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국내 연구진이 세계 최초로 챗GPT를 활용해 소셜 로봇이 다양한 분위기에 맞춰 행동할 수 있는 기술을 개발했다.
한국로봇융합연구원(KIRO·원장 여준구)은 인간로봇상호작용연구센터(아하 연구센터) 연구진이 인간-로봇 상호작용 측면에서 로봇이 사람과 일대일 상황뿐만 아니라 다수가 존재하는 사회적 상황 속에서도 적절한 행동을 추론하고 판단할 수 있는 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
연구센터 이한나 주임연구원을 중심으로 김민규 센터장과 임효정 주임연구원,레스터 시티 대 토트넘 통계김다영 연구원의 이번 공동 연구성과는 지난 6월 24~28일 미국 뉴욕에서 열린 '유비쿼터스 로봇 2024' 국제학술대회에서 발표됐다. 소셜로봇이 실시간으로 분위기를 읽고 작업 태스크를 생성하고 있다. 
현재 로봇 연구자들은 인공지능(AI)을 로봇에 활용할 때 주로 물체 조작이나 이동과 같은 물리적 자율성을 높이기 위한 연구에 집중한다.
연구센터는 로봇과 사람 간 일대일 상황뿐만 아니라 다수의 사람이 존재하는 상황 속에서 로봇이 어떻게 판단하고,레스터 시티 대 토트넘 통계적절한 행동을 추론해내는 지를 개발 목표로 삼았다.
연구진은 소셜 로봇이 주어진 사회적 상황에 적절한 대화나 행동을 생성할 때 사회적 상황과 관련된 정보가 모호하면 거대언어모델(LLM)의 추론 능력이 저하되는 문제를 발견했다.사회적 상황에서는 주변 환경의 고요한 정도,레스터 시티 대 토트넘 통계친숙한 정도,레스터 시티 대 토트넘 통계편한 정도 등 분위기 요소를 고려하면 정보의 모호성을 줄이고 사회적 상황을 좀 더 명확히 할 수 있다.
연구진은 챗GPT-4를 활용해 분위기 요소를 수치화한 후 정량적 지표로 만들었다.실시간으로 주변 상황이 변화하는 환경에서도 로봇이 소셜 태스크(task)를 원활히 생성하는 알고리즘과 챗GPT-4를 통해 로봇의 언어적·비언어적 행동 생성 기술을 구현했다.또 분위기 요소를 인식하고 로봇의 대화 및 행동을 생성하는 것이 더 합리적이고 자연스러움을 사용자 평가를 통해 검증했다.
이번 연구는 세계 최초로 챗GPT-4를 활용,레스터 시티 대 토트넘 통계소셜 로봇이 다양한 사회적 상황을 고려해 유연하게 대화·행동할 수 있도록 하는 혁신적인 기술로 로봇의 사회적 감수성을 높였다는 측면에서 의미가 크다.
김민규 센터장은 “이번 연구를 바탕으로 향후 비전언어모델(VLM)을 통해 실시간으로 분위기 인식을 하도록 연구를 수행할 예정”이라면서 “분위기 항목을 확장,레스터 시티 대 토트넘 통계더 다양한 사회적 상황을 인식하고 적절한 태스크를 생성해 소셜 로봇이 자율적으로 사회적 행동을 수행하도록 연구할 계획”이라고 밝혔다.
