HAPI: 인간의 선호도를 학습하는 로봇 얼굴 표정 생성 모델

동승 양 박사 연구팀이 개발한 HAPI 모델은 인간의 선호도 데이터를 활용, 보다 자연스럽고 현실적인 로봇 표정을 생성하는 혁신적인 기술입니다. 35-DOF 안드로이드 플랫폼에서 진행된 실험 결과, 기존 방식보다 훨씬 우수한 성능을 보였으며, 인간과 로봇의 자연스러운 상호 작용을 위한 중요한 발걸음으로 평가됩니다.

인간과 로봇의 자연스러운 소통을 위한 혁신적인 기술: HAPI 모델

로봇이 인간과 더욱 자연스럽게 소통하기 위해서는, 인간의 감정을 이해하고 표현하는 능력이 필수적입니다. 특히 얼굴 표정은 비언어적 소통의 중요한 요소로, 기존의 고정된 관절 설정을 기반으로 하는 수동 제작 방식은 로봇 표정을 딱딱하고 부자연스럽게 만들었습니다. 최근 자동화 기술의 발전으로 수동 조정의 필요성은 줄었지만, 여전히 인간의 선호도와 모델 예측 간의 괴리가 존재하여 섬세하고 현실적인 표현이 부족했습니다.

이러한 문제를 해결하고자 동승 양(Dongsheng Yang) 박사를 비롯한 연구팀은 HAPI(Human Affective Pairwise Impressions) 모델을 개발했습니다. HAPI는 인간의 피드백을 활용하여 로봇 얼굴 표정 생성 모델을 학습하는 새로운 방식을 제시합니다. 연구팀은 인간의 선호도 데이터를 수집하기 위해 쌍방 비교(pairwise comparison) 방식의 주석을 활용했습니다. Siamese RankNet 기반의 HAPI 모델은 이러한 데이터를 통해 표정 평가를 개선하고, 결과적으로 보다 자연스럽고 현실적인 표정을 생성합니다.

35-DOF 안드로이드 플랫폼을 이용한 실험에서 베이지안 최적화와 온라인 표정 설문조사를 통해 HAPI 모델은 기존 방식 및 전문가가 설계한 방법보다 분노, 행복, 놀람과 같은 표정을 훨씬 더 현실적이고 사회적으로 공감대를 얻는 방식으로 생성하는 것으로 나타났습니다. 이는 HAPI 모델이 인간의 선호도와 모델 예측 간의 괴리를 효과적으로 해소하고, 로봇 표정 생성을 인간의 감정 반응과 일치시키는 데 성공했음을 의미합니다.

HAPI 모델의 핵심: 인간의 피드백을 통한 지속적인 학습

HAPI 모델의 가장 큰 특징은 인간의 선호도를 직접적으로 반영한다는 점입니다. 단순히 기술적인 성능 향상에 그치지 않고, 인간 중심의 접근으로 보다 자연스럽고 사회적으로 적합한 로봇 표정을 구현하는 데 성공했습니다. 이는 로봇과 인간의 상호작용을 더욱 풍부하고 의미 있게 만들어 줄 혁신적인 기술입니다. 향후 HAPI 모델은 로봇 공학, 인공지능, HCI(Human-Computer Interaction) 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 더욱 정교한 로봇 표정 생성 기술의 발전은 인간과 로봇의 공존 시대를 앞당길 핵심 동력이 될 것입니다.