) 10에 감정값(v2) 45가 합산되어 설정값(v3)은 55가 된다.

이때, 제2감정영역(Z20)이 확장되기 전이라면 설정값(v3) 55는 제1감정영역(Z10)에 속하게 되지만, 확장이 일어남에 의해 설정값(v3) 55는 제2감정영역(Z20)에 속하게 된다.

결과적으로, 사용자의 감정자극행위 경향에 따라 사용자와 인공 감정모델 간의 상호 작용이 달라질 수 있다는 것을 알 수 있다. 구체적으로, 사용자가 주로 긍정행위를 수행한다면, 긍정적인 감정영역이 점점 확장되어 사용자의 감정자극행위에 긍정적인 반응을 보일 확률이 높을 것이다.

그리고, 상기 과정에 이어, 감정영역이 변형된 감정상태바는 해당 사용자에 대한 고유 감정상태바로서 저장된다. 이에 따라, 인공 감정모델은 각 사용자에 따라 서로 다른 감정상태바를 보유할 수 있으며, 이는 실제 감정의 '애오욕(愛惡欲)'에 해당될 수 있다. 즉, 인공 감정모델은 서로 다른 감정자극행위 경향을 보이는 각 사용자에 대해 서로 다른 반응을 도출할 수 있게 된다.

한편, 상기 과정에 의해 특정 감정영역이 확장될 경우, 타 감정영역들은 미리 정해진 함수에 따라 상기 확장된 감정영역이 확장된 영역만큼 축소될 수 있다.

그리고, 이는 타 감정영역이 전체적으로 비례하여 축소되거나, 일부 감정영역만이 축소되는 등 다양한 함수로서 정해질 수 있음은 물론이다.

다음으로, 산출된 설정값 및 판단된 결과값을 조합하여 결과값을 산출하는 단계(S125)에 대해 설명하도록 한다.

본 단계는, 산출된 설정값이 속하는 감정영역을 판단하는 단계(S115)에 이어 수행되며, 상기 산출된 설정값 및 판단된 감정영역을 조합하여 결과값을 도출하게 된다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 지정감정을 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.

도 5를 참조하면, 결과값(v4)은 설정값 및 상기 설정값이 속하는 감정영역의 조합에 따라 결정된다.

먼저, 도시된 결과값 테이블(T3)에서는, 설정값 및 상기 설정값이 속하는 감정영역의 조합에 따라 결과값을 결정할 수 있다. 즉, 결과값은 설정값 및 감정영역이 모두 포함된 데이터이다.

상기 예시의 경우, 감정자극행위(a) 중 '칭찬하기'가 수행되었고, 이는 제2감정영역에 속하였기 때문에, 이를 입력받아 조합하여 결과값을 도출할 수 있다.

한편, 설정값(v3)을 결과값에 입력할 경우, 입력된 설정값은 원래의 설정값(v3)과 달라질 수 있다. 이에 대한 이유를 설명하면, 결과값에는 유한한 개수의 지정감정(f1)이 각각 대응되기 때문이다.

지정감정(f1)이란, 결과값에 각각 대응되는 인공 감정모델이 느끼는 감정을 말한다. 예시의 경우, 설정값(v3)은 -100~100의 범위를 가지며, 각 숫자마다 각각 다른 지정감정(f1)이 하나씩 대응되도록 한다면 지정감정이 과도하게 많아질 수 있다.

따라서, 각각의 지정감정(f1)에는 설정값(v3)이 일정 범위로 대응되는 것이 바람직하다. 도시된 결과값 테이블(T3)에 따르면, 본 예시에서 각 결과값(v4)은 10 단위의 설정값 범위를 가진다.

특히, 본 예시에서 설정값(v3)은 일자리에서 버림되어 처리된다. 즉, 설정값(v3)이 감정자극행위(a) 중 '칭찬하기'에 대응되는 55일 경우, 결과값(v4)에 입력되는 설정값은 50이 되는 것이다. 그리고, 이는 제2감정영역에 속하므로, 결과값은 a12로 산출된다.

한편, 원래 설정값(v3) 55가 결과값(v4)에 50으로 입력되는 과정에서, 원래 설정값(v3)에서 버림 처리되는 5만큼의 값은 잔존값으로 설정될 수 있으며, 이에 대해서는 후술한다.

그리고, 본 예시와 달리 결과값의 범위 및 설정값의 입력을 위한 처리 등은 다양하게 정해질 수 있음은 물론이다.

다음으로, 결과값에 대응되는 지정감정을 산출하는 단계(S130)가 수행된다.

상기한 바와 같이, 결과값에는 각각 지정감정이 대응되며, 본 단계에서 이를 산출하는 과정이 진행된다.

예시에서는, 설정값 및 상기 설정값이 속하는 감정영역에 의해 결과값(v4) a12가 산출되었고, 이를 지정감정 테이블(T4)에 입력하여 대응되는 지정감정(f1)인 '점프하고 싶음'이 산출된다.

여기서, 설정값(v3)이 속하는 감정영역이 달라질 경우, 결과값(v4) 역시 달라지므로 지정감정(f1) 역시 달라진다. 즉, 사용자가 동일한 감정자극행위(a)를 수행하여도, 설정값(v3)이 속하는 감정영역에 따라 인공 감정모델(m1)에 산출되는 지정감정(f1)이 달라질 수 있다는 것을 알 수 있다.

또한, 이를 통해 인공 감정모델이 실제 감정에 더욱 가까운 가상 감정을 구현할 수 있는 것이다.

다음으로, 지정감정에 대응되는 지정행동을 수행하는 단계(S135)가 수행된다.

본 단계에서, 인공 감정모델은 산출된 지정감정에 대응되는 지정행동을 실제로 수행하게 된다.

예시의 경우, 지정감정(f1) 중 '점프하고 싶음'이 산출되었으므로, 인공 감정모델(m1)은 이에 따라 실제로 점프를 수행하게 되는 것이다.

이상 설명한 바와 같이, 사용자의 감정자극행위는 일련의 과정에 의해 인공 감정모델의 지정행동을 도출시키는 동시에, 감정상태바의 감정영역을 변화시킨다.

한편, 지정감정에 대응되는 지정행동을 수행하는 단계(S135) 이후에는, 설정값의 절대값이 조합된 결과값에 입력된 설정값의 절대값보다 클 경우를 판단하는 단계(S140) 및 설정값과 조합된 결과값에 입력된 설정값의 차이인 잔존값을 산출하는 단계(S145)가 수행된다.

상기한 바와 같이, 설정값(v3)을 결과값에 입력할 경우, 입력된 설정값은 원래의 설정값(v3)과 달라질 수 있으며, 예시에서는 원래 설정값(v3)에서 5만큼의 값이 버림 처리되었다.

즉, 상기 버림 처리된 5만큼의 값이 잔존값이며, 이를 이용하여 더욱 다양한 가상 감정 패턴을 구현할 수 있게 된다. 이는 구체적으로, 상기 잔존값을 일정 시간에 따라 점차 감소시키는 방법으로 수행된다. 이로 인해, 긍정적 감정 또는 부정적 감정을 일정 시간 지속시키는 효과를 얻을 수 있는 것이다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 잔존값을 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 감정상태바(B1)에는 기본감정값(b)이 입력되며, 이는 인공 감정모델에 자극이 주어지지 않을 경우의 중립 감정상태를 의미한다.

그리고, 도시된 예시에서는 기본감정값(b)이 0의 설정값에 대응되는 것으로 설정되었다. 이 상태에서, 사용자가 특정 감정자극행위(a)를 수행하여 설정값(v3)이 산출되고, 기본감정값(b)과 설정값(v3) 사이에는 차이(g)가 발생된다. 이후, 설정값(v3)이 결과값(v4)에 입력됨으로 인해 잔존값이 발생되며, 예시에서는 상기한 바와 같이 잔존값 5를 가진다.

한편, 지정감정(f1)에는 각 지정감정(f1)마다의 고유 지속시간이 설정된다. 즉, 지정감정(f1)에 의해 지정행동을 수행한 이후에도, 잔존값은 지정감정(f1)의 고유 지속시간만큼 유지된다.

다음으로, 잔존값을 기본감정값으로 복귀시키는 단계(S150)가 수행된다.

본 단계에서, 잔존값은 지정감정(f1)의 고유 지속시간 동안 기본감정값으로 서서히 복귀되는 과정이 수행된다. 즉, 잔존값은 고유 지속시간에 걸쳐 서서히 감소하여 상기 고유 지속시간이 경과하면 사라지게 된다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 잔존값이 시간에 따라 기본감정값으로 복귀되는 경향을 그래프로 나타낸 도면이다.

도 7을 참조하면, 잔존값(c1)이 고유 지속시간(t2)에 걸쳐 기본감정값에 도달하는 것을 확인할 수 있다.

한편, 잔존값이 감소 경향에 대한 함수 역시 다양하게 형성될 수 있다. 즉, 함수에 따라 잔존값이 선형으로 감소되는 것도 가능하며, 곡선형으로 감소되는 경향을 가질 수도 있다.

본 예시에서 잔존값(c1)이 기본감정값(b) 0으로 복귀되는 그래프는 선형이 되도록 설정되었으며, 잔존값(c1)은 지정감정(f1)의 고유 지속시간(t1)에 반비례하여 서서히 감소되는 것을 확인할 수 있다.

다음으로, 잔존값이 기본감정값으로 완전히 복귀되기 전에 사용자의 타 감정자극행위가 입력되는 것을 판단하는 단계(S155) 및 타 감정자극행위가 입력된 순간의 잔존값에 감정값을 합산하여 설정값을 산출하는 단계(S160)가 수행된다.

상기와 같이 잔존값이 서서히 줄어드는 가운데, 타 감정자극행위가 추가로 입력될 수 있다. 연속된 본 단계들에서는 이를 판단하고, 이에 해당하는 설정값을 산출하게 된다.

도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 잔존값이 합산된 설정값을 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.

도 8을 참조하면, 본 예시의 경우 지정감정(f1)의 고유 지속시간(t1)이 경과하기 전의 소정 시점(t2)에 타 감정자극행위가 추가로 입력될 경우, 타 감정자극행위에 의해 산출된 설정값(v3)은 여분의 잔존값(c2)이 더 합산된 값을 갖는다.

즉, 이 경우 설정값(v3)은 사용자의 선호값(v1), 감정자극행위(a)의 감정값(v2) 및 여분의 잔존값(c2)이 모두 합산되는 것이다.

예를 들어, 여분의 잔존값(c2)이 3이고, 사용자의 선호값(v1)이 20일 경우, 사용자가 '칭찬하기'를 더 수행하게 되면, 여분의 잔존값(c2) 3에 해당 감정값(v2) 45 및 선호값(v1) 20을 합산하여 설정값(v3) 68을 구할 수 있다.

즉, 감정이 채 수그러들기 전에 새로운 감정을 느끼게 되면, 이를 더욱 증폭시켜 느끼거나 감쇄시켜 느끼는 효과를 구현할 수 있게 된다.

그리고, 잔존값을 단순히 합산 방식이 아닌 다른 함수에 의해 반영하여 최종 설정값을 산출할 수 있는 것은 물론이다.

이상으로 사용자의 감정자극행위에 대한 인공 감정모델의 감정 처리방법에 대해 설명하였으며, 이하에서는 상기 인공 감정모델이 타 인공 감정모델을 인식할 경우의 감정 처리방법에 대해 설명하도록 한다.

일반적으로, 본 발명의 일실시예의 경우와 같은 육성 시뮬레이션 소프트웨어는 온라인에서 수행되는 경우가 많다. 따라서, 해당 사용자가 보유한 애완동물 외에도 타 사용자의 애완동물이 다수 존재하므로, 이와 같은 경우 각 인공 감정모델 간에 별도의 가상 감정 처리를 수행할 수 있도록 할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 인공 감정모델이 타 인공 감정모델에 대한 반응 과정을 나타낸 흐름도이다.

도 9를 참조하면, 인공 감정모델이 타 인공 감정모델을 인식할 경우, 총 4단계의 감정 처리과정을 거치게 된다.

그리고, 이와 같은 일련의 처리과정을 다른 도면을 참조하여 설명하도록 한다.

먼저, 인공 감정모델의 인식 범위에 타 인공 감정모델이 인식되는 단계(S200)가 수행된다.

본 단계에서는, 각 인공 감정모델이 상호 인식이 이루어지는 과정이 진행되며, 이는 서로의 인식 범위에 속하는 등 다양한 인식 방법에 의해 수행될 수 있다.

다음으로, 인공 감정모델에 저장된 감정상태바를 타 인공 감정모델에 저장된 감정상태바와 대비하여 타 인공 감정모델에 대한 친밀값을 산출하는 단계(S205)가 수행된다.

본 단계에서는, 각 인공 감정모델이 서로의 감정상태바를 대비하여 미리 입력된 함수를 통해 서로의 친밀값을 산출하는 과정이 진행된다.

도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 친밀값을 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.

도 10을 참조하면, 현재 사용자가 보유한 인공 감정모델(m1) 감정상태바(B1)의 감정영역은 타 인공 감정모델(m2) 감정상태바(B2)의 감정영역과 서로 다른 범위를 갖는 것을 확인할 수 있다.

즉, 상기한 바와 같이 인공 감정모델의 감정영역은, 사용자 및 사용자의 감정자극행위 경향에 따라 달라질 수 있다.

따라서, 해당 사용자가 보유한 인공 감정모델 및 타 사용자가 보유한 타 인공 감정모델은 서로 다른 감정영역의 범위를 갖는 것이다.

그리고, 이와 같이 서로 다른 감정영역의 범위를 갖는 감정상태바는 곧 해당 인공 감정모델의 성향으로 파악될 수 있다. 결과적으로, 서로 다른 성향을 가지는 인공 감정모델이 서로를 인식할 경우, 발생되는 감정이 달라질 수 있는 것이다.

그리고, 이와 같은 경우의 감정 처리방법은 다양한 함수에 의해 이루어질 수 있다.

본 실시예에서는, 먼저 각 감정영역 간의 범위 차의 절대값을 산출하는 과정을 수행한다. 그리고, 제1감정영역 범위 차의 절대값 및 제3감정영역 범위 차의 절대값을 합산한 결과와 제2감정영역 범위 차의 절대값 및 제4감정영역 범위 차의 절대값을 합산한 결과의 차이로서 친밀값을 산출하게 된다.

이해를 돕기 위해, 도시된 예시를 통해 이를 계산하도록 한다.

해당 인공 감정모델(m1)의 제1감정영역(Z10)은 40의 범위를 가지며, 및 타 인공 감정모델(m2)의 제1감정영역(Z110)은 50의 범위를 가진다. 따라서, 제1감정영역(Z10, Z110) 차의 절대값은 10으로 계산된다.

마찬가지 방법으로 계산할 경우, 제2감정영역(Z20, Z120) 차의 절대값은 30이며, 제3감정영역(Z30, Z130) 차의 절대값은 10, 제4감정영역(Z40, Z140) 차의 절대값은 10으로 계산된다.

그리고, 제1감정영역(Z10, Z110) 차의 절대값 10과 제3감정영역(Z30, Z130) 차의 절대값 10을 합산한 계산 결과는 20으로 호감값이 되며, 제2감정영역(Z20, Z120) 차의 절대값 30과 제4감정영역(Z40, Z140) 차의 절대값 10을 합산한 계산 결과는 40으로 비호감값 된다. 따라서, 각 인공 감정모델의 상호 친밀값은 호감값 및 비호감값의 차인 -20으로 산출된다.

본 예시에서 이와 같은 친밀값 계산 방법을 사용한 이유는, 인간의 감정을 근거하여, '희로애락' 중 '락' 및 '로'를 합친 영역이 '희' 및 '애'를 합친 영역보다 클수록 서로 친밀감을 가질 수 있다고 판단하였기 때문이다.

물론, 이는 당연히 개인의 판단에 따라 서로 합산하는 영역을 달리 할 수 있다. 나아가, 완전히 다른 방법으로서 친밀값을 산출할 수도 있으며, 이는 그 제한이 없다.

다음으로, 산출된 친밀값에 대응되는 대면행동을 산출하는 단계(S210) 및 대면행동을 수행하는 단계(S215)가 연속하여 수행된다.

연속된 본 단계들에서, 각 인공 감정모델은 친밀값에 따라 대면행동을 산출하고, 각각 대면행동을 수행하는 과정이 진행된다.

도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법의 대면행동을 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.

도 11을 참조하면, 대면행동 테이블(T5)을 통해 친밀값(v5)에 따른 대면행동(f2)을 확인할 수 있다.

본 예시에서, 친밀값(v5)은 -20으로 계산되었으며, 따라서 이와 같은 경우 대면행동(f2)은 싸우기인 것으로 산출된다.

결과적으로 타 인공 감정모델(m2)을 인식한 해당 인공 감정모델(m2)은, 타 인공 감정모델(m2)에 싸움을 시도하게 된다.

한편, 대면행동 역시 지정감정 및 지정행동과 마찬가지로 대면감정 및 대면행동으로 분할될 수 있으며, 고유 지속시간을 가질 수도 있다. 그리고, 잔존값이 구현될 수 있음은 물론이다.

이와 같이, 본 발명의 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법은, 인공 감정모델의 '희로애락' 및 '애오욕'에 따른 감정을 가상 감정으로서 현실적으로 구현할 수 있다.

이상과 같이 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 살펴보았으며, 앞서 설명된 실시예 이외에도 본 발명이 그 취지나 범주에서 벗어남이 없이 다른 특정 형태로 구체화될 수 있다는 사실은 해당 기술에 통상의 지식을 가진 이들에게는 자명한 것이다. 그러므로, 상술된 실시예는 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 여겨져야 하고, 이에 따라 본 발명은 상술한 설명에 한정되지 않고 첨부된 청구항의 범주 및 그 동등 범위 내에서 변경될 수도 있다.

B1, B2: 감정상태바
Z10~Z40, Z110~Z140: 감정영역
v1: 선호값
v2: 감정값
v3: 설정값
v4: 결과값
v5: 친밀값
b: 기본감정값
c2: 잔존값
m1, m2: 인공 감정모델

Claims (11)

1. 인공 감정모델의 감정 처리방법에 있어서,
   사용자가 수행한 감정자극행위를 입력받는 단계;
   상기 감정자극행위에 할당된 감정값을 산출하는 단계;
   상기 인공 감정모델에 미리 저장되며, 복수의 감정영역으로 분할된 소정 범위의 설정값을 가지는 감정상태바에 상기 감정값을 입력시켜 상기 감정값에 대응되는 설정값을 산출하는 단계;
   상기 산출된 설정값이 속하는 감정영역을 판단하는 단계;
   상기 산출된 설정값 및 상기 판단된 감정영역을 조합하여 결과값을 산출하는 단계;
   미리 저장된 복수의 지정감정을 포함하는 지정감정군에서 상기 결과값에 대응되는 지정감정을 산출하는 단계; 및
   상기 지정감정에 대응되는 지정행동을 수행하는 단계;
   를 포함하는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 설정값에는 상기 인공 감정모델에 저장된 상기 사용자에 대한 선호값이 더 반영되는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 감정상태바에는 상기 인공 감정모델의 기본감정값이 입력되며,
   상기 지정행동을 수행하는 단계 이후에는,
   상기 설정값의 절대값이 상기 조합된 결과값에 입력된 설정값의 절대값보다 클 경우, 상기 설정값과 상기 조합된 결과값에 입력된 설정값의 차이인 잔존값을 산출하는 단계; 및
   상기 지정감정의 고유 지속기간 동안 상기 잔존값을 상기 기본감정값으로 복귀시키는 단계;
   가 더 포함되는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 잔존값을 상기 기본감정값으로 복귀시키는 단계는,
   상기 잔존값이 선형으로 복귀되도록 하는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법.
5. 제3항에 있어서,
   상기 잔존값을 상기 기본감정값으로 복귀시키는 단계 이후에는,
   상기 잔존값이 상기 기본감정값으로 완전히 복귀되기 전에 상기 사용자의 타 감정자극행위가 입력될 경우, 상기 타 감정자극행위가 입력된 순간의 잔존값에 상기 감정값을 합산하여 상기 설정값을 산출하는 단계를 더 포함하는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 감정영역을 판단하는 단계 이후에는,
   상기 설정값이 속하는 감정영역을 소정 범위만큼 확장하고, 상기 설정값이 속하지 않은 타 감정영역을 상기 확장된 소정 범위에 따라 축소시키는 단계가 더 포함되는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 설정값이 속하는 감정영역을 소정 범위만큼 확장하고, 상기 설정값이 속하지 않은 타 감정영역을 상기 확장된 소정 범위에 따라 축소시키는 단계 이후에는,
   상기 사용자의 감정자극행위로 인해 감정영역이 변화된 감정상태바를 상기 사용자에 대한 고유 감정상태바로 저장하는 단계가 더 포함되는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 감정영역은,
   최상 감정을 나타내는 제1감정영역, 중상 감정을 나타내는 제2감정영역, 중하 감정을 나타내는 제3감정영역 및 최하 감정을 나타내는 제4감정영역을 포함하는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 인공 감정모델의 인식 범위에 타 인공 감정모델이 인식되는 단계;
   상기 인공 감정모델에 저장된 감정상태바를 상기 타 인공 감정모델에 저장된 감정상태바와 대비하여 상기 타 인공 감정모델에 대한 친밀값을 산출하는 단계;
   복수의 대면행동을 포함하는 대면행동군에서 상기 친밀값에 대응되는 대면행동을 산출하는 단계; 및
   상기 대면행동을 수행하는 단계;
   를 더 포함하는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 친밀값을 산출하는 단계는,
    상기 인공 감정모델의 각 감정영역 및 상기 인공 감정모델의 각 감정영역에 대응되는 상기 타 인공 감정모델의 각 감정영역 간 범위 차의 절대값들을 소정의 식에 대입하여 상기 친밀값을 산출하는 것으로 하는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법.
11. 제10항에 있어서,
    상기 감정영역은,
    최상 감정을 나타내는 제1감정영역, 중상 감정을 나타내는 제2감정영역, 중하 감정을 나타내는 제3감정영역 및 최하 감정을 나타내는 제4감정영역을 포함하고,
    상기 친밀값을 산출하는 단계는,
    상기 인공 감정모델과 상기 타 인공 감정모델의 제1감정영역 간 범위 차의 절대값 및 상기 인공 감정모델과 상기 타 인공 감정모델의 제3감정영역 간 범위 차의 절대값을 합산한 호감값을 산출하고,
    상기 인공 감정모델과 상기 타 인공 감정모델의 제2감정영역 간 범위 차의 절대값 및 상기 인공 감정모델과 상기 타 인공 감정모델의 제4감정영역 간 범위 차의 절대값을 합산한 비호감값을 산출하며,
    상기 호감값 및 상기 비호감값 간의 차로 상기 친밀값이 산출되는 것으로 하는 가상 감정을 가지는 인공 감정모델의 감정 처리방법.

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