최근 인간과 사회적으로 상호작용할 수 있는 소셜 로봇(Social Robot)에 대한 관심이 커지고 있다. ICT 기술 발전에 힘입어 소셜 로봇이 개인에게 맞춤형 서비스와 정서적 교감을 제공하기 쉬워졌으며, 현대의 사회문제들과 이로 인한 개인의 삶의 질 저하를 해소하기 위한 수단으로 소셜 로봇의 역할이 주목받고 있다. 소셜 로봇에 대한 관심에 힘입어 소셜 로봇 보급 또한 크게 늘고 있다. 많은 기업이 다양한 목표시장을 겨냥하기 위한 로봇 제품들을 시장에 선보이고 있으나, 현재까지 시장을 선도하는 명확한 흐름은 부재하다. 이에 따라 소셜 로봇의 디자인을 통해 로봇을 차별화하고자 하는 시도가 늘고 있다. 특히 의인화는 소셜 로봇 디자인에서 중요하게 연구되고 있으며, 소셜 로봇을 의인화하여 긍정적인 효과를 발현하려는 접근이 많이 시도되었다. 그러나 소셜 로봇에 대한 의인화가 형성되는 메커니즘을 체계적으로 설명하는 연구는 부족하다. 의인화에 대한 모호한 이해는 소셜 로봇의 의인화를 형성하기 위한 디자인 최적점의 도출을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소셜 로봇의 의인화가 형성되는 메커니즘을 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 3×2 Mixed Design의 실험 연구를 통해 소셜 로봇의 인간 유사성(Human-likeness)과 개인의 해석수준(Construal Level)이 의인화 형성에 미치는 영향을 확인하였다. 의인화가 형성되는 메커니즘에 대한 6개의 연구 가설을 제시하고, 206명 표본의 데이터를 분석하여 가설을 검증하였다. 분석 결과 소셜 로봇의 인간 유사성 수준에 따라 로봇 의인화 수준이 높아지며, 소비자 해석수준에 따라 인간 유사성이 의인화에 미치는 영향이 다르게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 소셜 로봇의 디자인 속성인 인간 유사성과 개인의 사고방식인 해석수준을 함께 고려하여 의인화가 형성되는 메커니즘을 설명하였다는 점에서 시사점이 있다. 본 연구의 결과를 소셜 로봇 의인화 형성을 위한 디자인 최적화의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 인간 로봇 상호작용에서 로봇의 사회적이고 관계적인 행동 유형이 인간의 인식에 끼치는 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위한 실험에서는 연구 참여자들이 로봇 나오가 인간과 상호작용 하면서 로봇이 오류를 일으키고 신뢰회복을 위한 행동을 영상으로 시청한 후 로봇에 대한 신뢰를 평가하였다. 신뢰회복 행동은 로봇이 오류를 인정하고 사과하는 내부 귀인, 오류가 있었음을 사과하지만 외부로 귀인하는 조건, 오류 자체를 부인, 오류에 대해 아무런 사후 행동을 하지 않는 비 행동 조건으로 설정하였다. 이후 로봇에 대한 인간의 평가를 3가지 측면에서 분석하였다. 첫째, 로봇의 유능함과 정직성에 기반한 신뢰, 둘째 로봇에 대한 지각된 유능함과 정직성, 그리고 로봇의 오류로 인한 신뢰 위반에 대하여 오류의 심각성을 어떻게 지각하는지 탐색하였다. 실험의 결과는 3가지 모든 경우에서 로봇이 사과하지 않을 때보다 사과할 때 오류가 덜 심각하다고 지각하였으며 로봇에 대한 능력 또한 높이 평가하였다. 이러한 연구 결과는 로봇의 행동유형과 오류 극복 방법에 따라 로봇에 대한 인간의 태도가 민감하게 반응 할 수 있다는 근거를 제공하며 로봇에 대한 인간의 지각이 변할 수 있음을 시사한다. 특히 로봇이 스스로의 오류를 인정하고 사과하는 것이 더 신뢰를 높인다는 결과는 로봇이 인간처럼 사회적이고 매너있는 행동을 통해 긍정적인 인간 로봇상호작용을 증진시킬 수 있음을 보여준다.
The purpose of this study was to investigate young children's perceptions of a teacher assistant robot, IrobiQ. in a kindergarten classroom. The subjects of this study were 23 6-year-olds attending to G kindergarten located in E city, Korea, where the teacher assistant robot had been in operation since Oct. 2008. Each child responded to questions assessing the child's perceptions of IrobiQ's identity regarding four domains : it's biological, intellectual, emotional and social identity. Some questions asked the child to affirm or deny some characteristics pertaining to the robot and the other questions asked the reasons for the answer given. The results indicated that while majority of children considered an IrobiQ not as a biological entity, but as a machine, they thought it could have an emotion and be their playmate. The implications of these results are two folds : firstly, they force us to reconsider the traditional ontological categories regarding intelligent service robots to understand human-robot interaction and secondly, they open up an ecological perspective on the design of teacher assistant robots for use with young children in early childhood education settings.
In this paper, we propose and examine the feasibility of the robot-assisted behavioral intervention system so as to strengthen positive response of the children with autism spectrum disorder (ASD) for learning social skills. Based on well-known behavioral treatment protocols, the robot offers therapeutic training elements of eye contact and emotion reading respectively in child-robot interaction, and it subsequently accomplishes pre-allocated meaningful acts by estimating the level of children's reactivity from reliable recognition modules, as a coping strategy. Furthermore, for the purpose of labor saving and attracting children's interest, we implemented the robotic stimulation configuration with semi-autonomous actions capable of inducing intimacy and tension to children in instructional trials. From these configurations, by evaluating the ability of recognizing human activity as well as by showing improved reactivity for social training, we verified that the proposed system has some positive effects on social development, targeted for preschoolers who have a high functioning level.
In the last decade, face analysis, e.g. face detection, face recognition, facial expression recognition, is a very lively and expanding research field. As computer animated agents and robots bring a social dimension to human computer interaction, interest in this research field is increasing rapidly. In this paper, we introduce an artificial emotion mimic system which can recognize human facial expressions and also generate the recognized facial expression. In order to recognize human facial expression in real-time, we propose a facial expression classification method that is performed by weak classifiers obtained by using new rectangular feature types. In addition, we make the artificial facial expression using the developed robotic system based on biological observation. Finally, experimental results of facial expression recognition and generation are shown for the validity of our robotic system.
Nowadays, many robots have evolved to imitate human social skills such that sociable interaction with humans is possible. Socially interactive robots require abilities different from that of conventional robots. For instance, human-robot interactions are accompanied by emotion similar to human-human interactions. Robot emotional expression is thus very important for humans. This is particularly true for facial expressions, which play an important role in communication amongst other non-verbal forms. In this paper, we introduce a method of creating lifelike facial expressions in robots using variation of affect values which consist of the robot's emotions based on emotional boundaries. The proposed method was examined by experiments of two facial robot simulators.
본 연구는 최근 급증하고 있는 1인 가구 내 개인이 직면할 수 있는 심리적 소외감을 해결할 수 있는 대안으로 인간과 정서적으로 소통할 수 있는 소셜로봇의 역할 탐색에 목적이 있다. 먼저 문헌연구를 통해 소셜로봇의 정의와 특징을 파악 후 소셜로봇의 현황과 미래 전망을 분석하였다. 이를 기반으로 향후 소셜로봇의 잠재적 수요자가 될 수도권에 거주하는 만 20세 이상 30세 이하의 1인 가구를 대상으로 심층인터뷰를 하여 사용자 경험 측면에서 소셜로봇에게 필요한 역할을 정리하였다. 그 결과 모든 실험자는 자신에게만 특화되어 상호작용할 수 있는 소셜로봇이 필요하다고 응답했으나, 로봇과의 애착 형성 필요성에 대해서는 개인마다 차이를 보였다. 이를 통해 개인별 생활 방식 및 성향 등에 따라 소셜로봇에게 요구하는 점이 다르다는 것을 파악하였다. 따라서 향후 소셜로봇이 인간의 삶 속에 자리매김하기 위해서는 개별 맞춤형 소셜로봇의 기술 개발과 사용자 경험 측면에서의 고려가 필요하다는 함의를 도출할 수 있었다.
For a friendly interaction between human and robot, emotional interchange has recently been more important. So many researchers who are investigating the emotion generation model tried to naturalize the robot's emotional state and to improve the usability of the model for the designer of the robot. And also the various emotion generation of the robot is needed to increase the believability of the robot. So in this paper we used the hybrid emotion generation architecture, and defined the generalized context input of emotion generation model for the designer to easily implement it to the robot. And we developed the personality and loyalty model based on the psychology for various emotion generation. Robot's personality is implemented with the emotional stability from Big-Five, and loyalty is made of familiarity generation, expression, and learning procedure which are based on the human-human social relationship such as balance theory and social exchange theory. We verify this emotion generation model by implementing it to the 'user calling and scheduling' scenario.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the possibility of using intelligent robot based nursing practice as discussed in previous research and also, to propose directions for robot care for elders. Methods: For this study 28 previous researches using robots in health care field were reviewed and related research trends introduced. Results: Robot applications in the healthcare field were mainly for rehabilitation, surgery, interaction, and nursing assistance through robotics. Especially types of robot include pet type robots, humanoid robots, surgical robots, rehabilitation robots, robot suit and entertainment robots with monitors. The research participants were patients with dementia and institutionalized elderly people. It was found that a human-robot interaction was effective from physical, mental, emotional and social aspects. Conclusion: Robots can be used for various purposes such as nursing assistance, patient health promotion and education. It is necessary to reduce the human burden of care work using robots and to introduce robot care programs which can meet the needs of elders. Therefore, korean nurses should make efforts to change their practice to new geriatric nursing through repeated research based on the scientific data.
본 논문은 R-learning의 연장선에서 교육 환경 내의 소셜 로봇 도입과 함께 소셜 로봇의 역할에 대해 제안한다. 소셜 로봇은 개체 특히, 인간과의 소통과 상호작용을 목적으로 하는 로봇이다. 본 논문에서는 기존의 교육 환경에서 활용되었던 로봇의 역할은 물론, 소셜 로봇의 목적에 걸맞게 교육 환경 구성원과의 상호작용과 소통을 수행하는 역할을 제안한다. 이에 대한 설명을 돕기 위해 소셜 로봇 jibo의 SDK를 활용하여 간략한 가상 시나리오를 구현하여 예시로 보인다. 시나리오는 교육적 환경에서 이용자와의 가벼운 상호작용을 목적으로 제작되었으며, jibo SDK에서 jibo의 외적 반응을 제어하는 animation 파트와 내적인 반응을 제어하는 behaviors 파트를 활용하여 제작되었다. 교육 환경 내의 투입된 소셜 로봇은 구성원과의 상호작용 및 소통과 접목된 여러 기술들을 기반으로 환경 내의 데이터를 보다 효율적으로 수집한다. 결과적으로 이를 통해 교육 환경에 대한 데이터와 정보를 제공받아 교육환경 내의 문제점의 도출, 환경 자체의 발전 및 새로운 교육 환경의 설립에 긍정적 영향을 끼칠 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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