This thesis decribes how the robot emotionally perform input motions. It is not only about emotion expression but also about giving emotions to arbitrary task motions. Motion transformation w.r.t mean posture, speed, amplitude has been used to do so. Also the Adaboost algorithm has been used to satisfy the two following requirements. The first is better recognition rate of emotions. The second is to transform the original motion as little as possible. The Adaboost algorithm lets us rank each motion’s properties(mean posture, speed, amplitude) in order of importance for specific motions and emotions. Moreover, it let us weight each property in the same sense. Then, we can make effective emotional motion transformation strategies for each of the different motions. Namely, this paper is not for emotional motion generation, but for emotional motion transformation of arbitrary origin motions.
본 논문은 로봇을 이용한 감정표현에 관하여 다룬다. 인간에 있어 감정 표현은 목소리 톤, 언어, 비언어 세가지 요소를 통해 이루어지며 비언어적 감정 표현은 다시 얼굴을 이용한 표현, 몸을 이용한 표현으로 분류 된다. 논문에서는 얼굴 표정이 제외 된 몸을 이용한 감정 표현 방법에 대해 제안한다.
몸을 이용한 감정 표현은 또다시 고정된 자세를 이용한 표현과 움직임을 이용한 표현으로 나뉜다. 고정된 자세를 이용한 표현의 경우 head bend, chest bend, abdomen twist, weight transfer, shoulder swing, shoulder ad/abduct, elbow bend 등 7가지가 요소가 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 움직임을 이용한 표현의 경우 공간적인 요소(크기), 시간적 요소(속도, 가속도, 저크)가 주요 요소가 된다.
본 연구에서는 고정된 자세 요소를 동작에 적용하기 위해 평균 자세를 정의하며 이는 자세와 움직임 요소를 동시에 이용한 감정 표현을 가능케 한다. 또한 본 연구의 차별성은 기존 연구는 대부분 ‘감정표현’ 자체를 위한 동작 생성을 목표로 했지만 이 논문에서는 임의의 동작을 감정에 따라 어떻게 다르게 수행할 것인가 하는 ‘감정적 수행’을 목표로 한다. 용어 정리는 다음과 같이 한다.
-동작 요소 : 평균 자세 요소, 움직임 요소
-평균 자세 요소 : head bend, abdomen twist, weight transfer, shoulder swing, shoulder ad/abduct, elbow bend
-움직임 요소 : 공간적 요소(크기), 시간적 요소(속도, 가속도, 저크)
동작 요소를 변형 함으로서 특정 동작에 감정을 입히는 ‘감정적 수행’이 가능해 지는데 어느 요소를 얼마나 변형 할 것인가 하는 문제에 아다부스트 알고리즘이 적용 된다. 아다부스트 알고리즘을 활용한 동작 요소의 변형은 기존 동작의 변형을 가능한 적게 하면서도 충분한 감정인식률을 가능케 한다.
