• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1293-1301
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• 2017

최근 핵가족화, 개인화 등과 같은 사회구조 변화로 개인 및 사회적 문제가 대두되고 있으며, 부정적 감정 증폭으로 인해 다양한 문제의 원인이 되기도 한다. 과거에 심리적 안정감을 주는 가족 구성원의 부재는 현대인의 감정적 어려움의 대표적인 원인으로 꼽을 수 있다. 이러한 개인 및 사회적 문제를 일상생활에서 사용자와 교감하는 컴패니언 로봇의 공감 인터랙션을 통해 해결하고자 한다. 본 연구에서는 감성 로봇 프로토타입 제작을 통해 정교한 공감 인터랙션 디자인을 하였으며, 실험을 통해 연구를 진행하였다. 그 결과로 감성 로봇의 공감 인터랙션에 얼굴 인터랙션이 크게 영향을 미치며, 부정 감성에서 인터랙션이 로봇의 공감도를 높이는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 본 연구는 감성 로봇을 제작하여 더욱 정교한 인터랙션을 구현하였다는 점과, 실험 결과를 바탕으로 로봇의 공감 인터랙션 디자인 가이드라인을 제시하였다는 점에서 이론적 및 실용적 의의가 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권4호
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• pp.54-62
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• 2011

감성 행동을 표현하는 것은 인간 친화 로봇의 필수 요소 중 하나이다. 하지만 감성 행동은 로봇의 목적이나 사양에 따라서 달라지기 때문에 감성 행동을 생성하고 표현하는 방법은 로봇마다 다르다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 목적이나 사양에 상관없이 다양한 인간 친화 로봇에 적용될 수 있는 감성 행동 생성 방법을 제안한다. 먼저 감성 행동 생성 방법의 입력 값으로 다중 감정값을 이용한다. 다중 감정 공간을 이용하여 각 감정이 독립적으로 존재할 수 있기 때문에 로봇의 목적에 따라 사용하고자 하는 감정을 취사선택할 수 있다. 로봇의 사양에 따라서 표현할 수 있는 방법이 다르므로, 로봇의 표현 부위를 나누고, 각 표현 부위별로 표현할 수 있는 행동을 데이터화한다. 이렇게 나누어진 행동들을 단위 행동이라고 정의하며, 각 단위 행동이 표현할 수 있는 감정에 대한 반영도를 결정한다. 그리고 이를 이용하여 주어진 다중 감정값에 최적화된 단위 행동 조합을 결정한다. 이 과정을 사양과 목적이 다른 사이버 로봇 시뮬레이터, 3D 캐릭터 헤드 로봇, 기계적인 설계 기반의 헤드 로봇 등에 적용함으로써 제안한 방법의 범용성을 실험한다.

• 감성과학
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• 제11권4호
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• pp.629-636
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• 2008

현재 진행되고 있는 대부분의 로봇 연구는 특정한 목적을 수행함에 있어서 기능적으로 안정적이고 원활한 움직임을 보이는 것과 더불어 사용자가 원하는 정보를 적절하게 전달하는 것에 초점을 맞춰 진행하고 있다. 본 논문에서는 로봇의 작업수행 상태가 아닌 외부로부터 입력 값이 없는 대기상태의 행동패턴을 제시하여 보다 자연스러운 인간-로봇 상호작용을 제시하고자 하였다. 로봇의 대기상태 행동패턴을 디자인함에 있어서 비디오 판독 방법을 선택하였고, 실제 서비스업에 종사하는 10명의 사람들을 비디오로 녹화하여 사람들과 상호작용이 없는 대기상태의 반복적인 행동패턴을 관찰하였다. 각각의 비디오 데이터로부터 총 21개의 반복적 행동을 기록하였고, 비슷한 항목들을 통합하여 최종적으로 11개의 행동패턴을 추출하였다. 추출된 패턴들 가운데 6개의 대표적인 행동들을 EEEX라는 로봇에 적합하도록 인코딩 작업을 하였고, 이것들이 사람들에게 올바르게 인식되는지를 확인하기 위하여 검증실험을 수행하였다. 사람들은 대부분의 로봇 행동패턴을 실험에서 의도한 바와 같이 인식하였으나 로봇의 하드웨어 특성상 몸과 팔의 움직임에서 약간의 혼동 요소가 있었다. 추후 실험을 통해 EEEX를 대형 마트의 입구에 실제로 배치하여 대기 중에 중립행동을 보일 때와 보이지 않을 때의 손님의 관심도 차이를 조사해보고자 한다.

• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.206-223
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• 2023

인공지능과 같은 스마트 기술의 도입은 다양한 산업 분야에 막대한 영향을 미치고 있다. 일부 전문가들은 스마트 기술이 새로운 영역의 등장, 생산성 향상을 일으키며 사람들의 일상과 업무처리 방식을 완전히 바꿀 것이라고 전망한다. 반면 부정적인 시선과 우려 또한 존재한다. 일자리 뺏김, 실업률의 상승 등 고용에 대한 많은 사회적 논쟁이 일어남에도 불구하고 인공지능시스템과 고용 간의 갈등에 대한 근본적인 해결책을 제공해주는 종업원 경험 기반의 연구는 미비하다. 따라서 본 연구는 중국 호텔업을 중심으로 인공지능 컨시어지로봇이 호텔 종업원에게 미치는 영향과 관련 요인을 찾아내며 이에 대한 인식이 사용자 저항과 이직의도에 미치는 영향을 연구하고자 한다. 이를 위하여 인공지능 컨시어지로봇 서비스가 도입된 중국 내 호텔에서 근무하는 종업원 322명을 대상으로 설문조사 및 분석을 실시하였다. 분석결과 호텔 종업원들의 인공지능과 로봇에 대한 인식이 사용자 저항 및 이직 의도에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였으며, 이러한 영향은 종업원의 자기효능감, 조직적 지원, 인공지능 서비스의 품질과 새로운 업무처리 방식의 전환비용에 의해 결정된다는 것을 발견하였다. 더불어 인공지능 서비스의 품질이 직간접적으로 사용자 저항과 이직의도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 연구 결과를 토대로 학술적, 실무적 시사점을 제안하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.129-141
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• 2012

The purpose of this study was to analyze Early Childhood Teachers' awareness of R-Learning. The Subjects were 6 Early Childhood Teachers who experienced to use Robot in their teaching and learning. The data was analyzed through semi-structured in-depth interview and teachers' journals. The results showed possibilities and limitations of R-learning. As possibilities of R-learning, it was found that robot is am attractive teaching materials. In addition, it was found that robot might be an assistant teacher. Third, robot helps children improving their social development. Fourth, teachers might get confident while using robots in their teaching and learning. However, there were limitations of R-learning. First, teachers need to understand what R-learning means. Second, there are some functional problems of R-learning. Third, there are lack of qualitative contents of R-learning. Finally, robots need to be general to every children.

• 로봇학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.270-275
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• 2021

Most of the initial forms of cooperative robots were intended to repeat simple tasks in a given space. So, they showed no significant difference from industrial robots. However, research for improving worker's productivity and supplementing human's limited working hours is expanding. Also, there have been active attempts to use it as a service robot by applying AI technology. In line with these social changes, we produced a mobile manipulator that can improve the worker's efficiency and completely replace one person. First, we combined cooperative robot with mobile robot. Second, we applied speech recognition technology and deep learning based object detection. Finally, we integrated all the systems by ROS (robot operating system). This system can communicate with workers by voice and drive autonomously and perform the Pick & Place task.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.503-512
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• 2014

People would like to be socially engaged not only with humans but also with robots. One of the most common ways in the robotic field to enhance human robot interaction is to use emotion and integrate emotional concepts into robots. Many researchers have been focusing on developing a robot's emotional expressions. However, it is first necessary to establish the psychological background of a robot's emotion generation model in order to implement the whole process of a robot's emotional behavior. Therefore, this article suggests a robot's motivational emotion model with value effectiveness from a Higgins' motivation definition, regulatory focus theory, and Circumplex model. For the test, a game with the best-two-out-of-three rule is introduced. Each step of the game was evaluated by the proposed model. As the results imply, the proposed model generated psychologically appropriate emotions for a robot in the given situation. The empirical survey remains for future work to prove that this research improves social human robot interaction.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.243-262
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• 2022

본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적(Eye Tracking)을 활용하여 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하고, 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등을 관심 영역(Area of Interest: AOI)으로 설정하여 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇 디자인의 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 시선 추적 지표는 고정된 시간(Fixation), 첫 응시 시간(First Visit), 전체 머문 시간(Total Viewed), 그리고 재방문 횟수(Revisits)이며, 관심 영역인 AOI(Areas of Interests)는 소셜로봇의 얼굴, 눈, 입술, 그리고 몸체로 설계하였다. 그리고 디자인평가 설문을 통하여 소셜로봇의 감정 표현(Expressive), 인간다움(Human-like), 얼굴 두각성(Face-highlighted) 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도를 설정하였다. 시선 반응에 따른 소셜로봇에 대한 태도를 형성하는 과정에서 두가지 경로를 통해 영향을 미치는 것을 확인되었다. 첫번째는 시선이 태도에 직접적으로 미치는 영향으로 소셜로봇의 얼굴과 눈의 응시에 따라 긍정적인 태도 인 것으로 나타났다. 구체적으로, 로봇의 첫 응시 시점이 이를수록 눈에서는 머문 시간이 길고 재방문 빈도가 낮을수록 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 평가하였다. 즉 소셜로봇을 얼굴보다 눈에 집중해서 보게 될 때 피험자들이 로봇에 대한 판단에 있어 직접적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 두번째로는 로봇에 대한 인지적 지각된 측면을 고려하여 얼굴 두각성(Face-highlighted), 의인화(Human-like), 감정 표현(Expressive)이 태도에 미치는 영향의 결과로 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 소셜로봇에 대한 지각이 구체적으로 로봇의 어떤 외형적 요소가 연관성을 가지는지 살펴본 결과 소셜로봇의 얼굴과 입술에 머문 시간이 길수록 입술을 다시 주시하지 않을수록 Face-highlighted에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 전신은 첫 응시가 늦을수록, 입술은 첫 응시가 빠르고 시선이 고정된 시간이 짧을수록 Human-like에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 소셜로봇의 얼굴에 머문 시간은 길수록 Expressive에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다.

• 감성과학
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• 제24권4호
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• pp.3-16
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• 2021

의인화는 로봇과 같이, 인간이 아닌 대상에게 인간의 속성, 정서나 의도를 부여하는 것이다. 본 연구에서는 로봇에게 인간 고유의 속성을 부여하는 의인화가 로봇-인간의 상호작용에 끼치는 영향을 분석하였다. 연구 1에서는 다양한 로봇의 사진을 제시하고, 로봇의 외관에 따른 심리적 불쾌감, 마음지각 및 도덕적 처우를 자기보고식 질문지를 통해 분석하였다. 그 결과 로봇의 외관이 인간과 가장 유사한 안드로이드 로봇조건에서 휴머노이드 로봇의 조건과 기계적 외관의 조건보다 로봇에 대한 심리적 불쾌감이 가장 높았다. 또한 인간과 유사한 안드로이드 로봇에서 기계와 비슷한 로봇보다 로봇에 대한 마음지각이 더 높게 나타났다. 연구 2에서는 로봇의 속성을 의인화한 조건과 의인화하지 않은 조건에서 로봇에 대한 불쾌감, 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 다르게 나타나는지를 비교하였다. 그 결과 로봇 속성의 의인화조건에서 로봇에 대한 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 더 높게 나타났으며, 마음지각의 경험성이 높을수록 도덕적 처우의 정도가 더 높아졌다. 이 결과는 인간과 유사한 로봇의 외관은 로봇에 대한 심리적 불쾌감을 증가시키지만, 로봇의 속성에 대한 의인화는 로봇에 대한 마음지각을 증가시키고, 인간-로봇의 상호작용을 촉진 시킬 가능성을 제시한다. 논의에서는 의인화가 인간-로봇의 상호작용에 끼치는 차별화된 영향에 대한 시사점을 토론하고, 연구의 한계 및 후속연구의 방향을 다루었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.536-550
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• 2018

이 논문은 새로운 산업혁명으로 인한 인간의 노동과 직업의 변화에 대한 담론이 확산되는 가운데 직업집단에 따라 인공지능 로봇의 수용이 어떻게 이루어질 것인지를 알아보기 위한 것이다. 새로운 기술과 제품의 수용에 대해 기존 연구에서는 단기적으로 잘 변화하지 않는 주관적 신념과 가치를 통해 이용 행위를 예측해 왔다. 이에 본 연구는 직종과 고용형태에 따른 인공지능 로봇에 대한 신념과 가치를 비교하고, 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 인공지능 로봇에 대한 주관적 신념 요인은 합리성(이성)에 대한 믿음과 온정성(감정)에 대한 믿음으로 구분되었고, 가치 요인은 수용 가치(역할수행, 의사소통, 사회비교)와 회피 가치(위험성, 복잡성)로 구분되었다. 직종과 고용형태에 따라 이용의도에 미치는 영향을 미치는 신념과 가치는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났는데, 노무기능직이 전문직과 관리직에 비해 인공지능 로봇에 대한 신념과 가치에 대한 인식의 수준이 낮았다. 고용형태별로는 자영업이 위험성 가치에 대한 인식이 미약한 것으로 나타나, 이들 직업 내 인공지능 로봇의 수용과 확산이 용이하게 이루어질 것으로 예측되었다. 이는 인공지능 로봇이 전문직을 중심으로 급속히 확대될 것이라는 기존의 예측과는 달리, 기술 수용의 속도에서도 직업에 따른 격차가 존재한다는 것을 시사한다.