본 논문은 인간형 로봇의 사실적인 얼굴 표정 모방을 위한 새로운 데이터셋 X2C와 모방 프레임워크 X2CNet을 제시합니다. X2C 데이터셋은 다양한 얼굴 표정을 가진 10만 개의 (이미지, 제어 값) 쌍으로 구성되며, 각 이미지는 30개의 제어 값으로 주석이 달려 있습니다. X2CNet은 X2C 데이터셋을 통해 미묘한 인간형 표정과 기저 제어 값 간의 상관관계를 학습하여 다양한 사람의 얼굴 표정을 인간형 로봇으로 모방할 수 있도록 합니다. 실제 인간형 로봇을 이용한 실험을 통해 시스템의 성능을 검증하고, 사실적인 인간형 얼굴 표정 모방 기술 발전에 기여합니다.