소통의 간극을 메우다: 모방 학습을 통한 인공 에이전트의 수화 습득

인공 에이전트, 특히 휴머노이드 로봇은 카메라, 액추에이터, 물리적 존재감을 이용하여 환경, 사물, 그리고 사람들과 상호작용합니다. 이들의 의사소통 방법은 종종 사전 프로그래밍되어 있어 행동과 상호작용에 제한이 있습니다. 본 연구는 시범 학습을 통해 비언어적 의사소통 기술을 습득하는 방식을 탐구하며, 이는 수화 이해 및 표현에 응용될 수 있습니다. 특히 우리는 인공 에이전트를 위한 모방 학습에 집중하며, 시뮬레이션된 휴머노이드가 미국 수화를 배우는 예를 듭니다. 컴퓨터 비전과 딥러닝을 통해 영상에서 정보를 추출하고, 강화 학습을 활용해 에이전트가 관찰한 동작을 재현할 수 있도록 합니다. 다른 방법과 달리 본 접근법은 추가 하드웨어 없이 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있습니다. 이러한 다양한 기술의 결합이 수화를 배우는 실용적인 방법임을 입증합니다. 본 방법론은 상체(즉, 팔과 손)를 포함하는 5가지 다른 수화를 성공적으로 가르칩니다. 이 연구는 인공 에이전트의 고급 의사소통 기술 발전에 길을 열어줍니다.