HRI 국제 학술대회(International Conference on Human-Robot Interaction)는 전 세계 최고의 연구자들이 한자리에 모여 혁신적인 프로젝트를 발표하는 자리입니다. 이 학술대회는 HRI 분야의 최신 기술 발전에 관한 아이디어를 교환하는 데 초점을 맞춥니다. 기술 혁신이 이끄는 시대에 매년 열리는 이 행사는 HRI 분야의 최신 연구 성과를 따라잡을 수 있는 귀중한 기회입니다. 무엇보다 다학제 연구에 영감을 주고 이를 지원합니다.

# HRI 2019의 주제: 협업 HRI

지난해 시카고 대회의 주제가 “사회적 선을 위한 로봇(Robots for Social Good)”이었다면, 올해의 주제는 “협업 HRI(Collaborative HRI)”였습니다.

만찬 행사에서 연설하는 HRI 2019 대회장 Jung Kim

HRI 기조연설자 중 주목할 만한 연사:

Kyu Jin Cho – 서울대학교 석좌 강연자. 물 위를 점프하는 로봇, 종이접기 로봇, 그리고 300곳이 넘는 언론 매체에 소개된 손 착용형 소프트 웨어러블 로봇 Exo-Glove Poly 등 새로운 소프트 로봇 설계를 연구해 왔습니다.

Janet Vertesi – Princeton University 인문학 펠로 협회(Society of Fellows in the Liberal Arts) 박사후 연구원이자 사회학 강사. 연구의 대부분은 NASA의 로봇 우주선 팀, 그리고 조직적 요인이 행성 과학자들의 활동과 과학적 성과에 어떻게 영향을 주고 반영되는지에 관한 것입니다.

Jangwon Lee – Music and Audio Computing Lab의 컴퓨터 음악 박사 과정생. 모바일 음악 인터랙션, 특히 모바일 기기의 새로운 인터랙션 방식과 제약을 표현력 있는 컴퓨터 음악에 어떻게 활용할 수 있는지를 연구하는 음악 연구자입니다. 한국 밴드 peppertones의 멤버이자 활발히 활동하는 방송인이며 컴퓨터 음악 연구자이기도 합니다.

Gil Weinberg – MIT 미디어 아트 및 과학 박사. 로봇과 증강 인간을 위한 인공 창의성과 음악적 표현을 개발하는 연구에 집중하고 있습니다. 인간-로봇 상호작용과 음악 기술이 그의 주요 분석 및 응용 분야입니다.

HRI2019 학술대회 Eyeware 부스의 인간-봉제 인형 상호작용

Eyeware는 HRI 2019 국제 학술대회에서 3D 아이 트래킹 소프트웨어 GazeSense를 선보이며 사람과 무생물 사이의 상호작용을 구현했습니다. Eyeware 부스를 찾은 방문객들은 시선 추적만으로 Extremely Rabbit, Grizzly Bear와 상호작용했습니다.

HRI 2019에서 Eyeware 3D 아이 트래킹 소프트웨어로 Grizzly Bear와 상호작용하는 대회장 Grizzly Bear와 상호작용하는 Jung Kim(HRI 2019 대회장)

Eyeware는 한국에서 열린 HRI 2019의 실버 스폰서로서 행사에 적극적으로 참여했습니다. 아래 사진은 Eyeware의 CBDO인 Bastjan Prenaj가 GazeSense 3D 소프트웨어를 시연하는 모습입니다. Bastjan이 Extremely Rabbit에게 시선을 돌리면 토끼가 말을 걸며 Bastjan에게 온전히 집중해 달라고 요청합니다. 한편 Grizzly Bear는 이번 학술대회에서 장난기가 발동해, 누군가 자신을 바라볼 때마다 Joey Tribbiani의 유명한 작업 멘트 #HowYOUdooin?을 건넸습니다. 봉제 인형과 관람객 사이의 이런 상호작용이 어떻게 가능한지 궁금하다면, 이 시나리오를 가능하게 한 GazeSense 3D의 기능을 아래에서 확인해 보세요.

Extremely Rabbit과 Grizzly Bear를 활용한 Eyeware GazeSense 3D 데모 구성

GazeSense 3D는 어떻게 작동할까?

GazeSense 3D는 깊이 감지 카메라를 위한 아이 트래킹 소프트웨어입니다. 열린 공간에서 관심 대상에 대한 주의를 추적할 수 있습니다. HRI 학술대회에서 선보인 위의 데모 시나리오에서 소프트웨어는 방문객의 시선과 주의를 포착하고, 이를 이용해 동물 봉제 인형의 인터랙티브 동작을 작동시켰습니다. 사용자가 바라보면 Extremely Rabbit과 Grizzly Bear가 “말을 했습니다”. 인형 대신 다른 물체를 두었더라도 상호작용 결과는 같았을 것입니다.

왼쪽 화면: GazeSense 3D 시선 추적 기능을 사용 중인 Bastjan

오른쪽 화면: 식별된 물체를 바라보는 Bastjan의 3D 시각화

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