댄싱 로봇의 구현을 위한 음악 템포 추출 및 모션 패턴 결정방법

Abstract

최근 엔터테인먼트 시장의 다양화로 새로운 제품군이 나오고 있다. 음악에 맞추어 춤을 추는 로봇도 그 중 하나다. 하지만 이러한 로봇들의 춤 동작이 상품적 가치로 이어지기 까지는 아직은 부족한 감이 있다. 그것은 로봇이 사람처럼 음악을 듣고 이해 하는 것이 쉽지 않기 때문이다. 이 영역은 로봇공학의 인공지능 분야와 매우 밀접한 관계가 있다. 로봇이 음악을 듣고 춤을 춘다는 것은 외부로부터 입력 받은Audio signal만을 가지고 입력 받는 음악의 특징(장르 및 빠르기)등을 인지 한 후 인지한 것에 어울리는 동작을 주어진 시간 안에 행동해야 된다는 것을 의미한다. 하지만 여기에는 2가지 커다란 난제가 있는데 첫 번째는 로봇이 음악을 이해하는 것이고 두 번째는 로봇이 이해한 음악에 대해 Action으로 반응하는 것이다. 로봇이 어떻게 반응 하느냐에 따라 사람이 보기에는 춤 일수도 또 춤과는 무관한 동작일 수도 있는 것이다. 때문에 그것을 구현하기란 생각보다 쉽지 않다.

이에 본 논문에서는 이와 같은 난제를 해결하고자 버퍼링 기법과 신호처리 그리고 기계학습을 병행하여 Tempo를 추적한다. 신호처리에서는 FFT를 사용하도록 하며 기계학습에서는 ID3 알고리즘을 이용한 Decision Tree기법을 사용하도록 한다. Tempo를 추적하는 이유는 Tempo가 음악의 특성을 가장 잘 나타내기 때문이며 추적된 Tempo와 로봇의 동작 패턴은 버퍼링 구간 동안 실시간으로 매칭 되어져 로봇의 춤 동작을 유도한다. 본 논문에선 제시한 알고리즘을 사용해 실제 댄싱로봇을 구현함으로 댄싱로봇의 가능성을 증명하였다.