최근 물리적 편리성과 정서적 교감을 지원하는 소셜 로봇에 대한 관심이 높아지고, 사물인터넷이 발전함에 따라 소셜 로봇은 단순히 로봇 기능을 넘어 다양한 서비스로서의 진화되고 있다. 따라서 소셜 로봇 서비스의 효과적 개발을 위해서는 사용자와 소셜 로봇 서비스 간의 교감 방법과 기능 적용에 관한 연구가 요구되고 있다. 이에 본 연구는 소셜 로봇 서비스를 유형화하고 서비스 개발 시 고려될 필요가 있는 유형별 요소를 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 소셜 로봇의 이론적 정의 및 특성을 기반으로 심도 깊은 사례 조사와 분석을 수행한 후, 교감과 기능을 기반으로 소셜 로봇 서비스의 유형화 작업을 통해 소셜 로봇 서비스를 1) 정서지원형, 2) 동반자형, 3) 안내형, 4) 생활지원형 4가지로 분류하였다. 또한, 효과적인 소셜 로봇 서비스의 개발을 돕기 위해 분류된 유형에 따른 고려 요소를 도출하였다. 본 연구는 소셜 로봇을 활용한 다양한 서비스의 이해 및 개발을 돕는 연구로써 공헌할 것이다.
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.
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.
본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적을 활용하고자 한다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등의 관심 영역으로부터 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇의 디자인에 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하여 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 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, 인간다움, 얼굴 두각성 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도로 설정하였다.
최근 소셜 로봇은 단순히 인간의 사회적 행동을 모방하는 것에 그치지 않고 인간에게 유용한 서비스를 제공하는 데에 초점을 맞추고 있다. 소셜 로봇이 효과적으로 서비스를 제공하기 위해서는 자발적으로 행동을 실행할 수 있도록 지원하는 메커니즘이 필요하나 이에 대한 연구는 미비하다. 본 연구는 소셜 로봇과 상호작용하는 사람에게 효과적인 서비스를 제공하기 위하여 소셜 로봇의 행동을 결정하는 동기 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 행동 결정 동기 시스템은 장노년층의 스마트폰 활용 도우미 서비스를 제공하는 소셜 로봇에 적용하였으며, 이를 위해 스마트폰 기반의 소셜 로봇을 설계하고 구현하였다.
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.
소셜 로봇이 인간의 일상생활에 자리매김하기 위해서는 소셜 로봇의 기술적 구현과 소셜 로봇을 바라보는 인간의 심리를 함께 고려하는 것이 중요하다. 본 연구는 소셜 로봇의 외형 디자인에 대해 소비자가 느끼는 감성에 기반하여 잠재적인 소셜 로봇 군집을 도출하고, 각 군집이 갖는 중요한 디자인적 특징 및 감성 차이를 식별 및 비교하고자 하였다. 소셜 로봇에 대해 소비자가 느끼는 감성을 측정 및 평가하기 위한 소셜 로봇 감성 프레임워크를 구축하고, 감성공학적 접근방법인 의미분별척도법에 기반해 소셜 로봇 디자인 감성을 평가하였다. 감성 평가 결과를 토대로 다차원 척도법과 K-means 군집분석을 실시하여 30개의 소셜 로봇을 4개의 군집으로 분류하였으며, 각 군집 별 디자인 요소의 특징을 확인하고, 소비자 감성을 비교 분석하였다. 각 군집 별로 도출된 디자인적 특징 및 감성 차이를 바탕으로 인간중심적 관점에서 성공적인 소셜 로봇 디자인 및 개발을 위한 전략적 방향을 제언하였다.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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