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.
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.
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.
전 세계적인 K-pop 문화의 확산에 따라 K-pop 스타 관련 시장의 규모가 국내·외로 확장되고 있다. 최근 지속적인 K-pop 문화의 확산을 위해 스타와 직접적인 상호작용을 하는 서비스와 제품들을 출시하고 있다. 본 연구는 팬과 K-pop 스타 사이의 상호작용을 지원하는 소셜 로봇 피규어 기반 서비스를 제안하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위해 K-pop 문화 현황에 대한 문헌 연구를 수행 한 후, 기존에 출시된 팬과 스타를 연결하는 서비스의 현황을 파악하기 위한 사례 조사를 진행하여 새로운 서비스 개발 방향을 수립하였다. 수립된 개발 방향을 기반으로 소셜 로봇 사례를 분석하여 적용 가능한 기술 및 기술 기반 상호작용 요소를 도출하였다. 이를 기반으로 본 연구는 최종적으로 소셜 로봇 피규어 기반 서비스를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 소셜 로봇 피규어 기반 서비스는 IoT 플랫폼을 기반으로 작동하는 사용자 맞춤형 피규어 활용 서비스로 스마트, 커넥티드 피규어를 사용하는 팬과 스타 간의 양방향 커뮤니케이션을 다양하게 지원한다. 따라서 본 연구는 K-pop 문화의 지속적인 발전에 공헌하고 향후 플랫폼 기반 상호작용이 필요한 스마트, 커넥티드 제품과 이러한 제품을 활용하는 서비스를 개발하기 위한 지침으로 기여할 것으로 기대된다.
급속도로 확산되는 소셜 네트워크 서비스는 인터넷이나 모바일을 이용하여 사람들이 상호 관계를 활용하는 시스템이다. SNS는 인간 중심의 네트워크 시스템이다. 본 논문에서는 로봇이 소셜 네트워크 서비스의 일원이 되기 위해서 필요한 구성 요소에 대해서 연구하였다. 통신 기능과 센싱을 가진 로봇이 현재의 상태나 위험 상황 또는 특수 상황들을 공유할 수 있도록 하기 위해서는 로봇의 자율주행, 충돌회피 방법과 통신프로토콜이 필요하다. SNS를 위해 필요한 센서를 조사하고, 로봇의 충돌회피 방법을 연구하고 SNS를 위한 로봇의 프로토콜을 정의한 후 이를 구현하였다. 그리고 유무선 통합 통신 방식을 제안하고 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.
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.
인구의 고령화와 기술의 성장으로 등장한 소셜 로봇의 한 유형인 개인형 서비스 로봇은 최근 가정에서 노년층의 독립 생활 연장에 도움이 될 수 있는 기술을 중심으로 변화하고 있다. 노년층이 일상 생활에서 소셜 로봇 신기술을 수용하고, 장기적으로 사용하기 위해서는 사용자 관점의 맥락과 감정을 보다 심층적으로 이해하는 능력이 필요하다. 본 연구에서는 정량 데이터와 정성 데이터를 통합한 혼합 방법(mixed-method)을 활용하여 노년층 사용자를 깊이 있게 이해하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 노년층 사용자와 소셜 로봇 간 음성 대화 기록을 감정과 대화 주체를 주요 변수로 하여 현상학적 방법론 중 하나인 Van Kaam 방법론을 활용하여 그룹핑함으로써 9개 유형으로 대화를 구분하고, 이를 개인화한 대화의 빈도와 비중을 기반으로 사용자를 세분화하였다. 그리고 인구 통계적 데이터와 건강지표에 관한 사전 설문조사 결과를 사용하여 프로파일링 분석을 진행하였다. 이어서 대화 분석을 토대로 K-means 군집분석을 실시하여 노년층 사용자를 3개의 집단으로 분류하고, 각 집단별 특성을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 모형은 향후 일상 생활에서 돌봄 기능이 있는 소셜 로봇 제공을 위해 노년층 사용자의 이해를 필요로 하는 기업에게 노년층 사용자 세분화에 관한 방법론을 제공함으로써 사용자 이해를 위한 인사이트 도출과 관련 사업을 성장시키는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 정서 지원 애완용 로봇에 대한 소비자의 담론을 살펴보고 키워드를 통해 해당 제품에 대한 노년 소비자의 반응을 파악하고자 아마존 사이트 내 하즈브로(Hasbro)의 Companion Pets 제품 사용에 대한 미국 소비자들의 리뷰를 수집하고, R을 이용하여 단어 빈도분석, 토픽모델링 LDA 분석을 실시하였다. 첫째, 키워드 빈도분석 결과 애완용 로봇의 형태가 실제 동물과 유사한지에 대한 관심이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 토픽모델링 결과 5개의 토픽으로 인지, 감정, 행동적 반응이 도출되었으며 이는 긍정 및 부정으로 크게 분류되었다. 셋째, 소비자와 애완용 로봇의 상호작용에 영향을 미치는 사용자, 제품 및 환경적 특성이 확인되었다. 애완용 로봇은 반려동물을 키우기 어려운 사람들이 이를 대체하기 위하여 사용하고, 인지적 어려움이 있는 노년 소비자와 신체적 어려움이 있는 소비자가 이를 이용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 코로나19와 같은 팬데믹 상황에서 정서 지원 기능을 수행하는 애완용 로봇에 대하여 이해하고, 소비자의 효용을 극대화하는 서비스를 제공하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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