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입력된 발화문장을 형태소 단위로 구분하고 상기 형태소에 대응하는 품사정보를 분석하는 형태소 분석부;상기 형태소의 품사정보 및 위치관계에 기초하여 상기 발화문장의 제스처 실행구간에 해당하는 제스처 유닛을 결정하고, 상기 제스처 유닛에 대응하는 제스처 타입을 결정하는 제스처 유닛 및 제스처 타입 결정부;상기 제스처 유닛을 구성하는 형태소 및 결정된 제스처 타입에 기초하여 상기 제스처 유닛에 대응하는 제스처를 결정하는 제스처 결정부;상기 발화문장의 발음에 소요되는 발화시간을 계산하는 발화시간 계산부; 및결정된 제스처를 상기 발화시간에 맞게 보정하여 로봇 제스처를 생성하는 로봇 제스처 생성부를 포함하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 장치
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제1항에 있어서,상기 제스처 결정부는, 데이터베이스에 저장된 적어도 하나의 형태소와 매칭되는 제스처 정보에 기초하여 상기 제스처를 결정하되, 상기 제스처 유닛을 구성하는 형태소와 매칭되는 제스처 정보가 상기 데이터베이스 내에 존재하지 않을 경우, 상기 형태소와 상기 데이터베이스 내에 존재하는 형태소를 비교하여, 데이터베이스 내에서 가장 높은 연관성을 가지는 형태소와 매칭되는 제스처 정보에 기초하여 제스처를 결정하는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 장치
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제2항에 있어서,상기 제스처 결정부는, 학습모델을 이용하여 생성된 형태소들 간의 연관성에 관한 정보에 기초하여 상기 제스처를 결정하도록 사전 학습될 수 있고,상기 학습모델은, 미리 입력된 문장 데이터에 기초하여 상기 문장을 구성하는 형태소들을 분석하고, 지정된 알고리즘에 따라 상기 형태소들 간의 연관성을 결정함으로써, 상기 형태소들 간의 연관성에 관한 정보를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 장치
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제3항에 있어서,상기 형태소들 간의 연관성은, 형태소들이 동일한 문장 내에서 동시에 사용된 횟수, 또는 문장 내에서 각 형태소의 전후에 위치한 형태소의 의미정보 및 품사정보에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 장치
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제2항에 있어서,상기 형태소와 상기 데이터베이스 내에 존재하는 형태소 간의 연관성은 점수로 환산되어 각 제스처 유닛에 적용되고, 가장 높은 점수를 가지는 제스처 유닛부터 순차적으로 점검하며 앞에 선택된 제스처와 시간적 충돌이 없는 경우에 최종 제스처로 결정되는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 장치
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제1항에 있어서,상기 제스처 유닛 및 제스처 타입 결정부는 학습모델을 이용하여 생성된 사전학습정보에 기초하여 상기 제스처 유닛 및 제스처 타입을 결정하도록 사전 학습될 수 있고,상기 학습모델은, 미리 입력된 훈련 데이터 세트에 기초하여, 입력된 문장의 분할지점을 분석하고, 상기 분할지점을 기준으로 상기 문장의 제스처 유닛 및 제스처 타입을 결정하는 과정을 반복적으로 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 장치
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제1항에 있어서,상기 장치는 상기 발화시간에 기초하여 로봇 발화음성을 생성하는 발화음성 생성부를 더 포함하되,상기 발화시간 계산부는, 상기 제스처 유닛에 기초하여 상기 발화문장에 끊어읽기 구간을 추가하고, 상기 끊어읽기 구간을 고려하여 발화시간을 계산하는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 장치
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입력된 발화문장을 형태소 단위로 구분하고 상기 형태소에 대응하는 품사정보를 분석하는 단계;상기 형태소의 품사정보 및 위치관계에 기초하여 상기 발화문장의 제스처 유닛을 결정하고, 상기 제스처 유닛에 대응하는 제스처 타입을 결정하는 단계;상기 제스처 유닛을 구성하는 형태소 및 결정된 제스처 타입에 기초하여 상기 제스처 유닛에 대응하는 제스처를 결정하는 단계;상기 발화문장의 발음에 소요되는 발화시간을 계산하는 단계; 및결정된 제스처를 상기 발화시간에 맞게 보정하여 로봇 제스처를 생성하는 단계를 포함하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 방법
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제8항에 있어서,상기 제스처를 결정하는 단계에 있어서,데이터베이스에 저장된 적어도 하나의 형태소와 매칭되는 제스처 정보에 기초하여 상기 제스처를 결정하고,상기 제스처 유닛을 구성하는 형태소와 매칭되는 제스처 정보가 상기 데이터베이스 내에 존재하지 않을 경우, 상기 데이터베이스 내에 존재하는 형태소를 비교하여, 데이터베이스 내에서 가장 높은 연관성을 가지는 형태소와 매칭되는 제스처 정보에 기초하여 상기 제스처를 결정하는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 방법
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제9항에 있어서,상기 제스처를 결정하는 단계는, 학습모델을 이용하여 생성된 형태소들 간의 연관성에 관한 정보에 기초하여 수행될 수 있고,상기 학습모델은, 미리 입력된 문장 데이터에 기초하여 상기 문장을 구성하는 형태소들을 분석하고, 지정된 알고리즘에 따라 상기 형태소들 간의 연관성을 결정함으로써, 상기 형태소들 간의 연관성에 관한 정보를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 방법
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제10항에 있어서,상기 형태소들 간의 연관성은, 형태소들이 동일한 문장 내에서 동시에 사용된 횟수, 또는 문장 내에서 각 형태소의 전후에 위치한 형태소의 의미정보 및 품사정보에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 방법
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제9항에 있어서,상기 제스처를 결정하는 단계에 있어서,상기 형태소와 임계치 이상의 연관성을 갖는 다른 형태소와 관련된 정보가 상기 데이터베이스 내에 존재하지 않을 경우, 상기 형태소와 상기 데이터베이스 내에 존재하는 형태소 간의 연관성은 점수로 환산되어 각 제스처 유닛에 적용되고, 가장 높은 점수를 가지는 제스처 유닛부터 순차적으로 점검하며 앞에 선택된 제스처와 시간적 충돌이 없는 경우에 최종 제스처로 결정되는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 방법
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제8항에 있어서,상기 제스처 타입을 결정하는 단계는, 학습모델을 이용하여 생성된 사전 학습 정보에 기초하여 수행될 수 있고,상기 학습모델은, 미리 입력된 훈련 데이터 세트에 기초하여, 입력된 문장의 분할지점을 분석하고, 상기 분할지점을 기준으로 상기 문장의 제스처 유닛 및 제스처 타입을 결정하는 과정을 반복적으로 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 방법
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제8항에 있어서,상기 방법은 상기 발화시간에 기초하여 로봇 발화음성을 생성하는 단계를 더 포함하되,상기 발화시간을 계산하는 단계는, 상기 제스처 유닛에 기초하여 상기 발화문장에 끊어읽기 구간을 추가하는 단계; 및 상기 끊어읽기 구간을 고려하여 발화시간을 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 방법
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제8항 내지 제14항 중 어느 한 항에 따른 형태소에 기초하여 발화문장에 적합한 로봇 제스처를 생성하는 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
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