휴머노이드 로봇은 몸짓과 같은 비언어적 표현을 통해 인간과 효과적으로 상호작용할 수 있다. 휴머노이드 로봇을 위한 몸짓과 같은 비언어적 표현을 생성하기 위해서는 제스처 생성 AI 모델과 데이터셋이 필수적이다. 그러나 공개적으로 이용 가능한 대부분의 제스처 생성 데이터셋은 영어 기반으로 구성되어 있으며, 한국과 같이 비영어권 지역의 언어적·문화적 특성을 반영하지 못할 수 있다. 이를 해결하기 위해 한국 특화 데이터셋을 구축하고 제스처 생성 AI 모델을 학습하였다. 시뮬레이션에서 휴머노이드 로봇 AIMY를 구현한 뒤, 생성된 제스처를 AIMY에 적용하고, 한국 사용자와 함께 시연을 수행하여 인간-로봇 상호작용에 대한 영향을 평가하였다. 그 결과, 한국 데이터셋으로 학습된 제스처는 영어 데이터셋을 기반으로 한 제스처에 비해 한국의 비언어적 표현과 더 잘 부합하며, 한국 사용자에게 더 선호되어 사용자 경험과 상호작용의 질을 향상시키는 것으로 나타났다.

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