관리번호

2022-서비스로봇-일반-26

산업

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제유형

■ 원천기술   □ 혁신제품

로봇/자동화기계

-

융합유형

□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형  □ 신산업창출형  ■ 해당없음

해당여부

□ IP연계  □ 표준연계  □ 디자인연계  □ BI연계  □ 경쟁형  □ 복수형    □ 국가핵심기술  □ 서비스형  □ 안전과제  □ 탄소중립  □ 국제공동    □ BM형  □ 원스톱형  □ 챌린지형  □ 통합형  □ 실증형

R&D

샌드박스유형

■ R&D 샌드박스(일반)  □ R&D 샌드박스(지정)

과제명

사용자와의 장기 상호작용(Long-term Interaction)을 위한 행동기반 서비스 로봇 HRI 자동생성 AI 기술 개발

품목코드

(HSK10)

류

호

소호

통계부호

(TRL :  [시작] 3단계 〜 [종료] 5단계)

8

4

7

9

5

0

9

0

0

0

1. 개념 및 정의

ㅇ 로봇 사용자와의 자연스러운 장기 상호작용(Long-term Interaction)을 실현하기 위해 필수적으로 요구되는 대인 서비스 로봇 HRI 기술 자동화를 위한 원천기술 개발

- 인간-로봇 상호작용 과정의 사용자 의사 표현 행위 인식 기술

- 의사 표현 행위에 적합한 로봇의 행동기반 HRI를 자동화하는 AI 학습기술

- 멀티모달 실감 표현을 위한 서비스 로봇 메커니즘 및 제어 기술

2. 연구목표 및 내용

□ 최종 목표

ㅇ 인간과 로봇의 상호작용 과정에 발생하는 다양한 인간의 의사 표현 행위를 이해하고, 상황에 가장 적합한 서비스 로봇의 HRI를 자동화하는 기술을 개발하여 복수의 로봇 플랫폼 및 서비스 환경을 대상으로 기술 적용·검증

ㅇ 정량적 목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고 수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	로봇 대화 행동 생성 정확도	FGD1)	3 이하	12.6	5.3 (홍콩, CUHK)
2	상호작용 행동 스타일 변형 지원 로봇 종류	종	표현력이 다른 로봇 3종 이상	-	1종 (미국, CMU; 중국, Beijing Film Academy)
3	로봇 상호작용 행위에 대한 사용자 실감 만족도	7-점 척도	5점 이상	-	-

1) Fréchet Gesture Distance (FGD): 사람 동작이 이루는 분포와 생성된 로봇 동작이 이루는 분포간의 차이. 국내/세계 최고수준은 발화 제스처 데이터셋에서의 값이며, 데이터셋에 따라 값의 범위가 달라질 수 있음

□  개발 내용

ㅇ 인간-로봇 상호작용 과정의 사용자 의사 표현 행위 인식 기술 개발

- 대규모 AI학습 데이터를 기반으로 서비스 로봇 사용자의 비언어적 상호작용 의사 표현 행위를 인식하는 기술

- 서비스 실환경 상호작용 영상을 기반으로 사용자의 비언어적 상호작용 의사 표현 행위를 지속 학습하는 기술

- 서비스 로봇 사용자 정보의 저장/관리를 통한 장기 상호작용 단서 검출 기술

ㅇ 사용자의 의사 표현 행위에 적합한 서비스 로봇의 행동기반 HRI를 자동화하는 빅데이터 기반 AI 학습기술 개발

- 발화 문장, 음성 시그널을 고려하여 서비스 로봇의 발화 제스처를 실시간으로 생성하는 빅데이터 기반 AI 학습 기술

- 상호작용 상황에 적합한 비언어적 반응 행동/제스처/표정 등을 양방향으로 지속 생성하는 빅데이터 기반 AI 학습 기술

- 표현력이 다른 서비스 로봇 지원을 위한 멀티모달 반응생성 스타일 변형 AI 학습 기술

ㅇ 멀티모달 실감 표현을 위한 서비스 로봇 메커니즘 및 제어 기술 개발

- 비언어 행위 실감 표현이 가능한 상호작용 표현력이 풍부한 로봇 HW 플랫폼 및 제어 기술

- 사용자 정보 인식이 반영된 서비스 도메인 특화 대화 모델 기술

- 사용자와의 상호작용이 중요한 복수의 서비스 환경에서 기술 적용 및 검증

□ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	사용자의 비언어적 상호작용 행위 인식 기술	5	SW 모듈	복수의 로봇 플랫폼 및 서비스 환경(실환경)
2	행동기반 HRI 자동화 기술	5	SW 모듈

3. 국내외 기술 동향

ㅇ (국내) 사람의 행위로부터 학습을 통해 휴머노이드형 로봇의 발화 제스처를 생성하는 기반 기술을 개발하였으나 제한된 입력 및 로봇 플랫폼에 대한 단방향 자동화만 제공

ㅇ (국외) 소프트뱅크 페퍼는 사전 저작된 제한된 규모의 비언어적 행위를 발화시 자동 생성할 수 있는 Animated Speech 기술을 API로 제공, 영국 엔지니어드 아츠는 사람처럼 실감나는 표정과 제스처가 가능한 로봇 아메카(Ameca)를 CES 2022에서 공개하였으나 지원 플랫폼 및 자동화 수준이 제한적

4. 지원 필요성

□ 기술적 지원 필요성

ㅇ 기존 기술은 인간과 로봇의 상호작용 상황에서 맥락에 맞는 시선/표정/제스처 등이 복합된 로봇의 비언어적 행위를 자동으로 생성하지는 못하고 있어 인간과 대인 서비스 로봇의 자연스러운 장기 상호작용을 위해서는 본 기술 개발 필요

□ 경제적 지원 필요성

ㅇ 인공지능, HRI 기술이 주로 적용될 개인 및 가정용 서비스 로봇시장은 ‘26년 327억 달러에 이를 전망이며, SW의 비중은 ’21년 28.9%에서 ‘26년 33.7%로 SW의 중요성이 날로 높아지고 있음

□ 정부/정책적 지원 필요성

ㅇ 민간 투자가 사업화가 용이한 이동·조작 지능에 집중되어 있어 다가 오는 인간-로봇 공존 사회를 대비하여 인간 공존형 대인 서비스 로봇을 위한 AI융합 로봇지능 원천기술 개발에 선제적인 정부 지원 필요

5. 활용방안 및 기대효과

□ 활용방안

ㅇ 사람과 상호작용하는 대인 서비스 로봇의 HRI 지능 및 제품 경쟁력 향상에 활용

- 공공 서비스 로봇: 안내/컨시어지 로봇 등

- 개인 서비스 로봇: 헬스케어/가사/교육 로봇 등

□ 기술적 기대효과

ㅇ 사람과의 상호작용이 필수적인 공공 서비스 로봇, 개인 서비스 로봇이 시장에 안착하기 위해서는 인간과 로봇의 자연스러운 상호작용(Natural Human-Robot Interaction)이 필수적이나 현재 자동화 기술이 개발되어 있지 않아 본 기술 개발을 통해 자동화함으로써 이들 로봇의 시장 안착 및 확대가 기대됨

□ 경제적 기대효과

ㅇ 아직까지 선도 기관/기업이 없는 상태에서 본 연구를 통해 대인 서비스 로봇의 HRI를 자동화함으로써 제품화를 위한 서비스 개발 기간 및 비용을 대폭 절감할 수 있어 기술과 시장을 주도할 수 있을 것으로 기대됨

□ 기타 사회․문화적 측면의 기대효과 및 파급효과

ㅇ 본 기술은 언어에 독립적인 서비스 로봇의 HRI 자동화를 위한 비언어적 행위 관련 원천기술로 글로벌화가 용이함

6. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 45개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2~4차년도 : 12개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘23년 10억원 이내(총 정부출연금 50억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 비영리기관

ㅇ 기술료 징수여부 : 비징수