The robot needs to express emotions because emotion-expression is the most instinctive way of communication with people. Researchers have thus far concentrated on facial expression in facilitating human robot communication. However, humans express emotion through not only facial expression but also other modalities such as facial color, tone of voice, gestures, etc. To exploit these modalities, it is necessary to determine parameters, such as control points for facial expression, the angles of joints of arms for gestures, RGB-values of color and blinking period for LEDs. It is necessary to develop a process through which it is possible to determine the effective expression of modalities systematically.
Expressing emotion can be treated as adjusting the parameters of each modality. For example, in the case of facial expression, the objective function is the recognition rate of emotions, and the parameters are the positions or the angles of control points. This issue can be considered as an optimization problem. To solve such optimization problem, the genetic algorithm was used in this paper. The evaluation process of genetic algorithm is substituted by survey because the suitability of an expression can only be evaluated by people’s response, not by numerical calculation. The survey with optimization technique reduces procedures of surveying previous works, and makes it possible to find a feasible solution which is closer to optimum compared with that of previous methods. In this paper, survey with genetic algorithm was suggested and applied to determine appropriate color parameters (RGB-values and blinking period) to support facial expression for conveying emotional intensity.
Survey server was implemented to operate the genetic algorithm. The server generates random individuals in the search space. Then the clients login to server, and download the individuals which need to be evaluated by the participants. After participants answer, the responses are transmitted to server. The server collects the responses of participants and averages the results of 20 participants in order to evaluate the effectiveness of an individual.
The experimental results show that appropriate color and blinking period was found in order to express emotional intensity. This method can also be applied to other fields such as facial expression and gestures.
감정 표현은 로봇과 사람간의 상호작용에서 가장 직관적인 방법이다. 따라서 로봇이 효과적으로 사람과 상호작용하기 위해서는 감정 표현 기술이 필요하다. 지금까지 연구는 주로 로봇의 얼굴 표정을 이용한 감정 표현하는 것에 치중 해 있는데, 사람은 얼굴 표정 뿐만 아니라, 얼굴 색, 목소리 톤, 제스처 등을 이용해 감정을 표현한다. 이렇게 다양한 모달리티를 이용하기 위해서는 각 감정에 적합한 파라미터를 결정해야 한다. 예를 들어 얼굴의 경우, 각 컨트롤 포인트의 값을 결정해야 하고, 제스처를 이용하기 위해서는 각 관절의 각도를 결정해야 한다. 이러한 값을 효과적이고 체계적으로 결정하기 위한 방법이 제시될 필요가 있다.
감정을 표현하는 것은 각 모달리티의 파라미터를 조절하는 것이라고 볼 수 있다. 얼굴의 경우, 컨트롤 포인트라는 파라미터를 조절해서, 감정의 인식률이라는 목적함수를 최대화 하는 것으로 간주할 수 있다. 이러한 작업은 최적화 문제로 생각할 수 있기 때문에, 이 최적화 문제를 풀기 위해 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하였다. 감정 표현의 적절성은 설문조사를 통해서만 알아낼 수 있기 때문에, 유전자 알고리즘의 평가 과정이 설문조사로 대체 된다. 이렇게 설문조사에 최적화 기법을 도입하면 표현 파라미터를 결정하기 위해 선행연구에 덜 의존해도 되고, 기존 방법보다 더 최적에 가까운 값을 찾을 수 있다.
본 연구에서는 `유전자 알고리즘이 적용된 설문조사`를 제안하였으며, 이 방법을 이용하여 로봇이 감정의 강도를 표현하기 위한 색과 깜빡임을 결정 하였다.
유전자 알고리즘을 동작시키기 위해서 설문조사 서버를 구현하였다. 이 서버는 탐색공간에 개체를 흩뿌린다. 그러면 설문조사 참가자(클라이언트)가 서버에 접속해서 이 개체 정보를 전송받은 후, 평가해서 다시 서버로 전송한다. 서버에서는 참가자 20명의 응답 결과를 평균 내서 개체의 적합성(fitness)를 구한다.
제안된 방법을 통해 감정의 강도를 표현할 수 있는 색과 깜빡임을 찾을 수 있다는 것을 실험으로 확인하였다. 제안된 방법은 얼굴 표정이나 제스처와 같은 다른 영역에도 적용할 수 있을 것이다.
