| 1 |
1
로봇의 호감도 형성장치에 있어서,
사용자의 입력 특징값을 입력받아 로봇과 사용자의 개인적인 친밀도를 계산하고 로봇(r)과 사용자(i)가 다른 사용자들과의 관계속에서 형성하는 긴장도(Bri)를 계산하여, 사용자에 대한 로봇의 호감도를 계산하는 호감도 생성부(100);
상기 호감도 생성부(100)를 통해 생성된 로봇의 호감도에 따라 로봇의 감정강도를 조절하며 로봇의 행동 앞뒤에 호감도를 표현하는 행동을 덧붙여 표현하는 호감도 표현부(200); 및
상기 호감도 표현부(200)를 통해 계산된 사용자에 대한 로봇의 호감도 표현정도와 사용자의 감정적 반응을 입력받아, 두 정보의 차이를 이용하여 이익을 계산하고 이를 이용하여 사용자의 입력 특징값을 갱신하는 호감도 학습부(300); 를 포함하되,
상기 호감도 학습부(300)는,
사용자로부터 사용자의 음성 정보 또는 터치 정보를 통해 사용자의 감정적 반응을 입력받는 사용자 반응 입력모듈(310);
상기 호감도 표현부(200)를 통해 계산된 호감도 표현정도와 상기 사용자 반응 입력모듈(310)을 통해 입력된 사용자의 음성 정보 또는 터치 정보를 포함한 사용자의 감정적 반응을 이용하여, 이익을 계산하는 이익 계산모듈(320); 및
상기 이익 계산모듈(320)로부터 계산된 이익으로부터 사용자의 입력 특징값을 갱신하는 입력 특징값 갱신모듈(330); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇의 호감도 형성장치
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서,
상기 호감도 생성부(100)는,
사용자의 제어권 정도, 소속감 정도에 관한 입력 특징값을 입력받아 등록하는 사용자 등록모듈(110);
로봇이 선호하는 사용자 모델을 저장하고 있는 사용자 선호 모델링모듈(120);
상기 입력 특징값 벡터 위치의 각 클래스에 대한 친밀도(mri)를 계산하는 유사성 평가모듈(130);
처음 등록하는 사용자와 이미 등록된 사용자들간의 친밀도를 설정하는 사용자간 친밀도 설정모듈(140);
상기 사용자간 친밀도 설정모듈(140)로부터 처음 등록하는 사용자와 이미 등록된 사용자들간의 친밀도를 입력받음으로써, 로봇(r)과 사용자(i)가 다른 사용자들과의 관계속에서 형성하는 긴장도(Bri)를 계산하는 정서관계 모델링모듈(150); 및
상기 유사성 평가모듈(130)을 통해 계산된 로봇과 사용자의 개인적인 친밀도와, 상기 정서관계 모델링모듈(150)을 통해 계산된 긴장도를 이용하여 사용자에 대한 로봇의 호감도(Li)를 계산하는 호감도 계산모듈(160); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇의 호감도 형성장치
|
| 3 |
3
제 2 항에 있어서,
상기 사용자에 대한 로봇의 호감도(Li=[0,1])는,
상기 로봇과 사용자의 개인적인 친밀도(mri)와, 긴장도(Bri)에 대한 가중치(λ(=[0,1]))를 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 로봇의 호감도 형성장치
|
| 4 |
4
제 2 항에 있어서,
상기 사용자 선호 모델링모듈(120)은,
상기 입력 특징값으로 구성된 하이퍼박스 모델로 구성되며, 선호도가 높은 클래스(Liking class, c1)와 선호도가 낮은 클래스(Disliking class, c2)에 대한 하이퍼 박스를 형성하는 것을 특징으로 하는 로봇의 호감도 형성장치
|
| 5 |
5
제 1 항에 있어서,
상기 호감도 표현부(200)는,
로봇의 행동 앞뒤에 호감도를 표현하는 행동을 덧붙여 표현하는 상동행동 표현모듈(210); 및
현재 이벤트에 의해 감정 생성 모듈에서 발생한 감정의 강도를 호감도의 수준에 따라 조절하여 표현하는 감정 표현모듈(220); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇의 호감도 형성장치
|
| 6 |
6
제 5 항에 있어서,
상기 상동행동은, 로봇의 서비스 실행을 위한 주행동 앞뒤에 로봇의 개성 또는 감정상태를 표현할 수 있도록 정의해놓은 고정된 행동인 것을 특징으로 하는 로봇의 호감도 형성장치
|
| 7 |
7
삭제
|
| 8 |
8
제 1 항에 있어서,
사용자 반응 입력모듈(310)는, 사용자로부터 사용자의 음성 정보 또는 터치 정보를 통해 기쁨, 화남, 중립 중 어느 하나로 인식하여 긍정적인 보답과 부정적인 보답으로 평가하는 것을 특징으로 하는 로봇의 호감도 형성장치
|
| 9 |
9
로봇의 호감도 형성방법에 있어서,
(a) 호감도 생성부(100)가 사용자의 제어권 정도 및 소속감 정도에 관한 입력 특징값을 입력받아 등록하는 단계;
(b) 상기 호감도 생성부(100)가 입력 특징값 벡터 위치의 각 클래스에 대한 친밀도(mri)를 계산하는 단계;
(c) 상기 호감도 생성부(100)가 처음 등록하는 사용자와 이미 등록된 기존 사용자와의 친밀도를 설정하여, 로봇(r)과 사용자(i)가 다른 사용자들과의 관계속에서 형성하는 긴장도(Bri)를 계산하는 단계;
(d) 상기 호감도 생성부(100)가 상기 (b) 단계를 통해 계산한 로봇과 사용자의 개인적인 친밀도와 상기 (c) 단계를 통해 계산한 긴장도를 이용하여, 사용자에 대한 로봇의 호감도(Li)를 계산하는 단계;
(e) 호감도 표현부(200)가 상기 호감도 생성부(100)를 통해 계산된 로봇의 호감도에 따라 로봇의 상동(stereotyped) 행동과 감정의 강도를 조절하여 호감도를 표현하는 단계;
(f) 호감도 학습부(300)가 사용자의 음성 정보 또는 터치 정보를 통해 사용자의 감정적 반응을 입력받는 단계;
(g) 상기 호감도 학습부(300)가 상기 호감도 표현부(200)를 통해 계산된 사용자에 대한 로봇의 호감도 표현정도와 상기 사용자의 감정적 반응을 이용하여 이익을 계산하는 단계; 및
(h) 상기 호감도 학습부(300)가 계산된 이익으로부터 사용자의 입력 특징값을 갱신하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇의 호감도 형성방법
|
| 10 |
10
제 9 항에 있어서,
상기 (d) 단계에서, 사용자에 대한 로봇의 호감도(Li=[0,1])는, 상기 로봇과 사용자의 개인적인 친밀도(mri)와, 긴장도(Bri)에 대한 가중치(λ(=[0,1]))를 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 로봇의 호감도 형성방법
|
| 11 |
11
제 9 항에 있어서,
상기 (b) 단계에서, 상기 입력 특징값은, 선호도가 높은 클래스(Liking class, c1)와 선호도가 낮은 클래스(Disliking class, c2)에 대한 하이퍼 박스로 형성되는 것을 특징으로 하는 로봇의 호감도 형성방법
|
| 12 |
12
제 9 항에 있어서,
상기 (e) 단계에서, 상기 상동행동은, 로봇의 서비스 실행을 위한 주행동 앞뒤에 로봇의 개성 또는 감정상태를 표현할 수 있도록 정의해놓은 고정된 행동인 것을 특징으로 하는 로봇의 호감도 형성방법
|
