KR20010080567A

KR20010080567A - 대화형 시뮬레이터를 이용한 훈련 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20010080567A
Application number: KR1020017006544A
Authority: KR
Inventors: 데일이. 올센
Original assignee: 추후보정; 더 존스 홉킨스 유니버시티
Priority date: 1998-11-25
Filing date: 1999-11-23
Publication date: 2001-08-22
Also published as: PT1133764E; EP1133764A1; ES2207328T3; DE69911054T2; CN1328676A; AU3102800A; WO2000031711A1; KR100432176B1; EP1133764B1; BR9915678A; ATE249079T1; WO2000031711A9; ZA200103984B; CA2350828C; AU763774B2; JP2002530724A; DE69911054D1; CA2350828A1

Abstract

컴퓨터에 의해 시뮬레이팅된 사람을 이용하여 사람의 행동을 현실적 시나리오로 에뮬레이팅하는 컴퓨터 기반의 훈련 기구 및 방법이 공개된다. 본 발명은 상호 대화 중 진술의 수용과 대화 중 거짓말을 탐지하는 대화형 경험을 제공한다. 시뮬레이팅된 사람은 질문에 대한 응답 중이나 그 후에 질문에 따라 시뮬레이팅된 사람의 몸움직임을 반영하는 영상 디스플레이 장치와 조합되어 구두 반응을 제공한다. 질문과 응답은 미리 프로그래밍되어 있고, 질문과 응답의 상호연관 그룹은 요청된 질문과 이에 따른 응답의 함수로 일관되게 조절되는 동적 표로 유지된다. 시스템은 각 훈련 단계에 대한 점수를 제공한다.

Description

대화형 시뮬레이터를 이용한 훈련 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR TRAINING USING A HUMAN INTERACTION SIMULATOR}

수십년간 법집행관들은 거짓말을 탐지하기 위해 수년간 구두 증거 및 비구두 증거를 사용하여왔다. 이 기술의 유효성을 입증하는 원래의 연구 다수가 Reid and Associates에 의해 실행되었다. "Reid Technique of Interviewing and Interrogation"(1991년, 시카고, John E. Reid and Associates)이라는 코스 지향 텍스트를 포함하는 코스 작업의 일부로 가장 폭넓게 이용가능하다. 추가적으로, "Telling Lies: Clues to Deceit in the Marketplace, politics and marriage"(1985년 뉴욕, W.N.Norton and Co., Inc.), "Who Can Catch A Liar?"(1991년, American Psychologist, 46, 913-920), "Principles of Kinesic Interview and Interrogation"(1995년, 플로리다, Boca Raton, CRC Press) 역시 이러한 지식에 공헌하였다. 구두 및 비구두 증거를 바탕으로 거짓말을 탐지하는 데필요한 기술은 습득하기 어렵다. 따라서, 사회학적 및 행동학적 문제점과 상황을 처리하도록 시뮬레이터가 사람들을 훈련시킬 필요가 있다. 효과를 최대화하기 위해, 시뮬레이터는 약정된 환경을 제공하여야 한다. 약정된 환경이란, 피교육자가 여러 실제 상황을 경험할 수 있고 서로 다른 응답을 제공할 수 있는 환경을 말한다. 또한, 시뮬레이터는 모델링 및 시뮬레이션, 사회학, 심리학, 그리고 그외 다른 분야의 최근의 진보사항을 반드시 고려하여야 한다.

폭넓은 범위의 기술에 관련된 훈련 체계가 실제 훈련에 필요하다. 정부와 산업계는, 생명에 대한 위험이 없고 값비싼 장비를 필요로하지 않으면서 충분한 훈련과 경험을 획득할 수 있도록 정교한 시뮬레이터를 고안하고 개발하였다. 파일롯은 비행기 운항 이전에 비행 시뮬레이터에서 연습한다. 군인은 임무 수행 연습을 위해 워-게임 시뮬레이터를 이용한다. 의료인은 훈련 과정의 일부로 선별, 선택을 연습하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한다. 훈련 시뮬레이션 기술은, 이러한 정교한 시뮬레이터 개발 과정의 결과로, 범죄 조사에서 용의자를 심문하는 것 같이 다양한 대인 기술의 개발을 돕는데 성공적으로 사용되는 수준까지 진보하였다.

본 발명은 대화 기술을 완벽하게 하기 위한 훈련 과정에 관한 것이다. 또한 컴퓨터로 시뮬레이팅된 사람을 이용하여 사람 행동을 현실적 시나리오로 에뮬레이팅하는 컴퓨터 기반의 훈련 기구와 컴퓨터에 의해 시뮬레이팅된 사람을 이용하한 그외 다른 대인 기술에 관한 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 시뮬레이팅된 대상의 컴퓨터에 의해 발생된 디스플레이 장치의 상의 도면.

도 2는 본 발명에 따르는 대상의 행동을 모델링하기 위한 수단을 보여주는 간단한 논리 순서도.

도 3은 본 발명이 작동하는 방법을 나타내는 상세한 순서도.

도 4는 본 발명에 사용되는 "기본 옵션" 스크린을 도시하는 컴퓨터 디스플레이.

도 5는 본 발명에 따르는 "사용자 입력" 스크린을 도시하는 컴퓨터 디스플레이.

도 6은 본 발명에 따라 교감이 어떻게 모델링되는 지를 나타내는 순서도.

도 7은 본 발명에 따른 교감 상태를 이해하기 위한 제어 패널 스크린의 일례의 상의 도면.

도 8은 본 발명의 기본 프로그램으로 대상의 개성 매개변수를 입력하기 위해 사용되는 제어 패널 스크린의 일례의 상의 도면.

범죄 조사시 용의자 심문과 같이 다양한 대인 기술을 계발하여 개인들을 돕기 위한 수단 및 장치를 제공하는 것이 본 발명의 주된 목적이다.

사용자에 의해 요청된 질문이나 사용자에 의해 만들어진 진술 및 현재 상황에 대한 그 적절성을 기억하는 능력과 모조 뇌를 일체화한, 컴퓨터에 의해 시뮬레이팅된 사람을 생성하는 것이 본 발명의 다른 한가지 목적이다.

모조 대화의 내역과 전형적인 행동 패턴을 바탕으로 응답을 제공하는 것이 본 발명의 또한가지 목적이다.

범죄 수사의 경우 용의자로부터 거짓말을 탐지하고자 피교육자 심문 훈련을 위한 시스템을 제공하는 것이 발명의 또다른 한가지 목적이다.

대화형 기술 훈련을 위한 대화형 시스템을 제공하는 것이 본 발명의 다른 한가지 목적이다.

컴퓨터 시뮬레이션을 통해 구현되는 논리 성분 및 감정 성분을 포함하는 대인 훈련용 시뮬레이터를 제공하는 것이 발명의 또다른 목적이다.

시뮬레이팅된 대상의 상태가 응답에 영향을 미치는 대화형 시스템을 제공하는 것이 본 발명의 다른 한가지 목적이다.

시뮬레이팅된 사람의 감정 상태가 응답에 영향을 미치는 대화형 시스템을 제공하는 것이 본 발명의 또한가지 목적이다.

요청된 질문에 따라, 그리고 그 응답 중이나 후에 머리, 팔, 손, 손가락, 다리, 발의 표현, 자세, 위치가 변화하는 대상의 시각적 이미지를 제공하는 것이 본 발명의 또다른 목적이다.

인터페이스 및 모조 뇌를 포함하는 대화형 훈련을 위한 대화형 시스템을 제공함으로서 이 목적들이 달성된다. 인터페이스는 사용자로 하여금 여러 가능한 질문을 쉽게 진행시킬 수 있게 하고, 시뮬레이팅된 대상의 응답을 쉽게 보고들을 수 있게 한다. 가능한 질문은 미리 프로그램되어 있고 서브-목록으로 지표화되어, 1) 질문 카테고리를 선택하고 상기 카테고리 윈도에서 질문을 간파함으로서, 2) 시스템에 의해 제시된 질문을 찾아내기 위해 다음 질문 윈도를 검사함으로서, 3) "승진"과 같은 특정 단어를 포함하는 질문 시스템을 질의함으로서, 이상의 3단계 중 한 단계에 의해 가능한 질문을 찾을 수 있다. 정보가 가용해지면 인터페이스는 서브-목록에 새 질문과 비평을 추가하고, 관련성을 읽은 질문은 제거한다.

모조 뇌는 논리 성분과 감정 성분을 포함한다. 논리 성분은 질문에 대한 일련의 응답 중 한가지를 선택한다. 이 선택은 주어진 현 상황에서의 각 응답에 따라 달라진다. 대상의 감정 상태와 모조 뇌의 상태(가령, 범죄 조사시 무죄나 유지 등)에 따라 상황이 영향받는다. 논리 성분은 응답에서 제공되는 정보를 기억하고, 응답의 일관성을 유지하려고 한다.

감정 성분은 응답의 임의 선택에 있어 중요하다. 시뮬레이팅된 대상의 감정 상태는 1) 심문 초기의 대상의 상태, 2) 전체 대화(질문 및 진술) 내역, 3) 보다 최근의 질문 및 진술, 4) 최종 질문이나 진술, 5) 대상 상태(유죄나 무죄), 6) 기회의 6가지에 의해 결정된다. 확률적 모델은 질문과 응답 내역에 따라 대상의 감정 상태의 흐름과 저하를 결정한다. 매개변수들은 시뮬레이팅된 개인차에 영향을 미치도록 조절될 수 있다. 가령, 시뮬레이팅된 대상은 매우 가치없는 진술을 할 수도 있고, 또는 질문의 구술에 의해 뒤업힐 수도 있으며, 응답에 시간이 걸릴 수도 있다.

한 실시예에서, 시스템은 범죄 사건의 용의자로부터 거짓말을 탐지하기 위한 심문을 실행하도록 피교육자를 훈련시킨다. 따라서, 이 시스템은 거짓말 탐지, 청취 기술 발전, 현명한 질문의 정형화, 교감 형성, 심문 기법 개발을 할 수 있도록피교육자(심문자)를 가르친다. 피교육자는 시뮬레이팅된 대상이 구두 및 비구두 행동을 관찰함으로서 시뮬레이팅된 대상이 거짓말을 시도하고 있는 지를 결정하려고 하는 것이다. 경험적 측면에서, 시뮬레이팅된 대상이 편안해하면서 완전하고 정형화된 응답을 제공하는 환경을 생성함으로서 피교육자는 교감을 개발한다. 피교육자로부터의 각각의 질문이나 진술은 피교육자-대상 교감에 얼마나 공헌하는 지에 따라 평가된다.

피교육자에게 필요한 일부 진술이나 질문은 시뮬레이팅된 대상을 편안하게 하거나 수사관을 덜 위협적이게 하며, 교감 구축에 기여하고 긍정적인 교감 평가를 가진다. 다른 진술이나 질문은 시뮬레이팅된 대상이 방어적이거나 공격적으로 느끼게 하고, 부정적인 교감에 기여하게 한다. 일부 진술이나 질문은 교감에 부정적인 영향을 미칠 수 있으나, 대상의 유죄 상태(정확성)를 결정하는 것을 도울 수 있다. 시뮬레이팅된 대상과 성공적 심문을 행하기 위해, 피교육자는 어려움 질문을 부여함으로서 대상이 조사에 공헌하고 있다고 느끼게 한다. 그 진단 정도에 따라 질문이 평가되며, 교감 및 진단 평가는 피교육자의 전체 평가에 기여한다. 이 평가는 시뮬레이팅된 대상의 감정 상태나 교감에 따라 좌우된다. 적대적인 대상은 "누가 돈을 가져갔다고 생각하나?"라는 질문 의도를 협조적인 대상과는 다르게 받아들일 수 있다. 진술 및 질문의 교감과 진단 정도를 포함하는 여러 요소를 고려함으로서 심문의 질을 평가한다. 증거의 탐지와 대상의 진실성(진실 또는 거짓)의 정확한 결정이 심문의 평가에 기여한다. 대상이 오류를 나타내고 거짓을 표시하는 행동 정보(구두 또는 비구두식)를 드러낼 때, 또는 믿을 수 없는 대상의 경우에 드문 반응을 제공할 때, 즉, 대상에 진실성이 엿보일 때, 피교육자는 적절한 버튼을 선택함으로서, 거짓이나 거짓이 아니라는 증거를 제공받는다. 이러한 증거의 적절한 식별은 심문자의 등급을 증가시킨다.

시스템은 사용자에 의해 선택되는 여러 옵션을 가진다. 가령, 질문이나 진술을 위해 남성의 목소리와 여성의 목소리를 선택적으로 사용될 수 있다. 심문은 초급, 중급. 고급, 전문가 단계 중 어느 하나에서 실행될 수 있고, 더 높은 단계일수록 적은 증거가 제공된다. 여러 종류의 질문이 여러 방식으로 행하여질 수 있고, 일부는 교감을 해치고, 일부는 교감을 돕는다. 시뮬레이팅된 대상은 피교육자에게 다시 질문을 할 수 있다. 그러할 경우, 피교육자는 다음 윈도에서 나타나는 응답을 이용하여 응답하거나 또는 그 질문을 무시할 수 있다. 시스템은 심문 과정의 질문과 응답 순서를 기억하여, 전체 심문 과정이 재생될 수 있게 한다. 재생 중, 시스템은 별난 행동을 기록한다.

대화형 시스템은 여러 다른 영역의 훈련에 사용될 수 있다. 가령, "Just Say No(안되요)"라고 말하는 캠페인의 아동 교육, 의료계 학생, 또는 대화형 훈련이 요구되는 그외 다른 영역에도 사용될 수 있다.

도 1은 시뮬레이팅된 대상의 감정 상태에 관한 시각적 증거를 제공하기 위해 본 발명에 의해 생성되는 전형적 디스플레이 장치의 예이다. 확대상(10)으로 최적으로 나타나는 바와 같이 시뮬레이팅된 대상의 표정은 요청된 질문에 따라, 그리고 질문에 의해 도출된 반응 중과 반응 후에 변화한다. 확대상에 나타나는 표정 변화와 동시에, 앉아있는 대상(20)의 상이 변화한다. 앉아있는 대상의 상에 발생하는 변화는 표정 변화에 추가하여, 자세 변화, 머리, 팔, 손, 손가락, 다리, 발의 위치 변화를 포함한다. 이 변화들은 대상의 몸움직임을 나타내는 일련의 사진에 의해 생성될 수 있다. 이 변화들은 컴퓨터 애니메이션과 같이 현대의 기구를 이용하여 또는 순차적 상을 그리는 화가를 포함하는 전통적 방식으로 그래픽 방식으로 생성될수 있다. 그러나 선호되는 실시예에서, 사진은 특정 형태의 훈련을 위한 대본에 따라 감독의 통제 하에 특정 방식으로 질문에 응답하는 실제 연기자의 상을 캡쳐함으로서 생성된다. 특정 형태의 훈련은 대인관련 기술에 관련된다. 예를 들어 용의자나 목격자와 같은 범죄 관련 인물과의 심문, 잠재적 피고용인과의 심문, 판매인과의 조사, 용의자 자식과의 범죄성 논의, 일대일 방식으로의 교육 등을 들 수 있고, 이는 발명의 잠재적 용도 중 일부에 지나지 않는다.

발명은 시스템 사용자에 의해 준비된 진술에 응답하는 사람을 시뮬레이팅하는 다수의 영상 사진을 생성함으로서, 실현된다. 한 실시예에서, 준비된 진술은 옵션 목록으로 제시되고, 컴퓨터 커서를 이용하여 표준 강조 기법을 통해 사용자에 의해 그 중 하나가 선택된다. 선택적 실시예에서, 진술은 사용자에 의해 음성화된다. 물론 이는 음성 인식 소프트웨어를 통합한 컴퓨터에 의해 발명이 실행됨을 필요로한다. 시스템 사용자에 의한 질문이나 진술을 정형화하기 위해, 준비된 질문은 키워드의 조합으로 인식된다. 따라서, 준비된 질문은 여러 다른 방식으로 구문화될 때와 같이 식별되고, 인지 기준은 키워드의 구절이나 진술에 포함된다. 컴퓨터 시스템의 음성 인지 필요성을 제거한 실시예에서, 준비된 진술은 보다 보편적인 수단에 의해 선택된다. 가령, 컴퓨터 키보드 상의 숫자나 문자 조합을 타이핑하는 수단이나 이전에 제시된 커서 강조 기법 등을 이용할 수 있다.

발명은 대화형 기술의 발전을 돕는다. 사용자에 의해 선택된 준비 진술에 응답하는 사람을 시뮬레이팅하는 영상 사진과 다수의 음성 반응을 조합함으로서 대화형 기술의 발전이 이루어진다. 음성 반응, 영상 사진, 준비된 진술을 적절하게 편성함으로서, 시스템은 다양한 대인 상황에서 피교육자를 훈련시키는 데 사용될 수 있다. 설명을 위해, 발명은 법집행관에 의한 용의자 및 목격자 심문 기술을 돕기 위한 훈련 장치로 제시된다.

발명을 이용한 전형적인 훈련 시나리오에서, 피교육자는 도 1에 도시되는 바와 같이 투영된 모조 대상을 심문한다. 발명의 설명에서, 모조 대상은 마이크 지멘스(Mike Simmens)라고 불릴 것이다. 심문은 본 예에서 범죄에 관한 것이다. 심문의 목적은 마이크가 연루되었는 지를 결정하는 것이다. 마이크가 범죄를 행하였을 수도 있고, 행하지 않았을 수도 있다. 피교육자는 시스템 소프트웨어의 질문 목록으로부터 질문을 선택하여 마이크의 구두 및 비구두 반응을 관측함으로서 심문을 행한다. 마이크의 개성의 확률론적 모델은 사람의 행동과 연관된 논리 요소 및 감성 요소를 바탕으로 피교육자의 질문에 대한 반응을 선택한다. 마이크의 행동 및 반응은 마이크 행동의 컴퓨터 모델("뇌"라고 생각함)에 의해 결정된다. 컴퓨터 모델은 도 1에 도시되는 바와 같이 영상 특성화로 제시되는 시각적 및 청각적 반응을 순서화한다. 영상 순서는 연기자를 이용함으로서 소프트웨어에 대해 생성된다. 이는 실제와 같은 상호간 대화형 심문을 제공한다.

한 예로 기술되는 본 발명의 실시예에서, 정해진 시간 내에 선택이 없을 때 또는 시스템 사용자의 커서 조작, 키보드 조작, 음성에 의해 선택되는 준비된 질문에 따라 모조 대상에 의한 발음을 위해 다수의 음성 반응이 생성된다. 영상 사진 및 음성 반응은 모조 대상의 개성을 반영하기 위해 생성되는 논리 수단에 또한 관련된다. 이 개성 프로파일 에뮬레이션은 발명의 프로그램을 구동하는 컴퓨터에 의해 선택된 준비 질문을 인지함으로서 해결되는 관련 네트워크에 따라 영상 및 음성 반응을 제어한다. 개성 프로파일 에뮬레이션(개성 에뮬레이터)은 도 2에 도시되는 바와 같이 사용자에 의해 선택된 진술과, 각각의 음성 반응을 영상 사진과 관련시킨 네트워크 형태의 논리 수단으로 생성된다.

도 2에 도시되는 바와 같이, 기분, 단계, 가용정보가 단계 30에서 초기화된다. 가용 질문은 단계 40에서 식별되고, 단계 42에서 디스플레이된다. 단계 44에서 질문을 선택하고, 단계 46에서 피교육자에 의해 질문이 제시된다. 소프트웨어는 선택된 질문에 따라 단계 48에서 마이크의 기분을 갱신한다. 단계 50에서 소프트웨어에 의해 반응이 결정되고, 단계 52에서 이 반응이 디스플레이된다. 가용 정보는 단계 54에서 갱신된다. 피교육자는 단계 56에서 심문을 계속할 지, 그만둘 지 선택한다. 그만둘 경우 프로그램은 단계 58에서 종료되고, 피교육자가 심문을 계속하고자 할 경우, 단계 40으로 진행한다.

도 3은 본 발명이 어떻게 작동하는 지를 도시하는 상세한 순서도이다. 이 도면에서 여러 변화가 가능하고 이 순서도는 본 발명을 달성하는 한가지 방법의 예로 주어진다는 것을 주목하여야 한다.

"기본 옵션" 스크린이 단계 102에서 나타나고, 사용자는 도 4에 도시되는 불러오기 스크린에서 다섯개의 기본 옵션 중 하나를 선택할 수 있다. 이 옵션들은 교육(104), 매뉴얼(106), 사건의 배경(108), 종료(110), 지멘스씨 심문(112)의 선택을 포함한다. 교육(104), 매뉴얼(106), 사건배경(108)의 선택은 웹브라우저를 이용하여 텍스트 문서를 디스플레이한다. 브라우저가 닫히면, 기본 옵션 스크린(도 4)이 다시 나타난다. 브라우저 형태는 문서의 스크롤링이나 특정 텍스트 검색에 이용될 수 있다. 종료(110) 옵션은 소프트웨어를 종료시킨다.

지멘스씨 심문(112) 옵션을 선택할 경우, 마이크 지멘스의 유죄 상태와 초기 교감 단계를 초기화함으로서 심문이 시작된다. 도 5에 도시되는 사용자 입력 스크린(114)이 나타난다. 이 스크린(도 5)은 나머지 프로그램에 대한 주제어 스크린이다.

"심문 시작" 옵션(116)을 선택하여 심문이 시작되기 전에, 사용자는 스크린 상부에 나열되는 기본 옵션(102)의 일부를 갱신하는 것을, 그리고 "심문 종료(110)"를 선택할 수 있다.

"사용자 입력" 스크린이 도 5에 도시된다. 사용자가 심문을 시작할 때, 피교육자명을 묻는 윈도가 나타난다. 사용자 입력 스크린 상부의 "파일" 풀-다운 메뉴는 피교육자 음성의 성별, 난이도(고난이도일수록 증거가 적음), 대상(본 경우에 마이크) 디스플레이에 사용될 스크린 크기, 음성과 영상을 금지하는 옵션을 포함하는(그러나 이에 한정되지는 않는) 기본 옵션을 사용자가 선택하게 한다. 사용자는 "도움말(Help)" 풀-다운 메뉴에서 도움을 요청할 수 있고, 웹브라우저를 이용하여 교육(104), 매뉴얼(106), 또는 사건 배경(108)을 불러올 수 있으며, "권리(Rights)" 풀다운 메뉴 하의 저작권 표시를 읽을 수 있다. 심문이 진행중일 때, 사용자는 반복되는 최종 질문이나 답변을 선택(세이어겐(SayAgain) 풀다운 메뉴 이용)할 수 있고, 또는 최종 응답까지 전체 심문을 재생(플레이백 풀다운 메뉴 이용)할 수 있다.

그외 다른 옵션이 실행될 수 있기 전에, 사용자는 심문을 시작하여야 한다. 사용자명을 제공(118)하거나 표준 이름을 제공한 후, 스크린 상부의 메뉴로부터의 기본 옵션, "ATM"이나 "Jones"와 같이 키워드 디스플레이 질문을 이용한 어떤 질문에 대한 질의(120), 심문 종료(124)의 목록으로부터 하나를 선택할 수 있고, 또는 스크린 상의 다음 질문 카테고리 윈도나 스크린 상의 가능한 질문 카테고리 윈도에 디스플레이되는 질문을 더블클릭함으로서 물을 수 있다.

사용자가 "심문 시작(116)"을 선택할 경우, 사용자는 표준 이름을 수용하기 위해 자신의 이름을 입력하여야 한다. 입력된 이름은 점수와 자동적으로 연계된다. 사용자는 질의 윈도에 키워드를 입력할 수 있고, 질의 버튼을 선택할 수 있다. 이후, 상기 단어에 대한 모든 질문이 스크린 상의 가능한 질문 윈도에 디스플레이될 것이다.

사용자는 언제라도 질문 카테고리(122)를 선택할 수 있고, 상기 카테고리의 모든 가용 질문이 디스플레이될 것이다.

사용자는 언제라도 심문 종료(124)를 선택할 수 있다. 심문 종료를 선택하면, 대상(이 경우에 마이크)이 범죄를 행하였는 지를 사용자가 결정하여야 하는 윈도가 나타난다(단계 126). 심문의 질과 함께 피교육자의 결정은 심문 점수를 계산하고 디스플레이하는 데 사용된다.

질문이 선택되면(단계 128), 다수의 단계가 필요하다. 평가 기록이 갱신됨에 따라, 증거를 나타내는 상태 필드가 이전 응답의 피교육자 평가(정확성)를 판단하기 위해 사용된다. 선택된 질문과 관련된 정보는 교감 및 심문 평가 갱신(단계130)을 위해 사용된다. 교감이 너무 낮을 경우, 대상은 심문을 종료(단계 132)하고, 다수의 영상 중 하나가 재생(단계 134)되며, 피교육자에 의해 심문이 종료됨에도 불구하고 프로그램이 진행된다. 그렇지 않을 경우, 가용 응답 목록으로부터 한 개의 응답을 선택하도록 임의 번호를 이용하여 가능 모델을 구축함으로서 응답이 선택된다. 잉여와 비-일관성을 피하기 위해, 그리고 가능 목록에 추가될 새로운 질문과 응답을 위해, 가용 질문과 가용 응답의 전체 목록이 갱신된다(단계 138). 그후 피교육자 점수가 갱신된다(단계 140). 질문과 응답이 재생된다(단계 142). 마지막으로, 개정된 질문 목록이 디스플레이된다(단계 144). 소프트웨어는 각각의 피교육자 명령을 실행하고, 다음 명령을 기다린다.

발명에 따라 피교육자는 마이크의 반응에 귀기울이고 조심스럽게 관찰한다. 시스템이 작동할 때마다 대상이 다르게 행동한다는 것을 주목하여야 한다. 이는 대상의 행동을 임의 번호가 구동하기 때문이다. 피교육자는 자신의 응답 해석을 바탕으로 질문 라인을 계획하고, 그 내용을 참, 거짓, 무익함으로 판단한다. 시뮬레이팅된 대상의 응답 및 행동은 피교육자의 이력에 따라 좌우된다. 대부분의 질문이 여러 가능한 응답을 가지기 때문에, 그리고 시뮬레이팅된 마이크가 시뮬레이션 중에 유지될 수도 있고 유죄가 아닐 수도 있기 때문에, 심문은 실행 시마다 다르게 진행되고, 대상은 실제적으로 그리고 예측불가능하게 행동한다. 실제 심문과 같이, 시뮬레이팅된 심문은 1시간 이상 걸릴 수 있지만, 짧을 수도 있고, 필요한만큼 걸릴 수도 있다. 적절하게 실행되는 심문은 1시간 이상 소요된다.

마이크의 행동에 대한 모델은 사용자의 심문 기술 발전을 돕는 특정 속성을포함한다. 마이크는 심문자의 질문 및 진술의 성질을 기억하고, 유죄 또는 무죄에 관련된 전형적 행동 패턴과 심문 내용에 따라 응답한다. 시스템 내의 논리 성분은 응답을 기록하고, 이 응답을 합리적이고 일관되게 유지한다. 시스템의 작동 프로그램은 질문과 상황을 고려한 일련의 응답 중 한 개를 선택한다. 이는 마이크의 상태(무죄 또는 유죄) 및 그 감정 상태에 영향을 받는다.

마이크의 감정 요소는 질문에 대한 응답의 선택에 중요하다. 그이 감정 상태는 피교육자의 질문에 의해 주로 결정된다. 질문이 이어지고 응답이 나타남에 따라 수학적 모델은 마이크의 감정 변화를 결정한다. 모델 매개변수는 마이크의 개성에 영향을 미치도록 조절될 수 있다. 마이크의 잘못된 질문을 용서해주거나, 마이크가 쉽게 흥분할 수도 있고, 질문자에 의해 제시된 실수를 천천히 용서할 수도 있도록 감정 모델은 조절될 수 있다.

마이크의 뇌의 논리 성분은 데이터베이스에 저장되어 있다. 이는 모든 가용 질문과, 이 질문에 따른 모든 가용 응답을 내장한다. 다른 질문이 같은 응답을 공유할 수 있고, 각각의 질문이 여러 응답을 가질 수 있다. 그래서, 데이터베이스에 기록된 데이터 필드는 질문과 응답을 연계시키는 데 사용되고, 심문 진행시 필요한 잠재적 질문의 서브-목록을 발생시키기 위해 사용된다.

선호되는 실시예에서, 거의 순서없이 부여될 수 있는 질문에는 500가지가 있다. 원하는 질문의 검색을 감소시키기 위해, 일부 질문이 목록에서 제거될 수 있다. 또한 유사한 질문은 삭제된다. 응답에 제공됨에 따라, 새 정보가 나타나고, 새로운 질문이 관련되고 가용해진다. 데이터베이스의 필드(논리 성분)는 각 질문과마이크의 응답의 결과로 어느 질문과 응답이 호출되고 또한 폐쇄되는 지를 식별하는 데 사용된다.

발명을 구현하는 프로그램은 마이크의 응답이 일관된 지를 확인한다. 가령, 마이크가 감독자를 좋아하는 지를 질문받을 경우 마이크가 "그녀는 좋아요"라고 응답한다. 다음 질문이 "당신, 그녀랑 사귄 적 있나?"일 경우, "아니오, 나는 그녀를 견딜 수 없어요"라는 응답은 가능한 응답 목록에서 삭제되어야 한다. 다른 상황에서, 다르거나 일관되지 않는 응답이 요구된다. 가령, "한가한 시간에 자네는 뭘하지?"라고 물을 경우, 마이크는 골프를 친다고 대답할 수 있으며, 가능한 대답으로는 골프, 독서, 스키 등이 있을 것이다. 그 다음에 "그 외엔 뭘 좋아하지?"라고 물을 경우, 골프는 일관된 응답이지만 제외되어야 한다.

선호되는 실시예에서, 마이크는 최소한 다섯가지의 감정 상태 중 하나에 있을 것이다. 이 감정 상태는 최악, 나쁨, 보통, 양호, 매우 좋음의 5단계의 교감으로 구성된다. 교감이 악화되면, 마이크는 유익하지 않은 응답을 제공하지만, 양호한 교감의 경우엔 보다 완전하고 적극적인 응답을 제공한다. 또다른 경우에, 감정 상태는 화남, 거부, 침울, 긍정적, 수용일 수 있으며, 마이크는 이에 따라 응답할 것이다. 마이크는 피교육자와의 심문 결과로 자신의 감정 상태를 변화한다.

각각의 질문은 마이크 감정 상태에서의 효과에 따라 코딩된다. 이 코드는 교감 의존적이며, 표 1에 나타난다.

표 1 교감 상태 정의

교감상태	정의
1. 최악	교감이 매우 안좋으며, 거의 정보를 얻을 수 없다.지문이 매우 짧으며 무익하다. 적대적이다.
2. 나쁨	교감이 심문에 따라 변화할 수 있다. 대부분의 대답이 간단하다. 적대적이지만, 그것이 명백하지는 않다. 이 상태의 주 신호는 짧고 무익한 답변이다.
3. 보통	마이크의 태도는 변화하지 않는다. 애매하면서도 유익한 정보를 제공한다. 새사람과 처음 만났을 때 보이는 행동과 유사하다.
4. 양호	마이크는 심문자에 일종의 신뢰감을 갖고 있고, 곧 대답한다. 어느정도 면식인 사이에 보이는 행동과 유사하다.
5. 매우좋음	마이크는 자발적으로 정보를 제공하기도 하다. 심문자와 얘기를 하고 싶어한다. 관계가 친숙하고 신뢰적이다. 이러한 종류의 행동은 당신을 친구로 원한다고 판단된다.

심문이 시작될 때, 정량적인 교감값이 다섯가지 교감 상태 각각에 할당되고, 이 값들은 1까지 추가되도록 제약된다. 질문은 한 상태로부터 다른 상태로 이 교감값의 흐름에 영향을 미치는 자극으로 작용한다. 감정 흐름의 모델이 분화되지만, 변화 요청을 수용하도록 쉽게 수정될 수 있다. 마이크의 경우에, 심문이 진행됨에 따라 모델은 자체적으로 수정된다. 가령, 그를 짜증나게 할 때마다(교감 상태 악화), 마이크는 보다 쉽게 짜증낼 것이다.

마이크의 상태는 가장 큰 감정값을 가지는 교감 상태이다. 감정 모델은 두 개의 기본 기능을 실행한다. 1) 감정 흐름의 방향을 결정하고, 2) 흐름의 크기를 결정한다. 질문이 부여됨에 따라, 모델은 모든 다른 교감 상태로부터 목적 교감을 향하여 감정이 어떻게 흐르는 지를 결정한다. 상기 교감 상태에 대한 감정 한계에 도달하거나 감정 자극 부호 Sr이 변화할 때까지 흐름은 계속된다. 양호한 질문의 경우에는 Sr이 양이고, 흐름이 한계에 도달할 때, 다음 목적 상태를 선택하기 위한전이 가능성 매트릭스를 이용하여 다음 교감 상태가 선택된다. 이 매트릭스는 순방향 전이 매트릭스로 불린다. Sr이 음일 경우, 다른 전이 매트릭스, 즉 역방향 전이 매트릭스가 다음 목적 상태 선택을 위해 사용된다. 선호되는 실시예의 경우에, 개선된 교감을 향한 감정 흐름은 양이고, 교감 악화를 향한 감정 흐름은 음이다. Sr의 부호는 흐름의 방향을 결정한다. 질문이 부여됨에 따라 부호가 변할 경우, 감정 흐름의 방향이 즉각적으로 변화하고 새로운 목적 교감이 선택된다. 선택된 목적 교감은 Sr의 부호에 따라 더 높은 상태나 던 낮은 상태가 되지만, 반드시 그런 것은 아니다. 이 실시예에서, 순방향 전이 매트릭스는 일반적으로 다음 높은 교감 단계를 선택한다. 그러나, 역방향 전이 매트릭스는 다음 낮은 상태를 건너뛸 수 있다. 따라서, 잘못된 질문은 마이크와의 교감 악화를 급속하게 하며, 심문을 갑작스럽게 냉각시킬 수 있다.

모든 이전 질문과 관련된 교감 값을 이용하여 자극 Sr이 계산되고, 입력을 이 모델에 제공한다. 교감 값은 각각의 질문과 관련되고, 0과 9 사이의 값을 가지며, 0은 가장 잘못된 질문에, 9는 최적의 질문에 할당된다. 교감값은 최초에 -4.5와 +4.5 사이의 교감값으로 변환된다. 음의 값은 잘못된 질문 선택을 나타낸다. 각 질문 다음에, 다음과 같이 현 질문 교감값 Sq와 모든 이전 질문의 평균 교감값을 이용하여 자극값 Sr이 연산된다.

Sr = 0.8{메모리*S_r-1+ (1-메모리)*Sq} + 0.2(평균 교감값) ... (1)

위 방정식에서, S_r-1은 최종 질문 이전의 자극이다. 방정식의 메모리 양은 마이크 행동을 변화시키도록 조절될 수 있는 매개변수로서, 선호되는 실시예에서 통상적으로 0.45로 설정된다. 이 매개변수는 자극의 최종 질문의 영향을 제어한다. 자극은 최종 질문의 값에 의해 대부분 영향을 받지만, 가장 최근의 내역과 전체 내역 역시 이에 영향을 미친다.

기술되는 메모리 상수는 마이크의 개성을 조절할 수 있는 여러 매개변수 중 하나이다. 또다른 목적 교감 상태가 선택되기 전의 상태의 감정 한계는 각 상태에 따라 달리 결정된다. 이 다섯 상태에 관련된 매개변수는 일부 상태로부터 멀리 변화하는 것을 어렵게 하는 데 사용되고, 다른 상태로부터 미끄러지는 것을 쉽게 하는 데 사용된다.

또다른 상태 관련 매개변수 세트는 감정 흐름의 속도에 영향을 미친다. 이 매개변수들은 "끈적거림" 요소를 반영하고, 특정 상태로부터 감정의 흐름을 쉽게 하거나 어렵게 한다. 이 매개변수는 상기 소스로부터 목적 상태까지 이동하는 교감 상태의 감정의 일부를 결정한다. 끈적거리는 상태는 타겟 상태로 덜 이동한다. 즉, 보다 "끈적거릴수록" 교감 상태가 변하기 쉽지 않다.

모든 상태에 영향을 미치는 두 매개변수는 순방향 및 역방향 속도 매개변수이다. 이 속도 요소는 모든 상태에 동일하게 영향을 미치는 감정 흐름의 속도를 디벨로퍼가 조절하기 위해 방향 의존적 방식을 제공한다. 선호되는 실시에의 경우에, 교감 구축이 느리며, 단지 몇 개의 잘못된 질문으로 급속하게 교감이 저하될 수 있으며, 순방향 속도(교감 개선)가 역방향 속도(교감 저하)보다 훨씬 느리다. 마이크의 뇌를 구성하는 주요 매개변수인 이 두 매개변수는 마이크의 개성을 변화시키도록 변경될 수 있다.

마이크의 감정 "뇌"는 "끈적거림"과 같은 매겨변수를 변경시킴으로서, 그래서 마이크의 개성을 변경시킴으로서 변화할 수 있다. 이는 도 6에 도시되는 특성화된 입력 제어 스크린을 통해 달성된다. 대상의 교감을 모델링하고 탐색하는 소프트웨어는 독자적이다. 이 소프트웨어는 심문이 시작될 때 교감 루틴을 초기화하고 교감을 갱신(도 3의 단계 130)하는 단계를 포함한다. 교감 루틴은 갱신되어 각 질문 이후에 구동된다. 도 6에 도시되는 교감 루틴은 마이크의 개성 매개변수를 초기화(단계 200)한다. 상기 마이크의 개성 매개변수에는, 교감 상태 전이 가능성, 또다른 상태 메모리로의 전이 이전의 한계, 그리고 "끈적거림" 상태가 있다. 더욱이, 각 상태에 무게를 할당함으로서 마이크의 초기 교감을 설정하기 위해 슈도-임의 번호 발생기가 사용된다. 도 7은 교감 상태와 그 관련 정보의 예를 도시한다. eon분의 초기 무게는 본 예에서 교감 상태 2와 3에 할당된다.

가장 무게있는 교감 상태인 도 7의 상태 3은 마이크의 기분(도 6의 단계 202)이나 교감 상태로 정의된다. 질문의 자극이 있을 때마다, 도 6의 교감 갱신 루틴이 호출되어, 목적 상태를 향해 무게를 이동시킨다. 이 루틴은 다른 상태로부터 무게를 간단히 취하여 목적 상태에 이 무게를 놓는다. 가끔씩, 이 루틴은 새 목적 상태를 선택할 것이다. 단계 300은 변수와 매개변수를 초기화하고 점검한다. 선택된 질문과 관련된 교감값은 -0.5와 +0.5 사이의 값을 제공하도록 표준화된다. 이 값, 즉 현재 자극 값 S_r-1과 전체 심문에 대한 평균 질문값은 새 자극값 S4를 연산하기 위해 사용될 수 있다(단계 302). 새 자극값 Sr은 부호가 바뀌었는 지가 확인된다(단계 304). 새 자극의 부호가 변경되지 않거나, 목적 상태의 무게의 "변경 한계"에 도달하지 않았을 경우(단계 306), 목적 상태는 변경되지 않는다. 그러나 이들 조건 중 하나가 부합되면, 순방향/역방향 전이 매트릭스를 이용하여 목적 상태가 변경된다(단계 308).

양으로부터 음으로 부호가 변하면, 또는 목적 상태에 대한 한계값에 도달하고 자극이 음이면, 다음 목적 상태 선택을 위해 역방향 전이가 사용된다. 도 7의 매트릭스 전이의 경우에, 순방향 전이는 다음 높은 상태로 일어나지만, 역방향 전이는 다음 낮은 상태나 건너뛴 그 다음 낮은 상태로 일어날 수 있다. 상태(1.0)의 한계값에 도달하고 자극이 음이면, 심문은 종료된다.

목적 상태가 결정되면, 각각의 다른 상태로부터의 무게가 목적 상태로 이동한다. 취해진 무게의 크기를 결정하기 위해, 1 빼기 "끈적거림" 요소는 표준화된 질문 교감 점수와 이 상태의 무게와 곱하여져서, 변경 요소를 생성한다. 이 변경 요소는 목적 상태로 이동도리 총 무게를 결정하기 위해 속도 적절한(순방향 또는 역방향) 요소로 곱해진다. 무게가 변하면(단계 310), 갱신이 종료되고 프로그램은 질의 상태로 복귀한다.

도 8은 본 발명의 기본 프로그램으로 대상의 개성 매개변수를 입력하기 위해 사용되는 제어 패널 스크린의 한 예를 도시한다.

본 발명은 개발되는 훈련 시스템의 요구사항에 부합하기 위해 대상에 대한 감정 모델을 디벨로퍼가 조절하게 한다. 추가적으로, 소프트웨어가 이 모델 매개변수를 조절할 수 있다. 가령, 마이크의 개성은 프로그램 초기화의 일부로 수정될 수 있다. 선호되는 실시예의 경우에, 마이크가 교감 상태 1과 2를 입력할 때마다, 마이크가 보다 쉽게 화나도록 매개변수가 조절된다. 감정 모델을 자체적으로 수정하게 하는 특징은 모델에 중요한 풍족함을 추가하며, 마이크의 행동을 실제 사람과 보다 비슷하게 한다.

심문이 시작될 때, 마이크에게는 다수의 초기 조건이 임의로 할당되며, 이 초기값들은 "뇌"의 명령에 따라 데이터베이스로부터의 응답을 선택하기 위해 사용된다. 마이크는 유죄일 수도 있고, 무죄일 수도 있다. 마이크가 유죄일 경우, 마이크는 필요성이나 미움에 의해 감정변화를 가질 것이다. 마이크의 심문자와의 초기 교감은 임의적으로 할당되고, 대부분의 감정은 나쁨 또는 보통인 상태로 할당된다. 유죄 신분의 선택은 심문 전체를 통해 마이크의 행동에 영향을 미친다. 피교육자는 마이크의 유죄를 결정하면서 교감을 식별하거나 개선하여야 한다.

마이크의 응답은 자신의 교감 상태, 자신의 유죄 신분, 그리고 슈도-임의 번호 발생기를 이용하여 자신의 뇌의 논리부로부터 선택된다. 각각의 유죄 신분과 각각의 교감 상태에 대해, 논리 데이터베이스의 인터페이스 필드가 각 응답의 가능성을 제공한다. 이 가능성은 0과 9 사이로 수치화되고, 가용 응답과 연계한 가능성을 발전시키기 위해 사용된다. 질문이 부여될 경우, 마이크의 현 상태와 신분에 대한 모든 가용 응답의 가능성이 합하여진다. 각각의 가능성을 합으로 나누어져서, 가용 응답의 일련의 가능성을 생성한다. 이 가능성과 슈도-임의 번호 발생기는 마이크의 응답을 선택하기 위해 사용된다. 서로 다른 범죄 신분과 서로 다른 교감 상태에 다라 서로 다른 가능성이 할당된다.

발명에 의해 제공되는 훈련 시뮬레이션의 가자 중요한 부분은 단일 건의 경험에 집중된다. 이 경우에 피교육자는 심문 단계를 통과한다. 각각의 단계에서, 피교육자는 오류를 행할 기회가 상존한다. 시스템이 사용될 때마다, 시ABF레이팅된 대상 마이크는 서로 다른 응답을 제공한다. 어떤때는 진실한 행동을 표시하는 응답을, 어떤 때는 복수나 재정적 필요에 의해 유발되는 거짓말을 표시하는 응답을 제공한다.

발명의 목표는 개성을 나타내는 다수의 영상 사진을 질문과 응답으로 섞음으로서 실제 심문을 시뮬레이팅하는 것이다. 본 실시예에서, 현재의 기술로 인해, 프로그램과 통합된 대본이 발전함에 따라 가능한 질문과 응답은 계획된 것으로 제한된다. 그러나, 중요한 진단 정보를 제공하는 표준 질문 세트가 존재하며, 한가지 목표는 이 질문을 피교육생과 친숙하게 하는 것이다. 이들 질문은 대본에 포함되고, 이 대본은 합리적으로 풍부하고 다양한 질문을 제공하며, 피교육자의 질문 정형화 연습에 도움을 준다. 질문이 제한된 것으로 나타날 수 있지만, 여전히 수백 수천의 가용 질문이 존재하여, 많은 실제 심문 시나리오를 나타내는 경로를 제공할 수 있다. 마지막으로, 응답은 피교육자가 질문 형성을 어떻게 정립하였는 지에 따라 좌우되어, 교감 개발이 성공적인 시뮬레이팅 심문의 중요 부분이게 한다.

본 예에서, 시뮬레이팅 심문의 자발성과 현실성의 결여가 인지된다. 피교육자는 마이크가 기다리는 동안 원하는 질문을 입력하거나 선택하여야 한다(각 질문에 마이크가 응답한 후 영상 사진은 굳어져 움직이지 않는다). 그러나, 지연은 피교육자에게 더 좋은 것을 생각하고 개발할 시간을 부여한다. 물론, 기술이 진보함에 따라 실시간으로 나타날 수 있도록 상호작용이 있을 것이다.

심문이 진행됨에 따라, 피교육자는 응답을 듣고 보면서 언제 질문하는 것이 적당한 지를 결정하는 것을 배운다. 마이크가 범죄자라고 느끼거나 마이크가 새 정보를 전혀 제공하지 않을 거라고 느낄 때, 피교육자는 심문을 종료할 수 있고, 심문 종료를 제시할 수 있다. 이때, 피교육자는 마이크의 정직성에 관한 결정을 해야하는 짧은 스크린 상의 질의서를 채워야 한다.

앞서 언급한 바와 같이, 발명의 실행 프로그램이 시작될 때, 사용자는 다수의 옵션 중 하나를 선택할 수 있다. 첫 번째가 온-라인 매뉴얼(106)로서, 이는 호출, 판독, 또는 인쇄가 가능하다. 마이크는 이 매뉴얼에 기술된 여러 다른 행동을 취할 수 있다. 사용자는 사용자 안내(104)를 선택할 수 있고, 소프트웨어 사용법을 배우고 더 나은 심문에 대한 힌트를 제공받을 수 있다. 기본 사건의 정보를 얻기 위해 "배경"(108)을 선택할 수도 있다. 마지막으로, 사용자는 "지멘스씨 심문"(112)을 선택하여 심문을 시작할 수 있다.

심문 옵션은 여러 방법 중에서 선택에 의해 사용자가 질문할 수 있게 한다. 피교육자는 키워드를 입력할 수 있고, 이 키워드는 상기 단어를 포함하는 질문 목록을 불러온다. 사용자는 최소한 14개의 서로 다른 카테고리 중 한 개의 목록을 열람할 수 있다. 사용자간의 주고받음이 진행됨에 따라, 시스템은 다음 윈도우에서 다음 질문 및 다음 진술의 목록을 제공한다. 이 질문들은 졸은 질문이나 지눌과 나쁜 질문이나 진술을 모두 포함하는 명백한 다음 질문이다. 이 질문들은 다음의 명백한 질문을 찾기 위해 긴 질문 목록을 사용자가 파헤치는 것을 방지하기 위해 제공된다. 다음 질문의 일부는 심문의 상기 점에서만 이치에 닿고, 다음 질문이 부여된 후에는 사라진다. 이 질문은 애스터리스크(*)로 표시된다.

가끔 마이크는 피교육자에게 질문을 한다. 이 경우에 피교육자는 질문을 무시할 수도 있고, 다음 윈도의 응답을 이용하여 대답할 수도 있다. 피교육자는 교감 구축을 돕고자 지지하는 진술을 할 수도 있다. 이 진술은 질문 목록 전체에서 적절한 시간에 이루어진다. 시스템의 중요부분은 쉽게 가용한 나쁜 질문을 제공하는 것이다. 저조한 피교육자 성적과 정보 제한은 나쁜 질문을 이용한 데 기인한다. 마이크가 어떻게 대답하는 지, 그리고 마이크의 대답이 어떻게 다른 지를 보기 위해 여러 피교육자가 나쁜 질문을 선택한다. 이 경험 역시 훈련에 부가된다.

발명의 선호되는 실시예를 설명하기 위해 여기서 사용되는 시나리오에서, 학생은 은행의 자동지급기(ATM)로부터 $43,000를 훔친 사건을 조사 중이다. 심문의 대상인 마이크는 돈을 가져갈 기회를 가진 대출계 은행원으로서 남성이다.

심문은 각 질문에 대해 반복되는 질문 주루프(40)를 포함하는, 도 2에 도시되는 논리 순서도에 도시되는 바와 같이 시작된다. 마이크는 제 1 질문 루프가 시작되기 전에 세가지 유죄 상태 중 하나를 초기에 할당받는다. 세가지 유죄 상태는 진실함(무죄), 유죄이고 복수를 동기로 함, 유죄이고 재정적 압력을 동기로 함이다. 피교육자는 여러 가능성을 살펴야 한다. 즉, 승진 실패에 따른 원한, 일련의 사건에 의한 재정적 압력, 술로 인한 문제, 약물로 인한 문제, 도박에 얽힌 문제, 또는 여자에 관한 문제 등을 포함한 여러 가능성을 고려하여야 한다. 결백한 대상역시 모두 도일한 동기를 가지지만, 다른 중요한 질문에 대해 다른 패턴의 반응을 보인다.

심문이 종료될 때 사용자가 재생할 수 있도록 시스템은 심문으로부터의 일련의 질문 및 응답을 기억한다. 재생 중에, 시스템은 각 응답의 말미에서 종료한다. 재생 중에 텍스트 형태로 이상한 행동이 식별되지만, 원 심문 과정에서는 식별되지 아니한다. 가령, 음성이나 이상한 움직임의 변화가 나타날 수 있다. 설계에 의해 일부 행동이 적절하고, 몇가지만이 잘못된 것이다.

발명의 시나리오를 생성하는 과정에 연루된 단계는 질문의 마스터 목록과 잠재적 응답의 상응하는 목록의 개발을 포함한다. 다음에, 질문 및 응답의 일체화와 스크린 형태를 보여주기 위해 스토리보드가 생성된다. 음성 합성기가 사용되어, 시스템의 음성 버전이 검사될 수 있다. 질문의 음성화를 기록하는 단계가 그 다음에 이어진다. 마지막으로, 여러 영상 세그먼트를 모으기 위해 연기자가 이용된다. 녹화되면, 디지털화되기 전에 세그먼트는 조심스럽게 편집된다. 영상 및 음성 데이터가 가용한 매체로 압축된다. 각각의 가용한 응답에 대해, 키 시작 및 정지 프레임이 영상 스트림에서 식별되고, 응답이 이음새없이 적시에 나타나도록 음성 질문과 통합된다.

발명의 대본의 목표는 마이크가 현실적으로 그리고 예측불가능하게 행동하게 만드는 것이고, 폭넓은 범위의 질문을 피교육자가 하게한다. 피교육자가 일찍이 중요한 증거를 감지하더라도, 의문 테마를 식별하기 위해 심문을 계속하는 것이 유용할 수 있다.

목표 작업까지 이루게하기 위해 발명의 기본 프로그램을 정형화하는 심문 대본은 모든 가용한 질문과 응답으로 이루어진다. 선호되는 실시예에서 1200 개 이상의 응답 각각에 대해 구두 및 비구두 행동이 나타난다. 심문이 시작될 때, 피교육자는 다수의 질문(41)을 이용할 수 있다. 이 모두는 이치에 맞는다. 일부 다른 계획된 질문은 나타나지 않는다. 왜냐하면, 특정 정보가 아직 개발되지 않았거나 현실적으로 가용불가한 정보를 제시하기 때문이다. 이러한 질문들은 적절한 정보가 나타날 때까지 사용자에게 접근할 수 없다. 일부 정보가 나타나고, 일부 질문은 더 이상 이치에 닿지 않을 수 있으며, 가용 응답은 더 이상 이치에 닿지 않을 수 있다. 이 질문들은 제거된다. 질문을 받은 후, 이와 유사한 질문이 질문 목록으로부터 제거된다.

마이크의 뇌의 논리 부분은 질문/진술과 이에 관련된 코드와, 응답 목록 및 그 관련 코드로 구성된다. 시스템의 보다 중요한 특징은 대본에 포함된 관련 모델링 코드에 있다. 각각의 질문에 대하여, 키워드, 질문 코드, 교감값, 그리고 진단값의 목록이 존재한다. 이는 표 2에 도시되는 질문 대본의 일부로 통합된다.

표 2 대본 질문의 샘플

질문/진술	질문코드	진술값	진단값	QST폐쇄	섹션키워드
이 행위가 합당하다고당신은 생각하는가?	774	G	9	775	Indicator
돈을 얻으려고 하는 모든가능한 이유 중에 어느것이 가장 가깝다고 생각하는가?	775	G	9	774	Indicator

표 2의 질문/진술 열은 피교육자용 질문 텍스트를 제공한다. 이 텍스트는 마이크의 대답에 따른, 또는 마이크의 질문에 대한 반응에 따른 기본 질문이자 진술일 수 있다. 질문 코드는 텍스트를 식별하도록, 그리고 가능한 응답과 일치하도록 소프트웨어에 의해 사용된다. 즉, 질문에는 여러개가 할당되고, 대답에는 다수의 일치하는 응답이 할당된다.

각 질문에 주어지는 응답은 대상과 피교육자간의 교감에 따라 좌우된다. 교감은 감정 모델에 의해 결정되고, 감정 흐름을 결정하기 위해 각 질문과 연계된 교감 값을 이용한다. 그 결과, 각각의 질문은 표 1에 도시되는 바와 같이 그 교감값에 따라 평가된다. 일부 질문이나 진술은 교감을 개선시키지만, 진단 정보를 개선시키거나 정보를 제공하는 데는 거의 효과가 없다. 마이크와 피교육자간의 교감은 상호대화의 내역, 바로 전의 질문, 그리고 최종 질문에 따라 좌우된다. 따라서, 물을 질문의 선택 순서가 중요하다.

이 값은 교감에 따라 좌우되기 때문에, 교감이 양호하거나 아주 좋을 경우의 질문은 좋은 선택이고, 교감이 나쁘거나 아주 안좋을 때의 질문은 안좋은 선택이다. 따라서, 교감에 따라 좌우되는 질문에 대한 다른 값을 대본이 구체화하게 하는 표 3의 코드가 제공된다. 네 개의 코드(P, A, G, B)가 제공된다. 그 명칭은 질문이 부여되어야할 때의 상태를 나타낸다. "P"는 교감이 나쁨이고 교감 구축이 필요할 때 이 질문이 매우 좋음이고 교감이 좋을 때는 이 질문이 쓰레기인 것을 나타낸다. "A"는 보통 교감에서는 가치있지만, 교감이 나쁨이거나 매우 좋음일 때는 별로 유용하지 않다. "G"는 교감이 양호일 때인 교감 상태 4나 5에서 생산적이지만, "B"는 상태 4나 5에 교감이 위치할 때 최적이다. 시스템의 디벨로퍼는 이들 코드의 스케일링을 위한 요소를 제공할 수 있다. 가령, 사용자는 모든 교감값의 반을 이용하기 위해 (0.5)P를 입력할 수 있고, 또는 모든 값을 9의 제한값이나 150%로 증가시키기 위해 (1.5)P를 이용할 수 있다.

표 3. 교감 상태에 좌우되는 질문 값 기능

질문값

교감 교감 교감 교감 교감 교감

기능 상태1 상태2 상태3 상태4 상태5

POOR 8 8 4 3 3

AVERAGE 2 3 6 4 4

GOOD 1 2 4 5 6

BEST 0 2 3 7 9

교감이 나쁨인 경우, 마이크는 매우 빈약한 정보와 함께 짧은 대답을 할 것이다. 교감이 높을 경우, 마이크는 모다 가치있는 정보를 제공하려할 것이다. 교감 점수는 교감 상태를 결정하기 위해 사용된다. 대본 기록시, 교감 수준의 증거를 피교육자에게 주기적으로 제공하도록 특별한 주의가 요구된다. 피교육자는 교감 저하를 식별할 필요가 있고, 대화를 가능하게 할 필요가 있다. 이는 교감을 개선시킨다.

일부 질문은 교감을 저하시키고 마이크를 화나게 할 수 있지만, 유용한 정보를 제공할 것이고 아마도 거짓말 탐지를 돕고 동기를 식별할 것이다. 따라서, 각각의 질문은 질문값 결정에 가장 중요한 요소인 진단값에 따라 또한 평가된다. 진단값은 교감값에 의해 영향받는다. 심문 종료시, 이 질문 진단값은 심문 평가에 사용되는 잔단값을 생성하도록 조합된다. 또한, 진술 선택의 순서는 사용자/피교육자에 대한 성적을 내는 것을 돕는다. 진술 순서가 적절한 교감으로 선택되면, 진단 점수는 향상될 것이다. 진단 상태가 나쁨일 경우, 동일한 질문으로 더 낮은 점수를 얻을 것이다. 표 4는 질문 진단값이 어떻게 결정되는 지를 보여준다.

표 4 질문 진단값 정의

피교육자가 일관되게 좋은 질문만 하면, 상기 정보는 피교육자 기술의 높은 평가를 생성한다. 피교육자는 여전히 증거를 인식할 수 있어야하고, 최적 평가를 얻기 위해 마이크가 거짓말을 하는 지 진실을 말하는 지를 결정할 수 있어야 한다.

가끔 마이크가 질문에 대답할 때, 상기 질문 및 다른 질문에 대답할 것이다. 사용자가 원하는 질문을 찾기 위해, 그리고 대답의 일관성을 보장하기 위해, 검색을 하여야하는 질문의 수를 감소시키고자, 유사한 질문은 가용 질문 목록으로부터 삭제된다. 표 2의 "질문 폐쇄" 열은 질문을 하는 결과로 폐쇄되는 상기 작동을 식별한다.

사용자에게 질문 선택을 보다 쉽게 하기 위해, 대부분의 질문은 한 개 이상 14개의 카테고리와 연계된다. 사용자가 카테고리를 선택할 때, 상기 카테고리와 연계된 모든 질문이 질문 윈도에 디스플레이된다. 표 2의 최종 열은 질문과 연계된 카테고리를 식별하기 위해 사용되는 키워드를 포함한다. 일부 질문은 여러 카테고리와 연계된다. 가령, "당신 집사람은 돈 얼마나 벌었지?"라는 질문은 개인, 재정, 가족 카테고리에 들 것이다. 다른 질문은 어떤 카테고리와 연계되지 않으며, 따라서 어떤 키워드도 제공되지 않는다. 이는 마이크의 반응 중 하나에 의해 개방된다. 가령, 마이크가 "How are you?"라고 물을 때, "Fine, Thanks"라는 응답은 어떤 카테고리에도 속하지 않고, 마이크의 질문 바로 다음에만 가용하다.

각각의 질문에 대해, 일련의 가능한 응답이 존재한다. 표 5는 코드와 연계된 응답의 예를 제공한다. 각각의 응답은 8열의 정보나 코드를 필요로한다.

표 5. 대본 응답의 샘플

표 5에서, "응답 코드" 열은 각 응답에 대한 독자적 식별자를 제공한다. "가용" 열은 응답이 주어질 수 있는 질문을 식별한다. "응답" 열은 응답의 텍스트를 포함한다. 가끔, 마이크는 새 질문을 필요로하는 새 정보를 포함한 질문을 하거나 진술을 한다. "질문 열림?" 열은 응답 결과로 사용자에게 가용한 질문/진술/응답을 식별한다. 이 질문/진술/응답은 다음 윈도에서 가용한 경우가 자주 있다.

"유죄 TRF" 열은 논리 데이터베이스에서 이진 코드를 이용하여 유죄 신분에 대한 응답을 제한한다. 순서는 1) '마이크는 진실하다', 2) '마이크는 복수심이란 동기를 가진다', 3) '마이크는 재정적 어려움을 가지고 있다'의 순서이다. 표의 번호 1은 마이크가 상응하는 유죄 신분에 있을 때 응답이 사용될 수 있다는 것을 나타내고, 0은 이 응답이 사용될 수 없음을 나타낸다. 가령, 111은 응답이 어떤 유죄 신분으로도 마이크에 의해 주어질 수 있다는 것을 나타내고, 010은 마이크가 원한R을 가지지만 진실함 "T"나 재정적 "F" 유죄 신분을 가지지는 않을 때 응답이 사용될 수 있음을 나타낸다.

일부 비구두 반응은 스트레스나 버릇의 결과일 수 있다. 가령, 턱을 감싸고, 눈을 크게 뜨며, 입을 가림으로서, 마이크는 스트레스를 비구두 방식으로 표현할 수 있다. 그의 말이 느려질 수 있고, 음성이 부드러워질 수 있다. 이 행동적 증거는 음고, 담화의 명백성뿐 아니라, 머리, 눈, 손, 팔, 다리의 움직임까지 포함한다. 어떤 주제가 논의될 때만 이 행동이 나타나면, 이러한 주제에 민감하고 도 토의가 있어야 함을 심문자는 지각하여야 한다. 표 5의 "응답 표시자" 열은 거짓말과 관련된 행동 클러스터를 나타낸다. 이는 응답을 어떻게 제시하는 지를 연기자에게 말하는 제작 과정에 사용된다. 클러스터는 짧은 시간에 나타나는 여러 간단한 행동으로 이루어진다. 표 6은 간단한 행동 코드가 클러스터 형성을 위해 어떻게 조합되는 지를 보여주고, 이 클러스터가 단일 코드(C1, C2,...)로 코딩됨을 보여준다. 간단한 움직임이 몇가지 행동 코드로 대본에 기술되고, 표준 클러스터는 독자적인 코드를 가진다.

표 6. 클러스터 코드 샘플

행동코드	클러스터코드	행동설명
H4, A9, L1	C1	턱을 내밀고, 코를 V자로 접으며, 다리를꼰다
H7, E9, A2, L9	C2	턱을 당기고, 눈을 가늘게 뜨면, 손가락을가리키고, 발을 굽힌다.
E9, AS, L1	C3	눈을 가늘게 뜨고, 엄지손가락을 턱밑에놓으며, 손가락을 눈으로 향하고, 다리를꼰다.
HQ, P4, A11, L3	C4	머리를 기울이고, 눈을 깜빡이지 않으며,팔을 교차시키고, 주먹을 움켜쥐고,"Fonz"태도를 보인다.

심문받는 사람의 행동 패턴은 정상일 수도 있고, 스트레스의 표시일 수도 있다. 또다른 개인의 경우에 거짓말을 기도할 때 동일한 행동이 나타날 수 있다. 양호한 심문의 경우에, 피교육자는 마이크의 정상적 행동을 식별하여야 한다. 이 행동은 심문에 따라 달라서, 특정 심문에 대한 기본 행동을 피교육자가 식별할 수 있어야 한다. 이러한 기본 행동 변화를 생성하기 위하여, 다섯가지 다른 행동 패턴을 이용하여 수많은 마이크의 응답이 다섯차례 기록된다. 심문이 시작되면, 다섯 패턴 중 두 개가 기본 행동을 위해 임의적으로 선택된다. 이 응답은 적절하게 수행되는 심문에서 자주 볼 수 있다. 나머지 세 개의 클러스터는 마이크가 거짓말을 할 때만 나타날 것이다. 마이크의 응답이 다섯 개 클러스터 중 하나를 포함할 때, 이것이 기본 행동의 일부가 아니라면 거짓말을 표시할 것이고, 기본 행동의 일부라면 거짓말이 아니라는 것을 표시할 것이다. 피교육자는 거짓말에 대한 정상 행동의 오판을 막기 위해 대상의 행동을 조심스럽게 파악하는 것을 배운다.

표 5의 "응답 표시자" 열에서, "all"이란 단어는 다섯 개의 반응이 이 대답을 위해 기록되었음을 표시하기 위해 사용된다. 이 대답이 사용될 때, 마이크는 다섯 개의 행동 패턴 중 하나를 보여준다. 그가 무죄라면, 이는 기본 행동일 것이고, 그가 거짓말을 하고 있다면, 기본적 행동이 아닐 것이다.

표 5의 최종 두 열은 "거짓말 교감"과 "신뢰적 교감"에 상응한다. 이 열들은 상응하는 응답의 변화 가능성 계산 결정에 사용되는 가능성 코드를 포함한다. 가능성은 마이크와의 교감, 그의 정직성, 그리고 질문할 때의 가용 응답의 가능성에 따라 좌우된다. 각각의 열(두 열)은 0과 9 사이에서 다섯자리를 포함하는 가능성 코드의 스트링을 포함한다. 다섯 자리는 다섯 개의 교감 값에 상응한다. 첫 번째 자리는 최악 교감의 가능성에 상응하고, 최종 자리는 최적의 교감에 상응한다. 교감 상태가 유죄인 마이크에 대해 3이면, 거짓말 열의 셋째 자리에서 가능성이 발견된다. 상기 응답이 상태 3의 마이크에서 공통일 경우, 가능성 코드의 셋째 자리는 7, 8, 9 중 하나로 할당될 것이다. 응답이 이상하면, 상기 자리는 0, 1, 2 중 하나일 것이다.

가능한 응답 중 일부가 제거될 수 있다. 왜냐하면, 이 응답들이 유죄 신부네 부적절하거나 다른 마이크의 진술과 일관되지 않기 때문이다. 가능한 응답으로부터의 가능성 코드가 합하여지고, 각각은 총합으로 나누어져서, 각 응답에 대한 가능성을 얻는다. 마지막으로, 임의 번호와 함께 가능성은 응답 선택에 사용된다.

다른 요소도 심문 평가에 사용된다. 이 요소들은 마이크의 신분의 정확한 결정과 증거의 탐지를 포함한다. 마이크 대답 중 일부는 속이려는 시도를 나타내고, 거짓말 표시자로 식별되어야 한다. 다른 대답은 거짓말을 하는 사람에게 드물고, 이는 마이크가 진실하다는 것을 표시한다. 전형적인 심문에서, 두 종류의 증거가 관측되지만, 대부분의 증거는 진실로 드러난다. 모든 증거의 적절한 식별을 위해 점수가 부여된다. 점수 기록 알고리즘의 상세한 설명은 다음과 같다.

1) 마이크가 진실하다고 피교육자가 정확하게 결정할 경우, 피교육자는 30점을 얻는다. 마이크가 거짓말을 한다고 피교육자가 정확하게 결정할 경우(보다 쉽고 많은 증거가 제공됨), 피교육자는 20점을 얻는다.

2) 최적의 20개의 진단 질문과 최악의 20개의 진단 질문에 대해 평균 질문진단값을 취한다. 그리고 아래를 계산한다.

진단값 점수 =4*<(AVG_Question_Value_Top_20-4.5)

+ {2*(AVG_Question_Value_Bottom_20-4.5)}>

2에 대한 원리는 양호한 질문을 하여 얻는 것보다 잘못된 질문을 하여 더 많은 점수를 잃는 것이다. 단지 30개의 극단적인 질문을 이용하는 것은 중립적인 루틴 질문의 영향을 부정하는 것이다.

3) 5보다 큰 질문값과 교감값을 가지는 다음의 질문 각각에 대해 한 점수에 다음 점수를 더한다. 양호한 질문에 대해 피교육자에게 보상함에 추가하여, 이는 질문의 논리 스트림에 대해 보상한다.

4) 정확하게 식별된 각각의 증거에 대해 증거 점수에 2점을 더한다. 어떤 증거도 존재하지 않고 피교육자가 거짓이나 진실을 선택한다면, 1 증거 점수를 잃는다. 마이크가 거짓 정보를 제공하고 피교육자가 진실을 선택한다면, 2 증거점수를 잃는다. 마이크가 진실한 증거를 제공하고 피교육자가 거짓말을 선택할 경우 2 증거 점수를 잃는다.

5) 교감 점수 = 8*평균교감값

6) 총 점수 = 정확한 점수 + 진단값 점수 + 다음 점수 + 교감 점수

7) 피교육자가 100개 미만의 질문을 하고 총점수가 (0.8*질문수)보다 크다면, 총 점수 = (0.8*질문수)이다.

이 최종 단계는 한 개의 양호한 진단 질문, 한 개의 양호한 교감 질문, 그리고 대상 신분의 추측을 묻는 높은 점수를 방지한다. 이는 대상을 쉽게 놓기 위한시간 소요와 의문에 대한 주제 개발에 대해 피교육자를 보상한다.

프로그램은 네 단계의 난이도를 가진다. 즉, 1) 초급, 2) 중급, 3) 고급, 4) 전문가형의 네 난이도를 가진다. 높은 단계일수록 제공되는 증거가 적다. 이는 초급의 경우 1보다 큰 요소를, 고급이나 전문가형의 경우 1 미만의 요소를 증거 내장 응답의 가능성과 곱함으로서 달성된다. 질문이 선택될 때, 마이크가 응답하기 전에 질문이 판독되고, 질문을 보강하고, 그리고 마이크 대답의 지연을 피교육자가 관찰하게 한다. 또다른 옵션은 사용자가 남성이나 여성 음성을 이용하여 질문을 판독하게 한다. 시스템은 심문으로부터 질문과 응답의 순서를 저장하여, 전체 심문이 재생되고 재심사되게 한다. 재생 중, 시스템은 마이크의 특별한 행동을 식별하고 기록한다.

발명은 마이크의 기본 개성의 수정이나 교정을 허용한다. 이는 특성화된 입력 제어 스크린을 통해 마이크의 개성 매개변수를 변화시킴으로서 달성된다. 이 장치를 통해, 대상, 마이크에 대한 모델이 조작되어, 사용자와 장치의 요구사항에 부합한다. 도 8은 제어 패널 스크린의 도면이다.

본 발명은 앞서의 예에 한정되지 않는다. 본 발명의 시스템, 장치, 방법은 대화 훈련 기술이나 대화 기술 구축이 필요한 어느 영역에도 사용될 수 있다. 다른 예로는 의사 훈련, 간호사 훈련, "안되요라고 말하는" 약물 프로그램, 교사 교육 등이 있지만, 인터넷이나 DVD 등과 같이 전자 시스템을 통해 구현될 수 있다.

특히, 응용 분야는 은밀한 마약 조제소 습격, 회로 룸 검사, 문화적 민감성훈련, EEOC 및 긍정적 반응 훈련, 마약 교육, 범죄 희생자에 대한 수사관의 민감성, 의사의 진료, 취업 면접, 피고용인의 면담 훈련, 입양과 같은 사회적 문제, 관료와 개인간의 대화 훈련, 성적인 고민의 훈련 등을 포함한다.

평가되는 개인간, 또는 바이어스로부터 자유로운 숫자적 결과를 제공함으로서 사용자의 능력을 정량적으로 평가할 수 있는 이 시스템의 능력이 특히 중요하다. 가령, 의사는 의사면허를 받기 전에 어떤 환자 면담 기술 단계를 이룰 필요가 있다. 법집행관은 승진 이전에 대중을 다룸에 있어 어떤 기술 수준을 달성해야할 필요가 있다. 외교관은 직무에 나서기 전에 문화적 차이를 알고있을 필요가 있다. 고용인은 관리자로 승진 이전에 문제있는 피고용인을 처리함에 있어 실력을 보여줄 필요가 있다.

본 발명은 컴퓨터가 실제 게임에 참여하는 플레이어와, 게임의 사람의 상호작용을 포함하는 컴퓨터화된 게임에 적용할 수도 있다.

질문을 할 때 영상을 재생하는 수준을 넘어 발명이 시스템을 포괄하는 것을 주목하여야 한다. 특히 중요한 것은 각각의 사용자 입력이 두 개 이상의 응답이나 영상 선택을 실행한다는 점이다. 또다른 점은 사람의 반응을 시뮬레이팅하기 위해 영상이 서로 조합된다는 점이다.

Claims

대인 기술을 발전시키는 장치로서,

상기 장치는 1) 사람을 시뮬레이팅하는 다수의 영상 사진, 2) 상기 장치 사용자에 의해 선택될 다수의 진술, 3) 상기 시뮬레이팅된 사람에 의한 발음을 위한 다수의 음성 응답, 4) 사용자에 의해 선택될 상기 진술, 상기 음성 응답, 상기 영상 사진 각각과 관련된 논리 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 논리 수단은 개성 프로파일 에뮬레이터, 영상 선택 네트워크, 음성 선택 네트워크를 포함하며,

상기 영상 선택 네트워크는 상기 다수의 진술 중 선택된 진술에 따라 상기 영상 사진 중 하나를 선택하기 위해 상기 개성 프로파일 에뮬레이터에 의해 제어되고,

상기 음성 선택 네트워크는 상기 다수의 진술 중 상기 선택된 진술에 따라 상기 음성 반응 중 하나를 선택하기 위해 상기 개성 프로파일 에뮬레이터에 의해 제어되는 것을 특징으로 하는 장치.
제 2 항에 있어서, 상기 영상 선택 네트워크는 정해진 시간 내에 상기 다수의 진술 중 하나의 선택에 사용자가 실패함에 따라 상기 영상 사진 중 하나를 선택하기 위해 상기 개성 프로파일 에뮬레이터에 의해 제어되는 수단을 포함하고,

상기 음성 선택 네트워크는 상기 정해진 시간 내에 상기 다수의 진술 중 하나의 선택에 사용자가 실패함에 따라 상기 음성 응답 중 하나를 선택하기 위해 상기 개성 프로파일 에뮬레이터에 의해 제어되는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 2 항에 있어서, 상기 개성 프로파일 에뮬레이터는 상기 논리 수단의 상기 상호연관 기능을 조절하는 수단을 포함하고,

상기 장치는 상기 다수의 진술로부터 컴파일되는 상기 장치의 사용자에 의해 선택될 다수의 교대적 진술을 추가로 포함하고, 상기 교대적 진술은 상기 음성 선택 네트워크를 통해 선택되는 상기 음성 응답의 내역에 따라 상기 개성 프로파일 에뮬레이터에 의해 달성되는 기준에 의거하여 상기 다수의 진술로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 장치.
제 2 항에 있어서, 상기 개성 프로파일 에뮬레이터는 상기 논리 수단의 상기 상호연관 기능을 조절하기 위한 수단을 포함하고,

상기 장치는 상기 다수의 진술로부터 컴파일되는 상기 장치의 사용자에 의해 선택될 다수의 교대적 진술을 추가로 포함하고,

상기 교대적 진술은 상기 영상 선택 네트워크를 통해 선택되는 상기 영상 사진의 내역에 따라 상기 개성 프로파일 에뮬레이터에 의해 구축되는 기준에 의거하여 상기 다수의 진술로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 장치.
제 2 항에 있어서, 상기 개성 프로파일 에뮬레이터는 상기 다수의 진술 중 사용자 선택된 진술에 따라 수정되어 상기 논리 수단의 상기 상호연관 기능을 변경하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 2 항에 있어서, 상기 장치는 상기 다수의 진술 중 선택된 진술의 내역의 함수로 상기 장치의 사용자에 대한 성적을 내는 수단을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 7 항에 있어서, 상기 다수의 진술의 선택 순서의 함수로 상기 장치 사용자에 대한 성적을 내는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 장치는 개성 프로파일 에뮬레이션 수단과 제 2 목록을 추가로 포함하고,

상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단은 상기 논리 수단의 상기 상호연관 기능을 조절하며,

상기 제 2 목록은 사용자 선택될 다수의 진술과 상기 음성 응답의 상기 논리 수단에 의해 생성되는 상호연관성에 따라 상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단에의해 구축되는 기준에 의거하여 선택되고 상기 다수의 진술로부터 컴파일되는 상기 장치 사용자에 의해 선택될 다수의 진술의 제 2 목록인 것을 특징으로 하는 장치.
제 9 항에 있어서, 상기 제 2 목록을 포함하는 상기 다수의 진술은 사용자 선택될 상기 진술과 상기 영상 사진의 상기 논리 수단에 의해 생성되는 상호연관성에 따라 상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단에 의해 구축되는 기준에 의거하여 선택되는 것을 특징으로 하는 장치.
제 10 항에 있어서, 상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단은 상기 다수의 진술의 상기 목록으로부터 사용자에 의해 선택되는 진술에 따라 수정되어, 상기 논리 수단의 상기 상호연관 기능을 변경하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 10 항에 있어서, 사용자 선택되는 상기 진술의 함수로 상기 장치 사용자에 대한 성적을 내는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 12 항에 있어서, 사용자 선택되는 상기 진술의 선택 순서의 함수로 상기 장치의 사용자에 대한 성적을 내는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
대인 기술을 개발하기 위한 시스템을 생성하는 방법으로서, 상기 방법은,

- 사람을 시뮬레이팅하는 다수의 영상 사진을 생성하고,

- 상기 장치 사용자에 의해 선택되는 다수의 진술을 생성하며,

- 상기 시뮬레이팅된 사람에 의한 발음을 위해 다수의 음성 응답을 생성하고,

- 사용자에 의해 선택되는 상기 진술, 상기 영상 사진, 상기 음성 응답 각각을 상호연관시키는 논리 수단을 생성하는, 이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 14 항에 있어서, 상기 논리 수단 생성 단계는,

- 개성 프로파일에 따라 사용자에 의해 선택되는 상기 진술과 상기 영상 사진을 링크하는 상호연관 네트워크를 생성하고,

- 상기 개성 프로파일에 따라 사용자에 의해 선택되는 상기 진술과 상기 영상 사진을 링크하는 상호연관 네트워크를 생성하며,

- 상기 음성 응답과 상기 영상 사진을 링크하는 상호연관 네트워크를 생성하는, 이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 15 항에 있어서, 상기 논리 수단 생성 단계는,

- 상기 개성 프로파일에 따라 사용자에 의해 선택되는 상기 진술이 없을 때 상기 영상 사진을 링크하는 상호연관 네트워크를 생성하고,

- 상기 개성 프로파일에 따라 사용자에 의해 선택되는 상기 진술이 없을 때 상기 음성 응답을 링크하는 상호연관 네트워크를 생성하는, 이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
대인 기술을 개발하는 방법으로서, 상기 방법은,

- 준비된 진술 목록으로부터 진술을 선택하고,

- 영상 제시 장치의 시뮬레이팅된 사람의 표정을 관찰하며,

- 상기 영상 제시 장치의 상기 시뮬레이팅된 사람의 몸움직임을 관찰하고,

- 상기 시뮬레이팅된 사람에 의해 음성 응답을 들으며,

- 상기 관측된 표정, 몸움직임, 음성 응답에 따라 준비된 진술 목록으로부터 진술을 선택하는, 이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 17 항에 있어서, 상기 시뮬레이팅된 사람의 정직성에 관한 결정이 이루어질 때까지 제 17 항의 단계를 반복하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 18 항에 있어서, 상기 시뮬레이팅된 사람의 정직성에 관한 상기 결정에서 음성 응답 및 상기 영상 제시 장치를 생성하는 프로그램을 신호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 17 항에 있어서, 상기 영상 제시가 상기 시뮬레이팅된 사람의 정직성에 관한 증거를 구성할 경우, 상기 영상 제시 및 음성 응답을 생성하는 프로그램의 신호화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 17 항에 있어서, 상기 음성 응답이 상기 시뮬레이팅된 사람의 정직성에 관한 증거를 구성할 경우 상기 영상 제시 및 음성 응답을 생성하는 프로그램을 신호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
대인 기술을 개발하는 장치로서,

상기 장치는 1) 사람을 시뮬레이팅하는 다수의 영상 사진, 2) 상기 장치 사용자에 의해 음성화되는 다수의 진술 목록, 3) 상기 시뮬레이팅된 사람에 의한 발음을 위한 다수의 음성 응답, 4) 사용자에 의해 음성화될 상기 진술, 상기 영상 사진, 상기 음성 응답 각각을 상호연관시키는 논리 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 22 항에 있어서,

상기 논리 수단은 개성 프로파일 에뮬레이션, 영상 네트워크, 음성 네트워크, 링크 수단을 포함하며,

상기 영상 네트워크는 상기 개성 프로파일 에뮬레이션에 따라 사용자에 의해 음성화될 상기 진술과 상기 영상 사진을 링크하고,

상기 영상 네트워크는 상기 개성 프로파일 에뮬레이션에 따라 사용자에 의해 음성화될 상기 진술과 상기 음성 응답을 링크하며,

상기 링크 수단은 상기 개성 프로파일 에뮬레이션에 따라 상기 음향 응답과상기 영상 사진을 링크하는, 것을 특징으로 하는 장치.
제 23 항에 있어서,

상기 영상 네트워크는 상기 개성 프로파일 에뮤레이션에 따라 사용자에 의해 음성화될 상기 진술이 없을 때 상기 영상 사진을 링크하는 수단을 포함하고,

상기 음성 네트워크는 상기 개성 프로파일 에뮬레이션에 따라 사용자에 의해 음성화될 상기 진술이 없을 때 상기 음성 응답을 링크하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 24 항에 있어서, 상기 장치는 개성 프로파일 에뮬레이션 수단과 제 2 목록을 추가로 포함하며,

상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단은 상기 논리 수단의 상기 상호연관 기능을 조절하고,

상기 제 2 목록은 상기 다수의 진술로부터 컴파일되는 상기 장치 사용자에 의해 음성화되는 다수의 진술의 제 2 목록이며,

상기 제 2 목록은 사용자에 의해 구두화되는 상기 진술과 상기 음성 응답의 상기 논리 수단에 의해 생성되는 상호연관성에 따라 상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단에 의해 구축되는 기준에 의거하여 다수의 진술의 상기 목록으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 장치.
제 25 항에 있어서, 상기 제 2 목록을 포함하는 상기 다수의 진술은 사용자에 의해 음성화될 상기 다수의 진술과 상기 영상 사진의 상기 논리 수단에 의해 생성되는 상호연관성에 따라 상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단에 의해 구축되는 기준에 의거 선택되는 것을 특징으로 하는 장치.
제 26 항에 있어서, 상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단은 상기 목록으로부터 상기 다수의 진술의 사용자에 의한 음성화에 따라 수정되어, 상기 논리 수단의 상기 상호연관 기능을 변경시키는 것을 특징으로 하는 장치.
제 27 항에 있어서, 사용자에 의해 음성화되는 상기 다수의 진술로부터 선택되는 진술의 함수로 상기 장치 사용자에 대한 성적을 내는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 28 항에 있어서, 사용자에 의해 음성화되는 상기 다수의 진술로부터 선택되는 상기 진술의 음성화 순서의 함수로 상기 장치 사용자에 대한 성적을 내는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 22 항에 있어서, 대인 기술을 개발하는 시스템으로서,

상기 시스템은 개성 프로파일 에뮬레이션 수단과 제 2 목록을 포함하며,

상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단은 상기 논리 수단의 상기 상호연관성기능을 조절하고,

상기 제 2 목록은 상기 논리 수단에 의해 생성되는 사용자에 의해 음성화되는 상기 진술과 상기 음성 응답의 상호연관성에 따라 상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단에 의해 구축되는 기준에 의거하여 선택되고 상기 다수의 진술로부터 컴파일되는 상기 장치 사용자에 의해 음성화되는 다수의 진술의 제 2 목록인 것을 특징으로 하는 시스템.
제 30 항에 있어서, 상기 제 2 목록을 포함하는 상기 다수의 진술은 사용자에 의해 음성화될 상기 진술과 상기 영상 사진의 상기 논리 수단에 의해 생성되는 상호연관성에 따라 상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단에 의해 구축되는 기준에 의거하여 선택되는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 31 항에 있어서, 상기 개성 프로파일 에뮬레이션 수단은 상기 목록으로부터의 진술의 사용자 음성화에 따라 수정되어, 상기 논리 수단의 상기 상호연관성 기능을 변경시키는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 31 항에 있어서, 상기 시스템은 사용자에 의해 음성화되는 상기 다수의 진술로부터 선택되는 진술의 함수로 상기 장치 사용자에 대한 성적을 내는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 33 항에 있어서, 사용자에 의해 음성화되는 상기 다수의 진술로부터 상기 진술의 음성화 순서의 함수로 상기 장치 사용자에 대한 성적을 내는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
대인 기술을 개발하는 시스템 생성 방법으로서, 상기 방법은,

- 사람을 시뮬레이팅한 다수의 영상 사진을 생성하고,

- 상기 장치 사용자에 의해 음성화될 다수의 진술을 생성하며,

- 상기 다수의 진술 중 음성화된 진술을 인식하는 수단을 생성하고,

- 상기 시뮬레이팅된 사람에 의한 발음을 위해 다수의 음성 응답을 생성하며,

- 사용자에 의해 음성화될 상기 다수의 진술, 상기 영상 사진, 상기 음성 응답 각각을 상호연관시키는 논리 수단을 생성하는, 이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 35 항에 있어서, 상기 논리 수단 생성 단계는,

- 개성 프로파일에 따라 상기 인지된 음성화 진술과 상기 영상 사진을 링크하는 상호연관 네트워크를 생성하고,

- 상기 개성 프로파일에 따라 상기 인지된 음성화 진술과 상기 음성 응답을 링크하는 상호연관 네트워크를 생성하며,

- 상기 음성 응답과 상기 영사 사진을 링크하는 상호연관 네트워크를 생성하는, 이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 36 항에 있어서, 상기 논리 수단 생성 단계는,

- 상기 개성 프로파일에 따라 음성화 진술의 인지가 없을 때 상기 영상 사진과 상기 음성 응답을 링크하는 상호연관 네트워크를 생성하는, 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
대인 기술을 개발하는 방법으로서, 상기 방법은,

- 키워드를 포함하는 준비된 진술 목록으로부터 선택되는 한 개 이상의 키워드를 포함하는 진술을 음성화하고,

- 영상 제시 장치의 시뮬레이팅된 사람의 표정을 관찰하며,

- 상기 영상 제시 장치의 시뮬레이팅된 사람의 몸움직임을 관찰하고,

- 상기 시뮬레이팅된 사람에 의한 음성 응답을 들으며,

- 상기 관찰된 표정, 몸움직임, 상기 음성 응답에 따라 상기 키워드를 포함하는 준비된 진술 목록으로부터 선택되는 한 개 이상의 키워드를 포함하는 진술을 음성화하는, 이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 38 항에 있어서, 상기 시뮬레이팅된 사람의 정직성에 관한 결정이 이루어질 때까지 38항의 단계를 반복하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 39 항에 있어서, 상기 시뮬레이팅된 사람의 정직성에 관한 상기 결정에 있어 상기 음성 응답과 상기 영상 제시를 생성하는 프로그램을 신호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 38 항에 있어서, 상기 영상 제시가 상기 시뮬레이팅된 사람의 정직성에 관한 증거를 구성할 경우 상기 영상 제시 및 상기 음성 응답을 생성하는 프로그램을 신호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 38 항에 있어서, 상기 음성 응답이 상기 시뮬레이팅된 사람의 정직성에 관한 증거를 구성할 경우 상기 영상 제시와 상기 음성 응답을 생성하는 프로그램을 신호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
대인 기술을 개발하는 시스템으로서,

상기 시스템은 1) 다수의 진술을 포함하는 메모리 수단, 2) 영상 제시를 위한 모니터 수단, 3) 음성 큐나 상기 모니터 수단으로부터의 시각적 큐에 다라 상기 다수의 진술 중 하나를 선택하는 키보드 수단을 포함하고,

상기 영상 제시는 상기 다수의 진술 중 상기 선택된 진술에 반응하는 것을 특징으로 하는 시스템.
전기전자적 수단을 이용하여 시뮬레이팅된 대상과의 대인 기술을 개발하는방법으로서, 상기 방법은,

- 가중 질문을 포함하는 프로그램을 초기화하고,

- 교감 상태에 정량적 감정값을 할당하며, 이때 정량적 감정값은 1까지 추가되고,

- 부여된 질문으로부터 도출되는 자극을 바탕으로 교감 상태간의 감정값 흐름에 영향을 미치는, 이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 44 항에 있어서, 교감 상태는 최악, 나쁨, 보통, 양호, 매우 좋음을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 45 항에 있어서, 교감 악화는 교감 개선보다 더 쉽게 나타나는 것을 특징으로 하는 방법.
제 46 항에 있어서, 현 질문 교감값과 심문 교감값 중에 부여된 모든 이전 질문의 평균을 바탕으로 연산되는 자극이 아래의 방정식을 따르고,

Sr = 0.8{메모리*S_r-1+(1-메모리)*Sq}+0.2(평균 교감값)

이때, Sr은 자극값, S_r-1은 최종 질문 이전의 자극, Sq는 모든 이전 질문과 현 질문의 평균 교감값인 것을 특징으로 하는 방법.
심문 시작을 포함한 대인 기술을 개발하기 위해, 그리고 교감값에 할당된 감정값을 정량화하기 위해, 컴퓨터, 모니터, 키보드를 포함하는 시스템으로서, 현 질문 교감값과 심문 교감값 중 부여된 모든 이전 질문의 평균을 바탕으로 자극값이 계산되고, 상기 시스템은 다음의 알고리즘을 이용하며,

Sr = 0.8{메모리*S_r-1+(1-메모리)*Sq}+0.2(평균 교감값)

이때, S_r-1은 최종 질문 이전의 자극이고, Sq는 자극값 Sr을 계산하기 위한, 모든 이전 질문과 현 질문의 평균 교감값인 것을 특징으로 하는 시스템.