KR102242779B1 - 로봇 및 그 동작 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 사용자와 관련된 데이터를 획득하고, 획득된 사용자와 관련된 데이터에 기초하여 감성 정보를 인식하여, 감성기반의 서비스를 제공할 수 있고, 사용자의 얼굴 정보에 인식된 사용자의 감성 정보를 매핑(mapping)하여 아바타 캐릭터를 생성함으로써, 사용자의 감성을 표현하는 캐릭터를 자동으로 생성할 수 있다.

Description

로봇 및 그 동작 방법{Robot and method for operating the same}
본 발명은 로봇 및 그 동작 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 사용자 감성(emotion)을 인식하고 감성기반의 서비스를 제공할 수 있는 로봇 및 그 동작 방법에 관한 것이다.
로봇은 산업용으로 개발되어 공장 자동화의 일부분을 담당하여 왔다. 최근에는 로봇을 응용한 분야가 더욱 확대되어, 의료용 로봇, 우주 항공 로봇 등이 개발되고, 일반 가정에서 사용할 수 있는 가정용 로봇도 만들어지고 있다.
로봇 이용의 증가에 따라, 단순한 기능 수행을 넘어서 사용자를 이해하고 교감하면서, 다양한 정보, 재미, 서비스를 제공할 수 있는 로봇에 대한 요구가 많아지고 있다.
한편, 최근에는 재밌고 특이한 이모티콘(emoticon), 캐릭터를 소셜 네트워크 서비스, 문자 메시지, 화상 통화 등에서 이용하는 경우가 많아지고 있다. 또한, 기제작된 캐릭터의 단순 사용을 넘어서, 사람들은 자신을 나타내는 고유의 이모티콘, 아바타를 만들어 사용하기도 한다.
예를 들어, 사용자는 자신의 얼굴 등을 이용하여 고유의 캐릭터를 생성하고 이용하기도 한다. 선행 문헌 1(미국 특허공개공보 US 2018/089880A1)는 촬영되는 사용자의 얼굴 특성을 식별하고, 식별된 특성에 대응하는 아바타 데이터를 생성하여 전송하는 내용을 기술하고 있다.
또한, 선행 문헌 2(미국 특허공개공보 US 2015/381534A1)는 전자 메시지를 보낼 때 자화상 세트 중 사용자 감정을 나타낼 수 있는 자화상 하나를 선택하여 파일로 전송하는 내용을 기술하고 있다.
하지만, 이러한 선행 문헌들은 종래에 사용자가 전송하려는 이모티콘, 캐릭터를 고유한 캐릭터(아바타, 자화상)로 대체한 것으로, 사용 영역을 확대하는 데에는 한계가 있다.
또한, 이러한 선행 문헌들에서는 사용자의 의도에 따라 선택된 특정 파일을 전송하는 것으로 사용자의 진짜 감정을 인식하는 것과는 차이가 있고, 사용자의 감성을 기반으로 한 다른 서비스에 캐릭터를 활용하지 못했다.
본 발명의 목적은 사용자 감성(emotion)을 인식하고 감성기반의 서비스를 제공할 수 있는 로봇 및 그 동작 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 목적은 사용자의 감성을 표현하는 캐릭터를 자동으로 생성하고 이용할 수 있는 로봇 및 그 동작 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 목적은 딥러닝으로 학습된 인공지능을 이용하여 사용자의 감성을 더욱 정확하게 인식할 수 있는 감성 인식 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 목적은 사용자의 얼굴에 감성 인식 결과를 반영하여 사용자 고유의 감성 캐릭터를 생성할 수 있는 로봇 및 그 동작 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 목적은 생성된 감성 캐릭터들을 이용하여 감성을 표현할 수 있는 로봇 및 그 동작 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 목적은 화상 통화 참가자 중 적어도 하나의 감성을 인식하고, 인식된 감성에 따라 캐릭터를 생성할 수 있는 로봇 및 그 동작 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 목적은 화상 통화 상대방의 감성을 전달할 수 있는 로봇 및 그 동작 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 목적은 화상 통화 시 다양한 재미 요소를 기대할 수 있는 로봇 및 그 동작 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 목적은 화상 통화 참가자 중 적어도 하나의 움직임을 인식하고, 인식된 움직임에 따라 동작할 수 있는 로봇 및 그 동작 방법을 제공함에 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 본체 전면에 위치하는 사용자의 영상을 획득하는 카메라를 포함하는 영상 획득부, 사용자의 음성 입력을 수신하는 음성 입력부, 소정 영상을 표시하는 디스플레이, 및, 소정 음향을 출력하는 음향 출력부를 포함하고, 사용자의 얼굴을 포함하는 영상 데이터와 사용자가 발화한 음성 데이터를 포함하는 사용자와 관련된 데이터를 획득하고, 획득된 사용자와 관련된 데이터에 기초하여 감성 정보를 인식하여, 감성기반의 서비스를 제공할 수 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 사용자의 얼굴 정보에 인식된 사용자의 감성 정보를 매핑(mapping)하여 아바타 캐릭터를 생성함으로써, 사용자의 감성을 표현하는 캐릭터를 자동으로 생성할 수 있다.
한편, 사용자와 관련된 데이터는, 사용자가 촬영된 동영상 데이터 또는 사용자를 촬영하는 실시간 동영상 데이터일 수 있고, 저장되어 있는 데이터, 실시간으로 입력되는 데이터를 이용하여 캐릭터를 생성할 수 있다.
또한, 사용자와 관련된 데이터는, 사용자의 얼굴을 포함하는 영상 데이터와 사용자가 발화한 음성 데이터를 포함할 수 있어, 캐릭터의 생성에 사용자의 얼굴을 이용할 수 있고, 사용자의 감성 인식에 영상 데이터 및 음성 데이터에 포함되는 다양한 요소를 이용할 수 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 사용자의 저장된 아바타 캐릭터 중 어느 하나를 표시할 수 있고, 생성된 아바타 캐릭터를 디폴트(default) 화면 또는 특정 상황에서 표시되는 화면으로 사용할 수 있어, 로봇의 얼굴 표정, 감정 표현에 캐릭터를 사용할 수 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 생성된 아바타 캐릭터를 상기 사용자의 정보와 연계시켜 저장하고, 추후 사용자별로 대응하는 캐릭터들을 이용할 수 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 다른 기기로 소정 데이터를 전송하는 경우에, 아바타 캐릭터 또는 인식된 감성 정보를 함께 전송하여 감정도 전달할 수 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 캐릭터를 사용자의 영상 데이터에 사용자의 감성 정보들을 매핑(mapping)하고, 사용자의 음성 데이터를 동기화하여, 아바타 캐릭터의 동영상을 생성할 수 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 기설정된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경하여 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
또한, 상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 인식된 사용자의 감성 정보에 대응하여, 아바타 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들의 변화 정도를 조절할 수 있다. 설정에 따라, 아바타 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들의 변화 정도를, 더 크게 조절함으로써 감정 표현을 강화하거나, 더 작게 조절함으로써 감정 표현을 완화시킬 수도 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 사용자의 저장된 아바타 캐릭터 중 어느 하나를 표시할 수 있고, 화상 통화에 이용할 수 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 사용자의 얼굴 정보에 기초하여 생성된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경하여 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
또는, 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 사용자의 얼굴 이미지 위에 상기 인식된 감성 정보에 대응하여 생성된 표정 랜드마크 포인트 이미지를 증강 현실(augmented reality)로 합성하여 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은, 사용자의 움직임을 감지하고, 감지된 움직임에 사용자의 감성 정보를 매핑(mapping)된 대응 모션을 수행할 수 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법에 따라 인식되는 감성 정보는, 복수의 감정 클래스 중 어느 하나이거나 복수의 감정 클래스 각각에 대한 확률값일 수 있다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 로봇 및 그 동작 방법은 감성 인식을 로봇에서 자체 수행하거나 감성 인식 서버를 통하여 수행할 수 있다.
여기서, 로봇 또는 서버에 구비되는 감성 인식기는, 복수의 유니모달 입력 및, 복수의 유니모달 입력에 기초한 멀티모달 입력으로 감성 정보를 인식하도록 학습되어, 복수의 유니모달 입력 각각에 대한 감성 인식 결과와 멀티모달 입력에 대한 감성 인식 결과를 포함하는 복합 감성 인식 결과를 출력함으로써, 더욱 정확하게 사용자의 감성을 인식할 수 있다.
본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 사용자 감성(emotion)을 인식하고 감성기반의 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 딥러닝으로 학습된 인공지능을 이용하여 사용자의 감성을 더욱 정확하게 인식할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 사용자의 감성을 표현하는 캐릭터를 자동으로 생성하고 이용할 수 있어 사용자에게 재미와 사용 편의성을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 사용자의 감성을 표현하는 캐릭터를 이용하여, 사용자와 로봇 사이의 커뮤니케이션, 사용자들 사이의 커뮤니케이션에 감성적 요소를 더 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 화상 통화 참가자 중 적어도 하나의 감성을 인식하고, 인식된 감성에 따라 캐릭터를 생성할 수 있어, 화상 통화 참가자의 감성을 직관적으로 확인할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 화상 통화 상대방의 감성을 로봇을 통하여 전달할 수 있어, 사용자의 만족도와 편의성을 높일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 화상 통화 상대방의 움직임을 인식하여 로봇이 대응되는 동작을 수행함으로써, 사람들이 화상 통화를 더욱 재밌고 편리하게 이용할 수 있는 효과가 있다.
한편, 그 외의 다양한 효과는 후술될 본 발명의 실시예에 따른 상세한 설명에서 직접적 또는 암시적으로 개시될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇을 포함하는 로봇 시스템 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 외관을 도시하는 정면도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 간략한 내부 블록도의 일예이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 간략한 내부 블록도의 일예이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기의 간략한 내부 블록도의 일예이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 감성 인식에 관한 설명에 참조되는 도면이다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 캐릭터의 표현에 관한 설명에 참조되는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 감성 표현에 관한 설명에 참조되는 도면이다.
도 14 내지 도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇을 이용한 화상 통화에 관한 설명에 참조되는 도면이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
도 18 내지 도 21은 본 발명의 실시예에 따른 로봇 시스템의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니며 다양한 형태로 변형될 수 있음은 물론이다.
도면에서는 본 발명을 명확하고 간략하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분의 도시를 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 극히 유사한 부분에 대해서는 동일한 도면 참조부호를 사용한다.
한편, 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 단순히 본 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되는 것으로서, 그 자체로 특별히 중요한 의미 또는 역할을 부여하는 것은 아니다. 따라서, 상기 "모듈" 및 "부"는 서로 혼용되어 사용될 수도 있다.
또한, 본 명세서에서, 다양한 요소들을 설명하기 위해 제1, 제2 등의 용어가 이용될 수 있으나, 이러한 요소들은 이러한 용어들에 의해 제한되지 아니한다. 이러한 용어들은 한 요소를 다른 요소로부터 구별하기 위해서만 이용된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇을 포함하는 로봇 시스템 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템은, 하나 이상의 로봇(100), 및, 통신 모듈을 구비하여 다른 기기, 로봇(100), 서버(70) 등과 통신하거나 네트워크에 접속할 수 있는 홈 어플라이언스(home appliance, 10)들을 포함하여 구성될 수 있다.
예를 들어, 홈 어플라이언스(10)에는 통신 모듈을 구비한 공기조화기(11), 로봇 청소기(12), 냉장고(13), 세탁기(14), 조리기기(15) 등이 해당될 수 있다.
한편, 홈 어플라이언스(10)가 구비하는 통신 모듈은 와이파이(wi-fi) 통신 모듈일 수 있으며, 본 발명은 통신 방식에 한정되지 않는다.
또는, 홈 어플라이언스(10)는 다른 종류의 통신 모듈을 구비하거나 복수의 통신 모듈을 구비할 수 있다. 예를 들어, 홈 어플라이언스(10)는 NFC 모듈, 지그비(zigbee) 통신 모듈, 블루투스(Bluetooth™) 통신 모듈 등을 포함할 수 있다.
홈 어플라이언스(10)는 와이파이(wi-fi) 통신 모듈 등을 통해 소정 서버(70)와 연결 가능하고, 원격 모니터링, 원격 제어 등 스마트 기능을 지원할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템은, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(Tablet) PC 등 휴대 단말기(미도시)를 포함할 수 있다.
사용자는 휴대 단말기를 통하여 로봇 시스템 내의 홈 어플라이언스(10, 20)에 관한 정보를 확인하거나 홈 어플라이언스(10)를 제어할 수 있다.
한편, 사용자가 가정 내에서 홈 어플라이언스(10)를 제어하거나 소정 정보를 확인하고자 하는 경우에도 휴대 단말기를 반드시 이용해야 하는 것은 불편할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 휴대 단말기의 현재 위치를 모르거나 다른 장소에 있는 경우에 다른 방식으로 홈 어플라이언스(10)를 제어할 수 있는 수단이 있는 것이 더 효율적이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 로봇(100)은 사용자의 음성 입력을 수신할 수 있고, 그에 따라 직접 홈 어플라이언스(10)를 제어하거나, 서버(70)를 경유하여 홈 어플라이언스(10)를 제어할 수 있다.
이에 따라, 사용자는 방, 거실 등에 배치된 로봇(100) 외에 다른 기기를 조작하지 않고서도 홈 어플라이언스(10)를 제어할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템은, 복수의 사물인터넷(IoT) 기기(미도시)를 포함하여 구성될 수 있다. 따라서, 로봇 시스템은, 홈 어플라이언스(10), 로봇(100), 사물인터넷(IoT) 기기들을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템은, 네트워크를 구성하는 통신 방식에 한정되지 않는다.
예를 들어, 홈 어플라이언스(10), 로봇(100), 사물인터넷(IoT) 기기들은, 유/무선 공유기(미도시)를 통하여, 통신 연결될 수 있다.
또한, 로봇 시스템 내의 기기들은 각각 개별적으로 통신 연결되는 메쉬 토폴로지(mesh topology)를 구성할 수 있다.
로봇 시스템 내의 홈 어플라이언스(10)는 유/무선 공유기(미도시)를 경유하여 서버(70)나 로봇(100)과 통신할 수 있다.
또한, 로봇 시스템 내의 홈 어플라이언스(10)는 이더넷(Ethernet)에 의해서 서버(70)나 로봇(100)과 통신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템은, 게이트웨이(Gateway) 등 네크워크 장치를 더 포함할 수 있다. 또는, 가정(home) 내에 구비되는 로봇(100) 중 적어도 하나가 상술하는 게이트웨이(Gateway) 기능을 포함하도록 구성될 수 있다.
로봇 시스템에 포함되는 홈 어플라이언스(10)는, 기기들 간에 직접 또는 게이트웨이를 경유하여 네트워크 연결될 수 있다.
또한, 홈 어플라이언스(10)는, 직접 또는 게이트웨이를 경유하여 서버(70)와 통신 가능하도록 네트워크 연결될 수 있다.
한편, 상기 게이트웨이는 이더넷(Ethernet)에 의해서 서버(70)나 휴대 단말기(50)와 통신할 수 있다.
또한, 상기 게이트웨이는 유/무선 공유기를 경유하여 서버(70)나 로봇(100)과 통신할 수 있다.
홈 어플라이언스(10)는 서버(70) 및/또는 게이트웨이에 기기 작동 상태 정보, 설정값 정보 등을 전송할 수 있다.
사용자는 휴대 단말기, 또는 로봇(100)을 통하여 로봇 시스템 내의 홈 어플라이언스(10)에 관한 정보를 확인하거나 홈 어플라이언스(10)를 제어할 수 있다.
한편, 상기 서버(70) 및/또는 게이트웨이는 로봇(100) 등을 통한 사용자 명령 입력이 있거나, 로봇 시스템 내의 홈 어플라이언스(10)에서 발생하는 특정 이벤트(event)에 대응하여, 홈 어플라이언스(10)들을 제어하는 신호를 각 기기로 전송할 수 있다.
한편, 실시예에 따라서는 상기 게이트웨이는 디스플레이, 오디오 출력부 등 출력 수단을 구비할 수 있다.
이 경우에, 상기 디스플레이와 오디오 출력부는 상기 게이트웨이에 저장되어 있거나, 수신되는 신호에 기초한 영상과 오디오를 출력할 수 있다. 예를 들어, 상기 게이트웨이에 저장된 음악 파일을 재생하여 상기 오디오 출력부를 통하여 출력할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이와 오디오 출력부는 상기 게이트웨이의 동작과 관련된 영상, 오디오 정보를 출력할 수 있다.
상기 서버(70)는 홈 어플라이언스(10), 로봇(100), 기타 기기로부터 전달되는 정보를 저장 및 관리할 수 있다.
상기 서버(70)는 홈 어플라이언스의 제조사 또는 제조사가 서비스를 위탁한 회사가 운영하는 서버일 수 있다.
홈 어플라이언스(10)와 관련된 정보는 상기 로봇(100)으로 전송될 수 있고, 상기 로봇(100)은 상기 홈 어플라이언스(10) 관련 정보를 표시할 수 있다.
상기 홈 어플라이언스(10)는 상기 로봇(100)으로부터 정보를 전달받거나 명령을 수신할 수 있다. 이때, 상기 홈 어플라이언스(10)는 상기 서버(70)로 각종 정보를 전송할 수 있고, 상기 서버(70)가 상기 홈 어플라이언스(10)로부터 수신한 정보의 일부 또는 전부를 상기 로봇(100)으로 전송할 수 있다.
그리고, 상기 서버(70)는 상기 홈 어플라이언스(10)로부터 수신한 정보 그 자체 또는 수신한 정보를 가공하여 상기 로봇(100)으로 전송할 수 있다.
한편, 도 1에서는 상기 서버(70)가 하나인 경우를 예시하였지만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 본 발명에 따른 시스템은 2개 이상의 서버와 연동하여 동작할 수 있다.
예를 들어, 상기 서버(70)는 음성 인식 및 처리를 위한 제1 서버와 홈 어플라이언스 제어 등 홈 어플라이언스 관련 서비스 제공을 위한 제2 서버를 포함할 수 있다.
실시예에 따라서는, 상기 제1 서버와 상기 제2 서버는, 복수의 서버로 정보, 기능이 분산되어 구성될 수도 있고, 하나의 통합 서버로 구성될 수도 있을 것이다.
예를 들어, 상기 음성 인식 및 처리를 위한 제1 서버는 음성 신호에 포함되는 단어들을 인식하는 음성 인식 서버와 음성 신호에 포함되는 단어들을 포함하는 문장의 의미를 인식하는 자연어 처리 서버로 구성될 수 있다.
또는, 상기 서버(70)는 감성 인식 및 처리를 위한 서버와 홈 어플라이언스 제어 등 홈 어플라이언스 관련 서비스 제공을 위한 서버를 포함할 수 있다. 이 경우에도, 감성 인식 및 처리를 위한 서버가 복수의 서버로 정보, 기능이 분산되어 구성될 수도 있고, 하나의 통합 서버로 구성될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 외관을 도시하는 정면도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 간략한 내부 블록도의 일예이다.
도 2와 도 3을 참조하면, 로봇(100)은, 외관을 형성하고 그 내부에 각종 부품을 수납하는 본체(101, 102)를 포함한다.
본체(101, 102)는 로봇(100)을 구성하는 각종 부품들이 수용되는 공간을 형성하는 바디(body, 101)와 상기 바디(101)의 하측에 배치되어 상기 바디(101)를 지지하는 지지부(102)를 포함할 수 있다.
또한, 로봇(100)은 본체(101, 102)의 상측에 배치되는 헤드(head, 110)를 포함할 수 있다. 헤드(110)의 전면에는 영상을 표시할 수 있는 디스플레이(182)가 배치될 수 있다.
본 명세서에서 전면 방향은 +y 축 방향을 의미하고, 상하 방향은 z축 방향, 좌우 방향은 x축 방향을 의미할 수 있다.
상기 헤드(110)는 x축을 중심으로 소정 각도 범위 내에서 회전할 수 있다.
이에 따라, 전면에서 봤을 때, 상기 헤드(110)는 사람이 고개를 상하 방향으로 끄덕거리는 것처럼 상하 방향으로 움직이는 노딩(Nodding) 동작이 가능하다. 예를 들어, 상기 헤드(110)는 사람이 머리를 상하 방향으로 끄덕거리는 것처럼 소정 범위 내에서 회전 후 원위치 복귀 동작을 1회 이상 수행할 수 있다.
한편, 실시예에 따라서는, 헤드(100) 중 사람의 안면에 대응할 수 있는 디스플레이(182)가 배치되는 전면 중 적어도 일부가 노딩되도록 구현될 수 있다.
따라서, 본 명세서에서는, 상기 헤드(110) 전체가 상하 방향으로 움직이는 실시예를 중심으로 기술하지만, 특별히 설명하지 않는 한, 헤드(110)가 상하 방향으로 노딩(Nodding)하는 동작은, 디스플레이(182)가 배치되는 전면 중 적어도 일부가 상하 방향으로 노딩하는 동작으로 대체 가능할 것이다.
상기 바디(101)는 좌우 방향으로 회전 가능하도록 구성될 수 있다. 즉, 상기 바디(101)는 z축을 중심으로 360도 회전 가능하도록 구성될 수 있다.
또한, 실시예에 따라서는, 상기 바디(101)도 x축을 중심으로 소정 각도 범위 내에서 회전가능하게 구성됨으로써, 상하 방향으로도 끄덕거리는 것처럼 움직일 수 있다. 이 경우에, 상기 바디(101)가 상하 방향으로 회전함에 따라, 상기 바디(101)가 회전하는 축을 중심으로 상기 헤드(110)도 함께 회전할 수 있다.
따라서, 본 명세서에서 헤드(110)가 상하 방향으로 노딩(Nodding)하는 동작은, 헤드(110) 자체가 소정 축을 중심으로 전면에서 봤을 때 상하 방향으로 회전하는 경우와 상기 바디(101)가 상하 방향으로 노딩함에 따라, 상기 바디(101)에 연결된 상기 헤드(110)가 함께 회전함으로써 노딩되는 경우를 모두 포함할 수 있다.
한편, 로봇(100)은 가정 내 콘센트에 연결되어 로봇(100) 내로 전원을 공급하는 전원 공급부(미도시)를 포함할 수 있다.
또는, 로봇(100)은 충전 가능한 배터리(미도시)를 구비하여 로봇(100) 내로 전원을 공급하는 전원 공급부(미도시)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라서는 전원 공급부(미도시)는 상기 배터리를 무선 충전하기 위한 무선전력 수신부를 구비할 수 있다.
한편, 로봇(100)은 본체(101, 102) 주변, 적어도 본체(101, 102) 전면을 중심으로 소정 범위를 촬영할 수 있는 영상 획득부(120)를 포함할 수 있다.
영상 획득부(120)는 본체(101, 102) 주변, 외부 환경 등을 촬영하는 것으로, 카메라 모듈을 포함할 수 있다. 상기 카메라 모듈은 디지털 카메라를 포함할 수 있다. 디지털 카메라는 적어도 하나의 광학렌즈와, 광학렌즈를 통과한 광에 의해 상이 맺히는 다수개의 광다이오드(photodiode, 예를 들어, pixel)를 포함하여 구성된 이미지센서(예를 들어, CMOS image sensor)와, 광다이오드들로부터 출력된 신호를 바탕으로 영상을 구성하는 디지털 신호 처리기(DSP: Digital Signal Processor)를 포함할 수 있다. 디지털 신호 처리기는 정지영상은 물론이고, 정지영상으로 구성된 프레임들로 이루어진 동영상을 생성하는 것도 가능하다.
이러한 카메라는 촬영 효율을 위해 각 부위별로 여러 개가 설치될 수도 있다. 바람직하게, 영상 획득부(120)는, 본체(101, 102) 전면의 영상을 획득하도록 헤드(110)의 전면에 구비되는 전면 카메라를 포함할 수 있다. 하지만, 영상 획득부(120)가 구비하는 카메라의 개수, 배치, 종류, 촬영범위가 반드시 이에 한정되어야 하는 것은 아니다.
영상 획득부(120)는, 로봇(100)의 전면 방향을 촬영할 수 있고, 사용자 인식용 영상을 촬영할 수 있다.
또한, 상기 영상 획득부(120)가 촬영하여 획득된 영상은 저장부(130)에 저장될 수 있다.
또한, 로봇(100)은 사용자의 음성 입력을 수신하는 음성 입력부(125)를 포함할 수 있다.
음성 입력부(125)는 아날로그 소리를 디지털 데이터로 변환하는 처리부를 포함하거나 처리부에 연결되어 사용자 입력 음성 신호를 서버(70) 또는 제어부(140)에서 인식할 수 있도록 데이터화할 수 있다.
음성 입력부(125)는 사용자 음성 입력 수신의 정확도를 높이고, 사용자의 위치를 판별하기 위해, 복수의 마이크를 포함할 수 있다.
예를 들어, 음성 입력부(125)는 적어도 2이상의 마이크를 포함할 수 있다.
복수의 마이크(MIC)는, 서로 다른 위치에 이격되어 배치될 수 있고, 음성 신호를 포함한 외부의 오디오 신호를 획득하여 전기적인 신호로 처리할 수 있다.
한편, 입력 장치인 마이크는 음향을 발생시킨 음원, 사용자의 방향 추정을 위하여 최소 2개가 필요하며, 마이크 사이의 간격은 물리적으로 멀리 떨어져 있을수록 방향 검출의 해상도(각도)가 높다.
실시예에 따라서는 2개의 마이크가 상기 헤드(110)에 배치될 수 있다.
또한, 상기 헤드(110)의 후면에 2개의 마이크를 더 포함함으로써, 사용자의 3차원 공간상의 위치를 판별할 수 있다.
도 2를 참조하면, 로봇(100)은 전반적인 동작을 제어하는 제어부(140), 각종 데이터를 저장하는 저장부(130), 서버(70) 등 다른 기기와 데이터를 송수신하는 통신부(190)를 포함할 수 있다.
또한, 로봇(100)은 상기 헤드(110), 상기 바디(101)를 회전하는 구동부(160)를 더 포함할 수 있다. 구동부(160)는 바디(101) 및 헤드(110)를 회전 및/또는 이동시키는 복수의 구동 모터(미도시)를 포함할 수 있다.
제어부(140)는 로봇(100)을 구성하는 영상 획득부(120), 구동부(160), 디스플레이(182) 등을 제어하여, 로봇(100)의 동작 전반을 제어한다.
저장부(130)는 로봇(100)의 제어에 필요한 각종 정보들을 기록하는 것으로, 휘발성 또는 비휘발성 기록 매체를 포함할 수 있다. 기록 매체는 마이크로 프로세서(micro processor)에 의해 읽힐 수 있는 데이터를 저장한 것으로, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등을 포함할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 통신부(190)를 통해 로봇(100)의 동작상태 또는 사용자 입력 등을 서버(70) 등으로 전송할 수 있다.
통신부(190)는 적어도 하나의 통신모듈을 포함하여 로봇(100)이 인터넷, 또는 소정의 네트워크에 연결되도록 한다.
또한, 통신부(190)는 홈 어플라이언스(10)에 구비되는 통신 모듈과 연결하여 로봇(100)과 홈 어플라이언스(10) 간의 데이터 송수신을 처리한다.
한편, 저장부(130)에는 음성 인식을 위한 데이터가 저장될 수 있고, 제어부(140)는 음성 입력부(125)를 통하여 수신되는 사용자의 음성 입력 신호를 처리하고 음성 인식 과정을 수행할 수 있다.
음성 인식 과정은 공지된 다양한 음성 인식 알고리즘을 사용할 수 있으므로, 본 명세서에서 음성 인식 과정에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
한편, 제어부(140)는 음성 인식 결과에 기초하여 로봇(100)이 소정 동작을 수행하도록 제어할 수 있다.
예를 들어, 제어부(140)는 음성 신호에 포함되는 명령이 소정 홈 어플라이언스의 동작을 제어하는 명령인 경우, 상기 음성 신호에 포함되는 명령에 기초한 제어 신호를 제어 대상 홈 어플라이언스로 전송하도록 제어할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 음성 신호에 포함되는 명령이 소정 홈 어플라이언스의 동작을 제어하는 명령인 경우, 상기 로봇의 바디(101)를 제어 대상 홈 어플라이언스를 향하는 방향으로 회전하도록 제어할 수 있다.
한편, 음성 인식 과정은 로봇(100) 자체에서 실시되지 않고 서버(70)에서 수행될 수 있다.
이 경우에, 제어부(140)는 사용자 입력 음성 신호가 상기 서버(70)로 송신되도록 통신부(190)를 제어할 수 있다.
또는, 간단한 음성 인식은 로봇(100)이 수행하고, 자연어 처리 등 고차원의 음성 인식은 서버(70)에서 수행될 수 있다.
예를 들어, 기설정된 키워드를 포함하는 키워드 음성 입력이 수신되는 경우에, 로봇은 스탠바이(standby) 상태에서 동작 상태로 전환될 수 있다. 이 경우에, 로봇(100)은 키워드 음성 입력 여부까지의 음성 인식 과정만 수행하고, 이후의 사용자 음성 입력에 대한 음성 인식은 서버(70)를 통하여 수행할 수 있다.
한편, 실시예에 따라서는, 제어부(140)는 영상 획득부(120)를 통하여 획득되는 사용자 영상을 저장부(130)에 기저장된 정보와 비교하여 등록된 사용자인지 여부를 판별할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 등록된 사용자의 음성 입력에 대해서만 특정 동작을 수행하도록 제어할 수 있다.
한편, 상기 제어부(140)는, 상기 영상 획득부(120)를 통하여 획득된 사용자 영상 정보에 기초하여, 상기 바디(101) 및/또는 상기 헤드(111)를 회전하도록 제어할 수 있다.
이에 따라, 사용자와 로봇(100) 상호 간의 인터랙션(interaction)과 커뮤니케이션(communication)이 용이하게 할 수 있다.
한편, 로봇(100)은 출력부(180)를 포함하여, 소정 정보를 영상으로 표시하거나 음향으로 출력할 수 있다.
출력부(180)는 사용자의 명령 입력에 대응하는 정보, 사용자의 명령 입력에 대응하는 처리 결과, 동작모드, 동작상태, 에러상태 등을 영상으로 표시하는 디스플레이(182)를 포함할 수 있다.
상기 디스플레이(182)는 상술한 것과 같이 헤드(110)의 전면에 배치될 수 있다.
실시예에 따라서는, 상기 디스플레이(182)는 터치패드와 상호 레이어 구조를 이루어 터치스크린으로 구성될 수 있다. 이 경우에, 상기 디스플레이(182)는 출력 장치 이외에 사용자의 터치에 의한 정보의 입력이 가능한 입력 장치로도 사용될 수 있다.
또한, 출력부(180)는 오디오 신호를 출력하는 음향 출력부(181)를 더 포함할 수 있다. 음향 출력부(181)는 제어부(140)의 제어에 따라 경고음, 동작모드, 동작상태, 에러상태 등의 알림 메시지, 사용자의 명령 입력에 대응하는 정보, 사용자의 명령 입력에 대응하는 처리 결과 등을 음향으로 출력할 수 있다. 음향 출력부(181)는, 제어부(140)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력할 수 있다. 이를 위해, 스피커 등을 구비할 수 있다.
도 2를 참조하면, 음향 출력부(181)는 헤드(110)의 좌우측면에 배치되어, 소정 정보를 음향으로 출력할 수 있다.
한편, 도 2에 예시된 로봇의 외관 및 구조는 예시적인 것으로 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 음성 입력부(125), 영상 획득부(120), 음향 출력부(181)의 위치, 개수 등은 설계 사양에 따라 달라질 수 있다. 또한, 각 구성 부품의 회전 방향과 각도도 달라질 수 있다. 예를 들어, 도 2에서 예시된 로봇(100)의 회전 방향과 달리 로봇(100) 전체가 특정 방향으로 기울어지거나 흔들리는 동작도 가능하다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇(100)은, 유선 또는 무선 인터넷 기능의 지원으로 인터넷 및 컴퓨터에 접속될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇(100)은 음성 및 화상 통화 기능도 수행 가능하며, 이러한 통화 기능은 VoIP(Voice over Internet Protocol)에 따른 인터넷망, 이동통신망 등을 이용하여 수행될 수 있다.
한편, 제어부(140)는, 화상 통화 시 화상 통화 상대방의 영상, 사용자의 영상을 사용자의 설정에 따라 표시하도록 디스플레이(182)를 제어할 수 있으며, 수신되는 화상 통화 상대방의 음성 신호에 기초한 음성을 음향 출력부(181)가 출력하도록 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템은 화상 통화를 수행하는 2이상의 로봇을 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 간략한 내부 블록도의 일예이다.
도 4를 참조하면, 서버(70)는, 통신부(72), 저장부(73), 인식기(74), 및 프로세서(71)를 구비할 수 있다.
프로세서(71)는, 서버(70)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
한편, 서버(70)는, 로봇(100) 등 홈 어플라이언스 제조사가 운영하는 서버 또는 서비스 제공자가 운영하는 서버일 수 있고, 일종의 클라우드(Cloud) 서버일 수 있다.
통신부(72)는, 휴대 단말기, 로봇(100) 등 홈 어플라이언스, 게이트웨이 등으로부터 상태 정보, 동작 정보, 조작 정보 등 각종 데이터를 수신할 수 있다.
그리고 통신부(72)는 수신되는 각종 정보에 대응하는 데이터를 휴대 단말기, 로봇(100) 등 홈 어플라이언스, 게이트웨이 등으로 송신할 수 있다.
이를 위해, 통신부(72)는 인터넷 모듈, 이동 통신 모듈 등 하나 이상의 통신 모듈을 구비할 수 있다.
저장부(73)는, 수신되는 정보를 저장하고, 이에 대응하는 결과 정보 생성을 위한 데이터를 구비할 수 있다.
또한, 저장부(73)는, 머신 러닝에 사용되는 데이터, 결과 데이터 등을 저장할 수 있다.
인식기(74)는 상기 로봇(100) 등 홈 어플라이언스의 학습기 역할을 수행할 수 있다.
상기 인식기(74)는 인공신경망, 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), DBN(Deep Belief Network) 등 심층신경망(Deep Neural Network: DNN)을 포함할 수 있고, 심층신경망을 학습할 수 있다.
한편, 상기 프로세서(71)는 설정에 따라 학습 후 상기 로봇(100) 등 홈 어플라이언스의 인공신경망 구조를 학습된 인공신경망 구조로 업데이트시키도록 제어할 수 있다.
또한, 상기 인식기(74)는, 인식용 입력 데이터를 입력받고, 입력 데이터에 포함된 사물, 공간, 감성의 속성을 인식하여, 그 결과를 출력할 수 있다. 이 경우에, 통신부(72)는 로봇(100)으로 인식 결과를 송신할 수 있다.
또한, 상기 인식기(74)는, 로봇(100)의 사용(Usage) 관련 데이터(Data)를 분석하고 학습하여 사용 패턴, 사용 환경 등을 인식하여, 그 결과를 출력할 수 있다. 이 경우에, 통신부(72)는 로봇(100)으로 인식 결과를 송신할 수 있다.
이에 따라, 로봇(100) 등 홈 어플라이언스 제품들은 서버(70)로부터 인식 결과를 수신하고, 수신된 인식 결과를 활용하여 동작할 수 있다.
상기 서버(70)는 사용자가 발화한 음성 입력 신호를 수신하여 음성 인식을 수행할 수 있다. 이를 위해, 상기 서버(70)는 음성 인식기를 포함할 수 있고, 음성 인식기 입력 데이터에 대하여 음성 인식을 수행하여 음성 인식 결과를 출력하도록 학습된 인공신경망을 포함할 수 있다.
한편, 상기 서버(70)는 음성 인식을 위한 음성 인식 서버를 포함할 수 있다. 또한, 음성 인식 서버도 음성 인식 과정 중 소정 과정을 분담하여 수행하는 복수의 서버를 포함할 수 있다. 예를 들어, 음성 인식 서버는, 음성 데이터를 수신하고, 수신한 음성 데이터를 텍스트(text) 데이터로 변환하는 자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition: ASR) 서버, 및, 상기 자동 음성 인식 서버로부터 상기 텍스트 데이터를 수신하고, 수신한 텍스트 데이터를 분석하여 음성 명령을 판별하는 자연어 처리(Natural Language Processing: NLP) 서버를 포함할 수 있다. 경우에 따라서, 음성 인식 서버는, 자연어 처리 서버가 출력한 텍스트 음성 인식 결과를 음성 데이터로 변환하여 다른 서버 또는 홈 어플라이언스로 송신하는 텍스트 음성 변환(Text to Speech: TTS) 서버를 더 포함할 수 있다.
상기 서버(70)는 입력 데이터에 대하여 감성 인식을 수행할 수 있다. 이를 위해, 상기 서버(70)는 감성 인식기를 포함할 수 있고, 감성 인식기는 입력 데이터에 대하여 감성 인식을 수행하여 감성 인식 결과를 출력하도록 학습된 인공신경망을 포함할 수 있다.
한편, 상기 서버(70)는 감성 인식을 위한 감성 인식 서버를 포함할 수 있다. 즉, 상기 서버(70) 중 적어도 하나는 감성 인식을 수행하는 감성 인식기를 구비하는 감성 인식 서버일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기의 간략한 내부 블록도의 일예이다.
도 5를 참조하면, 로봇(100) 또는 서버(70)가 구비하는 감성 인식기(74a)는, 감성 데이터를 입력 데이터(590)로 사용하여 딥러닝(Deep Learning)을 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기(74a)는 유니모달 입력 데이터에 포함된 사용자의 감성 정보를 인식하도록 학습된 복수의 모달별 인식기(521, 522, 523)를 포함하는 유니모달 전처리기(520), 및, 상기 복수의 모달별 인식기(521, 522, 523)의 출력 데이터들을 병합하고, 병합된 데이터에 포함된 사용자의 감성 정보를 인식하도록 학습된 멀티모달 인식기(510)를 포함할 수 있다.
감성 데이터는 사용자의 감성에 대한 정보를 가지고 있는 감성 정보 데이터로, 감성 인식에 사용될 수 있는 감성 정보인 영상, 음성, 생체 신호 데이터를 포함할 수 있다. 바람직하게는, 상기 입력 데이터(590)는 사용자의 얼굴을 포함하는 비디오 데이터(Video)일 수 있고, 더욱 바람직하게는 상기 학습 데이터(590)는 사용자의 음성을 포함하는 오디오(Audio) 데이터를 더 포함할 수 있다.
감성은, 자극에 대하여 느낌이 일어나는 능력, 감각적 자극이나 인상을 받아들이는 마음의 성질로, 감성 공학에서는 환경의 변화나 외부로부터의 물리적인 자극에 대한 인간 내부의 고차원적인 심리적인 체험으로 쾌적감, 불쾌감 등 복합적인 감정으로 정의하고 있다.
본 명세서에서, 감성은 자극에 대하여 발생하는 쾌적감, 불쾌감 등의 감정을 의미할 수 있고, 감성은 N개의 대표적인 감정 상태 중 어느 하나로 인식될 수 있다. 이러한 N개의 대표적인 감정 상태를 감성 클래스로 명명할 수 있다.
예를 들어, 감성 인식기(74a)는 놀람(surprise), 행복(happiness), 슬픔(sadness), 싫음(displeasure), 분노(anger), 두려움(fear) 등 6개의 대표적인 감정 클래스를 인식하고 감성 인식 결과로 대표적인 감정 클래스 중 하나를 출력하거나, 6개의 대표적인 감정 클래스 별 확률값으로 출력할 수 있다.
또는, 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기(74a)가 인식하고 출력하는 감성으로 놀람, 행복, 슬픔, 싫음, 분노, 두려움과 같은 감성 클래스 외에 6개의 감정이 발생하지 않은 디폴트 감정 상태를 나타내는 중립(neutrality) 감성 클래스를 더 포함할 수 있다.
이 경우에, 감성 인식기(74a)는 놀람, 행복, 슬픔, 싫음, 분노, 두려움, 중립 중 선택된 어느 하나의 감성 클래스를 감성 인식 결과로 출력하거나, 놀람 x%, 행복 x%, 슬픔 x%, 싫음 x%, 분노 x%, 두려움 x%, 중립 x%와 같이 각 감성 클래스 별 확률값을 감성 인식 결과로 출력할 수 있다.
인지하고자 하는 감성을 딥러닝 학습시킨 인공지능 모델로 사용자의 감성을 인식하면, 결과값으로는 딥러닝 학습시 사용한 데이터의 태깅값으로 출력하게 된다.
한편, 실환경에서는 사용자의 감성이 최종적으로 1개의 감성으로 나올 수 없는 경우가 많다. 예를 들어, 사용자가 말로는 기쁨 감성을 표시하지만 얼굴 표정에서는 싫음 감성이 표현될 수 있다. 이와 같이, 사람들이 음성, 영상, 텍스트 등의 각 모달 별로 다른 감성을 출력하는 경우가 많다.
따라서, 사용자의 감성을 인식하여 최종 하나의 감성값으로 출력하거나 음성, 영상, 텍스트 각각의 다른 감성, 모순된 감성, 유사한 감성 등을 무시할 경우, 실제 사용자가 느끼는 감정과 다른 감정을 인식할 수 있다..
사용자의 외부로 드러나는 모든 정보를 기반으로 각각의 감성을 인지하고 관리하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기(74a)는, 음성, 영상, 텍스트 각각의 유니모달 별로 감성 인식이 가능하고, 멀티모달로도 감성 인식이 가능한 구조를 가질 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기(74a)는, 특정 시점에 입력되는 사용자의 감성을 유니모달 별로 인식하고, 동시에 멀티모달로 복합 인식할 수 있다.
한편, 복수의 모달별 인식기(521, 522, 523)는 각각 입력되는 한가지의 유니모달 입력 데이터를 인식하여 처리하는 것으로 유니모달 인식기로도 명명될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기(74a)는 입력 데이터(590)를 각 유니모달 별로 분리하여 상기 복수의 유니모달 입력 데이터를 생성할 수 있다. 모달 분리기(530)는, 입력 데이터(590)를 복수의 유니모달 입력 데이터들로 분리할 수 있다.
여기서, 상기 복수의 유니모달 입력 데이터는, 상기 사용자를 포함하는 동영상 데이터에서 분리된 영상 유니모달 입력 데이터, 음성 유니모달 입력 데이터, 텍스트 유니모달 입력 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어, 입력 데이터(590)는 사용자가 촬영된 동영상 데이터일 수 있고, 동영상 데이터는 사용자의 얼굴 등이 촬영된 비디오 데이터와 사용자가 발화한 음성을 포함하는 오디오 데이터를 포함할 수 있다.
이 경우에, 모달 분리기(530)는 입력 데이터(590)에 포함되는 오디오 데이터의 내용을 텍스트 데이터로 변환한 텍스트 유니모달 입력 데이터(531)와 음성 톤, 크기, 높이 등 오디오 데이터의 음성(sound) 유니모달 입력 데이터로 분리할 수 있다.
상기 텍스트 유니모달 입력 데이터는, 상기 동영상 데이터에서 분리된 음성을 텍스트로 변환한 데이터일 수 있다. 경우에 따라서, 음성(sound) 유니모달 입력 데이터는 오디오 데이터의 음원 파일 그 자체이거나 음원 파일에서 노이즈 제거 등 전처리가 완료된 파일일 수 있다.
또한, 모달 분리기(530)는 입력 데이터(590)에 포함되는 비디오 데이터로부터 하나 이상의 얼굴 이미지 데이터를 포함하는 영상 유니모달 입력 데이터(533)를 분리할 수 있다.
한편, 분리된 유니모달 입력 데이터들(531, 532, 533)은, 각 유니모달 입력 데이터들(531, 532, 533)에 기초하여 사용자의 감성 정보를 인식하도록 학습된 복수의 모달별 인식기(521, 522, 523)를 포함하는 유니모달 전처리기(520)로 입력될 수 있다.
예를 들어, 텍스트 유니모달 입력 데이터(531)는 텍스트를 학습 데이터로 사용하여 딥러닝을 수행하는 텍스트 감성 인식기(521)로 입력될 수 있다.
음성(sound) 유니모달 입력 데이터(532)는 음성 학습 데이터로 사용하여 딥러닝을 수행하는 음성(speech) 감성 인식기(522)로 입력될 수 있다.
하나 이상의 얼굴 이미지 데이터를 포함하는 영상 유니모달 입력 데이터(533)는 영상 학습 데이터로 사용하여 딥러닝을 수행하는 얼굴(face) 감성 인식기(523)로 입력될 수 있다.
텍스트 감성 인식기(521)는 텍스트로 변환된 STT(Sound to text) 데이터에 포함되는 어휘, 문장 구조 등을 인식하여 사용자의 감성을 인식할 수 있다. 예를 들어, 행복에 관련된 단어를 많이 사용하거나 행복의 정도를 강하게 표현하는 단어가 인식될수록 행복 감성 클래스에 대한 확률값이 다른 감성 클래스에 대한 확률값보다 높게 인식할 수 있다. 또는 텍스트 감성 인식기(521)는 인식된 텍스트에 대응하는 감성 클래스인 행복을 감정 인식 결과로 바로 출력할 수 있다.
또한, 텍스트 감성 인식기(521)는 감성 인식 결과와 함께 텍스트 특징점 벡터도 출력할 수 있다.
음성(speech) 감성 인식기(522)는 입력되는 음성 데이터의 특징점들을 추출한다. 이때, 상기 음성 특징점들은 음성의 톤(tone), 음량, 파형 등을 포함할 수 있다. 음성(speech) 감성 인식기(522)는 음성의 톤(tone) 등을 검출하여 사용자의 감성을 판별할 수 있다.
또한, 음성(speech) 감성 인식기(522)도 감성 인식 결과와 검출한 음성 특징점 벡터들을 출력할 수 있다.
얼굴 감성 인식기(523)는 입력된 이미지 데이터에서 사용자의 얼굴 영역을 검출하고, 얼굴 표정을 구성하는 특징점들인 표정 랜드마크(Landmark) 포인트 정보를 인식함으로써 사용자의 표정을 인식할 수 있다. 또한, 얼굴 감성 인식기(523)는 인식된 표정에 대응하는 감성 클래스 또는 감성 클래스별 확률값을 출력할 수 있고, 얼굴 특징점(표정 랜드마트 포인트) 벡터도 출력할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 감성 인식에 관한 설명에 참조되는 도면으로, 표정의 구성 요소들을 예시한 것이다.
도 6을 참조하면, 표정 랜드마크(Landmark) 포인트는 눈썹(61), 눈(62), 뺨(63), 이마(64), 코(65), 입(66), 턱(67) 등이 해당될 수 있다.
도 6에서의 표정 랜드마크(Landmark) 포인트들(61 내지 67)은 예시적인 것으로 종류와 숫자는 달라질 수 있다.
예를 들어, 눈썹(61), 눈(62), 입(66)과 같이 특징이 강한 소수의 표정 랜드마크 포인트만 이용하거나 사용자 별로 특정 표정을 지을 때 변화 정도가 큰 표정 랜드마크 포인트를 이용할 수도 있다.
한편, 얼굴 감성 인식기(523)는 표정 랜드마크(Landmark) 포인트들(61 내지 67)의 위치 및 모양에 기초하여 얼굴 표정을 인식할 수 있다.
얼굴 감성 인식기(523)는 표정 랜드마크 포인트들(61 내지 67) 중 적어도 일부가 포함되는 이미지 데이터로 딥러닝된 인공신경망을 포함하여 사용자의 얼굴 표정을 인식할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 눈(62)을 크게 뜨고, 입(66)을 크게 벌리면 얼굴 감성 인식기(523)는 사용자의 감성을 감성 클래스들 중 행복으로 판별하거나 행복에 대한 확률값이 가장 높은 감성 인식 결과를 출력할 수 있다.
한편, 상기 복수의 모달별 인식기는, 각각 입력되는 유니모달 입력 데이터의 입력 특성에 대응하는 인공신경망을 포함할 수 있다. 또한, 멀티모달 감성 인식기(511)도 입력 데이터의 특성에 대응하는 인공신경망을 포함할 수 있다.
예를 들어, 영상 기반의 학습 및 인식을 수행하는 얼굴 감정 인식기(523)는 CNN(Convolutional Neural Network), 다른 감성 인식기들(521, 522)은 심층신경망(DNN), 멀티모달 감성 인식기(511)는 순환 신경망(Recurrent Neural Network: RNN)의 인공신경망을 포함할 수 있다.
모달별 감성 인식기(521, 522, 523)는 각각 입력되는 유니모달 입력 데이터(531, 532, 533)에 포함된 감성 정보를 인식하여 감성 인식 결과를 출력할 수 있다. 예를 들어, 모달별 감성 인식기(521, 522, 523)는 소정 개수의 기설정된 감성 클래스(class) 중 확률이 가장 큰 감성 클래스를 감성 인식 결과로 출력하거나 감정 클래스 별 확률값을 감성 인식 결과로 출력할 수 있다.
한편, 모달별 감성 인식기(521, 522, 523)는 각각의 딥러닝 구조에서 텍스트, 음성, 영상을 학습, 인식하고, 각 유니모달 별 특징점 벡터로 구성되는 중간 벡터값을 도출할 수 있다.
또한, 멀티모달 인식기(510)는, 각 음성, 영상, 텍스트의 중간 벡터값으로 멀티모달 딥러닝을 수행할 수 있다.
이와 같이, 모달별 감성 인식기(521, 522, 523)의 출력에 기초하여 멀티모달 인식기(510)의 입력이 생성되므로, 모달별 감성 인식기(521, 522, 523)들은 일종의 전처리기로서 동작할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기(74a)는, 3개의 모달별 감성 인식기(521, 522, 523)의 딥러닝 모델과 1개의 멀티모달 인식기(510)의 딥러닝 모델 총 4개의 딥러닝 모델을 사용할 수 있다.
한편, 멀티모달 인식기(510)는 복수의 모달별 인식기(521, 522, 523)가 출력하는 특징점 벡터들을 결합하는 병합기(512), 및, 상기 병합기(512)의 출력 데이터에 포함된 상기 사용자의 감성 정보를 인식하도록 학습된 멀티모달 감성 인식기(511)를 포함할 수 있다.
여기서, 병합기(512)는 복수의 모달별 인식기(521, 522, 523)의 출력 데이터들의 싱크를 맞추고, 특징점 벡터들을 결합(Vector Concatenation)하여 상기 멀티모달 감성 인식기(511)로 출력할 수 있다.
상기 멀티모달 감성 인식기(511)는 입력 데이터로부터 사용자의 감성 정보를 인식하여 감성 인식 결과를 출력할 수 있다.
예를 들어, 상기 멀티모달 감성 인식기(511)는 소정 개수의 기설정된 감성 클래스(class) 중 확률이 가장 큰 감성 클래스를 감성 인식 결과로 출력하거나 감정 클래스 별 확률값을 감성 인식 결과로 출력할 수 있다.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기(74a)는, 복수의 유니모달 감성 인식 결과와 하나의 멀티모달 감성 인식 결과를 출력할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기(74a)는 복수의 유니모달 감성 인식 결과와 하나의 멀티모달 감성 인식 결과를 감성 클래스별 레벨(확률)로 출력할 수 있다.
예를 들어, 감성 인식기(74a)는 놀람, 행복, 중립, 슬픔, 싫음, 분노, 두려움의 감성 클래스 별 확률값을 출력할 수 있고, 확률값이 높을수록 인지된 감성 클래스일 가능성이 높다는 것을 의미할 수 있다. 여기서, 7종의 감성 클래스들의 확률값 총합은 100%가 될 것이다.
감성 인식기(74a)는, 상기 복수의 모달별 인식기 각각의 감성 인식 결과(521, 522, 523)와 상기 멀티모달 인식기(511)의 감성 인식 결과를 포함하는 복합 감성 인식 결과를 출력할 수 있다.
이에 따라, 로봇(100)은 유니모달 3개, 멀티모달 1개의 감성 인식 결과를 기반으로 감성교류 사용자 경험(UX)을 제공할 수 있다.
설정에 따라서, 감성 인식기(74a)는 복합 감성 인식 결과에서 다수를 차지하는 인식 결과, 확률값이 가장 높은 인식 결과를 최종 인식 결과로 출력할 수 있다. 또는, 복수의 감성 인식 결과를 수신한 로봇(100)의 제어부(140)가 소정 기준에 따라 최종 인식 결과를 판별할 수 있다.
본 발명에 따른 감성 인식기(74a)는 음성(음성톤 등), 영상(얼굴 표정 등), 텍스트(말의 내용 등) 각각의 감성을 레벨로 인식하여 관리할 수 있다. 이에 따라, 모달별로 감성교류 사용자 경험(UX)을 다르게 처리할 수 있다.
또한, 유니모달(음성, 영상, 텍스트)별 감성 인식 결과와 멀티모달 감성 인식 결과값를 한 시점 기준으로 동시에 출력할 수 있다. 한 시점에서 입력되는 음성, 영상, 텍스트를 복합적으로 감성을 인식할 수 있어, 멀티모달 감성에서 각 유니모달별로 모순된 감성을 인식하여 사용자의 감성 성향을 파악할 수 있다. 이에 따라, 일부 모달에서 부정적인 입력이 들어와도 전체적인 감성을 인식하여 사용자의 진짜 감정 상태인 긍정적인 입력에 대응하는 감성교류 사용자 경험(UX)을 제공할 수도 있다.
본 발명에 따르면 로봇(100)이 감성 인식기(74a)를 구비하거나 감성 인식기(74a)를 구비하는 서버(70)와 통신하여 사용자만의 유니모달별 감성을 파악할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 사용자만의 감성 패턴 분석을 할 수 있고, 모달별 감성인식으로 감성케어(치료)에 활용 가능하다.
종래의 감성 방법은 입력 데이터의 모달별 인식 결과가 다른 모순된 감성의경우 감성을 하나로 맵핑하여 감성을 분석하기엔 어려움이 많았다.
하지만, 본 발명에 따르면, 여러 개의 입력과 출력을 통해 다양한 실생활 상황에 대해 가장 부합하게 처리할 수 있다.
낮은 성능을 보이는 입력 인식기를 보완하기 위해, 본 발명은 여러 개의 입력과 출력을 결합(Fusion) 방식으로 복수의 인식기(511, 521, 522, 523)가 서로 상호 보완하는 인식기 구조를 구성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기(74a)는, 음성을 소리와 뜻으로 분리하여, 영상, 음성 입력으로부터, 영상, 음성(사운드) 및 STT 총 3개의 입력을 만들 수 있다.
또한, 3개의 입력에 대해 각각 최적의 성능을 내기 위해 감성 인식기(74a)는 CNN(Convolutional Neural Network)와 Long Short-Term Memory(LSTM) 등 입력별로 다른 인공신경망 모델을 가지게 구성할 수 있다. 예를 들어, 영상 기반의 인식기(523)는 CNN 구조를 가지고, 멀티모달 감성 인식기(511)는 Long Short-Term Memory(LSTM) 구조를 가질 수 있다. 이에 따라, 각 입력 특성에 맞춤형 신경망을 구성할 수 있다.
각 입력에 대한 유니모달 인식기(521, 522, 523)의 출력은 7종 감성 클래스에 대한 확률값과 이 감성을 잘 표현하는 특징점들의 벡터값일 수 있다..
멀티모달 인식기(510)는, 단순히 3개의 입력에 대한 감성값을 통계적 방법으로 계산하는 것이 아닌 감성을 잘 표현하는 특징점들의 벡터값을 전결합 레이어와 LSTM을 통해 결합하여, 한 인식기가 어려워 하는 문제를 다른 인식기가 도와주는 형태로 성능 향상에 도움을 주며, 실생활에서 다양한 케이스들을 커버할 수 있다.
예를 들어, 얼굴을 인식하기 어려운 곳에서 말만 들리는 경우에도 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 인식기(74a)는 음성 기반의 인식기(521, 522) 및 멀티모달 감성 인식기(511)가 사용자의 감성을 인식할 수 있다.
또한, 감성 인식기(74a)는 영상, 음성, 문자 데이터에 대한 각각의 인식 결과와 멀티모달 인식 결과를 융합함으로써 사용자의 복잡한 감정 상태를 인식할 수 있기 때문에, 실제 생활에서의 다양한 상황에 대해서 감성 인식이 가능하다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 캐릭터의 표현에 관한 설명에 참조되는 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 로봇(100)은 자체적으로 인식한 감성 인식 결과 또는 다른 기기로부터 수신한 감성 인식 결과에 기초하여 소정 사용자의 감성을 표현하는 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
실시예에 따라서, 로봇(100)은 사용자의 얼굴 이미지 데이터 위에 인식된 감성 정보에 대응하여 생성된 표정 랜드마크 포인트 이미지를 증강 현실(augmented reality)로 합성하여 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 얼굴 이미지의 눈, 눈썹, 이마 위치에 찡그리는 눈, 눈썹, 이마를 증강 현실로 덮어 표시할 수 있다. 이에 따라, 사용자의 싫음 감성을 표현하는 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
또는, 로봇(100)은, 사용자의 얼굴 정보에 기초하여 애니메이션 캐릭터를 먼저 생성할 수 있다. 이러한 애니메이션 캐릭터도 검출된 사용자의 표정 랜드마크 포인트들을 반영하여 생성할 수 있다. 예를 들어, 코가 큰 사용자의 경우에는 코가 큰 애니메이션 캐릭터를 생성할 수 있다. 또한, 로봇(100)은 생성된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 상기 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경하여 사용자의 특정 감성을 표현하는 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
또는, 로봇(100)은 기설정된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 상기 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경하여 상기 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다. 이 경우에, 미리 생성되어 있는 애니메이션 캐릭터 상에 표정 랜드마크 포인트들만 인식되는 사용자 특성을 반영하여 수정하면 되기 때문에, 가장 빠르고 쉽게 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
예를 들어, 로봇(100)의 저장부(130)에 저장되어 있거나 통신부(190)를 통하여 수신할 수 있는 기본 애니메이션 캐릭터 중에서 하나를 선택하고, 선택된 캐릭터에 검출된 사용자의 표정 랜드마크 포인트들을 반영하여 생성할 수 있다.
또한, 생성된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 상기 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경함으로써 사용자의 특정 감성을 표현하는 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
도 7 내지 도 10은 기설정된 애니메이션 캐릭터와 적은 수의 표정 랜드마크 포인트들을 이용하여 7종의 감성 클래스를 표현한 예들을 도시한 것이다.
도 7을 참조하면, 행복, 놀람, 싫음, 분노, 두려움, 슬픔, 중립 각각의 감성 클래스에 대응하는 디폴트(Default) 표현들이 저장될 수 있다.
만약, 인식되는 사용자의 감성 레벨이 클수록 디폴트(Default) 표현에서 특정 감성을 나타내는 정도를 크게 변화시킬 수 있다. 예를 들어, 행복의 레벨이 크다면 행복 감성 클래스 표현에 포함되는 랜드마크 포인트인 입을 벌리는 정도를 더 크게 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 아바타 캐릭터는 캐리커처(caricature)를 그리듯이 특정 랜드마크 포인트가 강조되거나 특정 랜드마크 포인트만으로 구성될 수 있다.
도 8 내지 도 10은 눈썹, 눈, 입으로만 구성되는 아바타 캐릭터들을 예시한다.
먼저, 도 8을 참조하면, 사용자의 감성이 중립으로 인식될 때, 아바타 캐릭터는 미소를 짓는 중립 표정(810)으로 생성될 수 있다. 한편, 중립 표정(810)은 로봇(100)이 특별한 감성이 인식되지 않을 때 사용하는 디폴트 표정으로 설정될 수 있다.
이후, 사용자의 감성이 놀람으로 인식될 때, 아바타 캐릭터는 눈썹을 위로 올리고, 입을 벌리는 놀람 표정(820)으로 생성될 수 있다.
또는, 사용자의 감성이 싫음으로 인식될 때, 아바타 캐릭터는 입꼬리를 떨어뜨리며 찌푸리는 싫음 표정(830)으로 생성될 수 있다.
한편, 동일한 감성 클래스로 인식되더라도 아바타 캐릭터는 다르게 생성될 수 있다. 예를 들어, 감지되는 사용자의 랜드마크 포인터의 크기, 위치, 사용자의 감정 표현 방식에 따라 아바타 캐릭터는 다르게 생성될 수 있다. 또한 감지되는 감성의 레벨에 따라 아바타 캐릭터는 다르게 생성될 수 있다.
도 9는 분노의 감성 클래스를 표현하는 아바타 캐릭터의 표정들을 예시한 것이다. 도 9의 (a)와 (b)를 참조하면, 제1 분노 표정(910)과 제2 분노 표정(920)은 눈과 입의 모양을 다르게 표현할 수 있다.
도 10은 행복의 감성 클래스를 표현하는 아바타 캐릭터의 표정들을 예시한 것이다. 도 10의 (a), (b), (c)를 참조하면, 제1 행복 표정(1010), 제2 행복 표정(1020), 제3 행복 표정(1030)은 눈과 입의 모양을 다르게 표현할 수 있다.
도 7 내지 도 10을 참조하여 설명한 것과 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇(100)은, 사용자의 얼굴 정보에 인식된 사용자의 감성 정보를 매핑(mapping)하여 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자의 감정을 인식하고 감정이 표출되기까지의 얼굴 특징점(랜드마크)을 아바타 캐릭터가 따라하게 된다.
이러한 감성표현 과정에서의 얼굴 특징을 캐릭터로 재밌게 그려 아바타 캐릭터를 생성함으로써, 사용자에게 재미 요소를 제공하고, 사용자의 개성 표현 욕구를 만족시킬 수 있다.
또한, 이후에 사용자의 감성(얼굴 표정)을 임의의 콘텐츠로 생성하여 이용할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇(100)은, 사용자와 관련된 데이터를 획득할 수 있다(S1110).
여기서, 상기 사용자와 관련된 데이터는, 상기 사용자의 얼굴을 포함하는 영상 데이터와 상기 사용자가 발화한 음성 데이터를 포함할 수 있다. 상기 사용자의 얼굴을 포함하는 영상 데이터는 영상 획득부(120)의 카메라를 통하여 획득될 수 있고, 상기 사용자가 발화한 음성 데이터는 음성입력부(125)의 마이크를 통하여 획득될 수 있다. 즉, 본 발명은 카메라로 획득되는 사용자의 얼굴뿐만 아니라 사용자의 음성도 획득하여, 셩상 데이터와 음성 데이터를 모두 이용할 수 있다.
또한, 사용자와 관련된 데이터는 상기 사용자가 촬영된 동영상 데이터 또는 상기 사용자를 촬영하는 실시간 동영상 데이터일 수 있다. 즉, 로봇(100)은, 저장되어 있는 데이터와 실시간으로 입력되는 데이터를 모두 이용할 수 있다.
한편, 감성 인식기(74a)는, 상기 사용자와 관련된 데이터에 기초하여 상기 사용자의 감성 정보를 인식할 수 있다(S1120).
상기 감성 정보는, 상술한 복수의 감정 클래스 중 어느 하나이거나, 상기 복수의 감정 클래스 각각에 대한 확률값에 기초할 수 있다. 즉, 감성 정보의 인식에 따른 감성 인식 결과는 감정 클래스 중 선정된 감성 클래스이거나 감성 클래스 별 확률값을 포함할 수 있다.
실시예에 따라서, 로봇(100)은, 영상 데이터 및 음성 데이터에 기초하여 감성 정보를 인식하도록 학습된 인공신경망을 포함하여, 상기 사용자와 관련된 데이터가 입력되면, 상기 사용자의 감성 정보를 인식하는 감성 인식기(74a)를 포함할 수 있다.
또한, 도 5를 참조하여 설명한 것과 같이, 감성 인식기(74a)는, 복수의 유니모달 입력 및, 상기 복수의 유니모달 입력에 기초한 멀티모달 입력으로 감성 정보를 인식하도록 학습되어, 상기 복수의 유니모달 입력 각각에 대한 감성 인식 결과와 상기 멀티모달 입력에 대한 감성 인식 결과를 포함하는 복합 감성 인식 결과를 출력할 수 있다.
또는, 서버(70)가 영상 데이터 및 음성 데이터에 기초하여 감성 정보를 인식하도록 입력되는 학습된 인공신경망을 포함하는 감성 인식기(74a)를 포함할 수 있다. 즉, 서버(70)는 감성 인식기(74a)를 포함하여 감성 인식을 수행하는 감성 인식 서버일 수 있다.
도 5를 참조하여 설명한 것과 같이, 감성 인식기(74a)를 포함하는 서버(70)는 유니모달 입력으로 학습된 복수의 인공신경망을 포함할 수 있고, 상기 복수의 유니모달 입력에 기초한 멀티모달 입력으로 학습된 인공신경망을 더 포함할 수 있다.
이 경우에, 사용자의 감성 정보를 인식하는 단계(S1120)는, 로봇(100)이 감성 인식 서버(70)로 상기 사용자와 관련된 데이터를 송신하는 단계, 및, 로봇(100)이 상기 감성 인식 서버(70)로부터 감성 인식 결과를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 로봇(100)은, 상기 사용자와 관련된 데이터에 포함되는 상기 사용자의 얼굴 정보에 상기 인식된 사용자의 감성 정보를 매핑(mapping)하여 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다(S1130).
아바타 캐릭터는 사용자의 얼굴 정보에서 추출된 특징들 중 적어도 하나가 반영된 캐릭터로 사용자의 개성을 표현할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 얼굴 정보에서 추출된 표정 랜드마크 포인트 중 적어도 하나를 반영하여 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다. 특정 사용자의 표정 랜드마크 포인트가 눈이라면, 계속 눈을 특징점으로 잡아서 각종 감성을 표현할 수 있다. 또는, 눈과 입을 랜드마크 포인트로 본다면 복수의 샘플 캐릭터에 눈과 입을 매핑하거나 눈과 입모양만 캐리커쳐처럼 캐릭터화할 수 있다.
로봇(100)은 상기 생성된 아바타 캐릭터를 상기 사용자의 정보와 연계시켜 저장할 수 있고(S1140), 저장된 아바타 캐릭터를 자유롭게 사용할 수 있다(S1150).
예를 들어, 상기 사용자의 저장된 아바타 캐릭터 중 어느 하나를 디스플레이(182)에 표시할 수 있다.
또한, 사용자 명령 또는 설정에 따라서, 상기 생성된 아바타 캐릭터를 평상시에 로봇(100)의 디스플레이(182)에 표시되는 디폴트(default) 화면으로 사용할 수 있다.
예를 들어, 도 8의 중립 표정의 아바타 캐릭터(810)를 로봇(100)의 디폴트(default) 화면으로 사용할 수 있다. 즉, 생성된 아바타 캐릭터들 중 하나를 로봇(100)의 얼굴 표정으로 사용할 수 있다. 이에 따라, 사용자의 로봇 사용 거부감을 감소시키고, 더 친근하게 느끼는 데 도움을 줄 수 있다.
또한, 특정 사용자가 로봇(100)을 이용하여 다른 사람들에게 요청, 명령, 정보 전달을 하는 등의 특정 상황에서, 사용자의 저장된 아바타 캐릭터 중 적어도 하나를 사용할 수 있다.
실시예에 따라서, 다른 기기로 소정 데이터를 전송하는 경우에, 로봇(100)은, 상기 아바타 캐릭터 또는 상기 인식된 감성 정보를 상기 소정 데이터와 함께 전송할 수 있다.
로봇(100)이 상기 아바타 캐릭터를 소정 데이터와 함께 전송함으로써, 사용자 자신을 직관적으로 나타내고, 현재의 특정 감성을 다른 기기를 사용하는 다른 사람에게 전달할 수 있다.
아바타 캐릭터의 전송은 화질 열화, 수신 측 기기의 하드웨어 성능을 고려하지 않으므로, 로봇(100)은 상기 인식된 감성 정보를 상기 소정 데이터와 함께 전송할 수 있다. 수신 측 로봇(100)은 하드웨어 특성에 맞게 수신한 감성 정보를 반영하여 아바타 캐릭터의 생성, 표시 등을 수행할 수 있다. 이에 따라, 수신 측 로봇(100)의 물리적인 특성에 영향을 주거나 받지않고 사용자의 감성, 표정, 행동등을 모방할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면 로봇(100)은 소정 시간 동안 상기 사용자의 영상 데이터 및 음성 데이터를 획득할 수 있다. 이에 따라, 감성 인식기(74a)는, 상기 사용자의 영상 데이터 및 음성 데이터에 기초하여, 상기 소정 시간 동안의 상기 사용자의 감성 정보들을 인식할 수 있다.
예를 들어, 감성 인식기(74a)는 1회의 감성 인식을 수행하고 감성 인식을 종료하는 것이 아니라, 소정 시간 동안의 입력 데이터에 대하여 연속적으로 감성 인식을 수행할 수 있다.
이 경우에, 로봇(100)의 제어부(140)는, 상기 사용자의 영상 데이터에 상기 사용자의 감성 정보들을 매핑(mapping)하고, 상기 사용자의 음성 데이터를 동기화하여, 상기 아바타 캐릭터의 동영상을 생성할 수 있다.
또는, 감성 인식기(74a)는 소정 시간 동안의 입력 데이터에서 소정 주기에 따라 복수의 감성 인식을 수행하고, 복수의 감성 인식 결과를 동시에 또는 순차적으로 출력할 수 있다.
한편, 로봇(100)의 제어부(140)는, 상기 인식된 사용자의 감성 정보에 대응하여, 상기 아바타 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들의 변화 정도를 조절할 수 있다.
설정에 따라, 제어부(140)는, 상기 아바타 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들의 변화 정도를, 더 크게 조절함으로써 감정 표현을 강화하거나, 더 작게 조절함으로써 상기 감정 표현을 완화시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 감정 표현을 변경하며 화상 통화를 할 수 있다.
예를 들어, 화상 통화 중에 발신자와 수신자의 감정이 직설적으로 드러날 수 있다. 이렇게 직설적으로 감정이 드러나는 것을 싫어하는 화상 통화 참가자는 감정 표현을 완화한 아바타 캐릭터를 사용할 수 있다.
또한, 화상 통화 중에 화상 통화 상대방의 감성을 정확하게 인식하거나 공감하고 싶은 사용자는 감정 표현을 강화한 아바타 캐릭터를 사용할 수 있다. 이에 따라, 대화 내용상의 감성을 직관적으로 인식하여 긍정적인 인터랙션을 유도할 수 있다.
또한, 화상 통화 중에 상대방의 감성을 실시간으로 인식하여 욕설 등 과격한 음성은 순화해서 변경처리하도록 설정할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 로봇(100)은 자체적으로 인식한 감성 인식 결과 또는 서버(70)로부터 수신한 감성 인식 결과에 기초하여 소정 사용자의 감성을 표현하는 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
실시예에 따라서, 로봇(100)은 사용자의 얼굴 이미지 데이터 위에 인식된 감성 정보에 대응하여 생성된 표정 랜드마크 포인트 이미지를 증강 현실(augmented reality)로 합성하여 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
또는, 로봇(100)은, 사용자의 얼굴 정보에 기초하여 애니메이션 캐릭터를 먼저 생성할 수 있다. 이러한 애니메이션 캐릭터도 검출된 사용자의 표정 랜드마크 포인트들을 반영하여 생성할 수 있다. 또한, 로봇(100)은 생성된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 상기 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경하여 사용자의 특정 감성을 표현하는 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
또는, 로봇(100)은 기설정된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 상기 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경하여 상기 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
예를 들어, 로봇(100)의 저장부(130)에 저장되어 있거나 통신부(190)를 통하여 수신할 수 있는 기본 애니메이션 캐릭터 중에서 하나를 선택하고, 선택된 캐릭터에 검출된 사용자의 표정 랜드마크 포인트들을 반영하여 생성할 수 있다.
또한, 생성된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 상기 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경함으로써 사용자의 특정 감성을 표현하는 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
실시예에 따라서, 로봇(100)은 상기 사용자의 움직임을 감지하고, 상기 사용자의 움직임에 대응하는 대응 모션(motion)을 판별한 후에, 상기 대응 모션을 수행할 수 있다.
예를 들어, 제어부(140)는, 영상 획득부(120)를 통하여 획득되는 영상에서 사용자가 머리를 회전하는 동작 등을 감지할 수 있다. 이 경우에 제어부(140)는 로봇(100)이 사용자의 머리 회전에 대응하여 동일한 방향으로 헤드를 회전하도록 제어할 수 있다.
또한, 사용자가 팔을 드는 동작을 감지한 경우에, 제어부(140)는 팔을 드는 동작에 대응하는 대응 모션을 판별할 수 있다. 팔을 포함하는 인체형 로봇의 경우에 제어부(140)는 사용자의 움직임에 대응하여 로봇이 팔을 들도록 제어할 수 있다. 팔이 없는 로봇(100)의 경우에는 사용자의 움직임에 대응하여 로봇이 헤드, 바디를 흔드는 등의 대체 동작을 수행하도록 설정될 수 있다.
즉, 제어부(140)는 로봇(100)의 하드웨어 사용을 고려하여 사용자의 움직임에 대응하는 대응 모션을 결정하고, 결정된 대응 모션을 수행하도록 제어할 수 있다.
또한, 로봇(100)은 상기 사용자의 움직임을 감지하고, 상기 사용자의 움직임에 상기 사용자의 감성 정보를 매핑(mapping)하여 대응 모션(motion)을 판별한 후에, 상기 대응 모션을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 감성에 따라 동작을 더 크게 반영하거나 작게 반영할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 동작 방법을 도시한 순서도로, 화상 통화에서의 감정교류 사용자 경험(UX)을 도시한 것이며, 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 감성 표현에 관한 설명에 참조되는 도면이다.
먼저, 로봇(100) 또는 서버(70)에 구비되는 감정 인식기(74a)가 사용자 및/또는 화상 통화 상대방의 감성을 인식할 수 있다(S1210).
예를 들어, 감성 인식 결과는 놀람, 행복, 슬픔, 싫음, 분노, 두려움, 중립의 7종 대표 감성 클래스의 확률값 등 수치로 레벨링되어 출력될 수 있다. 또한, 감성 인식 결과는 정확한 확률값 수치가 아닌 확률값 수치에 대응하여 분류된 강/중/약(strong/mid/weak) 등의 등급으로 레벨링되어 출력되는 것도 가능하다.
로봇(100)은, 사용자의 특징점을 추출하고, 인식된 감성 인식 결과를 특징점에 매핑할 수 있다(S1220). 사용자의 특징점은 사용자 얼굴의 랜드마크(landmark) 포인트 등일 수 있고, 특징점에 대해서는 학습 과정에서 이미 데이터베이스(DB)화 되어 있을 수 있다(S1225). 또한, 신규로 인식된 사용자의 특징점은 데이터베이스에 추가될 수 있고, 학습 데이터로 사용될 수 있다..
한편, 로봇(100)은 사용자의 레벨링된 감정과 특징점을 조합하여 이를 해당하는 캐릭터와 모션으로 매핑할 수 있다(S1230).
예를 들어, 로봇(100)은 사용자의 레벨링된 감정과 특징점을 조합하여 특정 감정을 표현하는 아바타 캐릭터의 얼굴 중 적어도 일부를 생성하거나, 대응 모션을 판별할 수 있다.
이후, 로봇(100)은, 생성된 아바타 캐릭터, 판별된 대응 모션에 기초하여 화상 통화 참가자의 감성을 표현할 수 있다(S1240).
로봇(100)은, 화상 통화 참가자의 얼굴 위에 생성된 아바타 캐릭터의 랜드마크 포인트를 중첩하여 표시하거나, 생성된 아바타 캐릭터 전체를 표시할 수 있다(S1240).
또한, 로봇(100)은, 판별된 대응 모션을 수행할 수 있다(S1240).
도 13은 표정 랜드마크 포인트 중 하나인 눈썹 모양(1310)과 바디를 흔드는 동작(1320)으로 로봇(100)이 기쁨 감성을 표현하는 것을 예시한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 로봇을 통한 화상 통화를 수행할 수 있고, 화상 통화에 감성 인식/표현 기술을 접목하여 감성통화 서비스를 제공할 수 있다.
로봇은 화상통화 참가자 중 적어도 1인의 행복, 슬픔, 분노, 놀람, 두려움, 중립, 싫음 등 감정을 인식하여 캐릭터에 매핑하고 이를 통화시 디스플레이할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 화상 통화 중에 실시간으로 감정 인식하여 상대방에게 감정 전달함으로써, 사람들 간의 교감에도 도움을 줄 수 있다.
또한, 휴대 단말기 등이 수행할 수 없던 로봇만이 가능한 모션 기능을 통한 감성통화 서비스를 제공할 수 있다. 화상 통화 시 참가자의 모션을 따라하는 로봇으로 재미 요소 및 록인(lock-in) 효과를 기대할 수 있다.
또한, 감성 인식을 통해 사용자의 특정 제스처 및 얼굴 표정 등을 대체하는 아바타를 제공할 수 있다. 사용자 설정 또는 화상 통화에 사용하는 기기에 따라. 화자의 얼굴 없이 화상 통화가 가능하다.
도 14 내지 도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇을 이용한 화상 통화에 관한 설명에 참조되는 도면이다.
도 14는 제1 로봇(100a)과 제2 로봇(100b)을 이용하여 2명의 사람이 화상 통화를 이용하는 것을 예시한다.
도 14와 같이, 제1 로봇(100a)과 제2 로봇(100b) 간의 P2P 화상 통화가 가능하다. 또한, 도 14과 달리, 로봇(100)과 휴대 단말기 간의 P2P 화상 통화도 가능하다.
한편, 로봇(100)을 이용한 화상 통화 시, 발신자와 수신자의 얼굴을 숨기고 캐릭터만으로 통화하고, 캐릭터는 발신자와 수신자만의 감성과 특징점을 따라하여 알아보게(Identify)할 수 있다.
특정 사용자의 감성과 특징점을 알아보게(Identify)하는 방법은 모션, 음성, 얼굴 움직임을 캐릭터화하여 표현함으로써 수행할 수 있다.
도 15는 제2 로봇(100b)의 사용자가 제1 로봇(100a)의 사용자의 감성을 표현하는 캐릭터를 사용하여 화상 통화하는 예를 도시한 것으로, 제2 로봇(100b)의 사용자는 제1 로봇(100a)으로부터 수신되는 화상통화 데이터에 기초하여, 화상 통화 상대방의 감정을 인식하고, 인식된 상대방의 감정이 표현된 캐릭터를 보면서 화상 통화할 수 있다.
도 16은 제1 로봇(100a)과 제2 로봇(100b)의 사용자들 모두 캐릭터를 사용하여 화상 통화하는 예를 도시한 것이다.
화상 통화 시, 사용자의 감정을 인식하고, 인식 결과 값에 매핑되는 다양한 캐릭터를 화자의 얼굴 위에 중첩(overlay)하여 표시하거나 캐릭터로 화자의 얼굴을 대체하여 표시함으로써 상대의 감정을 쉽게 파악할 수 있고, 재미 요소 및 록인(lock-in) 효과를 기대할 수 있다.
또한, 화상 통화 시, 사용자의 제스처를 인식하여 해당 제스처를 로봇의 모션으로 매핑하여 동작하도록 함으로써, 사용자는 상대의 감정을 로봇의 모션을 통해 직관적으로 인식할 수 있다.
한편, 실시예에 따라서, 얼굴과 주변환경이 노출되는 것에 거부감이 있는 사용자를 위하여, 사용자의 얼굴과 주변환경 정보를 인식하고, 인식된 정보에 기초하여, 캐릭터 및 배경 영상을 생성하여 사용할 수 있다. 이에 따라, 주변환경이 노출되는 것 때문에 화상 통화에 거부감이 있는 사용자도 화상 통화를 이용할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 로봇(100)은, 사용자의 감성 정보(특징점)를 이해하고, 아바타로 변경 시 재현할 수 있다.
이 경우에, 로봇(100)은 사용자의 특정한 버릇이나 감정을 저장하고, 화상 통화 시 아바타로 대체되었을 경우 로봇(100)이 대리인 역할로 간단한 통화를 할 수 있다. 사용자 부재일 경우에도 사용자의 특징을 정확히 따라하는 로봇(100)이 대리인 역할 수행이 가능하다. 예를 들어, 사용자 부재시 화상 통화가 걸려오면, 수신측 로봇(100)은, 주 사용자의 얼굴과 감성에 기초한 캐릭터로 사용자 부재를 안내하는 간단한 통화를 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 인식되는 감성 정보는 캐릭터에 실시간 렌더링될 수 있다.
예를 들어, 특정 사용자의 표정 랜드마크 포인트가 눈이라면, 계속 눈을 특징점으로 잡아서 각종 감성을 표현할 수 있다.
또는, 눈과 입을 랜드마크 포인트로 본다면 복수의 샘플 캐릭터에 눈과 입을 매핑하거나 눈과 입모양만 캐리커쳐처럼 캐릭터화할 수 있다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 동작 방법을 도시한 순서도로, 화상 통화를 수행하면서 화상 통화 상대방의 감성을 인식하는 로봇의 동작 방법을 도시한 것이다.
도 17을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇(100)은, 화상 통화 상대방 로봇으로부터 영상, 음성 데이터를 수신할 수 있고(S1710), 화상 통화 상대방 로봇으로부터 수신되는 데이터에 기초하여 화상 통화 상대방의 감성 정보를 인식할 수 있다(S1720).
상기 감성 정보는, 상술한 복수의 감정 클래스 중 어느 하나이거나, 상기 복수의 감정 클래스 각각에 대한 확률값에 기초할 수 있다. 즉, 감성 정보의 인식에 따른 감성 인식 결과는 감정 클래스 중 선정된 감성 클래스일 수 있다. 예를 들어, 상기 인식된 감성 정보는, 상기 행복, 놀람, 싫음, 분노, 두려움, 슬픔, 중립 중 어느 하나일 수 있다.
또는, 감성 정보의 인식에 따른 감성 인식 결과는 감성 클래스 별 확률값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 놀람 x%, 행복 x%, 슬픔 x%, 싫음 x%, 분노 x%, 두려움 x%, 중립 x%와 같이 각 감성 클래스 별 확률값을 감성 인식 결과로 출력할 수 있다.
한편, 로봇(100)의 제어부(140)는, 상기 화상 통화 상대방 로봇으로부터 수신되는 데이터에 포함되는 화상 통화 상대방의 얼굴 정보에 상기 인식된 화상 통화 상대방의 감성 정보를 매핑(mapping)하여 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다(S1730).
또한, 로봇(100)의 제어부(140)는, 상기 생성된 아바타 캐릭터를 디스플레이(182)에 표시하도록 제어할 수 있다(S1740). 이에 따라, 로봇(100)의 사용자는 화상 통화 상대방의 감성을 표현한 아바타 캐릭터를 보면서 상대방의 감성을 직관적으로 인식할 수 있다.
한편, 로봇(100)을 통한 상대방과 음성 또는 화상 통화 시, 상대방의 개인적인 버릇이나 그 사람만의 고유의 특징들을 인식하여 로봇이 따라 수행할 수 있도록 함으로써, 상대방의 특징점(혹은 개성)을 표현할 수 있다.
이에 따라, 사용자가 로봇(100)에 대한 거부감 없이 사람과 유사한 감정을 느끼고, 상대방과 통화 시에는 상대방 사람으로 몰입하는데 도움을 줄 수 있다.
한편, 도 1 내지 도 16을 참조하여 설명한 것과 같이, 본 실시예에서도 로봇(100)의 제어부(140)는, 상기 인식된 화상 통화 상대방의 감성 정보에 대응하여, 상기 아바타 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들의 변화 정도를 조절할 수 있다.
설정에 따라, 제어부(140)는, 상기 아바타 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들의 변화 정도를, 더 크게 조절함으로써 감정 표현을 강화하거나, 더 작게 조절함으로써 상기 감정 표현을 완화시킬 수 있다.
본 실시예에서도, 제어부(140)는, 기설정된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 상기 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경하여 상기 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
또는, 제어부(140)는, 상기 화상 통화 상대방의 얼굴 정보에 기초하여 생성된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 상기 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경하여 상기 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
또는, 제어부(140)는, 상기 화상 통화 상대방의 얼굴 이미지 위에 상기 인식된 감성 정보에 대응하여 생성된 표정 랜드마크 포인트 이미지를 증강 현실(augmented reality)로 합성하여 상기 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다.
상기 생성된 아바타 캐릭터는 저장부(130)에 저장될 수 있고, 저장된 아바타 캐릭터를 추후에 다시 사용할 수 있다.
제어부(140)는, 상기 생성된 아바타 캐릭터를 상기 화상 통화 상대방의 정보와 연계시켜 저장할 수 있다. 예를 들어, 상대방이 다시 화상 통화를 신청하면, 상대방의 통화 신청 안내와 상대방의 아바타 캐릭터 중 어느 하나가 디스플레이(182)에 표시될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇(100)의 제어부(140)는, 수신되는 영상 데이터에 기초하여 화상 통화 상대방의 움직임을 감지하고(S1750), 상기 인식된 화상 통화 상대방의 감성 정보를 매핑(mapping)하여 대응 모션(motion)을 판별할 수 있다(S1760).
또한, 제어부(140)는 판별된 대응 모션을 수행하도록 로봇(100)을 제어할 수 있다(S1770).
예를 들어, 화상 통화 시, 수신한 영상에서 상대방의 얼굴이 인식되고, 그 얼굴의 움직임이 감지되었을 때, 제어부(140)는 상대방 얼굴의 움직임 방향을 인지하여, 해당 방향으로 로봇(100)이 회전하도록 제어할 수 있다.
제어부(140)는 상대방 얼굴의 움직임 방향이 위, 아래 방향인 경우에 동일 방향으로 회전하고, 좌, 우 방향인 경우에는 영상 반전에 따라서 반대 방향으로 회전하도록 로봇(100)을 제어할 수 있다.
실시예에 따라서, 화상 통화 상대방 얼굴 움직임이 감지될 때, 제어부(140)는 상대방의 얼굴 움직임 방향에 따른 대응 모션의 정도를 다르게 제어할 수 있다.
예를 들어, 제어부(140)는 상대방의 얼굴 움직임 방향에 따 회전 각도를 다르게 설정하여, 위, 아래 방향은 한번에 3도씩 회전하고, 좌, 우 방향은 한번에 10도씩 회전하도록 제어할 수 있다.
또한, 제어부(140)는, 영상에서 화상 통화 상대방 얼굴의 움직임이 3초 동안 없을 경우, 얼굴이 인지되고 있는 상태이면, 회전된 상태를 그대로 유지하고, 그렇지 않은 경우에는 원위치로 돌아가도록 제어함으로써, 화상 통화 상대방의 움직임을 반영할 수 있다.
실시예에 따라서는, 제어부(140)는, 상기 화상 통화 상대방의 음성 데이터에 상기 인식된 화상 통화 상대방의 감성 정보를 매핑(mapping)하여 변환된 음성 데이터를 생성할 수 있다. 제어부(140)의 제어에 따라 음향 출력부(181)는 상기 변환된 음성 데이터를 발화할 수 있다.
이 경우에, 제어부(140)는, 상기 인식된 화상 통화 상대방의 감성 정보에 기초하여, 상기 화상 통화 상대방의 음성 데이터의 톤 또는 크기 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 예를 들어, 상기 인식된 화상 통화 상대방의 감성 정보가 행복인 경우에, 상기 화상 통화 상대방의 음성 데이터의 톤을 증가시킬 수 있다.
또한, 상기 인식된 화상 통화 상대방의 감성 정보가 싫음이거나 상기 인식된 화상 통화 상대방의 발화 내용 중 욕설이 포함된 경우에, 제어부(140)는, 상기 화상 통화 상대방의 음성 데이터의 크기를 줄여 출력하도록 음향 출력부(181)를 제어할 수 있다.
또한, 설정에 따라, 제어부(140)는, 상기 음성 데이터의 변경 정도를, 더 크게 조절함으로써 감정 표현을 강화하거나, 더 작게 조절함으로써 상기 감정 표현을 완화시킬 수 있다.
이에 따라, 사용자는 화상 통화 상대방의 감성을 더 크게 느끼고 공감하거나, 필요 이상의 감정 전달을 방지할 수 있다.
실시예에 따라서, 주변환경이 노출되는 것에 거부감이 있는 사용자를 위하여, 배경 영상을 생성하고, 상기 생성된 배경 영상 위에 상기 생성된 아바타 캐릭터를 표시할 수 있다. 이에 따라, 현재 사용자의 배경이 화상 통화 상대방에게 노출되는 것을 방지할 수 있다.
한편, 상기 화상 통화 상대방의 감성 인식(S1720)은, 로봇(100)에서 자체 수행될 수 있다.
이를 위해, 로봇(100)은, 영상 데이터 및 음성 데이터에 기초하여 감성 정보를 인식하도록 학습된 인공신경망을 포함하여, 상기 화상 통화 상대방 로봇으로부터 수신되는 데이터가 입력되면, 상기 화상 통화 상대방의 감성 정보를 인식하는 감성 인식기(74a)를 포함할 수 있다.
더욱 바람직하게, 상기 감성 인식기(74a)는, 복수의 유니모달 입력 및, 상기 복수의 유니모달 입력에 기초한 멀티모달 입력으로 감성 정보를 인식하도록 학습되어, 상기 복수의 유니모달 입력 각각에 대한 감성 인식 결과와 상기 멀티모달 입력에 대한 감성 인식 결과를 포함하는 복합 감성 인식 결과를 출력할 수 있다.
한편, 상기 화상 통화 상대방의 감성 인식(S1720)은, 감성 인식기(74a)를 구비하는 감성 인식 서버(70)에서 수행될 수 있다.
이 경우에, 상기 화상 통화 상대방의 감성 정보를 인식하는 단계(S1720)는, 로봇(100)이 영상 데이터 및 음성 데이터에 기초하여 감성 정보를 인식하도록 입력되는 학습된 인공신경망을 포함하는 감성 인식 서버(70)로 상기 화상 통화 상대방 로봇으로부터 수신되는 데이터를 송신하는 단계, 및, 상기 감성 인식 서버(70)로부터 감성 인식 결과를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
도 5를 참조하여 설명한 것과 같이, 상기 감성 인식 서버(70)는, 유니모달 입력으로 학습된 복수의 인공신경망(521, 522, 523)을 포함할 수 있다. 또한, 상기 감성 인식 서버(70)는, 상기 복수의 유니모달 입력에 기초한 멀티모달 입력으로 학습된 인공신경망(511)을 더 포함할 수 있다. 상기 감성 인식 서버(70)가 구비하는 인공신경망(511,521, 522, 523)은 각각의 입력 데이터에 적합한 인공신경망일 수 있다.
실시예에 따라서, 로봇(100)은 음향 출력부((181)가 출력하는 음성에 감성정보를 실어 매핑할 수 있다. 예를 들어, 상대방의 감성을 실시간으로 인식하여 욕설 등 과격한 음성은 순화해서 변경처리하여 전송하도록 할 수 있다. 또는 음성 내 감탄사를 더욱 강조하여 음량을 증가시켜서 출력하도록 할 수 있다.
본 발명에 따르면, 사용자의 음성, 영상, 텍스트 상에서 인식된 멀티모달의 감성값을 이용하여, 사용자와의 인터랙션 혹은 상대방과의 화상 통화에서 감성을 표현할 수 있다. 여기서, 인식된 감성은 긍정/부정/중립으로 표현되거나, 7종 감성클래스의 확률값으로 인식된 정보를 기반으로 할 수 있다.
또한. 음성, 영상, 텍스트 각각의 감성 인식 결과와 멀티모달 감성 인식 결과를 상호 보완적으로 사용할 수 있어, 감성 인식 정확성을 더욱 향상할 수 있다.
또한, 음성, 영상, 텍스트 각각의 감성정보가 상반되는 감성의 특징을 보이는 사용자를 판별할 수 있고, 특이점을 데이터베이스화하여 사용자와 로봇의 감성 교류 사용자 경험(UX)을 위해 사용할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자의 감정 인식 결과 값에 따라, 과장된 감정 표현 혹은 소극적인 감정 표현 등으로 감정 표현을 강화하거나 약화하는 레벨링을 수행할 수 있다.
로봇(100)은 사용자의 감성 특징점을 이해하고, 아바타로 인식된 감성 특징점을 재현할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 웃을 때, 항상 한쪽 입꼬리가 올라가는 등 사용자 고유의 특징점(화자의 특정 감정에서의 표정)을 인식하고, 이를 아바타 캐릭터에 매핑할 수 있다.
또한, 로봇(100)은 사용자의 특정한 버릇이나 감정을 저장하고, 화상 통화 시 사용자의 감성 특징점을 반영한 아바타로 대체되었을 경우, 아바타 캐릭터가 사용자의 대리인 역할을 하는 것처럼 통화를 수행할 수 있다.
도 18 내지 도 21은 본 발명의 실시예에 따른 로봇 시스템의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
도 18을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 로봇 시스템은 화상 통화를 수행하는 제1 로봇(100a)과 제2 로봇(100b)을 포함할 수 있다.
제1 로봇(100a)과 제2 로봇(100b)은 화상 통화를 수행하면서 화상 통화에 필요한 데이터를 송수신할 수 있다(S1810).
예를 들어, 제2 로봇(100b)은, 제1 로봇(100a)으로부터 제1 로봇(100a)의 사용자가 촬영된 영상 데이터, 제1 로봇(100a)의 사용자가 발화한 음성 데이터 등을 수신할 수 있다(S1810). 이후에도, 지속적으로 제1 로봇(100a)과 제2 로봇(100b)은 화상 통화를 수행하면서 화상 통화에 필요한 데이터를 송수신할 수 있을 것이다.
한편, 제1 로봇(100a)으로부터 영상 데이터 및 음성 데이터를 수신한 제2 로봇(100b)은 상기 수신한 영상 데이터 및 음성 데이터에 기초하여 화상 통화 상대방인 제1 로봇(100a)의 사용자의 감성을 인식할 수 있다(S1820).
이를 위해, 제2 로봇(100b)은 상술한 감성 인식기(74a)를 구비할 수 있다.
한편, 제어부(140)는, 감성 인식기(74a)가 출력한 화상 통화 상대방의 감성 인식 결과를 제1 로봇(100a)의 사용자가 촬영된 영상 데이터에 기초하여 획득된 화상 통화 상대방의 얼굴 정보에 매핑하여 화상 통화 상대방의 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다(S1830).
한편, 제어부(140)는, 제1 로봇(100a)의 사용자가 촬영된 영상 데이터로부터 화상 통화 상대방의 움직임을 감지할 수 있고(S1840), 화상 통화 상대방의 움직임에 대응하여 제2 로봇(100b)이 수행할 대응 모션을 판별할 수 있다(S1850).
이후, 제어부(140)의 제어에 따라, 제2 로봇(100b)은 생성된 아바타 캐릭터를 표시하고, 대응 모션을 수행함으로써, 화상 통화 상대방의 감성을 표현할 수 있다(S1860).
이에 따라, 제2 로봇(100b)의 사용자는 제2 로봇(100b)이 표시하는 캐릭터와 제2 로봇(100b)의 움직임으로부터 화상 통화 상대방의 감성을 직관적으로 알 수 있다.
동일한 방식으로 제1 로봇(100a)이 제2 로봇(100b)의 사용자의 감성을 인식하고, 인식된 감성 인식 결과에 기초한 아바타 캐릭터를 표시하고 대응 모션을 수행함으로써 제2 로봇(100b)의 사용자의 감성을 표현할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 로봇(100a, 100b)은, 평상시, 사용자의 감성을 음성, 영상, 텍스트로 인식하고 사용자 감성의 특징점을 저장할 수 있다. 또한, 평상시 사용자의 저장된 감성 특징점 정보를 기반으로 아바타가 상대방과 대신 통화할 수 있다.
또한, 로봇(100a, 100b)을 이용한 P2P 화상 통화 시, 사용자 감성을 아바타에 매핑하여 감성 아바타로 통화할 수 있다. 실시간으로 발신자나 수신자의 인식된 감성을 아바타를 매핑하여 움직이되, 아바타 캐릭터에서는 감성의 특징점을 더욱 강조하여 표현할 수 있다.
화상 통화 시, 화자의 감정을 실시간 인식하고, 인식 결과 값에 매핑되는 다양한 캐릭터를 화자의 얼굴 위에 오버레이(overlay)하여 표시하거나, 화자를 대체하여 표시함으로써, 상대의 감정을 쉽게 파악할 수 있다.
또한, 화상 통화 시,화자의 제스처를 인식하여 해당 제스처를 로봇의 모션으로 매핑하여 동작하도록 함으로써. 사용자는 상대의 감정을 로봇의 모션을 통해 직관적으로 인식할 수 있고, 재미요소를 기대할 수 있다.
본 발명은 감성 인식기(74a)에서 사용자의 얼굴, 음성, 텍스트 등의 멀티모달 감성을 인식하고, 인식된 감성 정보를 이용하여 로봇(100a, 100b)은, 아바타 캐릭터에 특정 감정을 매핑할 수 있다.
이에 따라, 대화 내용상의 감성을 인식하여 긍정적인 인터랙션을 유도할 수 있다.
도 19를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 로봇 시스템은 화상 통화를 수행하는 제1 로봇(100a)과 제2 로봇(100b) 및 하나 이상의 감성 인식 서버(70b)를 포함할 수 있다.
도 19는 감성 인식을 제2 로봇(100b)에 연결된 감성 인식 서버(70b)에서 수행되는 점에서 도 18의 실시예와 차이가 있다. 이를 위해, 감성 인식 서버(70b)는 상술한 감성 인식기(74a)를 구비할 수 있다.
제1 로봇(100a)과 제2 로봇(100b)은 화상 통화를 수행하면서 화상 통화에 필요한 데이터를 송수신할 수 있다(S1910).
제1 로봇(100a)으로부터 영상 데이터 및 음성 데이터를 수신한 제2 로봇(100b)은 상기 수신한 영상 데이터 및 음성 데이터를 상기 감성 인식 서버(70b)로 전송할 수 있다(S1920).
상기 감성 인식 서버(70b)는, 수신한 데이터에 기초하여 화상 통화 상대방인 제1 로봇(100a)의 사용자의 감성을 인식하고(S1925), 감성 인식 결과를 제2 로봇(100b)으로 송신할 수 있다(S1930).
이후에는 동일하게, 제2 로봇(100b)이 인식된 감성 정보를 화상 통화 상대방의 얼굴 정보에 매핑하여 화상 통화 상대방의 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다(S1940).
만약, 제1 로봇(100a)의 사용자가 촬영된 영상 데이터로부터 화상 통화 상대방의 움직임을 감지되면(S1950), 제2 로봇(100b)은 화상 통화 상대방의 움직임에 대응하여 수행할 대응 모션을 판별할 수 있다(S1960).
이후, 제2 로봇(100b)은 생성된 아바타 캐릭터를 표시하고, 대응 모션을 수행함으로써, 화상 통화 상대방의 감성을 표현할 수 있다(S1970).
이에 따라, 제2 로봇(100b)의 사용자는 제2 로봇(100b)이 표시하는 캐릭터와 제2 로봇(100b)의 움직임으로부터 화상 통화 상대방의 감성을 직관적으로 알 수 있다.
도 20을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 로봇 시스템은 화상 통화를 수행하는 제1 로봇(100a)과 제2 로봇(100b) 및 하나 이상의 감성 인식 서버(70b)를 포함할 수 있다.
도 20은 화상 통화 상대방의 움직임 감지(S2025)를 감성 인식 결과의 수신 전(S2035)에 수행하는 점에서 도 19의 실시예와 차이가 있다.
도 20을 참조하면, 제2 로봇(100b)은 제1 로봇(100a)으로부터 데이터를 수신하고(S2010), 수신한 데이터를 감성 인식 서버(70b)로 전달할 수 있다(S2020).
한편, 제2 로봇(100b)은 수신한 데이터에 기초하여 화상 통화 상대방의 움직임을 감지할 수 있다(S2025).
한편, 감성 인식 서버(70b)는 감성 인식을 수행하고(S2030), 그 결과를 제2 로봇(100b)으로 송신할 수 있다(S2035).
감성 인식 결과가 수신되면(S2035), 제2 로봇(100b)은 감성 인식 결과를 사용자 얼굴 정보에 매핑하여 아바타 캐릭터를 생성하고(S2040), 화상 통화 상대방의 움직임에 대응하는 대응 모션을 판별할 수 있다(S2050).
이후, 제2 로봇(100b)은 생성된 아바타 캐릭터를 표시하고, 대응 모션을 수행함으로써, 화상 통화 상대방의 감성을 표현할 수 있다(S2060).
도 21을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 로봇 시스템은 화상 통화를 수행하는 제1 로봇(100a)과 제2 로봇(100b) 및 하나 이상의 감성 인식 서버(70a)를 포함할 수 있다.
도 21을 참조하면, 제1 로봇(100a)은 사용자의 얼굴이 포함된 데이터, 사용자의 발화 음성이 포함된 데이터 등 사용자 관련 데이터를 획득할 수 있다(S2110).
제1 로봇(100a)은 획득된 사용자 관련 데이터 감성 인식 서버(70a)로 전달할 수 있다(S2115).
한편, 감성 인식 서버(70a)는 수신된 데이터에 기초하여 감성 인식을 수행하고(S2120), 그 결과를 제1 로봇(100a)으로 송신할 수 있다(S2125).
감성 인식 결과가 수신되면(S2125), 제1 로봇(100a)은 감성 인식 결과를 사용자 얼굴 정보에 매핑하여 아바타 캐릭터를 생성할 수 있다(S2130).
제1 로봇(100a)은 화상 통화 상대방의 로봇인 제2 로봇(100b)에 인식된 감성 정보 또는 생성된 아바타 캐릭터를 송신할 수 있고(S2140). 생성된 아바타 캐릭터를 표시할 수 있다(S2150).
또는 제1 로봇(100a)은 생성된 아바타 캐릭터를 표시한 후에(S2150), 제2 로봇(100b)에 인식된 감성 정보 또는 생성된 아바타 캐릭터를 송신할 수도 있다(S2140).
한편, 제2 로봇(100b)은 설정에 따라서, 수신된 아바타 캐릭터를 표시하거나, 수신된 감성 정보에 기초하여, 제1 로봇(100a) 사용자의 감성을 표현할 수 있다.
본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 사용자 감성(emotion)을 인식하고 감성기반의 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 딥러닝으로 학습된 인공지능을 이용하여 사용자의 감성을 더욱 정확하게 인식할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 사용자의 감성을 표현하는 캐릭터를 자동으로 생성하고 이용할 수 있어 사용자에게 재미와 사용 편의성을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 사용자의 감성을 표현하는 캐릭터를 이용하여, 사용자와 로봇 사이의 커뮤니케이션, 사용자들 사이의 커뮤니케이션에 감성적 요소를 더 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 화상 통화 참가자 중 적어도 하나의 감성을 인식하고, 인식된 감성에 따라 캐릭터를 생성할 수 있어, 화상 통화 참가자의 감성을 직관적으로 확인할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 화상 통화 상대방의 감성을 로봇을 통하여 전달할 수 있어, 사용자의 만족도와 편의성을 높일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 화상 통화 상대방의 움직임을 인식하여 로봇이 대응되는 동작을 수행함으로써, 사람들이 화상 통화를 더욱 재밌고 편리하게 이용할 수 있는 효과가 있다.
본 발명에 따른 로봇 및 로봇 시스템은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 로봇 및 로봇 시스템의 동작 방법은, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체에 프로세서가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.
홈 어플라이언스: 10
서버: 70
로봇: 100
감성 인식기: 74a

Claims (19)

  1. 본체 전면에 위치하는 사용자의 영상을 획득하는 카메라를 포함하는 영상 획득부, 상기 사용자의 음성 입력을 수신하는 음성 입력부, 소정 영상을 표시하는 디스플레이, 및, 소정 음향을 출력하는 음향 출력부를 포함하는 로봇의 동작 방법에 있어서,
    사용자의 얼굴을 포함하는 영상 데이터와 상기 사용자가 발화한 음성 데이터를 포함하는 상기 사용자와 관련된 데이터를 획득하는 단계;
    상기 사용자와 관련된 데이터에 기초하여 복수의 감정에 대한 각각의 확률값 및 상기 감정을 나타내는 사용자의 특징점들의 벡터값을 산출하고, 복수의 감정에 대한 상기 특징점들의 벡터값을 결합하여 상기 사용자의 감성 정보 결과를 인식하는 단계; 및
    상기 사용자와 관련된 데이터에 포함되는 상기 사용자의 얼굴 정보에 상기 인식된 사용자의 감성 정보 결과를 매핑(mapping)하여 아바타 캐릭터를 생성하는 단계;를 포함하는 로봇의 동작 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자와 관련된 데이터는,
    상기 사용자가 촬영된 동영상 데이터 또는 상기 사용자를 촬영하는 실시간 동영상 데이터인 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 생성된 아바타 캐릭터를 디폴트(default) 화면 또는 특정 상황에서 표시되는 화면으로 사용하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 생성된 아바타 캐릭터를 상기 사용자의 정보와 연계시켜 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    다른 기기로 소정 데이터를 전송하는 경우에, 상기 아바타 캐릭터 또는 상기 인식된 감성 정보를 상기 소정 데이터와 함께 전송하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 사용자와 관련된 데이터를 획득하는 단계는, 소정 시간 동안 상기 사용자의 영상 데이터 및 음성 데이터를 획득하고,
    상기 사용자의 감성 정보를 인식하는 단계는, 상기 사용자의 영상 데이터 및 음성 데이터에 기초하여, 상기 소정 시간 동안의 상기 사용자의 감성 정보들을 인식하고,
    상기 아바타 캐릭터를 생성하는 단계는, 상기 사용자의 영상 데이터에 상기 사용자의 감성 정보들을 매핑(mapping)하고, 상기 사용자의 음성 데이터를 동기화하여, 상기 아바타 캐릭터의 동영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 저장된 아바타 캐릭터 중 어느 하나를 표시하는 단계;를 더 포함하는 로봇의 동작 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 아바타 캐릭터 생성 단계는,
    상기 인식된 사용자의 감성 정보에 대응하여, 상기 아바타 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들의 변화 정도를 조절하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 아바타 캐릭터 생성 단계는,
    설정에 따라, 상기 아바타 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들의 변화 정도를, 더 크게 조절함으로써 감정 표현을 강화하거나, 더 작게 조절함으로써 상기 감정 표현을 완화시키는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 아바타 캐릭터 생성 단계는,
    기설정된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 상기 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경하여 상기 아바타 캐릭터를 생성하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 아바타 캐릭터 생성 단계는,
    상기 사용자의 얼굴 정보에 기초하여 생성된 애니메이션 캐릭터의 표정 랜드마크 포인트들을 상기 인식된 감성 정보에 대응하도록 변경하여 상기 아바타 캐릭터를 생성하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 아바타 캐릭터 생성 단계는,
    상기 사용자의 얼굴 이미지 위에 상기 인식된 감성 정보에 대응하여 생성된 표정 랜드마크 포인트 이미지를 증강 현실(augmented reality)로 합성하여 상기 아바타 캐릭터를 생성하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 움직임을 감지하는 단계;
    상기 사용자의 움직임에 대응하는 대응 모션(motion)을 판별하는 단계; 및,
    상기 대응 모션을 수행하는 단계;를 더 포함하는 로봇의 동작 방법.
  14. 삭제
  15. 제1항에 있어서,
    상기 로봇은,
    영상 데이터 및 음성 데이터에 기초하여 감성 정보를 인식하도록 학습된 인공신경망을 포함하여, 상기 사용자와 관련된 데이터가 입력되면, 상기 사용자의 감성 정보를 인식하는 감성 인식기를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 감성 인식기는,
    복수의 유니모달 입력 및, 상기 복수의 유니모달 입력에 기초한 멀티모달 입력으로 감성 정보를 인식하도록 학습되어, 상기 복수의 유니모달 입력 각각에 대한 감성 인식 결과와 상기 멀티모달 입력에 대한 감성 인식 결과를 포함하는 복합 감성 인식 결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 감성 정보를 인식하는 단계는,
    감성 인식 서버로 상기 사용자와 관련된 데이터를 송신하는 단계, 및,
    상기 감성 인식 서버로부터 감성 인식 결과를 수신하는 단계를 포함하고,
    상기 감성 인식 서버는 입력되는 영상 데이터 및 음성 데이터에 기초하여 감성 정보를 인식하도록 학습된 인공신경망을 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 감성 인식 서버는, 유니모달 입력으로 학습된 복수의 인공신경망 및 상기 복수의 유니모달 입력에 기초한 멀티모달 입력으로 학습된 인공신경망을 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇의 동작 방법.
  19. 제1항 내지 제13항 및 제15항 내지 제18항 중 어느 한 항의 동작 방법을 수행하는 로봇.

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