Purpose: This study focused on the societal changes associated with the entry into an ultra-aged society and the increase in single-person households. The core objective of this research is to investigate how social intelligent robots can bring about positive changes in the lives of individuals in single-person households and how such changes influence user satisfaction and the intention to use these robots. Methods: The study employed a cross-sectional analysis using a structural equation model. A survey designed to assess the impact of social intelligent robots' characteristics, such as perceived encouragement, empathy, presence, appearance, and attachment, on user satisfaction and usage intentions was conducted. Data were collected from a total of 335 users and analyzed using the structural equation model. Results: In the characteristics of social intelligent robots for single-person households, it was found that empathy, presence, and attachment significantly influenced satisfaction, while perceived encouragement, empathy, and attachment significantly influenced usage intentions. The research results indicate differences between enhancing user satisfaction and increasing the intention to use social intelligent robots. The findings suggest the essential need for a user-centric approach in the design and development of social intelligent robots. Additionally, it was observed that emotional support plays a crucial role in users' experiences with social intelligent robots. Conclusion: This study verified the impact of social intelligent robots on satisfaction and usage intentions based on users' experiences. It examined the influence of linguistic, visual, and personal characteristics of robots on user experiences, providing insights into how technological and human aspects of social intelligent robots interact to shape user satisfaction and usage intentions. Consequently, the study confirmed that social intelligent robots can bring positive changes to human life, emphasizing the necessity for the advancement of robot technology in a human-centric direction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5594-5615
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2019
Malicious social robots, which are disseminators of malicious information on social networks, seriously affect information security and network environments. The detection of malicious social robots is a hot topic and a significant concern for researchers. A method based on classification has been widely used for social robot detection. However, this method of classification is limited by an unbalanced data set in which legitimate, negative samples outnumber malicious robots (positive samples), which leads to unsatisfactory detection results. This paper proposes the use of generative adversarial networks (GANs) to extend the unbalanced data sets before training classifiers to improve the detection of social robots. Five popular oversampling algorithms were compared in the experiments, and the effects of imbalance degree and the expansion ratio of the original data on oversampling were studied. The experimental results showed that the proposed method achieved better detection performance compared with other algorithms in terms of the F1 measure. The GAN method also performed well when the imbalance degree was smaller than 15%.
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 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.
This paper examines the trends of recently developed human-care robots and social interaction technologies. As one of the solutions to the problems of an aging society, human-care robots have gained considerable attention from the public and the market. However, commercialized human-care robots do not meet user expectations for the role as companions. Current robot services based on short-term interaction and fragmentary pieces of intelligence have encountered difficulty in eliciting natural communication with humans. This results in the failure of human-robot social bonding. Social interaction is being actively investigated as a technique for improving robots' natural communication skills. Robots can form a natural bond with humans through social interaction, which consequently increases their effectiveness. In this paper, we introduce recent human-care robot-related issues and subsequently describe technical challenges and implications for the success of human-care robots. In addition, we review recent trends on social interaction technologies and the datasets required.
본 연구는 발달장애아동을 대상으로 케어로봇을 치료에 활용하기 위해 발달장애 아동의 부모를 대상으로 소셜로봇이 갖추어야 할 기능과 요구 등을 분석하고자 시행한 질적연구이다. 연구대상자는 자녀가 발달장애 진단을 받았거나 1년 이상 특수교육을 시행하고 있는 만 18세 미만 자녀를 둔 주양육자 11명을 대상으로 진행하였다. 면담질문지는 반구조화된 질문지로 구성하여 소셜로봇에 대한 인식, 필요성, 기대, 염려 및 기타 의견 등으로 구성하였다. 면담은 COVID 19로 인해 비대면 온라인 화상 면담으로 이루어졌다. 연구결과, 4개의 주제가 도출되었다. 4개의 주제는 낯설지만 곧 마주할 현실, 능동적인 기능이 탑재된 소셜로봇, 소셜로봇의 외형과 재질에 대한 바람 및 소셜로봇에 대한 염려로 도출되었다. 본 연구를 통하여 양적연구에서는 파악할 수 없었던 주양육자의 소셜로봇에 대한 기대, 제안 등을 파악할 수 있었고 이를 향후 개발할 소셜로봇에 반영할 수 있다면 보다 수용성이 높은 긍정적인 결과를 도출 할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.
현대 사회의 사회적 문제를 위한 대안으로 소셜로봇이 주목받고 있으며 소셜로봇의 효율적 관리를 위해 모듈화의 필요성이 제기되었다. 본 연구는 '개인용 소셜 서비스 로봇'의 개념을 재정립하고 이에 적용하기 위한 새로운 모듈화 방식을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 소셜 로봇과 서비스 로봇의 정의와 로봇의 모듈화에 대한 문헌연구를 수행하였다. 기존 서비스 로봇의 모듈화 사례를 분석하여 소셜 서비스 로봇의 모듈화에 적용하기 위한 고려사항을 도출하고 이를 바탕으로 새로운 모듈화 방안을 제안하였다. 본 연구는 모듈의 전기/전자적 부품 여부에 따라 액티브 모듈과 패시브 모듈로 구분하고, 액티브 모듈은 다시 로봇의 기본형과 교체형에 따라 기본 모듈, 추가 모듈로 분류했다. 이러한 방안이 적용된 실제 로봇의 프로토타입을 제작하는 것으로 모듈화를 검증하였다.
This paper is concerned with Korean students' attitudes towards robots, presenting two survey studies. The first study was concerned with a group of college students, taking the perspective of international comparison. Data were collected by administering an online survey, where 106 volunteer students had participated. In the survey, the Negative Attitude towards Robot Scale(NARS) was adopted to compare the Korean students' scores with those of multi-national groups (U.S.A, Germany, Netherland, Japan, Mexico, and China) who responded to the same scale in Bartneck et al.'s research. The analysis of the data reveals that Korean students tend to be more concerned about social impacts that robots might bring to future society and are very conscious about the uncertain influences of robots on human life. The second study investigated factors that may affect K-12 students' attitudes towards robots, with survey data garnered from 298 elementary, middle, and high school students. The data were analyzed by the method of multiple regression analysis to test the hypothesis that a student's gender, age, the extent of interest in robots, and the extent of experiences with robots may influence his or her attitude towards robots. The hypothesis was partially supported in that variables of a student's gender, age, and the extent of interest in robots were statistically significant with regard to the attitude variable. Given the results, this paper suggests three points of discussions to better understand Korean students' attitudes towards robots: social and cultural context, individual differences, and theory of mind.
Most of the recently developed robots are human friendly robots which imitate an animal or human such as entertainment robot, biomimetic robot and humanoid robot. Interest in these robots is increased because the social trend is focused on health, welfare, and graying. By these social backgrounds, robots become more human friendly and suitable or home or personal environment. The more biomimetic robots resemble living creature, the more human feels familiarity. Human feels close friendship not only when feeding a pet, but also when watching a pet having the food. Most of entertainment robots and pet robots use internal-type batteries and have a self-recharging function. Entertainment robots and pet robots with internal-type batteries are not able to operate during charging the battery. So far there have been a few robots that do not depend on an internal battery. However, they need a bulky energy conversion unit and a slug or foods as an energy source, which is not suitable for home or personal application. In this paper, we introduce a new biomimetic entertainment robot with autonomous eating functionality, called EPRO-1(Eating Pet RObot version 1). The EPRO-1 is able to eat a food (a small battery), by itself and evacuate. We describe the design concept of the autonomous eating mechanism of the EPRO-1, characteristics of sub-parts of the manufactured mechanism and its control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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