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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 서일홍
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수14
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Savioke의 로봇 Relay는 호텔리어 로봇으로서 호텔에 투입되었으며, Aldebaran의 로봇 Pepper는 사람을 대신하여 물건을 판매하고 있다. 이와 같이 최근 로봇을 서비스 환경에 투입하려는 시도가 점차 늘어나고 있다. 이처럼 로봇은 안내, 서빙, 배달 등 다양한 서비스 환경에서 사람을 대신 할 수 있다. 이렇게 로봇이 주어진 일을 수행하기 위해선 자연스러운 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, HRI)이 요구된다.
본 논문에서는 로봇이 사람과 자연스럽게 상호작용하기 위한 로봇의 적절한 목표 위치를 선정하는 방법을 소개한다. 이를 위해, 사람 간 관계에 따른 심리적 거리를 물리적 거리로 나타낸 개인 공간(Personal space) 개념과 상호작용 그룹의 형성에 대한 이론 F-formations 개념을 응용한다. 두 개념을 응용한 제안 방법을 통해 생성된 확률 분포는 상호작용 그룹에 로봇이 새롭게 참여하기 위해 위치해야할 영역이다. 이 확률 분포를 통해 로봇은 그룹의 새로운 참여자로서 기존 참여자들이 거부감을 느끼지 않고, 그룹의 형태를 깨지 않는 균형 잡힌 위치에서 조화롭게 상호작용 할 것으로 기대한다.
제안한 방법의 검증을 위해, Microsoft사의 Kinect를 통해 검출된 Skeleton 데이터를 이용하여, 사람의 기하학적 정보를 추출한다. 이를 이용하여, 총 4가지 상호작용 상황(1:1, 2:1, 3:1, YouTube 영상 재연)에 대하여 최종적으로 실제 사람이 상호작용하기 위해 접근한 위치와 제안방법으로 추정한 로봇의 위치를 비교하여 제안방법의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 로봇이 사람과 자연스럽게 상호작용하기 위한 로봇의 적절한 목표 위치를 선정하는 방법을 소개한다. 이를 위해, 사람 간 관계에 따른 심리적 거리를 물리적 거리로 나타낸 개인 공간(Personal space) 개념과 상호작용 그룹의 형성에 대한 이론 F-formations 개념을 응용한다. 두 개념을 응용한 제안 방법을 통해 생성된 확률 분포는 상호작용 그룹에 로봇이 새롭게 참여하기 위해 위치해야할 영역이다. 이 확률 분포를 통해 로봇은 그룹의 새로운 참여자로서 기존 참여자들이 거부감을 느끼지 않고, 그룹의 형태를 깨지 않는 균형 잡힌 위치에서 조화롭게 상호작용 할 것으로 기대한다.
제안한 방법의 검증을 위해, Microsoft사의 Kinect를 통해 검출된 Skeleton 데이터를 이용하여, 사람의 기하학적 정보를 추출한다. 이를 이용하여, 총 4가지 상호작용 상황(1:1, 2:1, 3:1, YouTube 영상 재연)에 대하여 최종적으로 실제 사람이 상호작용하기 위해 접근한 위치와 제안방법으로 추정한 로봇의 위치를 비교하여 제안방법의 타당성을 검증한다.
목차
차 례 ⅰ그림 차례 ⅲ표 차례 ⅳ국문요지 ⅴ용어 정리 ⅵ제 1 장 서 론 11.1 연구 배경 및 목표 11.2 구성 4제 2 장 배경 연구 52.1. 개인 공간(Personal space) 52.1.1. 모델링 62.2. F-formation system 82.2.1. 모델링 9제 3 장 제안 방법 103.1. 상호작용 지역(Interaction zone) 103.2. 상호작용 초점(Interaction focus) 123.3. 허용 공간(Allowed space) 143.4. 상쇄 상호작용 힘(Zero interaction force) 163.5. 목적지 결정 18제 4 장 실 험 204.1. 실험 환경 204.2. 실험 결과 21제 5 장 결론 및 향후 과제 27참고문헌 28부 록 33Abstract 51감사의 글 53연구윤리서약서(국문) 55연구윤리서약서(영문) 56
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