본 논문은 휴리스틱 감정 결정 모델로 사용했던 FuSM 감정 시스템을 단순화 하고, 처리 속도를 향상하기 위한 새로운 처리 방법을 제안하려 한다. 자동계획 수립 방법의 지능적인 에이전트 행동 모델로 사용되는 마코프 의사결정과정(MDP)의 기본 이론을 확장한 부분관찰 마코프 의사결정 과정(POMDP)을 통하여 아바타의 감정을 표현한다. 아바타의 감정 생성은 OCC 모델을 기반으로 현재의 상태와 동기 상태를 기준으로 자극에 대한 영향력을 평가한다. 또한 자극이 지속적으로 주어질 경우 이 자극에 대해 감정 반응의 강도에 대한 누적 값 및 조절하게 기능과 시계열 상에서 자극들 사이의 관계를 학습할 수 있는 학습기능이 분석한다. 이러한 세 가지 기능 특성을 POMDP를 이용하여 설계 한다. 연구 범위는 첫째로, 주변의 자극에 대해 즉각적 감정 반응을 생성하는 리액티브 프로세스와 아바타가 가지고 있는 목적과 현재 상황에 대한 인지적 평가에 따라 감정 반응을 생성하는 아바타 감정 생성 시스템을 제시한다.
이 논문은 휴리스틱 감정 결정 모델로 사용했던 FuSM 감정 시스템을 단순화 하고, 처리 속도를 향상하기 위한 새로운 처리 방법을 제안하려 한다.