콘텐츠 재활용성 향상을 위한 OPRoS 기반 로봇 콘텐츠 플레이어에 관한 연구

Abstract

서비스 로봇에서의 콘텐츠는 중요하다. 이미 e-러닝 등 PC 시장에서는 그 가치가 충분히 확인되어졌다. PC 콘텐츠와는 달리 로봇에서의 콘텐츠는 멀티미디어와 함께 로봇 동작이 가능한 콘텐츠이다. 로봇에 바퀴와 팔, 다리 등이 갖추어져 있다면 춤을 추게 하는 로봇 콘텐츠가 가능할 것이고, 음성 인식과 합성 기능이 있으면 특정 건물이나 지역에서는 안내해주는 로봇 콘텐츠가 가능할 것이다. 이처럼 콘텐츠는 서비스 로봇과 밀접한 관련이 있어 그 활용 범위가 서비스 로봇 전반에 걸쳐 매우 크다. 하지만 서비스 로봇에서 운영되는 로봇 콘텐츠의 재활용은 어려운 것이 현실이다. 이유는 로봇의 생김새와 성능, 장치 구성 그리고 장치를 동작시키는 소프트웨어 또는 소프트웨어 플랫폼 등이 너무나 다양하고 다르기 때문이다. 그렇다 하여도 콘텐츠의 재활용은 서비스 로봇 산업의 활성화에 있어 중요하다. 소수 로봇만을 위해 로봇 콘텐츠를 제작하여 공급한다면, 콘텐츠 수익률이 떨어지게 되고 결국 공급조차 원활하지 않게 된다. 다시 말해, 콘텐츠 재활용은 콘텐츠의 수익률과 직결되는 요소이다. 요컨대 로봇 콘텐츠는, 로봇을 대상으로 운영되기에 재활용을 어렵게 하는 요인으로 작용하지만 재활용이 되어야만 하는 문제에 봉착되어 있다. 본 논문에서는 로봇 콘텐츠의 재활용성을 향상시키기 위해 의사 (pseudo) 기반 기구 정보에 의한 참조 모델을 제시하고, 참조모델에서 정의된 심볼(symbol)을 주요 매개로 실제 로봇으로 매핑(mapping)하는 방법을 제안하고자 한다. 콘텐츠 재활용을 위한 기존의 유사한 연구 분야로는 모션 리타켓팅(motion retargeting) 또는 모션 에디팅 (editing)을 들 수 있다. 콘텐츠 재활용은 기존의 리타켓팅과 에디팅과 달리 모션 데이터 수준의 재활용이 아닌 콘텐츠 수준의 재활용이다. 콘텐츠 실행 시 물론 모션 호출이 되지만, 콘텐츠 재활용이 되기 위해서는 콘텐츠가 전달하고자 하는 의도가 대상 로봇에서 표현이 되어야 한다. 참조 모델은 콘텐츠 재활용에도 불구하고 저작 의도까지를 유지하기 위한 일종의 강제 조건으로 이해될 수 있다. 결국 이와 같은 방법으로 콘텐츠 재활용 측면에서 모션 수준의 리타켓팅뿐 아니라 콘텐츠의 저작 의도나 전체적인 표현 정보를 타 로봇으로도 매핑 가능하다. 실험으로는 (주)엠텍의 모듈로7(Modular7) 로봇, (주)로보티즈(Robotis)의 휴머노이드 다윈(Darwin) 그리고 (주)유진로봇의 로보랩(Robolab) 등 다양한 로봇에 콘텐츠 재활용이 되도록 진행되었다. 실험 결과로는 500여편 이상의 콘텐츠 재활용이 가능하게 되었으며, 재활용을 위한 콘텐츠 플레이어 탑재 시간도 단축되어 1주 이내로 소요됨이 확인되었다.