KR20200048015A - 로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법 - Google Patents

로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20200048015A
KR20200048015A KR1020180129614A KR20180129614A KR20200048015A KR 20200048015 A KR20200048015 A KR 20200048015A KR 1020180129614 A KR1020180129614 A KR 1020180129614A KR 20180129614 A KR20180129614 A KR 20180129614A KR 20200048015 A KR20200048015 A KR 20200048015A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
music
information
motion
data storage
motion information
Prior art date
Application number
KR1020180129614A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102137112B1 (ko
Inventor
윤태복
Original Assignee
(주)시뮬렉스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)시뮬렉스 filed Critical (주)시뮬렉스
Priority to KR1020180129614A priority Critical patent/KR102137112B1/ko
Publication of KR20200048015A publication Critical patent/KR20200048015A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102137112B1 publication Critical patent/KR102137112B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1602—Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
    • B25J11/003—Manipulators for entertainment
    • B25J11/0035—Dancing, executing a choreography
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
    • B25J9/163—Programme controls characterised by the control loop learning, adaptive, model based, rule based expert control
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1669—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by special application, e.g. multi-arm co-operation, assembly, grasping

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Toys (AREA)

Abstract

매우 중요한 유아교육의 요소인 창의력 및 자기 표현력 증진을 위한 율동 학습에 도움을 줄 수 있는 로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법이 개시된다.
본 발명은 어린 아이들의 율동 학습에 휴머노이드 로봇을 활용할 수 있도록 하여 재미 및 흥미를 증진시켜 교육적 효과를 높일 수 있으며, 다수의 어린 아이뿐만 아니라 특정 어린 아이의 취향을 고려한 동요를 통한 율동 학습이 가능한 효과가 있다.

Description

로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법{ROBOT MOTION CONTROL SYSTEM AND METHOD THEREOF}
본 발명은 로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 로봇이 음악에 맞춰 사용자가 입력한 동작을 수행함으로써, 음악에 대응하는 춤을 추며, 해당 동작에 대한 정보를 저장하여 개인의 패턴을 추출하여 향후 개인 패턴을 이용하여 자동으로 로봇이 춤을 출 수 있도록 하는 로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
국내 중소 로봇 업체들은 최근 서비스 로봇 개발에 주력하고 있으며 단기간에 상용화가 가능한 분야로 교육용 로봇 시장에 집중하고 있다.
공공부문에서 교육용 로봇은 1만 1천 개의 초, 중, 고 및 3만 여 개의 유아교육기관에서 활용될 수 있는 거대한 잠재시장을 보유하고 있다.
세계 최고 수준의 ICT 인프라를 바탕으로 기술역량을 집중한다면 글로벌 시장선점 가능성이 높은 유망산업분야로서, 교육용 로봇 시장이 성장함에 따라 교육기기용 보조장치 시장을 점차 대체할 것으로 예상된다.
이에 국내 로봇산업을 발전시키기 위해서는 하드웨어뿐만 아니라 콘텐츠를 포함한 소프트웨어 기술력을 향상시켜 인공지능형 로봇개발, 로봇시장의 핵심인 SW 및 콘텐츠 기술력을 차세대 스마트 기술, 네트워크 기술, VR·AR·MR 기술, 정보서비스 기술, 영상 스트리밍 기술, 임베디드 및 미들웨어 소프트웨어 기술 등과 접목시켜 원천기술 개발 등에 주력할 필요가 있다.
국내의 경우 관련 인프라 및 하드웨어 기술은 상당한 수준까지 발전했지만 로봇용 SW 콘텐츠 시장에서는 기술적 진보와 혁신이 필요한 상황이다.
하지만, 국내외 기술개발 현황을 살펴보면 주로 소형 액추에이터 기반 휴머노이드 로봇은 프로그램 코딩 명령대로만 동작하는 어렵고 지루한 과정의 단순 반복으로 운영되거나 단순히 엔터테인먼트 용도로 판매되어 교육현장 또는 일반인이 활용하는데 한계가 있다.
이러한 한계를 극복하기 위하여 종래 대한민국 공개특허공보 제10-2010-0069296호(2010.06.24공개)는 음악에 반응하여 동작하는 로봇완구를 개시하고 있다.
하지만, 이러한 종래 기술은 단지 음악에 반응할 뿐, 과거 사용자가 어떠한 동작을 많이 입력하였고, 다수의 사용자가 많이 입력한 동작을 고려하여 패턴을 추출할 수 없으며, 계속 반복되는 동작만 수행할 수 있다는 문제가 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2010-0069296호(2010.06.24공개)
따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 첫 번째 목적은 매우 중요한 유아교육의 요소인 창의력 및 자기 표현력 증진을 위한 율동 학습에 도움을 줄 수 있고, 어린 아이들의 율동 학습에 휴머노이드 로봇을 활용할 수 있도록 하여 재미 및 흥미를 증진시켜 교육적 효과를 높일 수 있으며, 율동 학습에 활용되는 휴머노이드 로봇에 입력된 동작을 분석하여, 다수의 어린 아이가 동요에 따라 선택한 동작을 활용할 수 있도록 패턴을 추출하고, 특정 어린 아이가 동요에 따라 선택한 동작을 활용할 수 있도록 패턴을 추출하여, 다수의 어린 아이뿐만 아니라 특정 어린 아이의 취향을 고려한 동요를 통한 율동 학습이 가능한 로봇 동작 제어 시스템을 제공하는 것이다.
또한, 두 번째 목적은 매우 중요한 유아교육의 요소인 창의력 및 자기 표현력 증진을 위한 율동 학습에 도움을 줄 수 있고, 어린 아이들의 율동 학습에 휴머노이드 로봇을 활용할 수 있도록 하여 재미 및 흥미를 증진시켜 교육적 효과를 높일 수 있으며, 율동 학습에 활용되는 휴머노이드 로봇에 입력된 동작을 분석하여, 다수의 어린 아이가 동요에 따라 선택한 동작을 활용할 수 있도록 패턴을 추출하고, 특정 어린 아이가 동요에 따라 선택한 동작을 활용할 수 있도록 패턴을 추출하여, 다수의 어린 아이뿐만 아니라 특정 어린 아이의 취향을 고려한 동요를 통한 율동 학습이 가능한 로봇 동작 제어 방법을 제공하는 것이다.
상기 첫 번째 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 로봇 동작 제어 시스템에 있어서, 출력할 제1음악을 선택받고, 선택된 제1음악을 출력하며, 출력되는 제1음악에 대응하는 로봇의 동작을 입력받으며, 입력된 로봇의 동작을 특정 로봇에 송신하고, 입력된 동작 정보 및 출력되는 제1음악에 대한 음악 정보를 데이터 저장부에 송신하는 사용자 단말, 상기 사용자 단말로부터 수신한 동작 정보 및 음악 정보를 매핑하여 저장하는 데이터 저장부 및 상기 데이터 저장부가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출하고, 추출한 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 동작 정보 분석부를 포함하는 로봇 동작 제어 시스템을 제공한다.
상기 동작 정보 분석부는 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악에 대하여, 상기 데이터 저장부가 동작 정보를 저장하고 있지 않은 경우, 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악과 유사한 제2음악을 선택하여 선택한 제2음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 상기 데이터 저장부로 송신하는 유사 음악 선택 모듈을 포함할 수 있다.
상기 동작 정보 분석부는 사용자의 과거 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 개인 동작 정보 패턴을 추출하여, 추출한 개인 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 개인화 모듈을 포함할 수 있다.
상기 동작 정보 분석부는 다수의 사용자가 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하여, 추출한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 지능화 모듈을 포함할 수 있다.
상기 유사 음악 선택 모듈은
[수학식 1]
Figure pat00001
상기 수학식 1을 이용하여, 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악과 상기 데이터 저장부가 저장하고 있는 제2음악을 구간 별로 비교하며, 상기 C1과 상기 C2는 상수 값이며, 상기 D는 제1음악과 제2음악의 노드 별 거리를 의미하며, 상기 θ는 두 노드의 방향 유사도를 찾기 위한 제1음악과 제2음악의 노드 간 각도를 의미할 수 있다.
상기 지능화 모듈은
[수학식 2]
Figure pat00002
상기 수학식 2를 이용하며 다수의 사용자에 대한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하며, 상기 N-RMS는 음악 구간 별 동작이 가지는 가중치를 의미하며, 상기 M은 음악의 구간 별 동작 활용 빈도를 의미하고, 상기 MP는 구간 별 사용자를 고려한 동작 빈도를 의미하며, 상기 P는 사용자의 동작 선호도를 의미하고, 상기 wm, 상기 wmp 및 상기 wp는 기 설정된 각각의 상수를 의미할 수 있다.
상기 두 번째 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 로봇 동작 제어 방법에 있어서, 사용자 단말이 출력할 제1음악을 선택받는 단계, 상기 사용자 단말이 상기 제1음악에 대응하는 로봇의 동작을 입력받는 단계, 상기 사용자 단말이 입력된 로봇의 동작을 특정 로봇에 송신하는 단계, 상기 사용자 단말이 상기 제1음악을 출력하는 단계, 상기 사용자 단말이 입력된 동작 정보 및 출력되는 제1음악에 대한 음악 정보를 데이터 저장부에 송신하는 단계, 상기 데이터 저장부가 수신한 동작 정보 및 음악 정보를 매핑하여 저장하는 단계, 동작 정보 분석부가 상기 데이터 저장부가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출하는 단계 및 상기 동작 정보 분석부가 추출한 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 단계를 포함하는 로봇 동작 제어 방법을 제공한다.
상기 동작 정보 분석부가 상기 데이터 저장부가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출하는 단계는 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악에 대하여, 상기 데이터 저장부가 동작 정보를 저장하고 있지 않은 경우, 상기 동작 정보 분석부가 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악과 유사한 제2음악을 선택하는 단계 및 상기 동작 정보 분석부가 선택한 제2음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 상기 데이터 저장부로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 동작 정보 분석부가 상기 데이터 저장부가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출하는 단계는 상기 동작 정보 분석부가 사용자의 과거 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 개인 동작 정보 패턴을 추출하는 단계 및 상기 동작 정보 분석부가 추출한 개인 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 동작 정보 분석부가 상기 데이터 저장부가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출하는 단계는 상기 동작 정보 분석부가 다수의 사용자가 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하는 단계 및 상기 동작 정보 분석부가 추출한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자 단말이 선택한 제1음악에 대하여, 상기 데이터 저장부가 동작 정보를 저장하고 있지 않은 경우, 상기 동작 정보 분석부가 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악과 유사한 제2음악을 선택하는 단계는
[수학식 1]
Figure pat00003
상기 동작 정보 분석부가 상기 수학식 1을 이용하여, 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악과 상기 데이터 저장부가 저장하고 있는 제2음악을 구간 별로 비교하는 단계를 포함하며, 상기 C1과 상기 C2는 상수 값이며, 상기 D는 제1음악과 제2음악의 노드 별 거리를 의미하며, 상기 θ는 두 노드의 방향 유사도를 찾기 위한 제1음악과 제2음악의 노드 간 각도를 의미할 수 있다.
상기 동작 정보 분석부가 다수의 사용자가 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하는 단계는
[수학식 2]
Figure pat00004
상기 동작 정보 분석부가 상기 수학식 2를 이용하며 다수의 사용자에 대한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하는 단계를 포함하며, 상기 N-RMS는 음악 구간 별 동작이 가지는 가중치를 의미하며, 상기 M은 음악의 구간 별 동작 활용 빈도를 의미하고, 상기 MP는 구간 별 사용자를 고려한 동작 빈도를 의미하며, 상기 P는 사용자의 동작 선호도를 의미하고, 상기 wm, 상기 wmp 및 상기 wp는 기 설정된 각각의 상수를 의미할 수 있다.
상기에서 설명한 본 발명의 로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법에 의하면, 매우 중요한 유아교육의 요소인 창의력 및 자기 표현력 증진을 위한 율동 학습에 도움을 줄 수 있고, 어린 아이들의 율동 학습에 휴머노이드 로봇을 활용할 수 있도록 하여 재미 및 흥미를 증진시켜 교육적 효과를 높일 수 있으며, 율동 학습에 활용되는 휴머노이드 로봇에 입력된 동작을 분석하여, 다수의 어린 아이가 동요에 따라 선택한 동작을 활용할 수 있도록 패턴을 추출하고, 특정 어린 아이가 동요에 따라 선택한 동작을 활용할 수 있도록 패턴을 추출하여, 다수의 어린 아이뿐만 아니라 특정 어린 아이의 취향을 고려한 동요를 통한 율동 학습이 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예인 로봇 동작 제어 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 구성인 동작 정보 분석부의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예인 로봇 동작 제어 방법의 개략적인 흐름을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 유사 음악 선택 모듈이 수학식 1 및 3을 통해 도출한 제1음악 및 제2음악의 시계열 데이터 값을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 유사 음악 선택 모듈이 수학식 3 및 동적정합법을 통해 산출한 제1음악 및 제2음악의 시계열 데이터 값 분석 결과를 나타낸 도면이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정 해석되지 아니하며, 발명자는 그 사용자의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “…부”, “…기”, “…단”, “모듈”, “장치” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시 예에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 실시 예들에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 실시 예들의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 실시 예들에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 실시 예들의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 발명의 실시 예에서, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에서, ‘모듈’ 혹은 ‘부’는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의‘모듈’ 혹은 복수의‘부’는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 ‘모듈’ 혹은 ‘부’를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예인 로봇 동작 제어 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이며, 도 2는 본 발명의 일 구성인 동작 정보 분석부의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 1 내지 도 2를 참고하면, 본 발명의 일 실시예인 로봇 동작 제어 시스템은 사용자 단말(20), 데이터 저장부(30) 및 동작 정보 분석부를 포함할 수 있고, 동작 정보 분석부는 유사 음악 선택 모듈(110), 개인화 모듈(120) 및 지능화 모듈(130)을 포함할 수 있다.
사용자 단말(20)은 입력 장치, 스피커, 디스플레이 장치 등을 포함하고 있는 스마트 폰, 스마트 워치, 스마트 글라스, 태블릿 PC, 노트북 PC 등의 다양한 전자 장치로 구현될 수 있다.
또한, 로봇(10), 사용자 단말(20), 데이터 저장부(30) 및 동작 정보 분석부 간의 데이터 송수신은 유선 또는 무선 통신을 포함하는 다양한 방법으로 구현될 수 있으며, 통신 방식을 한정하지 않는다.
사용자 단말(20)은 출력할 제1음악을 선택받을 수 있고, 선택된 제1음악을 출력할 수 있다.
또한, 사용자 단말(20)은 출력되는 제1음악에 대응하는 로봇(10)의 동작을 입력받을 수 있으며, 입력된 로봇(10)의 동작을 특정 로봇(10)에 송신할 수 있고, 입력된 동작 정보 및 출력되는 제1음악에 대한 음악 정보를 데이터 저장부(30)에 송신할 수 있다.
그리고 데이터 저장부(30)는 사용자 단말(20)로부터 수신한 동작 정보 및 음악 정보를 매핑하여 저장할 수 있다.
또한, 동작 정보 분석부는 데이터 저장부(30)가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출할 수 있다.
그리고 동작 정보 분석부는 추출한 동작 정보 패턴을 데이터 저장부(30)로 송신할 수 있다.
유사 음악 선택 모듈(110)은 사용자 단말(20)이 선택한 제1음악에 대하여, 데이터 저장부(30)가 동작 정보를 저장하고 있지 않은 경우, 사용자 단말(20)이 선택한 제1음악과 유사한 제2음악을 선택하여 선택한 제2음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 데이터 저장부(30)로 송신할 수 있다.
보다 구체적으로, 유사 음악 선택 모듈(110)은 수학식 1을 이용하여, 사용자 단말(20)이 선택한 제1음악과 데이터 저장부(30)가 저장하고 있는 제2음악을 구간 별로 비교할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00005
수학식 1에서 C1과 C2는 상수 값이며, D는 제1음악과 제2음악의 노드 별 거리를 의미하며, θ는 두 노드의 방향 유사도를 찾기 위한 제1음악과 제2음악의 노드 간 각도를 의미할 수 있다.
수학식 1을 통해, 유사 음악 선택 모듈(110)은 제1음악과 제2음악의 구간 별 유사도를 판단할 수 있다.
이 경우, 데이터 저장부(30)는 제2음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 제1음악에 대한 참고 동작 정보로 저장할 수 있고, 유사 음악 선택 모듈(110)은 데이터 저장부(30)에 송신한 제2음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 사용자 단말(20)로 송신할 수 있다.
또한, 사용자 단말(20)은 제2음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 로봇(10)으로 송신함으로써, 제1음악에 대한 동작 정보가 존재하지 않더라도 제1음악과 유사한 제2음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 로봇(10)이 수행할 수 있다.
그리고 개인화 모듈(120)은 사용자의 과거 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 개인 동작 정보 패턴을 추출하여, 추출한 개인 동작 정보 패턴을 데이터 저장부(30)로 송신할 수 있고, 데이터 저장부(30)는 수신한 개인 동작 정보 패턴을 저장할 수 있다.
여기서 개인 동작 정보 패턴은 해당 음악에 대하여 사용자가 입력한 동작 정보를 포함하는 것으로, 동작 정보 입력 순서를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 사용자 단말(20)이 특정 음악에 대하여, 개인화 수행 요청을 입력한 경우, 특정 음악에 대한 개인 동작 정보 패턴을 데이터 저장부(30)가 저장하고 있다면, 데이터 저장부(30)는 해당 개인 동작 정보 패턴을 사용자 단말(20)로 송신할 수 있고, 사용자 단말(20)은 수신한 해당 개인 동작 정보 패턴을 로봇(10)으로 송신함으로써, 로봇(10)은 과거 사용자가 입력한 동작 정보에 대응하여 동작을 수행할 수 있다.
또한, 사용자 단말(20)이 특정 음악에 대하여, 개인화 수행 요청을 입력한 경우, 특정 음악에 대한 개인 동작 정보 패턴을 데이터 저장부(30)가 저장하고 있지 않다면, 유사 음악 선택 모듈(110)은 사용자 단말(20)이 선택한 특정 음악과 유사한 유사 음악을 선택하여 선택한 유사 음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 데이터 저장부(30)로 송신할 수 있다.
이 경우, 데이터 저장부(30)는 유사 음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 특정 음악에 대한 참고 동작 정보로 저장할 수 있고, 유사 음악 선택 모듈(110)은 데이터 저장부(30)에 송신한 유사 음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 사용자 단말(20)로 송신할 수 있다.
또한, 사용자 단말(20)은 유사 음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 로봇(10)으로 송신함으로써, 특정 음악에 대한 동작 정보가 존재하지 않더라도 특정 음악과 유사한 유사 음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 로봇(10)이 수행할 수 있다.
그리고 지능화 모듈(130)은 다수의 사용자가 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하여, 추출한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 데이터 저장부(30)로 송신할 수 있다.
여기서 다수 사용자 동작 정보 패턴은 해당 음악에 대하여 다수의 사용자가 입력한 동작 정보를 포함하는 것으로, 다수의 사용자가 입력한 동작 정보 입력 순서를 포함할 수 있으며, 입력 동작 정보를 몇 명의 사용자가 입력하였는지를 의미하는 동작 정보 입력 빈도를 포함할 수 있다.
즉, 지능화 모듈(130)은 다수의 사용자가 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하는 과정에서, 동작 정보 입력 빈도를 이용하여 가장 많은 사용자가 입력한 동작 정보를 기준으로 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출할 수 있다.
보다 구체적으로, 지능화 모듈(130)은 수학식 2를 이용하여, 다수의 사용자에 대한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00006
수학식 2의 N-RMS는 음악 구간 별 동작이 가지는 가중치를 의미하며, 수학식 2의 M은 음악의 구간 별 동작 활용 빈도를 의미하고, 수학식 2의 MP는 구간 별 사용자를 고려한 동작 빈도를 의미하며, 수학식 2의 P는 사용자의 동작 선호도를 의미하고, 수학식 2의 wm, 수학식 2의 wmp 및 수학식 2의 wp는 기 설정된 각각의 상수를 의미할 수 있다.
보다 구체적으로, 사용자 단말(20)이 특정 음악에 대하여, 지능화 수행 요청을 입력한 경우, 특정 음악에 대한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 데이터 저장부(30)가 저장하고 있다면, 데이터 저장부(30)는 해당 다수 사용자 동작 정보 패턴을 사용자 단말(20)로 송신할 수 있고, 사용자 단말(20)은 수신한 해당 다수 사용자 동작 정보 패턴을 로봇(10)으로 송신함으로써, 로봇(10)은 다수 사용자가 입력한 동작 정보에 대응하여 동작을 수행할 수 있다.
또한, 사용자 단말(20)이 특정 음악에 대하여, 지능화 수행 요청을 입력한 경우, 특정 음악에 대한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 데이터 저장부(30)가 저장하고 있지 않다면, 유사 음악 선택 모듈(110)은 사용자 단말(20)이 선택한 특정 음악과 유사한 유사 음악을 선택하여 선택한 유사 음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 데이터 저장부(30)로 송신할 수 있다.
이 경우, 데이터 저장부(30)는 유사 음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 특정 음악에 대한 참고 동작 정보로 저장할 수 있고, 유사 음악 선택 모듈(110)은 데이터 저장부(30)에 송신한 유사 음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 사용자 단말(20)로 송신할 수 있다.
또한, 사용자 단말(20)은 유사 음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 로봇(10)으로 송신함으로써, 특정 음악에 대한 동작 정보가 존재하지 않더라도 특정 음악과 유사한 유사 음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 로봇(10)이 수행할 수 있다.
또한, 유사 음악 선택 모듈(110)은 수학식 1을 통해 판단한 제1음악과 제2음악의 구간 별 유사도과 수학식 3을 이용하여 제1음악과 제2음악의 전체 구간 별 유사도를 판단할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00007
유사 음악 선택 모듈(110)은 수학식 3의 MsicSim(P,Q)와 구간 별 거리와 방향을 고려한 동적정합법(Dynamic time wrapping, 이하 'DTW')을 이용하여 노드 간 매칭을 계산할 수 있다. DTW은 두 개의 시계열 데이터가 있다고 할 때 그 둘 간의 유사도를 알아내기 위한 알고리즘 중 하나이다.
즉, 유사 음악 선택 모듈(110)은 수학식 3의 MsicSim(P,Q)와 DTW를 통해 제1음악과 제2음악의 전체 구간 별 유사도를 판단할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예인 로봇 동작 제어 방법의 개략적인 흐름을 나타낸 도면이다.
도 3을 참고하면, 로봇 동작 제어 방법은 사용자 단말(20)이 출력할 제1음악을 선택받을 수 있다.(S330)
그리고 사용자 단말(20)은 제1음악에 대응하는 로봇(10)의 동작을 입력받을 수 있다.(S331)
또한, 사용자 단말(20)이 입력된 로봇(10)의 동작을 특정 로봇(10)에 송신할 수 있다.(S332)
그리고 사용자 단말(20)은 제1음악을 출력할 수 있다.(S333)
또한, 사용자 단말(20)이 입력된 동작 정보 및 출력되는 제1음악에 대한 음악 정보를 데이터 저장부(30)에 송신할 수 있다.(S334)
그리고 데이터 저장부(30)는 수신한 동작 정보 및 음악 정보를 매핑하여 저장할 수 있다.(S335)
또한, 동작 정보 분석부는 데이터 저장부(30)가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출할 수 있다.(S336)
보다 구체적으로, 사용자 단말(20)이 선택한 제1음악에 대하여, 데이터 저장부(30)가 동작 정보를 저장하고 있지 않은 경우, 동작 정보 분석부가 사용자 단말(20)이 선택한 제1음악과 유사한 제2음악을 선택할 수 있다.
그리고 동작 정보 분석부는 선택한 제2음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 데이터 저장부(30)로 송신할 수 있다.
또한, 동작 정보 분석부가 사용자의 과거 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 개인 동작 정보 패턴을 추출할 수 있다.
그리고 동작 정보 분석부는 추출한 개인 동작 정보 패턴을 데이터 저장부(30)로 송신할 수 있다.
또한, 동작 정보 분석부는 다수의 사용자가 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출할 수 있다.
그리고 동작 정보 분석부는 추출한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 데이터 저장부(30)로 송신할 수 있다.
또한, 동작 정보 분석부는 상술한 수학식 1을 이용하여 사용자 단말(20)이 선택한 제1음악과 데이터 저장부(30)가 저장하고 있는 제2음악을 구간 별로 비교할 수 있다.
그리고 동작 정보 분석부는 상술한 수학식 2를 이용하며 다수의 사용자에 대한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출할 수 있다.
또한, 동작 정보 분석부는 추출한 동작 정보 패턴을 데이터 저장부(30)로 송신할 수 있다.(S337)
도 4는 본 발명의 유사 음악 선택 모듈이 수학식 1 및 3을 통해 도출한 제1음악 및 제2음악의 시계열 데이터 값을 나타낸 도면이다.
도 4를 참고하면, 유사 음악 선택 모듈이 수학식 1 및 3을 통해 제1음악 및 제2음악의 시계열 테이터 값을 추출할 수 있는 것을 확인할 수 있고, 이를 통해 제1음악과 제2음악의 구간 별 유사도 및 전체 구간 별 유사도를 판단할 수 있음을 확인할 수 있다.
도 5는 본 발명의 유사 음악 선택 모듈이 수학식 3 및 동적정합법을 통해 산출한 제1음악 및 제2음악의 시계열 데이터 값 분석 결과를 나타낸 도면이다.
도 5를 참고하면, 유사 음악 선택 모듈이 수학식 3 및 동적정합법을 통해 제1음악 및 제2음악의 시계열 데이터 값을 분석할 수 있고, 이를 통해 제1음악과 제2음악의 구간 별 유사도 및 전체 구간 별 유사도를 판단할 수 있음을 확인할 수 있다.
상기와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법의 구성 및 동작이 이루어질 수 있으며, 한편 상기 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나 여러 가지 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 실시될 수 있다.
이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
본 실시 예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 로봇 20: 사용자 단말
30: 데이터 저장부 100: 동작 정보 분석부
110: 유사 음악 선택 모듈 120: 개인화 모듈
130: 지능화 모듈

Claims (12)

  1. 로봇 동작 제어 시스템에 있어서,
    출력할 제1음악을 선택받고, 선택된 제1음악을 출력하며, 출력되는 제1음악에 대응하는 로봇의 동작을 입력받으며, 입력된 로봇의 동작을 특정 로봇에 송신하고, 입력된 동작 정보 및 출력되는 제1음악에 대한 음악 정보를 데이터 저장부에 송신하는 사용자 단말;
    상기 사용자 단말로부터 수신한 동작 정보 및 음악 정보를 매핑하여 저장하는 데이터 저장부;및
    상기 데이터 저장부가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출하고, 추출한 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 동작 정보 분석부;
    를 포함하는 로봇 동작 제어 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 동작 정보 분석부는
    상기 사용자 단말이 선택한 제1음악에 대하여, 상기 데이터 저장부가 동작 정보를 저장하고 있지 않은 경우, 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악과 유사한 제2음악을 선택하여 선택한 제2음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 상기 데이터 저장부로 송신하는 유사 음악 선택 모듈;
    을 포함하는 로봇 동작 제어 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 동작 정보 분석부는
    사용자의 과거 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 개인 동작 정보 패턴을 추출하여, 추출한 개인 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 개인화 모듈;
    을 포함하는 로봇 동작 제어 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 동작 정보 분석부는
    다수의 사용자가 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하여, 추출한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 지능화 모듈;
    을 포함하는 로봇 동작 제어 시스템.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 유사 음악 선택 모듈은
    [수학식 1]
    Figure pat00008

    상기 수학식 1을 이용하여, 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악과 상기 데이터 저장부가 저장하고 있는 제2음악을 구간 별로 비교하며, 상기 C1과 상기 C2는 상수 값이며, 상기 D는 제1음악과 제2음악의 노드 별 거리를 의미하며, 상기 θ는 두 노드의 방향 유사도를 찾기 위한 제1음악과 제2음악의 노드 간 각도를 의미하는 것을 특징으로 하는 로봇 동작 제어 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 지능화 모듈은
    [수학식 2]
    Figure pat00009

    상기 수학식 2를 이용하며 다수의 사용자에 대한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하며, 상기 N-RMS는 음악 구간 별 동작이 가지는 가중치를 의미하며, 상기 M은 음악의 구간 별 동작 활용 빈도를 의미하고, 상기 MP는 구간 별 사용자를 고려한 동작 빈도를 의미하며, 상기 P는 사용자의 동작 선호도를 의미하고, 상기 wm, 상기 wmp 및 상기 wp는 기 설정된 각각의 상수를 의미하는 것을 특징으로 하는 로봇 동작 제어 시스템.
  7. 로봇 동작 제어 방법에 있어서,
    사용자 단말이 출력할 제1음악을 선택받는 단계;
    상기 사용자 단말이 상기 제1음악에 대응하는 로봇의 동작을 입력받는 단계;
    상기 사용자 단말이 입력된 로봇의 동작을 특정 로봇에 송신하는 단계;
    상기 사용자 단말이 상기 제1음악을 출력하는 단계;
    상기 사용자 단말이 입력된 동작 정보 및 출력되는 제1음악에 대한 음악 정보를 데이터 저장부에 송신하는 단계;
    상기 데이터 저장부가 수신한 동작 정보 및 음악 정보를 매핑하여 저장하는 단계;
    동작 정보 분석부가 상기 데이터 저장부가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출하는 단계;및
    상기 동작 정보 분석부가 추출한 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 단계;
    를 포함하는 로봇 동작 제어 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 동작 정보 분석부가 상기 데이터 저장부가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출하는 단계는
    상기 사용자 단말이 선택한 제1음악에 대하여, 상기 데이터 저장부가 동작 정보를 저장하고 있지 않은 경우, 상기 동작 정보 분석부가 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악과 유사한 제2음악을 선택하는 단계;및
    상기 동작 정보 분석부가 선택한 제2음악에 대한 음악 정보에 매핑된 동작 정보를 상기 데이터 저장부로 송신하는 단계;
    를 포함하는 로봇 동작 제어 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 동작 정보 분석부가 상기 데이터 저장부가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출하는 단계는
    상기 동작 정보 분석부가 사용자의 과거 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 개인 동작 정보 패턴을 추출하는 단계;및
    상기 동작 정보 분석부가 추출한 개인 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 단계;
    를 포함하는 로봇 동작 제어 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 동작 정보 분석부가 상기 데이터 저장부가 매핑하여 저장한 동작 정보 및 음악 정보를 분석하여, 음악 정보에 대응하는 동작 정보 패턴을 추출하는 단계는
    상기 동작 정보 분석부가 다수의 사용자가 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하는 단계;및
    상기 동작 정보 분석부가 추출한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 상기 데이터 저장부로 송신하는 단계;
    를 포함하는 로봇 동작 제어 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 사용자 단말이 선택한 제1음악에 대하여, 상기 데이터 저장부가 동작 정보를 저장하고 있지 않은 경우, 상기 동작 정보 분석부가 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악과 유사한 제2음악을 선택하는 단계는
    [수학식 1]
    Figure pat00010

    상기 동작 정보 분석부가 상기 수학식 1을 이용하여, 상기 사용자 단말이 선택한 제1음악과 상기 데이터 저장부가 저장하고 있는 제2음악을 구간 별로 비교하는 단계;
    를 포함하며, 상기 C1과 상기 C2는 상수 값이며, 상기 D는 제1음악과 제2음악의 노드 별 거리를 의미하며, 상기 θ는 두 노드의 방향 유사도를 찾기 위한 제1음악과 제2음악의 노드 간 각도를 의미하는 것을 특징으로 하는 로봇 동작 제어 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 동작 정보 분석부가 다수의 사용자가 입력한 동작 정보 및 음악 정보를 이용하여, 음악 정보에 대응하는 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하는 단계는
    [수학식 2]
    Figure pat00011

    상기 동작 정보 분석부가 상기 수학식 2를 이용하며 다수의 사용자에 대한 다수 사용자 동작 정보 패턴을 추출하는 단계;
    를 포함하며, 상기 N-RMS는 음악 구간 별 동작이 가지는 가중치를 의미하며, 상기 M은 음악의 구간 별 동작 활용 빈도를 의미하고, 상기 MP는 구간 별 사용자를 고려한 동작 빈도를 의미하며, 상기 P는 사용자의 동작 선호도를 의미하고, 상기 wm, 상기 wmp 및 상기 wp는 기 설정된 각각의 상수를 의미하는 것을 특징으로 하는 로봇 동작 제어 방법.
KR1020180129614A 2018-10-29 2018-10-29 로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법 KR102137112B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180129614A KR102137112B1 (ko) 2018-10-29 2018-10-29 로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180129614A KR102137112B1 (ko) 2018-10-29 2018-10-29 로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200048015A true KR20200048015A (ko) 2020-05-08
KR102137112B1 KR102137112B1 (ko) 2020-07-31

Family

ID=70677565

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180129614A KR102137112B1 (ko) 2018-10-29 2018-10-29 로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102137112B1 (ko)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010112957A (ko) * 2000-06-15 2001-12-24 전성택 컴퓨터 기반의 로봇 동작 제어 시스템
JP2003117865A (ja) * 2001-10-04 2003-04-23 Yamaha Corp ロボット、ロボットの動作パターン制御プログラム、および、音楽情報ファイル
JP2008090013A (ja) * 2006-10-02 2008-04-17 Sony Corp ロボット装置、音楽出力方法及び音楽出力プログラム
KR20080075275A (ko) * 2007-02-12 2008-08-18 박진규 음악에 따라 춤을 추는 로봇
JP2009050471A (ja) * 2007-08-27 2009-03-12 Sony Corp 動き特徴提示装置、動き特徴提示方法及び動き特徴提示プログラム
JP2009093021A (ja) * 2007-10-10 2009-04-30 Sony Corp 音楽検索装置、音楽検索方法及び音楽検索プログラム
KR20100069296A (ko) 2008-12-16 2010-06-24 나지선 음악에 반응하여 동작하는 로봇완구
KR101403599B1 (ko) * 2013-03-19 2014-06-03 한국과학기술원 로봇의 춤동작 표현 자동 생성 방법
US20140249673A1 (en) * 2013-03-01 2014-09-04 Compal Communication, Inc. Robot for generating body motion corresponding to sound signal
JP2016041142A (ja) * 2014-08-15 2016-03-31 国立研究開発法人産業技術総合研究所 ダンス動作データ作成システム及びダンス動作データ作成方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010112957A (ko) * 2000-06-15 2001-12-24 전성택 컴퓨터 기반의 로봇 동작 제어 시스템
JP2003117865A (ja) * 2001-10-04 2003-04-23 Yamaha Corp ロボット、ロボットの動作パターン制御プログラム、および、音楽情報ファイル
JP2008090013A (ja) * 2006-10-02 2008-04-17 Sony Corp ロボット装置、音楽出力方法及び音楽出力プログラム
KR20080075275A (ko) * 2007-02-12 2008-08-18 박진규 음악에 따라 춤을 추는 로봇
JP2009050471A (ja) * 2007-08-27 2009-03-12 Sony Corp 動き特徴提示装置、動き特徴提示方法及び動き特徴提示プログラム
JP2009093021A (ja) * 2007-10-10 2009-04-30 Sony Corp 音楽検索装置、音楽検索方法及び音楽検索プログラム
KR20100069296A (ko) 2008-12-16 2010-06-24 나지선 음악에 반응하여 동작하는 로봇완구
US20140249673A1 (en) * 2013-03-01 2014-09-04 Compal Communication, Inc. Robot for generating body motion corresponding to sound signal
KR101403599B1 (ko) * 2013-03-19 2014-06-03 한국과학기술원 로봇의 춤동작 표현 자동 생성 방법
JP2016041142A (ja) * 2014-08-15 2016-03-31 国立研究開発法人産業技術総合研究所 ダンス動作データ作成システム及びダンス動作データ作成方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
M.Lee 외 2명, "Music similarity-based approach to generating dance motion sequence", Multimedia Tools Applications, Springer Science + Business Media, vol.62, No.3, pp.895-912 (2012.11.28.(https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-012-1288-5))* *

Also Published As

Publication number Publication date
KR102137112B1 (ko) 2020-07-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7208952B2 (ja) 対話モデルを生成するための方法及び装置
US20190184573A1 (en) Robot control method and companion robot
KR102190103B1 (ko) 인공 신경망의 상용화 서비스 제공 방법
CN111666416B (zh) 用于生成语义匹配模型的方法和装置
CN104737155A (zh) 用于串变换的归纳合成的排序
CN111858861B (zh) 一种基于绘本的问答交互方法及电子设备
CN111368536A (zh) 自然语言处理方法及其设备和存储介质
CN107423377A (zh) 交互式儿童图书索引系统及方法
CN113392197A (zh) 问答推理方法、装置、存储介质及电子设备
CN110837549B (zh) 一种信息处理方法、装置及存储介质
CN109086871A (zh) 神经网络的训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN110928302A (zh) 一种人机协同自然语言空间导航方法及系统
KR102137112B1 (ko) 로봇 동작 제어 시스템 및 그 방법
CN117809084A (zh) 图像识别模型训练方法、基于图像识别的交互方法及装置
Varela-Aldás et al. A comparison in the teaching of programming for development kits with IoT
De Paolis et al. Augmented Reality, Virtual Reality, and Computer Graphics: 6th International Conference, AVR 2019, Santa Maria al Bagno, Italy, June 24–27, 2019, Proceedings, Part II
CN114357236A (zh) 音乐推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN115471591A (zh) 一种舞蹈生成方法、装置、设备及存储介质
KR102251867B1 (ko) 사물인터넷의 스타네트워크를 이용하여 코딩 교육을 제공하는 시스템 및 방법
KR20230026228A (ko) 안무 학습 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 그 전자 장치에서의 동작 방법
KR102107283B1 (ko) 알고리즘 생성 장치
KR102463835B1 (ko) 미션 해결형 콘텐츠를 제공하는 코딩 교육용 시스템 및 그 방법
CN116543082B (zh) 数字人的生成方法、装置和数字人的生成系统
CN114972774B (zh) 特定区域的图像描述生成方法、装置、设备及存储介质
McCormack Codeform: A balancing act between variation and utility in evolutionary art

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right