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한국로봇융합연구원,플레이어보너스국제학술대회서 논문 발표
거대언어모델에 상황 입력해 분위기 추론·판단 기술 개발![[포항=뉴시스] 송종욱 기자 = 소셜 로봇이 실시간으로 분위기를 읽고 작업 태스크를 생성하는 모습.(사진=한국로봇융합연구원 제공) 2024.07.11.](https://imgnews.pstatic.net/image/003/2024/07/11/NISI20240711_0001599751_web_20240711162237_20240711163518333.jpg?type=w647)
[포항=뉴시스]송종욱 기자 = 소셜 로봇 거대언어모델(LLM)에 상황을 입력해 분위기를 읽고 행동하는 시대가 열린다.
한국로봇융합연구원(KIRO)은 인간로봇상호작용연구센터 이한나 주임연구원이 '제21회 유비퀘터스 로봇 2024 국제 학술대회'에서 논문을 발표해 국제적인 호응을 얻었다고 11일 밝혔다.
이 주임연구원은 지난달 24~28일 미국 뉴욕에서 열린 학술대회에서 논문 '분위기의 힘: LLM 기반 로봇의 사회적 태스크 자동 생성 연구'를 발표했다.
현재 로봇 관련 연구자들은 AI를 활용해 주로 물체 조작이나 이동과 같은 물리적인 자율성을 높이기 위한 기술 연구에 집중하고 있다.
그러나 KIRO 인간로봇상호작용센터는 인간과 로봇의 상호 작용 측면에서 로봇이 사람과 1대 1 상황 뿐만 아니라 다수의 사람이 존재하는 사회적 상황에서 적절한 행동을 추론하고 판단할 수 있는 기술 개발을 목표로 연구를 진행 중이다.
이번 연구에는 김민규 센터장,이한나·임효정 주임연구원,플레이어보너스김다영 연구원이 참여했다.
연구진은 소셜 로봇이 주어진 사회적 상황에 적절한 언어와 행동을 생성할 때 사회적 상황과 관련된 정보가 모호하면 LLM의 추론 능력이 저하되는 문제를 발견했다.
또 사회적 상황 태스크에서 현재 주변 환경의 고요한 정도,플레이어보너스친숙한 정도,플레이어보너스편한 정도 등의 분위기 요소를 고려하면 정보의 모호성을 줄이고 사회적 상황을 좀 더 명확히 할 수 있는 것을 찾았다.
연구진은 ChatGPT-4를 활용해 분위기 요소를 수치화한 후 정량적 지표로 활용해 실시간으로 주변 상황이 변화하는 환경에서 로봇이 소셜 태스크를 원활히 생성하는 알고리즘과 ChatGPT-4를 통해 로봇의 언어적·비언어적 행동 생성 기술을 구현했다.
연구진은 로봇이 분위기 요소를 인식하고 언어와 행동을 생성하는 것이 더 합리적이고 자연스러움을 사용자 평가를 통해 검증했다.
이는 세계 최초로 ChatGPT-4를 활용해 소셜 로봇이 다양한 사회적 상황을 고려해 유연하게 언어와 행동을 할 수 있도록 하는 혁신적인 기술로 로봇의 사회적 감수성을 높였다는 측면에서 의미가 크다.
김민규 센터장은“이번 연구에 그치지 않고,플레이어보너스앞으로 비전언어모델(VLM)을 통해 실시간으로 분위기 인식을 하도록 연구를 수행할 예정"이라며 "분위기 항목을 확장해 더욱더 다양한 사회적 상황을 인식하고,플레이어보너스적절한 태스크를 생성해 소셜 로봇이 자율적으로 사회적 행동을 수행하도록 연구할 계획"이라고 밝혔다.
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