KR20220033752A

KR20220033752A - 반려동물의 감정 상태를 표현하는 로봇 및 그 제어 방법

Info

Publication number: KR20220033752A
Application number: KR1020200116001A
Authority: KR
Inventors: 박지선; 김선경; 이요한
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2020-09-10
Filing date: 2020-09-10
Publication date: 2022-03-17
Also published as: WO2022055116A1; US20230191618A1

Abstract

로봇이 개시된다. 본 로봇은 카메라, 로봇의 모션을 제어하는 구동부, 반려동물의 복수의 감정 상태에 대응되는 로봇의 복수의 모션에 대한 정보가 저장된 메모리, 프로세서를 포함한다. 프로세서는, 카메라를 통해 반려동물을 촬영하여 적어도 하나의 이미지를 획득하고, 획득된 이미지를 기반으로 반려동물의 감정 상태를 식별하고, 메모리에 저장된 정보에 기초하여, 복수의 모션 중 식별된 감정 상태에 대응되는 모션을 식별하고, 로봇이 식별된 모션을 수행하도록 구동부를 제어한다.

Description

반려동물의 감정 상태를 표현하는 로봇 및 그 제어 방법 { ROBOT FOR EXPRESSING EMOTIONAL STATE OF PET AND CONTROL METHOD THEREROF }

본 개시는 반려동물의 감정 상태를 표현하기 위한 로봇에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 반려동물을 모니터링하여 반려동물의 감정 상태를 분석하고 분석된 감정 상태를 모션 기반으로 표현하는 이동 가능한 로봇에 관한 것이다.

종래 반려동물을 위한 이동형 로봇이 다수 개발되었다.

다만, 대부분의 경우, 로봇이 동작함에 있어, 사용자의 모바일 장치를 통해 수신되는 사용자의 수동 조작에 대한 의존도가 매우 높아, 사용자의 번거로움이 해결되지 못한 경우가 많았다.

또한, 로봇을 통해 모니터링된 반려동물의 상태가 사용자의 모바일 장치를 통해 단순히 텍스트로만 전달되는 경우, 사용자와 반려동물 간의 정서적 교감에 기여하는 바가 적었다.

본 개시는, 반려동물을 능동적으로 추적-모니터링하여 반려동물의 감정 상태를 실시간으로 분석할 수 있는 로봇을 제공한다.

또한, 본 개시는, 반려동물의 감정 상태를 로봇 모션 등의 비언어적 요소를 기반으로 표현함으로써 사용자와 반려동물 간의 정서적 교감에 기여할 수 있는 로봇을 제공한다.

본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇은, 카메라, 상기 로봇의 모션을 제어하는 구동부, 반려동물(pet)의 복수의 감정 상태에 대응되는 상기 로봇의 복수의 모션에 대한 정보가 저장된 메모리, 상기 구동부, 상기 카메라 및 상기 메모리와 연결된 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는, 상기 카메라를 통해 반려동물을 촬영하여 적어도 하나의 이미지를 획득하고, 상기 획득된 이미지를 기반으로 상기 반려동물의 감정 상태를 식별하고, 상기 메모리에 저장된 정보에 기초하여, 상기 복수의 모션 중 상기 식별된 감정 상태에 대응되는 모션을 식별하고, 상기 로봇이 상기 식별된 모션을 수행하도록 상기 구동부를 제어한다.

본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇의 제어 방법은, 카메라를 통해 반려동물을 촬영하여 적어도 하나의 이미지를 획득하는 단계, 상기 획득된 이미지를 기반으로 상기 반려동물의 감정 상태를 식별하는 단계, 기저장된 복수의 모션 중 상기 식별된 감정 상태에 대응되는 모션을 식별하는 단계, 상기 로봇이 상기 식별된 모션을 수행하도록 상기 로봇을 구동하는 단계를 포함한다.

본 개시에 따른 로봇 및 그 제어 방법은, 반려동물의 감정 상태를 로봇 모션 등 다양한 비언어적 요소를 기반으로 표현한 결과, 사용자로 하여금 반려동물의 감정 상태를 보다 감정적으로 이해할 수 있도록 하는 효과가 있다.

본 개시의 일부 실시 예들에 따른 로봇 및 그 제어 방법은, 반려동물의 감정 상태를 나타내는 로봇 모션을, 해당 감정 상태의 원인 또는 결과에 해당하는 상황을 포함하는 클립 영상과 함께 제공할 수 있고, 그 결과, 사용자로 하여금 반려동물의 감정 상태를 보다 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 효과가 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇의 동작을 개략적으로 설명하기 위한 도면,
도 2a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇의 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 2b는 본 개시의 일 실시 예에 따라 서버와의 통신을 통해 감정 상태를 분석하는 로봇의 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 3a 내지 도 3b는 본 개시에 따른 로봇이 모니터링 대상을 등록하는 실시 예들을 설명하기 위한 도면들,
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 모니터링 대상인 반려동물을 추적하면서 촬영하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 5a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 입력된 이미지에 따라 감정 상태를 판단하도록 훈련된 인공지능 모델을 이용하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 5b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 반려동물의 모션을 정의하고 정의된 모션에 따라 감정 상태를 판단하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 5c는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 반려동물이 내는 소리를 통해 감정 상태를 판단하도록 훈련된 인공지능 모델을 이용하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따라 서버와의 통신을 통해 감정 상태를 분석하는 로봇이, 반려동물의 모션에 따라 선택적으로 이미지를 전송하는 예를 설명하기 위한 예를 설명하기 위한 블록도,
도 7은 반려동물의 감정 상태 별로 매칭될 수 있는 로봇의 모션들에 대한 구체적인 예들을 설명하기 위한 도면,
도 8은 로봇의 모션 각각을 구성하는 단위 모션들의 예들을 설명하기 위한 도면,
도 9a 내지 도 9b는 각 단위 모션을 수행하기 위한 로봇의 기계적인 동작 및 구성을 개략적으로 설명하기 위한 도면들,
도 10a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 사용자의 위치 정보를 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 10b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 사용자를 인식함에 따라 모션을 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 10c는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 사용자에 더하여 이방인을 인식함에 따라 모션을 제공하지 않는 경우를 설명하기 위한 도면,
도 11a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버가 사용자 단말 장치에서 실행된 애플리케이션을 통해 로봇의 감정 상태에 대한 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 11b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버가 사용자 단말 장치에서 수신된 사용자 입력에 따라 로봇의 모션 제공을 세팅하는 설명하기 위한 도면,
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 모션에 더하여 설명, 비-언어적 소리, 발광 등의 요소를 추가적으로 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 13는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 감정 상태에 따른 클립 영상을 생성하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 14a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 디스플레이 장치를 통해 클립 영상이 제공되는 동안 모션을 함께 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 14b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 사용자 단말 장치에서 실행된 애플리케이션에서 클립 영상이 제공되는 동안 모션을 함께 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 15는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 로봇의 다양한 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 16은 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇의 제어 방법을 설명하기 위한 순서도, 그리고
도 17은 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇의 제어 방법을 설명하기 위한 알고리즘이다.

본 개시에 대하여 구체적으로 설명하기에 앞서, 본 명세서 및 도면의 기재 방법에 대하여 설명한다.

먼저, 본 명세서 및 청구범위에서 사용되는 용어는 본 개시의 다양한 실시 예들에서의 기능을 고려하여 일반적인 용어들을 선택하였다. 하지만, 이러한 용어들은 당해 기술 분야에 종사하는 기술자의 의도나 법률적 또는 기술적 해석 및 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 일부 용어는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있다. 이러한 용어에 대해서는 본 명세서에서 정의된 의미로 해석될 수 있으며, 구체적인 용어 정의가 없으면 본 명세서의 전반적인 내용 및 당해 기술 분야의 통상적인 기술 상식을 토대로 해석될 수도 있다.

또한, 본 명세서에 첨부된 각 도면에 기재된 동일한 참조번호 또는 부호는 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 부품 또는 구성요소를 나타낸다. 설명 및 이해의 편의를 위해서 서로 다른 실시 예들에서도 동일한 참조번호 또는 부호를 사용하여 설명한다. 즉, 복수의 도면에서 동일한 참조 번호를 가지는 구성요소를 모두 도시되어 있다고 하더라도, 복수의 도면들이 하나의 실시 예를 의미하는 것은 아니다.

또한, 본 명세서 및 청구범위에서는 구성요소들 간의 구별을 위하여 "제1", "제2" 등과 같이 서수를 포함하는 용어가 사용될 수 있다. 이러한 서수는 동일 또는 유사한 구성요소들을 서로 구별하기 위하여 사용하는 것이며 이러한 서수 사용으로 인하여 용어의 의미가 한정 해석되어서는 안 된다. 일 예로, 이러한 서수와 결합된 구성요소는 그 숫자에 의해 사용 순서나 배치 순서 등이 제한되어서는 안 된다. 필요에 따라서는, 각 서수들은 서로 교체되어 사용될 수도 있다.

본 명세서에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 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.

본 개시의 실시 예에서 "모듈", "유닛", "부(part)" 등과 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 구성요소를 지칭하기 위한 용어이며, 이러한 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈", "유닛", "부(part)" 등은 각각이 개별적인 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 경우를 제외하고는, 적어도 하나의 모듈이나 칩으로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.

또한, 본 개시의 실시 예에서, 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결뿐 아니라, 다른 매체를 통한 간접적인 연결의 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다는 의미는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇의 동작을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다. 도 1은, 강아지(1), 사용자(2) 및 로봇(100)을 도시한다.

도 1을 참조하면, 로봇(100)은 바디(101) 및 바디(101)의 좌우측에 각각 부착된 바퀴들(102-1, 2)로 구성될 수 있다.

로봇(100)은 카메라를 통해 강아지(1)를 실시간으로 촬영하고, 촬영된 이미지들을 이용하여 강아지(1)의 감정 상태를 분석할 수 있다.

그리고, 도 1과 같이, 사용자가 "오늘은 어땠어?"라고 발화한 경우, 로봇(100)은 마이크를 통해 사용자의 음성을 수신할 수 있다. 로봇(100)은 수신된 사용자의 음성을 종래의 ASR(Auto Speech Recognition) 등의 기술을 이용하여 인식할 수 있다.

여기서, 로봇(100)은, 인식된 사용자의 음성에 따라, 오늘 분석된 강아지(1)의 감정 상태를 표현하기 위한 모션을 수행할 수 있다.

일 예로 분석된 강아지(1)의 감정 상태가 외로움인 경우, 로봇(100)은 도 1과 같이 외로움을 나타내는 모션을 수행할 수 있다.

구체적으로, 도 1을 참조하면, 로봇(100)은 바퀴들(102-1, 2)을 기준으로 바디(101)를 상승시키는 모션을 수행한 뒤, 바디(101)의 하강과 동시에 바디(101)를 정면 방향으로 숙이는 모션을 수행할 수 있다.

또한, 도 1을 참조하면, 로봇(100)은 스피커를 이용하여 "p-whew"와 같은 사운드를 모션 수행과 함께 출력할 수 있다.

이렇듯 로봇(100)이 반려동물의 감정 상태를 모션 기반으로 표현한 결과, 사용자(2)는 오늘 외로웠던 강아지(1)의 감정을 보다 직관적이고 감정적으로 이해할 수 있고, 로봇(100)의 모션에도 흥미를 가질 수 있다. 또한, 로봇(100)의 모션에 흥미를 가진 사용자(2)는 로봇(100)의 모션에 따라 나타나는 반려동물의 감정에도 더욱 깊은 관심을 가지게 될 수 있다.

이하 도면들을 통해, 본 개시에 따른 로봇(100)의 보다 상세한 구성 및 동작을 설명한다.

도 2a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 2a를 참조하면, 로봇(100)은 카메라(110), 메모리(120), 구동부(130) 및 프로세서(140)를 포함할 수 있다.

메모리(120)는, 반려동물을 포함하는 적어도 하나의 이미지가 입력되면, 반려동물의 감정 상태를 판단하도록 훈련된 인공지능 모델(121)을 포함할 수 있다.

반려동물의 감정 상태는, 기쁨, 슬픔, 아픔, 외로움, 심심함, 졸림 등 다양한 감정 상태를 포함할 수 있다.

인공지능 모델(121)은 이렇듯 다양한 감정 상태 중 적어도 하나를 선택하기 위한 분류기로 구현될 수 있으며, 이때, 인공지능 모델(121)은 반려동물이 각 감정상태에 해당할 확률을 감정 상태 별 스코어의 형태로 출력할 수도 있다.

메모리(120)는 로봇(100)이 수행할 수 있는 복수의 모션에 대한 정보(122)를 포함할 수 있다.

복수의 모션 각각은, 로봇(100)의 바디 및 바디의 좌우에 부착된 두 개의 바퀴 중 적어도 하나의 움직임을 통해 정의될 수 있다.

복수의 모션 각각은, 두 개의 바퀴를 기준으로 한 바디의 앞/뒤 기울어짐, 두 개의 바퀴의 속도 차에 의한 바디의 좌/우 회전, 두 개의 바퀴를 기준으로 한 바디의 상승/하강, 바디의 좌우 기울어짐, 두 개의 바퀴의 구동에 따른 로봇(100)의 다양한 방향으로의 이동 등 다양한 모션 요소들의 조합으로 구성될 수 있다.

상술한 모션 요소들 각각은, 구동부(130)를 통해 제어될 수 있다. 상술한 모션 요소들, 모션 요소들 각각을 수행하기 위한 구동부(130)의 구성 및 동작에 대한 기계적인 동작 예는 이하 도 7, 도 8, 도 9a 및 도 9b를 통해 후술한다.

복수의 모션은, 복수의 감정 상태에 매칭되어 메모리(120)에 저장될 수 있다. 이를 위해, 메모리(120)는 반려동물의 복수의 감정 상태에 대한 정보(123)를 포함할 수 있으며, 감정 상태 별로 적어도 하나의 모션이 매칭될 수 있다.

예를 들어, 반려동물의 감정 상태인 '기쁨'은 바디의 좌우 기울어짐 및/또는 바디의 좌/우 회전과 매칭될 수 있다.

프로세서(140)는 객체 추적 모듈(141), 감정 분석 모듈(142), 모션 결정 모듈(143), 모션 제어 모듈(144) 등을 제어할 수 있다. 본 모듈들은, 메모리(120)에 소프트웨어 형태로 저장되거나 또는 하드웨어 형태로 구현될 수 있다. 또는, 본 모듈들은 소프트웨어 및 하드웨어가 결합된 형태로 구현될 수도 있다.

객체 추적 모듈(141)은 반려동물 또는 인간 등의 객체를 추적하기 위한 모듈이다.

객체 추적 모듈(141)은 카메라(110)를 통해 수신된 RGB 이미지 및/또는 뎁스 이미지를 이용하여, 이미지에 포함된 반려동물 또는 인간을 인식 및 추적할 수 있다.

일 예로 , 객체 추적 모듈(141)은, 이미지가 입력되면 반려동물(개, 고양이 등) 또는 사람을 인식하도록 훈련된 적어도 하나의 인공지능 모델에, 카메라(110)를 통해 획득된 RGB 이미지를 입력할 수 있다. 그 결과, 객체 추적 모듈(141)은 인공지능 모델의 출력에 따라 이미지에 포함된 반려동물 또는 사람을 인식할 수 있다.

여기서, 인공지능 모델은, 추적의 대상(반려동물 또는 사람)을 포함하는 이미지를 입력 데이터로, 추적의 대상(반려동물 또는 사람)을 나타내는 정보(ex. 이름)를 출력 데이터로 하여 훈련된 분류기 모델일 수 있다.

인공지능 모델의 훈련을 위해, 로봇(100)은 추적의 대상(반려동물 또는 사람)에 대한 정보(ex. 이름) 및 추적의 대상을 포함하는 이미지를 사전에 입력받을 수 있는바, 구체적인 예는 도 3a 내지 도 3b를 통해 후술한다.

객체 추적 모듈(141)은 카메라(110)를 통해 수신된 RGB 이미지 및/또는 뎁스 이미지를 이용하여, 인식된 반려동물 또는 인간의 움직임을 식별할 수 있다.

일 예로, 객체 추적 모듈(141)은 카메라(110)를 통해 순차적으로(: 특정한 프레임 속도로) 촬영된 복수의 이미지에 포함된 반려동물의 이미지 내 위치 변화를 식별하고, 식별된 위치 변화에 따라 반려동물의 이동 방향(ex. 특정 방향으로 특정 속도로 이동)을 판단할 수 있다.

프로세서(140)는 객체 추적 모듈(141)에 의해 판단된 객체(ex. 반려동물)의 이동 방향에 따라 카메라(110)의 촬영 방향을 제어할 수 있다.

구체적으로, 프로세서(140)는 카메라(110)의 촬영 각도를 반려동물이 움직이는 방향으로 회전/변경시킬 수 있다.

또는, 프로세서(140)는 객체 추적 모듈(141)에 의해 판단된 객체(ex. 반려동물)의 이동 방향에 따라 로봇(100)이 이동할 수 있도록, 모션 제어 모듈(144)을 제어할 수 있다.

여기서, 프로세서(140)는 카메라(110)를 통해 실시간으로 촬영되는 복수의 이미지 각각 내의 기설정된 중심 영역에 반려 동물이 포함될 수 있도록, 카메라(110)를 반려 동물이 움직이는 방향으로 회전시키거나 또는 로봇(100)을 이동시킬 수도 있다.

일 예로, 모션 제어 모듈(144)은 반려동물의 움직임에 따라 로봇(100)도 함께 이동하도록 구동부(130)를 제어할 수 있다.

이 경우, 구동부(130)는 모션 제어 모듈(144)의 제어 신호에 따라 로봇(100)의 바퀴들을 제어할 수 있으며, 그 결과, 로봇(100)은 반려동물을 따라다니면서 반려동물을 촬영할 수 있게 된다.

감정 분석 모듈(142)은 반려동물의 감정을 분석하여 반려동물의 감정 상태를 판단하기 위한 모듈이다.

감정 분석 모듈(142)은 카메라(110)를 통해 수신된 이미지를 분석함으로써, 이미지 내에 포함된 반려동물의 감정 상태를 판단할 수 있다.

일 예로, 감정 분석 모듈(142)은 상술한 인공지능 모델(121)에 카메라(110)로부터 수신된 적어도 하나의 이미지를 입력함으로써, 반려동물의 감정 상태를 판단할 수 있다.

감정 분석 모듈(142)은 카메라(110)를 통해 순차적으로 촬영된 복수의 이미지를 통해, 실시간으로 변경되는 반려동물의 다양한 감정상태를 판단할 수도 있다.

이 경우, 프로세서(140)는 반려동물의 감정 상태에 대한 정보를 시간 별로 매칭하여 메모리(120)에 저장할 수도 있다.

한편, 이밖에도 감정 분석 모듈(142)은 다양한 방식으로 반려동물의 감정 상태를 판단할 수 있는바, 감정 분석 모듈(142)이 감정 상태를 분석하는 과정에 대한 실시 예들은 도 5a 내지 도 5c를 통해 후술한다.

한편, 카메라(110)를 통해 실시간으로 촬영되는 이미지들을 통해 감정 분석 모듈(142)이 실시간으로 감정 상태를 식별한 경우, 반려동물의 감정 상태가 시시각각 변할 수 있으므로, 복수의 감정 상태가 획득될 수 있다.

이렇듯, 반려동물의 복수의 감정 상태가 획득된 경우, 감정 분석 모듈(142)은, 복수의 감정 상태 중 모션으로 제공될 적어도 하나의 감정 상태를 식별할 수 있다.

모션으로 제공될 감정 상태는, 후술할 모션 제어 모듈(144)에 의해 구동될 로봇(100)의 모션에 매칭되는 감정 상태를 의미할 수 있다. 즉, 모션으로 제공될 감정 상태는, 현 시점에서 로봇(100)의 모션으로 표현될 감정 상태를 의미한다.

구체적으로, 기설정된 사용자 입력이 수신된 경우, 감정 분석 모듈(142)은, 복수의 감정 상태 중 사용자 입력이 수신된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 식별된 반려동물의 감정 상태를, 모션으로 제공될 감정 상태로 식별할 수 있다.

즉, 감정 분석 모듈(142)은, 기설정된 사용자 입력이 수신된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 카메라(110)를 통해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 기반으로 판단된 감정 상태를 식별할 수 있다. 그리고, 식별된 감정 상태에 따른 모션이 후술할 구동부(130)에 의해 수행될 수 있다.

기설정된 사용자 입력은, 반려동물의 감정 상태를 문의하는 사용자 음성일 수 있다. 사용자 음성은, 로봇(100)의 마이크를 통해 수신될 수 있다.

예를 들어, 반려동물의 상태를 문의하기 위한 사용자 음성(ex. bubby는 잘 있었어?)이 오후 2시에 입력된 경우, 프로세서(140)는 오후 2시를 기준으로 기설정된 시간 범위(ex. 3시간: 오전 11시 ~ 오후 2시) 동안 촬영된 이미지들에 따라 식별된 bubby의 감정 상태를 모션으로 제공될 감정 상태로 식별할 수 있다.

반려동물의 상태를 문의하기 위한 사용자 음성은, 기설정된 텍스트를 발화하는 사용자 음성일 수도 있다. 기설정된 텍스트는, 예를 들어, "오늘 어땠어?", "별일 없었어?", "잘 있었어?" 등과 같은 질의 텍스트일 수 있다.

구체적으로, 프로세서(140)는 ASR(Automatic Speech Recognition)과 같은 종래의 음성 인식 기술을 이용하여, 사용자 음성에 매칭되는 텍스트를 획득할 수 있다. 그리고, 프로세서(140)는 획득된 텍스트가 기설정된 텍스트와 매칭되는지 판단할 수 있다.

또는, 프로세서(140)는 종래의 자연어 이해 기술 기반으로 상술한 텍스트의 의미를 파악하여, 입력된 사용자 음성이 반려동물의 상태를 문의하기 위한 사용자 음성인지 여부를 판단할 수도 있다.

한편, 감정 분석 모듈(142)은, 입력된 사용자 음성으로부터 추출된 시간 정보를 이용하여 적어도 하나의 감정 상태를 식별할 수도 있다.

예를 들어, 특정 시점의 반려동물의 감정 상태를 문의하는 사용자 음성(ex. 오늘 오전에 bubby는 어땠어?)이 입력된 경우를 가정할 수 있다.

이 경우, 프로세서(140)는, 종래의 자연어 이해 기술을 이용하여, 사용자 음성이 변환된 텍스트로부터 시간 정보(: 오늘 오전)를 추출할 수 있다. 그리고, 추출된 시간 정보에 따라, 프로세서(140)는 오늘 오전 동안 판단된 반려동물의 감정 상태를 모션으로 제공될 감정 상태로 식별할 수 있다.

한편, 기설정된 사용자 입력은, 로봇(100)을 터치하는 기설정된 사용자 제스쳐일 수도 있다. 예를 들어, 기설정된 사용자 제스쳐는, 로봇(100)을 쓰다듬는 터치일 수 있으며, 로봇(100)의 터치 센서를 통해 감지될 수 있다.

한편, 반려동물의 감정 상태를 표현하기 위한 로봇(100)의 모션이 일정한 주기 별로 제공되는 경우도 가능하다.

이 경우, 감정 분석 모듈(142)은 주기에 따라 로봇(100)이 모션을 수행할 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 판단된 반려동물의 감정 상태를 모션으로 제공될 감정 상태로 식별할 수 있다.

한편, 감정 분석 모듈(142)은, 사용자의 위치 정보에 따라 결정된 시간 범위 내에 판단된 반려동물의 감정 상태를, 모션으로 제공될 감정 상태를 식별할 수도 있다.

일 예로, 감정 분석 모듈(142)은, 사용자가 반려동물이 위치한 장소에서 벗어난 시점부터 복귀한 시점까지의 반려동물의 감정 상태를, 모션으로 제공될 감정 상태로 식별할 수 있다. 관련된 구체적인 실시 예는 도 10a 등을 통해 후술한다.

한편, 상술한 기설정된 사용자 입력, 상술한 주기, 또는 상술한 사용자의 위치 정보에 따른 시간 범위 내에 식별된 감정 상태가 복수 개일 수도 있다.

이 경우, 식별된 복수의 감정 상태가 모두 모션으로 제공될 수도 있지만, 감정 분석 모듈(142)은 식별된 복수의 감정 상태 중 유지된 시간이 가장 길었던 하나의 감정 상태만을 모션으로 제공될 감정 상태로 선택할 수도 있다.

예를 들어, 로봇(100)을 쓰다듬는 기설정된 사용자 제스쳐가 입력된 시점으로부터 기설정된 시간(ex. 3시간) 동안의 반려동물의 감정 상태가 "우울함"(: 1시간) 및 "즐거움"(: 2시간)인 경우를 가정할 수 있다.

이 경우, 감정 분석 모듈(142)은 유지 시간이 더 길었던 "즐거움"을, 모션으로 제공될 감정 상태로 식별할 수 있다.

모션 결정 모듈(143)은 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 로봇(100)의 모션을 결정하기 위한 모듈이다.

구체적으로, 모션 결정 모듈(143)은 감정 분석 모듈(142)에 의해 모션으로 제공될 감정 상태로 식별 또는 선택된 감정 상태에 매칭되는 로봇(100)의 모션을 결정할 수 있다.

이를 위해, 모션 결정 모듈(143)은 감정 분석 모듈(142)로부터 모션으로 제공될 감정 상태에 대한 정보를 전달받을 수 있다.

그리고, 모션 결정 모듈(143)은 메모리(120)에 저장된 복수의 모션 중 해당 감정 상태에 매칭되는 모션을 식별(결정)할 수 있다.

구체적으로, 모션 결정 모듈(143)은, 메모리(120)에 저장된 복수의 모션에 대한 정보(122) 및 복수의 모션에 매칭되는 복수의 감정 상태에 대한 정보(123)를 이용하여, 해당 감정 상태에 매칭되는 모션을 결정할 수 있다.

모션 제어 모듈(144)은 로봇(100)의 다양한 움직임을 제어하는 구동부(130)를 제어하기 위한 모듈이다.

모션 제어 모듈(144)은, 로봇(100)이 모션 결정 모듈(143)에 의해 결정된 모션을 수행하도록, 구동부(130)에 제어 신호를 전달할 수 있다. 구체적으로, 모션 제어 모듈(144)은 구동부(130)를 통해 바디(101) 및 두 개의 바퀴(102-1, 2) 중 적어도 하나의 움직임을 제어할 수 있다.

그 결과, 로봇(100)은, 상술한 기설정된 사용자 입력, 기설정된 주기, 또는 사용자의 위치 정보에 따라, 반려동물의 감정 상태를 나타내는 모션을 수행할 수 있다.

한편, 모션 결정 모듈(143)에 의해 로봇(100)이 수행할 모션이 결정된 경우, 로봇(100)은 객체 추적 모듈(141)을 이용하여 사용자를 추적할 수도 있다.

이때, 객체 추적 모듈(141)은 카메라(110)를 통해 획득된 이미지에 사용자가 포함되어 있는지 식별할 수 있다. 또한, 모션 제어 모듈(144)은 사용자가 포함된 이미지가 획득될 때까지 이동하도록 구동부(130)를 제어할 수 있다.

그리고, 객체 추적 모듈(141)에 의해 사용자가 인식되면, 모션 제어 모듈(144)은 반려동물의 감정 상태를 나타내는 모션을 수행하도록 구동부(130)를 제어할 수 있다.

도 2b는, 도 2a에서 로봇(100)이 감정 분석 모듈(142)을 통해 수행한 감정 분석 동작이 외부의 서버(200)를 통해 수행되는 경우를 설명하기 위한 도면이다.

도 2b를 참조하면, 로봇(100)은 카메라(110), 메모리(120), 구동부(130), 프로세서(140) 외에 통신부(150)를 더 포함할 수 있다.

여기서, 로봇(100)은 통신부(150)를 통해, 외부의 서버(200)와 통신을 수행할 수 있다. 이를 위해, 프로세서(140)는 통신부(150)를 제어하기 위한 통신 제어 모듈(145)을 이용할 수 있다.

도 2b를 참조하면, 서버(200)는, 통신부(210), 메모리(220) 및 프로세서(230)를 포함할 수 있다.

도 2b를 참조하면, 도 2a에서 로봇(100)의 감정 분석 모듈(142)이 수행한 동작들은 서버(200)의 감정 분석 모듈(231)을 통해 수행될 수 있다.

구체적으로, 통신 제어 모듈(145)은 카메라(110)를 통해 반려동물을 촬영한 결과 획득된 적어도 하나의 이미지를 서버(200)로 전송하도록 통신부(150)를 제어할 수 있다.

여기서, 통신 제어 모듈(145)은 카메라(110)를 통해 획득된 반려동물의 이미지를 다양한 조건에 따라 서버(200)로 전송할 수 있다.

일 예로, 통신 제어 모듈(145)은 기설정된 주기(ex. 30분)마다 기설정된 시간 길이(ex. 5분)에 해당하는 반려동물의 영상을 서버(200)로 전송할 수 있다. 이 경우, 서버(200)의 감정 분석 모듈(231) 해당 주기마다 영상을 분석하여 반려동물의 감정 상태를 판단할 수 있다.

다른 예로, 통신 제어 모듈(145)은 서버(200)와의 통신 상태에 따라, 카메라(110)를 통해 촬영된 반려동물의 이미지를 실시간으로 서버(200)로 전송할 수 있다. 구체적인 예로, 로봇(100)은 서버(200)와의 통신에 따라 단위 시간 별로 송수신할 수 있는 데이터량이 기설정된 데이터량을 초과하는 경우에만 반려동물의 이미지를 서버(200)로 전송할 수도 있다.

또 다른 예로, 프로세서(145)는 반려동물이 기설정된 모션을 취한다고 판단되는 경우에, 통신부(150)를 통해 서버(200)로 반려동물의 이미지 또는 영상을 전송할 수도 있는바, 관련 실시 예는 도 6을 통해 후술한다.

카메라(110)를 통해 촬영된 이미지가 서버(200)의 통신부(210)를 통해 서버(200)로 수신되면, 서버(200)의 프로세서(230)는 감정 분석 모듈(231)을 통해 이미지에 포함된 반려동물의 감정 상태를 판단할 수 있다.

이때, 감정 분석 모듈(231)은 서버(200)의 메모리(220)에 저장된 인공지능 모델(221)을 이용할 수 있다.

본 인공지능 모델(221)은, 도 2a에서 상술한 인공지능 모델(121)과 마찬가지로 반려동물의 감정 상태를 판단하도록 훈련된 인공지능 모델일 수 있다.

한편, 도 2b와 달리, 감정 분석 모듈(141) 외에 모션 결정 모듈(143) 역시 로봇(100)에 포함되지 않을 수 있다. 이 경우, 서버(200)가 상술한 모션 결정 모듈(143)의 동작을 수행할 수 있음은 물론이다.

도 3a 내지 도 3b는 본 개시에 따른 로봇이 추적 및 모니터링 대상을 등록하는 실시 예들을 설명하기 위한 도면들이다.

도 3a는 로봇(100) 및 로봇(100)과 통신 가능한 사용자 단말 장치(300-1)를 도시한다.

도 3a를 참조하면, 사용자 단말 장치(300-1)는 촬영을 위한 사용자 입력이 수신됨에 따라 강아지(1)를 촬영할 수 있다. 그 결과, 강아지(1)에 대한 이미지(310)가 획득될 수 있다.

또한, 사용자 단말 장치(300-1)는 강아지(1)의 이름을 입력하기 위한 사용자 입력에 따라 강아지(1)의 이름 "bubby"를 등록할 수 있다.

이 경우, 사용자 단말 장치(300-1)는 강아지(1)의 이름 및 이미지(310)를 로봇(100)에 전송할 수 있다.

이때, 로봇(100)은 수신된 이미지(310)를 입력 데이터로, 강아지(1)의 이름인 "bubby"를 출력 데이터로 하여, 객체 인식을 위한 인공지능 모델을 훈련시킬 수 있다.

한편, 도 3a와 달리, 로봇(100)은 등록의 대상이 되는 강아지(1)의 이미지를 직접 촬영할 수도 있다.

구체적으로, 도 3b를 참조하면, 로봇(100)은 촬영을 위한 사용자 입력이 수신됨에 따라 로봇(100)의 카메라(110)를 통해 촬영된 강아지(1)의 이미지를 이용하여 인공지능 모델을 훈련시킬 수 있다.

이 경우, 강아지(1)의 이름을 등록하기 위한 사용자 입력 역시 로봇(100)을 통해 직접 수신될 수도 있다.

한편, 도 3a 내지 도 3b를 통해서는 반려동물인 강아지(1)가 등록되는 내용만이 도시되었으나, 사용자의 이름 및 사용자의 이미지 역시 로봇(100)에 등록될 수 있음은 물론이다.

도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 모니터링 대상인 반려동물을 추적하면서 촬영하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 로봇(100)은 도 3a 내지 도 3b와 같이 등록된 강아지(1)를 추적하면서 강아지(1)에 대한 이미지를 카메라(110)를 통해 실시간으로 촬영할 수 있다.

이 경우, 객체 추적 모듈(141)은 강아지(1)의 이미지를 통해 훈련된 객체 인식을 위한 인공지능 모델을 이용하여 강아지(1)를 인식 및 추적할 수 있다.

한편, 도 5a는 감정 상태를 분석하기 위한 상술한 인공지능 모델(121)이 훈련되는 과정의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

인공지능 모델(121)은 감정 상태에 따라 분류된 이미지들을 입력 데이터로, 분류된 이미지들 각각이 나타내는 감정 상태를 출력 데이터로 하여 훈련될 수 있다.

구체적인 예로, 도 5a를 참조하면, 인공지능 모델(121)은 외로움에 매칭되는 이미지들(511), 즐거움에 매칭되는 이미지들(512), 아픔에 매칭되는 이미지들(513)을 통해 훈련될 수 있다. 이때, 외로움에 매칭되는 이미지들(511)은, 반려동물이 외로워하는 때에 반려동물을 촬영한 이미지들일 수 있다.

그 결과, 인공지능 모델(121)은 이미지가 입력되면 입력된 이미지에 포함된 반려동물의 감정 상태를 출력하도록 훈련될 수 있다.

그리고, 감정 분석 모듈(142)은 카메라(110)를 통해 획득된 이미지를 도 5a와 같이 훈련된 인공지능 모델(121)에 입력함으로써 반려 동물의 감정 상태를 판단할 수 있다.

한편, 비록 도 5a에서는 인공지능 모델(121)이 하나의 이미지를 입력 받음에 따라 감정 상태를 판단하는 경우만을 도시하였으나, 인공지능 모델(121)은 복수의 이미지를 포함하는 각 영상을 기반으로 훈련될 수도 있음은 물론이다. 구체적으로, 인공지능 모델(121)은 감정 상태 별로 구분된 영상들을 입력 데이터로 하여 훈련될 수 있다.

한편, 도 5a와 달리, 감정 분석 모듈(142)은 반려동물의 모션을 정의함에 따라 감정을 판단할 수도 있다.

관련하여, 도 5b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 반려동물의 모션을 정의하고 정의된 모션에 따라 감정 상태를 판단하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 5b를 참조하면, 감정 분석 모듈(142)은 펫 모션 분석 모듈(521) 및 감정 판단 모듈(522)을 포함할 수 있다.

펫 모션 분석 모듈(521)은 카메라(110)를 통해 촬영된 복수의 이미지를 이용하여 반려동물의 모션을 판단하기 위한 모듈이다.

일 예로, 펫 모션 분석 모듈(521)은, 이미지에 포함된 반려동물(ex. 강아지)의 각 신체 부위(ex. 다리, 몸통, 눈, 코, 입, 귀, 꼬리 등)를 식별하고, 각 신체 부위의 움직임 또는 모양 변화에 따라 반려 동물의 모션(ex. 눈을 감음, 코를 킁킁거림, 귀를 쫑긋 세움, 꼬리를 세움 등)을 판단할 수 있다.

이를 위해, 펫 모션 분석 모듈(521)은 이미지에 포함된 반려동물의 각 신체 부위를 식별하도록 훈련된 적어도 하나의 인공지능 모델을 이용할 수 있다.

이 경우, 펫 모션 분석 모듈(521)은 순차적으로 촬영된 이미지들 내에 포함된 각 신체 부위의 위치 및 모양을 식별하여, 각 신체 부위의 움직임 또는 모양 변화를 판단할 수 있다.

또는, 펫 모션 분석 모듈(521)은 순차적으로 촬영된 이미지들을 포함하는 영상이 입력되면, 해당 영상에 포함된 반려동물의 모션을 판단하도록 훈련된 적어도 하나의 인공지능 모델을 이용할 수도 있다. 본 인공지능 모델은, 반려동물(ex. 강아지)의 각 모션(ex. 꼬리를 왼쪽으로 흔듦, 귀를 쫑긋 세움, 하품을 함 등)을 담은 영상을 훈련 데이터로 하여 훈련된 것일 수 있다.

감정 판단 모듈(522)은 펫 모션 분석 모듈(521)을 통해 판단된 반려동물의 모션에 매핑되는 반려동물의 감정 상태를 판단할 수 있다.

이를 위해, 감정 판단 모듈(522)은 반려동물의 모션 별로 매핑된 감정 상태에 대한 정보를 이용할 수 있다.

구체적인 예로, 도 5b를 참조하면, '꼬리를 왼쪽으로 흔드는' 모션은 '불편함'과 매핑되고, '꼬리를 오른쪽으로 흔드는' 모션은 '행복함'과 매핑되며, '귀를 쫑긋 세우는' 모션은 '경계'와 매핑될 수 있으나, 다만 이에 한정되지 않고 다양한 방식으로 정의/매핑될 수 있다.

한편, 감정 분석 모듈(142)은 반려동물이 내는 소리를 이용하여 반려동물의 감정 상태를 판단할 수도 있다.

구체적으로, 감정 분석 모듈(142)은, 로봇(100)의 마이크를 통해 반려동물의 소리가 입력되면, 마이크를 통해 소리가 변환된 오디오 신호를, 감정 상태를 판단하도록 훈련된 인공지능 모델에 입력할 수 있다.

관련하여, 도 5c는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 반려동물이 내는 소리를 통해 감정 상태를 판단하도록 훈련된 인공지능 모델을 이용하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 5c의 인공지능 모델(530)은 감정 상태에 따라 분류된 오디오 신호들을 입력 데이터로, 분류된 오디오 신호들 각각이 나타내는 감정 상태를 출력 데이터로 하여 훈련될 수 있다.

구체적으로, 도 5c를 참조하면, 인공지능 모델(530)은 즐거움에 매칭되는 오디오 신호들(531), 배고픔에 매칭되는 오디오 신호들(532), 화남에 매칭되는 오디오 신호들(533)을 통해 훈련될 수 있다.

그 결과, 인공지능 모델(530)은, 오디오 신호가 입력되면, 입력된 오디오 신호에 매칭되는 (반려동물의) 감정 상태를 출력할 수 있다.

한편, 도 5a 내지 도 5c를 통해 설명한 감정 분석 모듈(142)의 동작 실시 예들은, 반드시 그 중 하나만 실시되어야 하는 것은 아니다.

즉, 도 5a 내지 도 5c의 실시 예들 중 두 개 이상이 함께 이용된 결과, 감정 분석 모듈(142)이 반려동물의 감정 상태를 판단할 수도 있다.

일 예로, 감정 분석 모듈(142)은 도 5a 및 도 5c의 인공지능 모델들(121, 530)을 모두 이용할 수 있다. 즉, 감정 분석 모듈(142)은 카메라(110)를 통해 촬영된 이미지 및 마이크를 통해 입력된 소리를 모두 이용하여 반려동물의 감정 상태를 판단할 수도 있다.

구체적인 예로, 도 5a의 인공지능 모델(121)이 출력한 감정 상태가 '외로움'이고, 출력된 감정 상태(: 외로움)에 대하여 인공지능 모델(121)이 출력한 신뢰도가 70%이며, 도 5c의 인공지능 모델(530)이 출력한 감정 상태가 '심심함'이고, 출력된 감정 상태(: 심심함)에 대하여 인공지능 모델(530)이 출력한 신뢰도가 60%인 상황을 가정할 수 있다. 이 경우, 감정 분석 모듈(142)은 신뢰도가 더 높은 '외로움'을 반려동물의 감정 상태로 판단할 수 있다.

한편, 로봇(100)은, 감정 분석 모듈(142) 외에, 건강 분석 모듈을 더 포함할 수도 있다. 건강 분석 모듈은 상술한 감정 분석 모듈(142)과 마찬가지로, 카메라(110)를 통해 촬영된 이미지 및/또는 마이크를 통해 입력된 소리를 이용하여 반려동물의 건강 상태를 판단할 수 있다.

이때, 건강 분석 모듈은, 반려동물을 포함하는 적어도 하나의 이미지가 입력되면 반려동물의 건강 상태를 판단하도록 훈련된 인공지능 모델을 이용할 수 있다.

또는, 건강 분석 모듈은, 반려동물의 모션을 판단하고, 판단된 모션을 이용하여 건강 상태를 판단할 수도 있다. 예를 들어, 반려동물이 걸을 때 한 쪽 앞다리를 든 채로 걷는 것으로 식별되면, 건강 분석 모듈은 반려동물의 건강에 이상이 있는 것으로 판단하거나 또는 반려동물이 슬개골탈구 증상을 겪고 있는 것으로 판단할 수 있다.

또한, 건강 분석 모듈은, 반려동물의 소리에 대한 오디오 신호가 입력되면 반려동물의 건강 상태를 판단하도록 훈련된 인공지능 모델을 이용할 수도 있다.

한편, 상술한 도 2b와 같이 감정 분석 모듈(231)이 로봇(100)이 아닌 서버(200)에 포함된 경우, 서버(200)에 포함된 감정 분석 모듈(231)이 상술한 도 5a 내지 도 5c와 같은 방식을 이용하여 반려동물의 감정 상태를 판단할 수도 있음은 물론이다.

일 예로, 서버(200)의 감정 분석 모듈(231)은 로봇(100)으로부터 수신된 반려동물의 오디오 신호를 분석하여 반려동물의 감정 상태를 판단할 수 있다.

한편, 서버(200)의 감정 분석 모듈(231)이 로봇(100)으로부터 수신된 반려동물의 이미지를 이용하여 반려동물의 감정 상태를 판단하는 경우, 로봇(100)은 반려동물이 기설정된 모션을 취한다고 판단되는 경우에, 서버(200)에 반려동물의 이미지 또는 영상을 전송할 수도 있다.

관련하여, 도 6은, 본 개시의 일 실시 예에 따라 서버와의 통신을 통해 감정 상태를 분석하는 로봇이, 반려동물의 모션에 따라 서버에 선택적으로 이미지를 전송하는 예를 설명하기 위한 블록도이다.

도 6을 참조하면, 로봇(100)은 도 2b에서 도시된 구성들에 더하여 펫 모션 분석 모듈(146)을 더 포함할 수 있다.

펫 모션 분석 모듈(146)은 카메라(110)를 통해 촬영된 복수의 이미지를 이용하여 반려동물의 모션을 판단하기 위한 모듈이다.

펫 모션 분석 모듈(146)은 앞서 도 5b에서 설명한 펫 모션 분석 모듈(521)과 동일한 동작을 수행할 수도 있는 모듈이다. 다만, 도 6의 경우, 도 5b와 같이 로봇(100)에 포함된 감정 분석 모듈(142)을 이용하는 경우는 아니기 때문에, 본 개시에 있어 감정 분석 모듈(142)에 포함되는 펫 모션 분석 모듈(521)과 도 6의 펫 모션 분석 모듈(146)은 서로 다른 실시 예에 해당하는 개념으로 이해되어야 한다.

도 6의 경우, 통신 제어 모듈(145)은, 펫 모션 분석 모듈(146)을 통해 판단된 반려동물의 모션이 기설정된 모션(ex. 기설정된 시간 이상 움직이지 않음, 엎드려 있음, 귀를 쫑긋 세움 등)인 경우에만, 반려동물의 영상을 서버(200)로 전송할 수 있다.

이 경우, 통신 제어 모듈(145)은 반려동물의 모션이 기설정된 모션에 해당하는 것으로 판단된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 촬영된 이미지들을 포함하는 영상을, 서버(200)로 전송할 수 있다.

그리고, 서버(200)의 감정 분석 모듈(231)은 로봇(100)으로부터 수신된 영상(ex. 기설정된 모션을 취하고 있는 반려동물의 영상)을 분석하여 반려동물의 감정 상태를 판단할 수 있다.

이 경우, 감정 분석 모듈(231)에 의해 판단된 감정 상태에 대한 정보가 로봇(100)의 모션 결정 모듈(143)로 전달될 수 있다.

상술한 다양한 실시 예들에 따라 로봇(100) 및/또는 서버(200)를 통해 반려동물의 감정 상태가 실시간으로 판단된 경우, 그 중 모션으로 제공될 적어도 하나의 감정 상태가 식별될 수 있고, 모션 결정 모듈(143)은 식별된 감정 상태와 매칭되는 로봇(100)의 모션을 결정할 수 있다.

관련하여, 도 7은 반려동물의 감정 상태 별로 매칭될 수 있는 로봇의 모션들에 대한 구체적인 예들을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, '외로움'을 나타내는 모션(710)은, 로봇(100)의 바디(101)가 상승했다가 하강하면서 정면 아래로 숙이는 모션일 수 있다.

도 7을 참조하면, '즐거움'을 나타내는 모션(720)은, 로봇(100)의 바디(101)가 좌측 및/또는 우측으로 기울어졌다가 좌우로 회전하는 모션일 수 있다.

다만, 도 7의 모션들은 예시적인 것들일 뿐, 각 감정 상태를 나타내는 모션이 이밖에도 다양한 형태로 정의될 수 있음은 물론이다.

모션 제어 모듈(144)은 모션 결정 모듈(143)에서 결정된 모션에 따라 로봇(100)을 구동하도록 구동부(130)를 제어할 수 있다.

이 경우, 구동부(130)는 모션 제어 모듈(144)의 제어에 따라, 감정 상태를 나타내는 모션을 구성하는 단위 모션들을 수행할 수 있다.

도 8은 감정 상태 별로 매칭되는 로봇의 모션을 구성하는 다양한 단위 모션의 예들을 설명하기 위한 도면이다. 도 7에서 설명한 모션들 각각은, 하나 이상의 단위 모션을 포함한다.

단위 모션은, 외관상 하나의 동작으로 설명될 수 있는 로봇(100)의 모션 단위 또는 구동부(130)의 기계적인 구동 원리에 따라 구분될 수 있는 최소한의 모션 단위로 정의될 수 있다.

도 8을 참조하면, 기본 상태(810)를 기준으로, 바디(101)의 상승 모션(820), 바디(101)가 좌측(또는 우측)으로 기울어지는 모션(830), 바디(101)가 정면 방향으로 기울어지는 모션(840. 옆에서 본 모습), 로봇(100)이 좌측 또는 우측 방향으로 회전하는 모션(850) 등이 각각 하나의 단위 모션일 수 있다. 다만, 이에 한정되지는 않는다.

예를 들어, 도 7에서 '외로움'을 나타내는 모션(710)은, 도 8에서 단위 모션들(810, 820, 840)로 구성될 수 있다.

예를 들어, 도 7에서 '즐거움'을 나타내는 모션(720)은, 도 8에서 단위 모션들(810, 830, 850)로 구성될 수 있다.

도 9a 내지 도 9b는 각 단위 모션을 수행하기 위한 로봇의 기계적인 동작 및 구성을 개략적으로 설명하기 위한 도면들이다. 도 9a 내지 도 9b는 로봇(100)의 내부 구성 중 일부를 도시한 것이다.

도 9a를 참조하면, 로봇(100)은 바디(101)에 포함되는 중앙부(131)와 바디(101) 및 각 바퀴들(102-1, 2)을 연결하기 위한 연결부들(131-1, 2)을 포함할 수 있다.

도 9a를 참조하면, 좌측에 도시된 상태(910)는 상술한 단위 모션(810)에 해당하는 상태를 도시한 것이다.

상태(910)에서, 구동부(130)의 제어에 의해 중앙부(131)의 톱니들이 회전함에 따라, 중앙부(131)는 연결부들(132-1, 2)의 톱니와 맞물려 돌아가면서 상승하게 되고, 그 결과, 중앙부(131)가 상승한 상태(920)가 될 수 있다. 상태(910)에서 상태(920)로의 전환은 상술한 단위 모션(820)에 해당한다.

그리고, 상태(920)에서, 구동부(130)의 제어에 의해 중앙부(131)의 톱니들 중 하나만이 회전함에 따라, 연결부들(132-1, 2) 중 연결부(132-2)에 대한 중앙부(131)의 상대적인 위치만이 하강하게 되는 불균형한 상태(930)가 될 수 있다. 이러한 상태(930)로의 전환은 상술한 단위 모션(830)에 해당한다.

도 9b는 로봇(100)의 옆 모습을 도시한 것으로, 로봇(100) 내부에 포함된 무게추(133)를 함께 도시한 것이다.

도 9b를 참조하면, 좌측에 도시된 상태(910')는 상술한 단위 모션(810)에 해당하는 상태를 도시한 것이다.

상태(910')에서, 구동부(130)의 제어에 의해 중앙부(131) 및 바디(101)가 상승함에 따라 바디(101)에 포함된 무게추(133) 역시 함께 상승한 상태(920')가 될 수 있다. 상태(910')에서 상태(920')로의 전환은 상술한 단위 모션(920)에 해당한다.

그리고, 상태(920')에서, 구동부(130)의 제어에 의해 무게추(133)가 정면 아래 방향으로 회전 및/또는 정면 방향으로 이동함에 따라, 바디(101)의 무게 중심이 정면으로 이동하여 숙여지는 상태(940')가 될 수 있다. 이러한 상태(940')로의 전환은 상술한 단위 모션(940)에 해당한다.

한편, 도 8의 단위 모션(850)은, 바퀴들(102-1, 2) 간의 속도 차이에 의해 구현될 수 있다. 이를 위해, 구동부(130)는 바퀴들(102-1, 2) 각각에 연결된 모터의 회전 속도를 달리 제어할 수 있다.

프로세서(140)는 사용자의 위치 정보를 기반으로, 반려동물의 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하도록 구동부(130)를 제어할 수 있다. 사용자의 위치 정보는, 외부의 서버로부터 로봇(100)으로 수신될 수 있다.

프로세서(140)는, 통신부를 통해, 사용자의 단말 장치 또는 사용자를 감지하는 외부 장치 등과 통신을 수행할 수 있는 서버로부터 위치 정보를 수신할 수 있다.

여기서, 프로세서(140)는, 사용자의 위치 정보에 따라 사용자의 위치가 반려동물이 위치하는 장소 및/또는 로봇(100)이 위치하는 장소 내인 것으로 식별되는 경우에만, 반려동물의 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하도록 구동부(130)를 제어할 수 있다.

관련하여, 도 10a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 사용자의 위치 정보를 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 10a는, 집(10)에 위치한 강아지(1), 로봇(100)을 도시한다. 또한, 도 10a는 로봇(100)과 통신 가능한 서버(200), 서버(200)와 통신 가능한 사용자 단말 장치(300-1) 및 도어락 장치(300-2)를 도시한다.

사용자 단말 장치(300-1)는 GPS 센서를 이용하거나 또는 와이파이를 통해 연결된 AP(Access Point. ex) 무선 공유기)의 위치 정보를 이용하여, 사용자 단말 장치(300-1)의 위치 정보를 획득할 수 있다.

그리고, 서버(200)는 사용자 단말 장치(300-1)로부터 수신된 사용자 단말 장치(300-1)의 위치 정보를 사용자의 위치 정보로 식별할 수 있다.

도어락 장치(300-2)는 현관물을 통해 출입하는 사용자를 감지할 수 있다. 이를 위해, 도어락 장치(300-2)는 터치 센서 또는 지문 센서를 포함하는 디스플레이 패널, 카메라 등을 구비할 수 있다.

구체적인 예로, 터치 센서 또는 지문 센서를 통해 사용자 입력이 감지되는 경우, 도어락 장치(300-2)는 카메라를 통해 현관문의 외부 방향을 촬영할 수 있다.

그리고, 도어락 장치(300-2)는 카메라를 통해 촬영된 이미지를 이용하여 사용자(2)를 인식할 수 있다. 이때, 이미지가 입력되면 입력된 이미지에 포함된 사용자를 인식하도록 훈련된 적어도 하나의 인공지능 모델이 이용될 수 있다.

이렇듯 도어락 장치(300-2)가 현관문을 통해 들어오는 사용자(2)를 인식한 경우, 서버(200)는 도어락 장치(300-2)와의 통신을 통해 사용자의 복귀를 식별할 수 있다. 그리고, 서버(200)는 사용자의 위치 정보를 집(10)으로 식별할 수 있다.

다른 예로, 도어락 장치(300-2)가 내부의 조작에 의해 열리는 것으로 감지된 경우, 도어락 장치(300-2)는 현관문의 내부 방향으로 설치된 카메라를 이용하여 현관문 내부 방향을 촬영할 수 있다.

이렇듯 도어락 장치(300-2)가 현관문을 통해 나가는 사용자(2)를 인식한 경우, 서버(200)는 도어락 장치(300-2)와의 통신을 통해 사용자(2)의 외출을 식별할 수 있다. 이 경우, 서버(200)는 사용자의 위치 정보가 더 이상 집(10)이 아닌 것으로 판단할 수 있다.

상술한 실시 예들에 의해 사용자의 위치를 식별한 서버(200)는, 사용자의 위치 정보를 로봇(100)으로 전송할 수 있다.

그리고, 로봇(100)은 사용자의 위치 정보에 따라, 반려동물의 감정 상태에 대응되는 모션을 제공할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자가 반려동물이 위치한 장소(ex. 도 10a의 집(10))에서 외출한 다음 복귀한 경우, 프로세서(140)는 사용자가 집(10)을 벗어난 시점부터 집(10)으로 복귀한 시점까지의 반려동물의 감정 상태를 식별할 수 있다.

그리고, 프로세서(140)는, 식별된 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 모션을 수행하도록 구동부(130)를 제어할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 반려동물이 위치하는 장소를 벗어난 사용자가 기설정된 시간 이후 해당 장소로 복귀한 것으로 식별되면, 프로세서(140)는 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 모션을 수행하도록 구동부를 제어할 수 있다.

여기서, 모션에 매칭되는 반려동물의 감정 상태는, 사용자가 해당 장소를 벗어난 시점부터 복귀한 시점까지 카메라(110)를 통해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 기반으로 식별된 감정 상태일 수 있다.

로봇(100)은, 카메라(110)를 통해 사용자가 인식됨에 따라, 모션을 수행할 수도 있다.

구체적인 예로, 도 10a와 같이 사용자(2)가 외부에서 집(10)으로 복귀한 경우, 로봇(100)은 집(10)으로 들어온 사용자를 추적할 수 있다.

일 예로, 로봇(100)은 사용자(2)가 외부에서 집(10)으로 복귀하는 경우 현관문으로 다가가도록 프로그래밍될 수 있다.

이를 위해, 로봇(100)의 메모리(120)에는 집(10)의 맵 정보가 포함될 수 있다. 집(10)의 맵 정보는, 예를 들어 집(10)의 구조 및 집(10) 내부의 구조물들에 대한 지형 정보를 포함할 수 있다. 일 예로, 로봇(100)은 라이다 센서 등을 이용하여 집(10)의 구조 및 구조물들을 식별할 수 있다. 집(10)의 맵 정보는, IoT 시스템 기반으로 서버(200)와 통신 가능한 다양한 전자 기기(ex. 도어락 장치(300-2), 냉장고, 에어컨 등)의 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 로봇(100)은 도어락 장치(300-2)의 위치를 현관문의 위치로 식별할 수 있다.

한편, 맵 정보는, 로봇(100)이 반려동물을 추적 및 모니터링하는 경우에도 이용될 수 있다. 이때, 로봇(100)은 맵 정보에 따라 지형지물을 파악하여 불필요한 충돌을 피할 수 있다.

도 10b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 사용자를 인식함에 따라 모션을 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 10b를 참조하면, 도 10a와 같이 사용자(2)가 집(10)으로 들어오는 것으로 감지되는 경우, 로봇(100)은 현관문으로 다가가 카메라(110)를 통해 적어도 하나의 이미지를 촬영할 수 있다.

그리고, 로봇(100)은 촬영된 이미지를 통해 사용자(2)가 인식되는 경우, 사용자(2)가 외출한 동안의 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 모션을 수행할 수 있다.

구체적으로, 로봇(100)은 사용자(2)가 외출한 시간 동안 카메라(110)를 통해 촬영된 이미지들을 통해 분석된 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 모션을 수행할 수 있다.

그 결과, 사용자(2)는 외출에서 복귀하자마자 사용자(2)가 부재 중인 동안의 반려동물의 감정상태에 대한 정보를 제공받을 수 있다.

다만, 사용자(2) 외에 등록되지 않은 다른 사람이 추가로 인식되는 경우, 로봇(100)은 감정 상태에 매칭되는 모션을 수행하지 않을 수도 있다.

관련하여, 도 10c를 참조하면, 도 10c와 같이 기등록된 사용자(2) 외에 다른 이방인(3)이 함께 인식된 경우라면, 로봇(100)은 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 모션을 수행하지 않을 수 있다.

상술한 실시 예들에 따라, 로봇(100)은 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 모션을, 사용자의 상황에 맞게 프라이빗하게 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 본 개시의 로봇(100)과 통신 가능한 서버(200)는, 사용자 단말 장치(300-1)를 통해 반려동물에 대한 다양한 정보를 제공할 수 있다.

또한, 서버(200)는 사용자 단말 장치(300-1)를 통해 입력된 사용자 명령에 따라 로봇(100)을 제어할 수도 있다.

관련하여, 도 11a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버가 사용자 단말 장치에서 실행된 애플리케이션을 통해 로봇의 감정 상태에 대한 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 11a를 참조하면, 로봇(100)을 통해 모니터링된 반려동물의 감정 상태 및/또는 건강 상태에 대한 정보는, 서버(200)를 통해 사용자 단말 장치(300-1)로 제공될 수 있다.

구체적으로, 사용자 단말 장치(300-1)에서 펫 케어를 위한 애플리케이션이 실행됨에 따라, 서버(200)는 해당 정보를 사용자 단말 장치(300-1)로 전송할 수 있다.

도 11a를 참조하면, 사용자 단말 장치(300-1)에서 펫 케어를 위한 애플리케이션이 실행된 경우, 사용자 단말 장치(300-1)는 반려동물의 감정 상태를 나타내는 User Interface(UI)(1110), 반려동물의 건강 상태를 나타내는 UI(1120), 반려동물에 대한 로봇(100)의 모션 서비스와 관련된 UI(1130) 등을 제공할 수 있다.

여기서, 터치 등의 방식으로 수신된 사용자 입력에 따라 UI(1110) 내의 "자세히"(1110-1) 항목이 선택되면, 사용자 단말 장치(300-1)는 서버(200)로부터 반려동물의 감정 상태에 대한 더 자세한 정보를 수신하여 디스플레이할 수 있다.

예를 들어, 사용자 단말 장치(300-1)는 반려동물의 시간 별 감정 상태에 대한 정보를 디스플레이할 수 있다.

또는, 사용자 입력에 따라 UI(1120) 내의 "자세히"(1120-1) 항목이 선택되면, 사용자 단말 장치(300-1)는 서버(200)로부터 반려동물의 건강 상태에 대한 더 자세한 정보를 수신하여 디스플레이할 수 있다.

사용자 입력에 따라 UI(1130) 내의 "설정"(1130-1) 항목이 선택되면, 사용자 단말 장치(1130-1)는 로봇(100)의 모션에 대한 사용자의 설정을 위한 UI를 제공할 수 있는바 도 11b을 통해 후술한다.

한편, 도 11a와 같이 감정 상태/건강 상태에 대한 정보가 사용자 단말 장치(300-1)를 통해 제공된 횟수 또는 빈도에 따라, 로봇(100)은 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 모션을 수행할 수도 있다.

예를 들어, 기설정된 시간(ex. 24시간) 동안 사용자 단말 장치(300-1)를 통해 펫 케어를 위한 애플리케이션(도 11a)이 실행되지 않는 경우, 로봇(100)은 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 모션을 수행할 수도 있다.

이 경우, 오랜 시간 반려동물에 대해 무심했던 사용자에게, 반려동물의 감정 상태/건강 상태를 적극적으로 알려줄 수 있다는 효과가 있다.

도 11b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버가 사용자 단말 장치에서 수신된 사용자 입력에 따라 로봇의 모션 제공을 세팅하는 설명하기 위한 도면이다.

도 11b는 도 11a에서 "설정"(1130-1) 항목이 선택된 결과 사용자 단말 장치(300-1)가 표시하는 화면의 일 예를 도시한다.

도 11b를 참조하면, 사용자 단말 장치(300-1)는 서버(200)와의 통신을 통해 모션 서비스 활성화 UI(1140) 및 모션 서비스의 세부 설정 UI(1150) 등을 제공할 수 있다.

모션 서비스 활성화 UI(1140)를 통해서는, 로봇(100)의 모션 서비스 제공 여부가 선택될 수 있다.

구체적으로, UI(1140) 내의 'ON'이 선택된 상태에서는, 서버(200)를 통해, 로봇(100)이 상술한 실시 예들에 따라 감정 상태에 매칭되는 모션을 자동으로 수행할 수 있도록 설정될 수 있다.

일 예로, 모션 서비스가 활성화된 경우(: ON), 로봇(100)은 기설정된 주기마다 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 모션을 수행할 수 있다.

반면, 모션 서비스가 비활성화된 경우(: OFF), 로봇(100)은 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 모션을 수행하지 않을 수 있다. 다만, 도 11b를 통해서는 단순히 ON/OFF 형태의 UI로 표현하였으나, 예를 들어, OFF 항목 대신, 로봇(100)의 모션을 비활성화하는 '방해금지 모드' 항목으로 정의되어 선택 가능하게 제공될 수도 있다.

한편, 도 11b를 통해 도시되지는 않았으나, 로봇(100)이 모션을 수행하는 조건(ex. 주기, 사용자의 위치, 반려동물의 감정 상태 등)을 설정하기 위한 UI가 사용자 단말 장치(300-1)를 통해 제공될 수도 있다.

예를 들어, 해당 UI를 통해 수신된 사용자 입력에 따라, 주기가 2시간으로 설정되고 사용자의 위치가 '집'으로 설정될 수 있다. 이 경우, 사용자가 '집'에 있음을 전제로 2시간마다 로봇(100)이 반려동물의 감정 상태를 표현하는 모션을 수행할 수 있다.

도 11b의 세부 설정 UI(1150)를 통해서는, 로봇(100)이 모션을 수행하는 경우 함께 제공될 다양한 액션에 대한 설정이 가능하다.

예를 들어, 음성 가이드가 ON으로 설정된 경우, 로봇(100)은 모션과 함께 감정 상태를 설명하는 음성을 제공될 수 있다.

예를 들어, 효과음이 ON으로 설정된 경우, 로봇(100)은 모션과 함께 감정 상태에 매칭되는 효과음(: 비-언어적 소리)을 제공할 수 있다.

예를 들어, 컬러 발광이 ON으로 설정된 경우, 로봇(100)은 모션과 함께 감정 상태에 매칭되는 컬러의 광을 출력할 수 있다.

관련하여, 도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 모션에 더하여 설명, 비-언어적 소리, 발광 등의 요소를 추가적으로 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(140)는, 로봇(100)이 식별된 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하는 동안, 식별된 감정 상태에 대응되는 사운드를 출력하도록 스피커를 제어하고, 식별된 감정 상태에 대응되는 컬러의 광을 출력하도록 발광부를 제어할 수 있다.

여기서, 사운드는, 감정 상태를 설명하는 음성, 감정 상태를 표현하는 비-언어적 소리 등을 포함할 수 있다.

감정 상태에 대응되는 컬러는, 감정 상태 별로 기설정될 수 있다. 예를 들어, 기쁨은 파란색, 슬픔은 주황색, 분노는 빨강색으로 기설정될 수 있다.

도 12는, 상술한 세부 설정 UI(1150)를 통해 음성 가이드, 효과음, 컬러 발광이 모두 ON으로 설정된 경우를 가정한다.

도 12를 참조하면, 로봇(100)은, 반려 동물의 감정 상태(: 외로움)에 매칭되는 모션을 수행하는 동안, 스피커를 통해 감정 상태(: 외로움)를 설명하는 음성인 "오늘은 너무 외로웠어요", 감정 상태(: 외로움)를 나타내는 비-언어적 소리인 "p-whew~"를 출력할 수 있다.

또한, 로봇(100)은 감정 상태(: 외로움)를 표현하는 컬러(: ex. 주황색)의 광을 출력하도록 발광부를 제어할 수 있다.

이렇듯, 본 개시에 따른 로봇(100)은 모션 외에도 다양한 형태의 표현 방식을 이용할 수 있는 바, 반려동물의 감정 상태를 더욱 감성적으로 풍부하게 표현할 수 있다.

한편, 프로세서(140)는, 모니터링된 감정 상태의 변화에 따라, 감정 상태 별로 클립 영상을 생성하여 제공할 수 있다.

구체적으로, 프로세서(140)는, 카메라(110)를 통해 반려동물을 순차적으로 촬영한 복수의 이미지에 기초하여 반려동물의 감정 상태가 변경되었는지 판단할 수 있다. 이때, 상술한 감정 분석 모듈(142 또는 231)이 이용될 수 있다.

감정 상태가 변경된 것으로 판단된 경우, 프로세서(140)는 복수의 이미지 중 감정 상태가 변경된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 촬영된 적어도 하나의 이미지를 식별할 수 있다.

그리고, 프로세서(140)는 식별된 이미지를 기반으로, 변경된 감정 상태에 대응되는 클립 영상을 생성할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(140)는 식별된 이미지들을 포함하는 영상(video)을 변경된 감정 상태에 매칭되는 클립 영상으로서 메모리(120)에 저장할 수 있다.

관련하여, 도 13는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 감정 상태에 따른 클립 영상을 생성하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 13은 로봇(100)이 카메라(110)를 통해 실시간으로 촬영된 이미지들(: 영상)을 통해 반려동물의 감정 상태를 분석하는 경우를 가정한다.

도 13을 참조하면, 로봇(100)은 t0 시점에, 반려동물의 감정 상태가 "지루함"에서 "경계함"으로 변경된 것으로 식별할 수 있다.

이 경우, 로봇(100)은 t0 시점으로부터 기설정된 시간(: T1) 이전의 제1 시점(t0 - T1) 및 t0 시점으로부터 기설정된 시간(: T2) 이후의 제2 시점(t0 + T2)을 식별할 수 있다. 여기서, T1 및 T2는 같을 수도 다를 수도 있는 바, 다양하게 기설정될 수 있다.

그리고, 로봇(100)은 제1 시점(t0 - T1)부터 제2 시점(t0 + T2)까지의 시간 구간 동안 촬영된 이미지들(..., 1301, 1302, 1303, 1304, ...)을 포함하는 클립 영상(1300)을 생성할 수 있다.

이 경우, 로봇(100)은 해당 클립 영상(1300)을 "경계함"에 매칭되는 클립 영상으로 저장할 수 있다.

도 13과 같이 클립 영상이 생성되는 경우, "경계함"의 원인이 된 상황 및 경계 중인 반려동물의 모습이 모두 담긴 클립 영상이 만들어질 수 있다.

프로세서(140)는 적어도 하나의 디스플레이 장치를 통해 클립 영상을 제공할 수 있다.

구체적으로, 프로세서(140)는, 통신부(150)를 통해 적어도 하나의 디스플레이 장치로 클립 영상을 전송할 수 있다.

그리고, 디스플레이 장치에서 클립 영상이 디스플레이되는 동안, 프로세서(140)는 로봇(100)이 변경된 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하도록 구동부(130)를 제어할 수 있다.

관련하여, 도 14a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 디스플레이 장치를 통해 클립 영상이 제공되는 동안 모션을 함께 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 14a를 참조하면, "오늘 bubby한테 별 일은 없었어?"라는 사용자 음성이 입력되는 경우, 로봇(100)은 오늘 분석된 반려동물의 감정 상태(ex. 경계함)를 식별할 수 있다.

여기서, 로봇(100)은 TV인 디스플레이 장치(300-3)에 오늘 식별된 감정 상태(: 경계함)에 매칭되는 클립 영상을 전송할 수 있다.

이때, 디스플레이 장치(300-3)는 클립 영상(1410)을 디스플레이할 수 있고, 로봇(100)은 클립 영상이 디스플레이되는 동안 감정 상태(: 경계함)에 매칭되는 모션을 수행할 수 있다.

또한, 로봇(100)은 감정 상태를 설명하는 음성("오후 2시에는 잠시 무언가를 경계했었어요.") 및 소리("Grrr...")를 함께 출력할 수도 있다.

도 14b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇이 사용자 단말 장치에서 실행된 애플리케이션에서 클립 영상이 제공되는 동안 모션을 함께 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 14b를 참조하면, 사용자 단말 장치(300-1)에서 펫 케어를 위한 애플리케션이 실행된 경우, 사용자 단말 장치(300-1)는 로봇(100)이 촬영한 반려동물의 전체 영상(ex. 오늘 하루 동안의 영상)을 제공하기 위한 비디오 UI(1401) 및 비디오 UI의 재생 시점을 제어하기 위한 비디오 제어 UI(1420)를 디스플레이할 수 있다.

이를 위해, 사용자 단말 장치(300-1)는 서버(200)를 통해 로봇(100)에서 촬영된 전체 영상을 수신할 수 있다.

비디오 제어 UI(1420)는 비디오 UI(1401)를 통해 제공될 영상의 시점을 선택받기 위한 UI이다.

예를 들어, 비디오 제어 UI(1420)의 특정 지점(1430)을 터치하는 사용자(2)의 입력이 수신된 경우, 전제 영상 중 해당 지점(1430)에 매칭되는 시점의 영상(1410)이 비디오 UI(1401)를 통해 플레이될 수 있다.

더하여, 사용자 단말 장치(300-1)는 서버(200)로부터 해당 시점의 반려동물의 감정 상태(: 우울함)에 대한 정보를 수신할 수 있다.

그리고, 사용자 단말 장치(300-1)는 도 14b와 같이 해당 시점의 반려동물의 감정 상태를 나타내는 정보("울적한 기분이에요")(1430)를 디스플레이할 수 있다.

이렇듯 사용자 단말 장치(300-1)를 통해 해당 시점의 영상(1410)이 재생되는 동안, 서버(200)는 로봇(100)이 해당 시점의 감정 상태(: 우울함)에 매칭되는 모션을 수행하도록 로봇(100)을 제어할 수 있다.

그 결과, 사용자 단말 장치(300-1)를 통해 반려동물이 촬영된 영상을 시청하던 사용자는, 재생되는 영상 속 반려동물의 감정 상태에 맞게 수행되는 로봇(100)의 모션을 통해 반려동물의 과거의 감정 상태들에 대해 보다 직관적으로 재미있게 이해할 수 있다.

도 15는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 로봇의 다양한 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 15를 참조하면, 로봇(100)은 카메라(110), 메모리(120), 구동부(130), 프로세서(140) 외에도 통신부(150), 센서부(160), 마이크(170), 오디오 출력부(180), 발광부(190), 사용자 입력부(195) 등을 더 포함할 수 있다.

카메라(110)는 RGB 센서(111), 뎁스 센서(112) 등을 포함할 수 있다.

일 예에 따르면, 객체 인식 또는 감정 분석을 위한 인공지능 모델에는 RGB 센서(111)를 통해 획득된 RGB 이미지 데이터가 입력될 수 있다.

일 예에 따르면, 뎁스 센서(112)를 통해 획득된 뎁스 정보는, 주행 중인 로봇(100)이 주변의 구조/구조물을 식별하는 데에 이용될 수 있다. 여기서, 뎁스 센서(112)는 TOF(Time of Flight) 센서로 구성될 수 있으며, 뎁스 정보는 이미지의 픽셀 별 뎁스에 대한 정보를 포함할 수 있다.

구체적으로, 카메라(110)는 RGB 센서(111)를 포함하는 RGB 카메라 외에 뎁스 센서(112) 및 적외선 라이트를 포함하는 TOF 카메라를 포함할 수 있다. 뎁스 카메라는 복수의 카메라를 이용하여 획득된 이미지의 시차(disparity)를 이용하여 뎁스를 측정할 수 있고, 이 경우 IR 스테레오 센서를 포함할 수도 있다. 또는, 뎁스 카메라는 프로젝터에 의해 투사된 광 패턴을 카메라로 촬영하여 뎁스를 측정하는 구조광 방식으로 구현될 수도 있다.

메모리(120)는 로봇(100)의 기능과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(120)는 ROM, RAM 외에도 하드 디스크, SSD, 플래시 메모리 등을 포함할 수 있다.

메모리(120)는 하나 이상의 인공지능 모델을 저장할 수 있다. 저장된 인공지능 모델의 기능은 프로세서(140) 및 메모리(120)를 통해 수행될 수 있다.

이를 위해, 프로세서(140)는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서는 CPU, AP, DSP(Digital Signal Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GUP, VPU(Vision Processing Unit) 등과 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공지능 전용 프로세서일 수 있다.

하나 또는 복수의 프로세서는, 메모리(120)에 저장된 기정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어한다. 또는, 하나 또는 복수의 프로세서가 인공지능 전용 프로세서인 경우, 인공지능 전용 프로세서는, 특정 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다.

기정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 다수의 학습 데이터들에 학습 알골지즘을 적용함으로써, 원하는 특성의 기정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버/시스템을 통해 이루어질 수도 있다.

학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.

인공지능 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치(weight values)를 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 인공지능 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 인공지능 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 갱신될 수 있다.

인공 신경망은 심층 신경망(DNN:Deep Neural Network)를 포함할 수 있으며, 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network), DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), RBM(Restricted Boltzmann Machine), DBN(Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 및 심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks) 등이 있으며, 본 개시에서의 신경망은 명시한 경우를 제외하고 전술한 예에 한정되지 않는다.

구동부(130)는 로봇(100)의 바디(101) 및 바퀴들(102-1, 2)을 제어하기 위한 구성으로, 로봇(100)의 바퀴들(102-1, 2)에 동력을 제공하는 모터를 포함할 수 있다. 이밖에도 상술한 도 9a 내지 도 9b에서 설명한 로봇(100)의 내부 구성들의 움직임을 제어하기 위한 다양한 구성을 포함할 수 있다.

프로세서(140)는 상술한 객체 추적 모듈(140), 감정 분석 모듈(142), 모션 결정 모듈(143), 모션 제어 모듈(144), 통신 제어 모듈(145), 펫 모션 분석 모듈(146) 등을 포함할 수 있다.

통신부(150)는 로봇(100)이 적어도 하나의 외부 장치와 통신을 수행하여 신호/데이터를 주고받기 위한 구성이다. 이를 위해 통신부(150)는 회로를 포함할 수 있다.

통신부(150)는 외부 서버 또는 외부 장치와 컨텐츠 또는 제어 신호를 송수신하기 위하여 와이파이 (WIFI) 통신 모듈, 블루투스(bluetooth)모듈, 적외선 통신(IrDA, infrared data association)모듈, 3G(3세대) 이동통신 모듈, 4G(4세대) 이동통신 모듈, 4세대 LTE(Long Term Evolution) 통신 모듈, 5G(5세대) 이동통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 다만 이밖에도 종래 알려진 다양한 방식의 통신 모듈을 이용할 수 있다.

센서부(160)는 로봇(100)의 주행을 위해 다양한 정보를 감지하기 위한 구성이다.

일 예로, 센서부(160)는 라이다 센서(161), 초음파 센서(162), 가속도 센서(163) 등을 포함할 수 있다.

로봇(100)은 라이다 센서(161), 초음파 센서(162) 등을 이용하여 주변의 구조/구조물을 식별할 수 있으며, 식별된 주변의 구조/구조물과 충돌하지 않도록 구동부(130)를 통해 주행할 수 있다.

로봇(100)은 가속도 센서(163)를 통해 로봇(100)의 속도 및 현재 위치 등을 식별할 수 있다.

마이크(170)는 사용자 음성 및 반려동물의 소리 등을 입력받기 위한 구성이다. 마이크(170)는 입력된 소리를 전기적인 오디오 신호로 변환하기 위한 적어도 하나의 회로를 포함한다.

오디오 출력부(180)는 음성 또는 소리를 출력하기 위한 구성으로, 스피커를 포함할 수 있다. 예를 들어, 로봇(100)은 스피커를 통해 반려동물의 감정 상태를 설명하는 음성 또는 반려동물의 감정 상태를 표현하기 위한 비-언어적 소리를 출력할 수 있다.

발광부(190)는 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 컬러의 광을 출력하기 위한 구성으로, LED(Light Emitting Diode) 소자를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

사용자 입력부(195)는 사용자의 명령을 다양한 방식으로 입력받기 위한 구성이다.

사용자 입력부(195)는 적어도 하나의 버튼, 터치 센서 등으로 구현될 수 있다. 또한, 상술한 카메라(110) 및 마이크(170) 역시 사용자 입력부(195)에 포함되는 개념으로 이해될 수 있다.

이하 도면들을 통해서는 본 개시에 따른 로봇의 제어 방법을 설명한다.

도 16은 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇의 제어 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 16을 참조하면, 본 제어 방법은 카메라를 통해 반려동물을 촬영하여 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다(S1610). 이때, 로봇이 반려동물을 추적하면서 실시간으로 모니터링하여 반려동물을 포함하는 이미지들을 연속적으로 촬영할 수 있다.

그리고, 획득된 이미지를 기반으로 반려동물의 감정 상태를 식별할 수 있다(S1620).

이때, 적어도 하나의 인공지능 모델에 이미지를 입력함으로써 반려동물의 감정 상태를 판단할 수 있다.

또는, 획득된 이미지를 통신부를 통해 서버로 전송할 수도 있다. 구체적으로, 획득된 이미지를 기반으로 식별된 반려동물의 모션이 기설정된 모션에 대응되는 경우, 획득된 이미지를 서버로 전송할 수 있다.

이후, 서버로부터 해당 이미지를 기반으로 식별된 감정 상태에 대한 정보가 수신되면, 수신된 정보를 이용하여 감정 상태를 식별할 수도 있다.

한편, 본 제어 방법은, 실시간으로 감정 상태를 판단한 결과, 반려동물의 복수의 감정 상태를 획득할 수 있다.

이 경우, 복수의 감정 상태 중 모션으로 제공될 적어도 하나의 감정 상태를 식별할 수 있다.

일 예로, 마이크를 통해 반려동물의 상태를 문의하기 위한 사용자 음성이 입력되는 경우, 사용자 음성이 입력된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 카메라를 통해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 기반으로 판단된 감정 상태를, 모션으로 제공될 감정 상태로 식별할 수 있다.

또는, 터치 센서를 통해 기설정된 사용자 제스쳐가 입력되면, 기설정된 사용자 제스쳐가 입력된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 카메라를 통해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 기반으로 판단된 감정 상태를, 모션으로 제공될 감정 상태로 식별할 수 있다.

또는, 본 제어 방법은, 통신부를 통해 적어도 하나의 외부 장치로부터 사용자의 위치 정보를 수신할 수 있다.

이때, 수신된 사용자의 위치 정보에 기초하여 반려동물이 위치하는 장소를 벗어난 사용자가 기설정된 시간 이후 장소로 복귀한 것으로 식별되면, 사용자가 해당 장소를 벗어난 시점부터 복귀한 시점까지 카메라를 통해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 기반으로 판단된 감정 상태를, 모션으로 제공될 감정 상태로 식별할 수 있다.

그리고, 본 제어 방법은, 식별된 감정 상태에 대응되는 로봇의 모션을 식별할 수 있다(S1630).

구체적으로, 기저장된 복수의 모션 중 식별된 감정 상태에 매칭되도록 기설정된 모션을 식별할 수 있다.

로봇이 바디 및 바디 좌우측에 각각 구비된 바퀴들을 포함하는 경우, 복수의 모션은 상술한 바디 및 바퀴들 중 적어도 하나의 움직임을 제어함으로써 수행될 수 있다.

그리고, 본 제어 방법은, 로봇이 식별된 모션을 수행하도록 로봇을 구동할 수 있다(S1640).

한편, 로봇이 식별된 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하는 동안, 본 제어 방법은 식별된 감정 상태에 대응되는 사운드를 스피커를 통해 출력할 수 있다. 여기서, 식별된 감정 상태에 대응되는 사운드는, 식별된 감정 상태를 설명하는 음성 또는 식별된 감정 상태를 표현하는 비-언어적 소리일 수 있다.

또한, 로봇이 식별된 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하는 동안, 본 제어 방법은, 식별된 감정 상태에 대응되는 컬러의 광을 발광부를 통해 출력할 수 있다.

한편, 본 제어 방법은, 카메라를 통해 반려동물을 순차적으로 촬영한 복수의 이미지에 기초하여 반려동물의 감정 상태가 변경되었는지 판단할 수 있다.

여기서, 감정 상태가 변경된 것으로 판단된 경우, 순차적으로 촬영된 복수의 이미지 중 감정 상태가 변경된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 촬영된 적어도 하나의 이미지를 식별할 수 있다.

그리고, 식별된 이미지를 기반으로 변경된 감정 상태에 대응되는 클립 영상을 생성할 수 있다.

여기서, 본 제어 방법은, 통신부를 통해 적어도 하나의 디스플레이 장치로 생성된 클립 영상을 전송할 수 있다.

그리고, 디스플레이 장치에서 클립 영상이 디스플레이되는 동안, 로봇이 변경된 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하도록 로봇을 구동할 수 있다.

한편, 도 17은 본 개시의 일 실시 예에 따른 로봇의 제어 방법을 설명하기 위한 알고리즘이다.

도 17을 참조하면, 본 제어 방법은, 반려동물을 촬영하여 순차적으로 이미지를 획득하고(S1710), 이를 기반으로 반려동물의 감정 상태를 실시간으로 분석할 수 있다(S1720). 이때, 실시간으로 분석된 감정 상태를 시간 별로 메모리에 저장할 수있다(S1730).

그리고, 만약 사용자 입력이 수신되는 경우(S1740 - Y), 본 제어 방법은, 사용자 입력에 매칭되는 시간 구간에 대한 감정 상태를 식별할 수 있다(S1750).

일 예로, 기설정된 터치 입력 또는 기설정된 텍스트에 대응되는 사용자 음성이 수신되는 경우, 터치 입력 또는 사용자 음성이 수신된 시점으로부터 기설정된 시간 전까지의 시간 구간 동안의 반려동물의 감정 상태를 식별할 수 있다.

그리고, 본 제어 방법은 S1750 단계에서 식별된 반려동물의 감정 상태에 매칭되는 모션을 식별할 수 있다(S1760).

그리고, 식별된 모션을 수행할 수 있다(S1770).

한편, 도 16 내지 도 17을 통해 설명한 제어 방법은, 도 2a, 도 2b 및 도 15를 통해 도시 및 설명한 로봇(100)을 통해 수행될 수 있다.

또는, 도 16 내지 도 17을 통해 설명한 제어 방법은, 로봇(100) 및 적어도 하나의 외부 장치(ex. 서버 등)를 포함하는 시스템을 통해 수행될 수도 있다.

한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다.

하드웨어적인 구현에 의하면, 본 개시에서 설명되는 실시 예들은 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛(unit) 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.

일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 상술한 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다.

한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 로봇(100)에서의 처리동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium) 에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어는 특정 기기의 프로세서에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시 예에 따른 로봇(100)에서의 처리 동작을 상술한 특정 기기가 수행하도록 한다.

비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.

이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

100: 로봇 110: 카메라
120: 메모리 130: 구동부
140: 프로세서 200: 서버

Claims

로봇에 있어서,
카메라;
상기 로봇의 모션을 제어하는 구동부;
반려동물(pet)의 복수의 감정 상태에 대응되는 상기 로봇의 복수의 모션에 대한 정보가 저장된 메모리; 및
상기 구동부, 상기 카메라 및 상기 메모리와 연결된 프로세서;를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 카메라를 통해 반려동물을 촬영하여 적어도 하나의 이미지를 획득하고,
상기 획득된 이미지를 기반으로 상기 반려동물의 감정 상태를 식별하고,
상기 메모리에 저장된 정보에 기초하여, 상기 복수의 모션 중 상기 식별된 감정 상태에 대응되는 모션을 식별하고,
상기 로봇이 상기 식별된 모션을 수행하도록 상기 구동부를 제어하는, 로봇.
제1항에 있어서,
상기 로봇은,
바디 및 상기 바디의 좌측 및 우측에 각각 부착된 두 개의 바퀴를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 로봇이 상기 식별된 모션을 수행하도록, 상기 구동부를 통해 상기 바디 및 상기 두 개의 바퀴 중 적어도 하나의 움직임을 제어하는, 로봇.
제1항에 있어서,
마이크;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 마이크를 통해 상기 반려동물의 상태를 문의하기 위한 사용자 음성이 입력되면, 상기 사용자 음성이 입력된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 상기 카메라를 통해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 기반으로 판단된 상기 반려 동물의 감정 상태를 식별하고,
상기 식별된 감정 상태에 대응되는 상기 모션을 수행하도록 상기 구동부를 제어하는, 로봇.
제1항에 있어서,
터치 센서;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 터치 센서를 통해 기설정된 사용자 제스쳐가 입력되면, 상기 기설정된 사용자 제스쳐가 입력된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 상기 카메라를 통해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 기반으로 판단된 상기 반려 동물의 감정 상태를 식별하고,
상기 식별된 감정 상태에 대응되는 상기 모션을 수행하도록 상기 구동부를 제어하는, 로봇.
제1항에 있어서,
통신부;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 통신부를 통해 수신된 사용자의 위치 정보에 기초하여 상기 반려동물이 위치하는 장소를 벗어난 상기 사용자가 기설정된 시간 이후 상기 장소로 복귀한 것으로 식별되면, 상기 사용자가 상기 장소를 벗어난 시점부터 상기 복귀한 시점까지 상기 카메라를 통해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 기반으로 판단된 상기 반려동물의 감정 상태를 식별하고,
상기 식별된 감정 상태에 대응되는 상기 모션을 수행하도록 상기 구동부를 제어하는, 로봇.
제1항에 있어서,
스피커; 및
발광부;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 로봇이 상기 식별된 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하는 동안, 상기 식별된 감정 상태에 대응되는 사운드를 출력하도록 상기 스피커를 제어하고, 상기 식별된 감정 상태에 대응되는 컬러의 광을 출력하도록 상기 발광부를 제어하는, 로봇.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 카메라를 통해 상기 반려동물을 순차적으로 촬영한 복수의 이미지에 기초하여 상기 반려동물의 감정 상태가 변경되었는지 판단하고,
상기 감정 상태가 변경된 것으로 판단된 경우, 상기 복수의 이미지 중 상기 감정 상태가 변경된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 촬영된 적어도 하나의 이미지를 식별하고,
상기 식별된 이미지를 기반으로 상기 변경된 감정 상태에 대응되는 클립 영상을 생성하는, 로봇.
제7항에 있어서,
통신부;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 통신부를 통해 디스플레이 장치로 상기 클립 영상을 전송하고,
상기 디스플레이 장치에서 상기 클립 영상이 디스플레이되는 동안, 상기 로봇이 상기 변경된 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하도록 상기 구동부를 제어하는, 로봇.
제1항에 있어서,
통신부;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 통신부를 통해 상기 획득된 이미지를 서버로 전송하고,
상기 획득된 이미지를 기반으로 식별된 상기 반려동물의 감정 상태에 대한 정보를 상기 서버로부터 상기 통신부를 통해 수신하는, 로봇.
제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 획득된 이미지를 기반으로 상기 반려동물의 모션을 식별하고,
상기 식별된 반려동물의 모션이 기설정된 모션에 대응되는 경우, 상기 획득된 이미지를 상기 서버로 전송하는, 로봇.
로봇의 제어 방법에 있어서,
카메라를 통해 반려동물을 촬영하여 적어도 하나의 이미지를 획득하는 단계;
상기 획득된 이미지를 기반으로 상기 반려동물의 감정 상태를 식별하는 단계;
기저장된 복수의 모션 중 상기 식별된 감정 상태에 대응되는 모션을 식별하는 단계; 및
상기 로봇이 상기 식별된 모션을 수행하도록 상기 로봇을 구동하는 단계;를 포함하는, 로봇의 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 로봇은,
바디 및 상기 바디의 좌측 및 우측에 각각 부착된 두 개의 바퀴를 포함하고,
상기 구동하는 단계는,
상기 로봇이 상기 식별된 모션을 수행하도록, 상기 바디 및 상기 두 개의 바퀴 중 적어도 하나의 움직임을 제어하는, 로봇의 제어 방법.
제11항에 있어서,
마이크를 통해 상기 반려동물의 상태를 문의하기 위한 사용자 음성을 입력받는 단계;를 더 포함하고,
상기 감정 상태를 식별하는 단계는,
상기 사용자 음성이 입력되면, 상기 사용자 음성이 입력된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 상기 카메라를 통해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 기반으로 판단된 상기 감정 상태를 식별하는, 로봇의 제어 방법.
제11항에 있어서,
터치 센서를 통해 기설정된 사용자 제스쳐를 입력받는 단계;를 더 포함하고,
상기 감정 상태를 식별하는 단계는,
상기 기설정된 사용자 제스쳐가 입력되면, 상기 기설정된 사용자 제스쳐가 입력된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 상기 카메라를 통해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 기반으로 판단된 상기 감정 상태를 식별하는, 로봇의 제어 방법.
제11항에 있어서,
통신부를 통해 사용자의 위치 정보를 수신하는 단계;를 더 포함하고,
상기 감정 상태를 식별하는 단계는,
상기 수신된 사용자의 위치 정보에 기초하여 상기 반려동물이 위치하는 장소를 벗어난 상기 사용자가 기설정된 시간 이후 상기 장소로 복귀한 것으로 식별되면, 상기 사용자가 상기 장소를 벗어난 시점부터 상기 복귀한 시점까지 상기 카메라를 통해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 기반으로 판단된 상기 감정 상태를 식별하는, 로봇의 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 로봇이 상기 식별된 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하는 동안, 스피커를 통해 상기 식별된 감정 상태에 대응되는 사운드를 출력하는 단계; 및
상기 로봇이 상기 식별된 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하는 동안, 발광부를 통해 상기 식별된 감정 상태에 대응되는 컬러의 광을 출력하는 단계;를 더 포함하는, 로봇의 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 감정 상태를 식별하는 단계는,
상기 카메라를 통해 상기 반려동물을 순차적으로 촬영한 복수의 이미지에 기초하여 상기 반려동물의 감정 상태가 변경되었는지 판단하고,
상기 제어 방법은,
상기 감정 상태가 변경된 것으로 판단된 경우, 상기 복수의 이미지 중 상기 감정 상태가 변경된 시점을 기준으로 기설정된 시간 범위 내에 촬영된 적어도 하나의 이미지를 식별하는 단계; 및
상기 식별된 이미지를 기반으로 상기 변경된 감정 상태에 대응되는 클립 영상을 생성하는 단계;를 더 포함하는, 로봇의 제어 방법.
제17항에 있어서,
통신부를 통해 디스플레이 장치로 상기 클립 영상을 전송하는 단계;를 더 포함하고,
상기 구동하는 단계는,
상기 디스플레이 장치에서 상기 클립 영상이 디스플레이되는 동안, 상기 로봇이 상기 변경된 감정 상태에 대응되는 모션을 수행하도록 상기 로봇을 구동하는, 로봇의 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 감정 상태를 식별하는 단계는,
통신부를 통해 상기 획득된 이미지를 서버로 전송하는 단계; 및
상기 획득된 이미지를 기반으로 식별된 상기 반려동물의 감정 상태에 대한 정보를 상기 서버로부터 상기 통신부를 통해 수신하는 단계;를 포함하는, 로봇의 제어 방법.
제19항에 있어서,
상기 전송하는 단계는,
상기 획득된 이미지를 기반으로 식별된 상기 반려동물의 모션이 기설정된 모션에 대응되는 경우, 상기 획득된 이미지를 상기 서버로 전송하는, 로봇의 제어 방법.