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According to the cognitive science research, the interaction intent of humans can be estimated through an analysis of the representing behaviors. This paper proposes a novel methodology for reliable intention analysis of humans by applying this approach. To identify the intention, 8 behavioral features are extracted from the 4 characteristics in human-human interaction and we outline a set of core components for nonverbal behavior of humans. These nonverbal behaviors are associated with various recognition modules including multimodal sensors which have each modality with localizing sound source of the speaker in the audition part, recognizing frontal face and facial expression in the vision part, and estimating human trajectories, body pose and leaning, and hand gesture in the spatial part. As a post-processing step, temporal confidential reasoning is utilized to improve the recognition performance and integrated human model is utilized to quantitatively classify the intention from multi-dimensional cues by applying the weight factor. Thus, interactive robots can make informed engagement decision to effectively interact with multiple persons. Experimental results show that the proposed scheme works successfully between human users and a robot in human-robot interaction.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
인간의 비언어적 행동 특징을 이용한 다중 사용자의 상호작용 의도 분석 김문상, 윤상석, 송재복, 최문택 pp.738-744

밸러스트 탱크를 이용한 수중로봇의 Roll/Pitch의 자세제어 이장명, 최성희, 도진현 pp.688-693

자동차형 로봇의 도시 실외에서의 효율적인 위치 추정 및 네비게이션 시스템의 구현 윤건우, 김진백, 김병국 pp.745-754

센서노드 선정기법 기반 수중 무선센서망 분산형 표적추적필터 최재원, 유창호 pp.694-701

해저 보행 로봇 CR200을 위한 매니퓰레이터 기능을 갖는 다리 개발 전봉환, 강한구, 심형원, 이판묵 pp.709-717

두 개의 하이드로폰을 이용한 수중 음원 방향 추정 및 위치 추정 알고리즘 박부견, 신재욱, 송주만, 이석영, 최현택 pp.676-681

무인잠수정의 적분 상태 궤환 제어기 설계 및 경유점 추적 연구 주문갑, 배설봉, 신동협, 박상홍 pp.661-666

구조화된 환경에서의 가중치 템플릿 매칭을 이용한 자율 수중 로봇의 비전 기반 위치 인식 명현, 김동훈, 이동화, 최현택 pp.667-675

지능형 운전보조시스템을 위한 IMM 기법을 이용한 전방차량 거동추정기법 강연식, 정선휘, 이운성 pp.718-724

자율무인잠수정의 지형참조항법 연구 방효충, 목성훈, 권재현, 유명종 pp.702-708

Binary Harmony Search 기반의 EEG 채널 그룹화를 이용한 다중 자극에 반응하는 뇌파 신호의 특성 연구 심귀보, 이태주, 박승민 pp.725-730

고이득 관측기를 이용한 영상기반 로봇 매니퓰레이터의 출력궤환 강인제어 이강웅, 전영범, 장기동 pp.731-737

라오-블랙웰라이즈드 입자필터를 이용한 지형참조 수중항법 김진환, 김태윤, 최현택 pp.682-687

참고문헌 (17건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1  R. B. Murray, M. M. Huelskoetter, and D. O’Driscoll, Nursing Process in Later Maturity, Prentice Hall, 1980. 미소장
2  S.-J. Blakemore and J. Decety, “From the perception of action to the understanding of intention,” Nature Rev., Neurosci., vol. 2, pp. 561-567, 2001. 미소장
3  S. Weis, “Theory and measurement of social intelligence as a cognitive performance construct,” Ph.D. Dissertation, Otto-von- Guericke Univ., 2008. 미소장
4  A. Mehrabian, Nonverbal Communication. New York: Aldine- Atherton, 1972. 미소장
5  M. Argyle, “Non-verbal communication in human social interaction,” In R. A. Hinde (Ed.), Non-verbal communication. London: University Press, 1972. 미소장
6  C. Breazeal, J. Gray, and M. Berlin, “An embodied cognition approach to mindreading skills for socially intelligent robots,” Int. J. Robot. Res., vol. 28, no. 5, pp. 656-680, 2009. 미소장
7  A. L. Thomaz and M. Cakmak, “Social learning mechanisms for robots,” Proc of Int. Symp. Robot. Res.(ISRR), pp. 1-14, 2009. 미소장
8  G. Castellano, I. Leite, A. Paiva, and P.W. McOwan, “Affective teaching: learning more effectively from empathic robots,” Awareness Magazine: Self-Awareness in Auto. Syst., Inter. Robot., doi:10.2417/3201112.003948, Jan. 2012. 미소장
9  Y.-M. Kim and D.-S. Kwon, “A fuzzy intimacy space model to develop human-robot affective relationship,” Proc. of World Automation Congress, pp. 1-6, 2010. 미소장
10  N. Bellotto and H. Hu, “Multisensor-Based Human Detection and Tracking for Mobile Service Robots,” IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. B, vol. 39, no. 1, pp. 167-181, 2009. 미소장
11  B.-G. Lee, J. Choi, S. Yoon, M.-T. Choi, M. Kim, and D. Kim, “Audio-visual fusion for sound source localization and improved attention,” Transactions of the KSME A, vol. 35, no. 7, pp. 737-743, 2011. 미소장
12  M. T. Palmer and G. A. Barnett, Progress in Communication Sciences, vol. 14. G. A. Barnett (Ed.), Norwood, NJ:Ablex, 1998. 미소장
13  Y.-M. Kim and D.-S. Kwon, “A fuzzy intimacy space model to develop human-robot affective relationship,” Proc. of World Automation Congress, pp. 1-6, 2010. 미소장
14  J. Yoon and D. Kim, “Frontal face classifier using adaboost with mct features,” Proc of Int. Conf. Control, Automation, Robotics and Vision, pp. 2084-2087, 2010. 미소장
15  J. Shin and D. Kim, “Expression recognition system on mobile terminals,” Workshop on Image Processing and Image Understanding (in Korean), Feb. 2009. 미소장
16  OpenNI Framework, http://www.openni.org 미소장
17  G. H. Lim and I. H. Suh, “Robust robot knowledge instantiation for intelligent service robots,” Intel. Serv. Robot., vol. 3, pp. 115- 123, 2010. 미소장

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