Fethiye Irmak Dogan
University of Cambridge
収録論文 17本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- HiBRIDGE: グループロボット対話管理のための解釈可能な階層ベイズニューラルネットワークフレームワーク対話管理2026/9/8
複数人との対話において、ロボットが誰に話しかけ何を言うかを決定する際の不確実性を扱うため、階層ベイズニューラルネットワークを用いた対話管理フレームワークを提案し、解釈可能性も向上させた。
- なぜ私のロボットは性格を変えたのか？LLMベースのHRIにおける接地されたロボットペルソナのためのプロンプトガイドラインHRI2026/8/21
LLMベースのロボットの対話におけるプロンプト設計の枠組みを提案し、8つの機能コンポーネントからなるテンプレートとガイドラインを提示した。
- 子どもの包括的なウェルビーイング評価のためのソーシャルロボット設計：発達性言語障害と強制移住を支援するコミュニティからの洞察ソーシャルロボット2026/8/4
発達性言語障害や強制移住の背景を持つ子どもを含む、多様なコミュニケーション課題を抱える子どものウェルビーイング評価を支援するソーシャルロボットの設計指針を、保護者や専門家とのフォーカスグループを通じて導出した。
- 文脈に注意せよ：環境-社会的切り離しによる社会的に適切なロボット行動の継続学習継続学習2026/8/1
ロボットが多様な環境で社会的に適切な行動を継続学習するための、環境情報と社会的エージェント情報を明示的に分離する二重分岐フレームワーク（EDD）を提案し、忘却を防ぎつつ行動の適切性を学習する。
- StARS: レコメンダシステム駆動アプローチによる社会的に適切なロボット行動HRI/個人化2026/7/1
人によって異なる社会的適切性の判断を、レコメンダシステムの嗜好モデリングとして捉え、ユーザー固有の適切性スコアを生成するフレームワークStARSを提案した。
- 子どものウェルビーイングのためのパーソナライズ型ソーシャルロボット：レコメンダーシステムの視点からのデータ要件原則ソーシャルロボット2026/7/1
ソーシャルロボットによる子どもの支援をパーソナライズする問題をレコメンダーシステムとして捉え、データ収集の4原則（統合プロファイル、効果シグナル、リンク可能なカバレッジ、曝露記録）を提案した論文。
- 基盤モデル時代における倫理的・ユーザー適応型説明可能性を備えたソーシャルロボットの設計ソーシャルロボティクス2026/3/1
基盤モデルを搭載したソーシャルロボットの説明可能性の課題を分析し、ユーザー適応型でモダリティを考慮した共同設計の説明戦略を提案する論文。
- 期待・説明・身体性：ロボットの失敗からの回復の試みHRI2025/4/1
ロボットの失敗に対するユーザーの認識と説明の効果を、期待値操作と2種類のロボット（FurhatとPepper）を用いた2つのオンライン実験で検証した。
- ロボット主導の視覚言語モデルによる子どものウェルビーイング評価VLA2025/4/1
ソーシャルロボットNAOが子どもに絵を見せて語らせ、その内容を視覚言語モデルが評価する手法を試み、心理士の評価と比較した。
- 話題転換のタイミングをロボットはどう学ぶか：グループ討論支援における機械学習アプローチHRI2025/4/1
ロボット進行役がグループ討論で適切に話題を変えるタイミングを予測するため、音声・身体言語特徴を用いた機械学習モデルを検証し、ルールベースを上回る性能を示した。
- BT-ACTION：行動木とLLMを活用したユーザ指示のモジュール的理解のためのテスト駆動型アプローチVLA2025/4/1
行動木（BT）のモジュール構造とLLMを組み合わせ、複雑なユーザ指示からロボットの行動系列を生成するテスト駆動型手法を提案し、料理支援タスクでのユーザ研究で直接LLMプロンプトより誤りが少なく信頼性が高いことを示した。
- STREAK: 家庭環境の変化に対応する物体移動の継続学習のためのストリーミングネットワーク継続学習2024/11/1
家庭内で物体の移動パターンを継続的に学習し、ユーザーの習慣変化に対応しながら破滅的忘却を防ぐストリーミンググラフニューラルネットワーク手法を提案。
- 意味理解に基づく対話的曖昧性解消：モデル非依存な人間-ロボットインタラクション手法人間-ロボットインタラクション2024/9/1
曖昧な指示で対象物を探す際、意味埋め込みモデルと反復的な確認質問を組み合わせ、少ない試行で目的物を特定するモデル非依存の手法を提案した。
- GRACE: LLMと人間の説明を活用した社会的に適切なロボット行動の生成VLA2024/9/1
LLMの常識知識と人間の説明を双方向の生成ネットワークで統合し、社会的規範と個人の好みに沿ったロボット行動を生成・説明する手法を提案。
- 社会的に適切なロボット行動の連合継続学習のための特徴集約と潜在生成リプレイ連合学習2024/5/1
複数のロボットが協調学習する連合学習環境で、社会的に適切な行動を継続的に学ぶための新しい重み集約手法FedRootと、生成モデルによる擬似リプレイで忘却を防ぐFedLGRを提案し、計算資源を大幅に削減しつつ性能を向上させた。
- Using Depth for Improving Referring Expression Comprehension in Real-World Environments2021/7/1
- Leveraging Explainability for Comprehending Referring Expressions in the Real World2021/7/1