본 논문에서는 로봇 얼굴 표정 생성에 있어 기존 수동 조정 방식의 한계를 극복하기 위해, 인간의 선호도를 반영하는 새로운 학습 기반 순위 지정 프레임워크를 제안합니다. 특히, 인간의 감정적 쌍방 비교 평가 데이터를 수집하여 Siamese RankNet 기반의 HAPI (Human Affective Pairwise Impressions) 모델을 개발하여 표정 평가를 개선합니다. 35-DOF 안드로이드 플랫폼을 이용한 베이지안 최적화 및 온라인 설문조사 결과, 제안된 방법이 기존 방식보다 분노, 행복, 놀람 표정을 더욱 사실적이고 사회적으로 공감대를 형성하는 방식으로 생성함을 보여줍니다. 이는 인간의 선호도와 모델 예측 간의 차이를 효과적으로 해소하고, 로봇 표정 생성을 인간의 감정적 반응과 일치시키는 프레임워크임을 확인합니다.
