이 논문에서 우리는 노인과 로봇이 만나는 여러 프로그램을 검토하여 노인과 로봇의 상호작용을 가능하게 하는 조건과 그 사이를 매개하는 제삼자의 역할을 분석한다. 우리는 로봇의 성능을 평가하거나 로봇이 노인에게 미치는 영향을 측정하는 대신, 노인과 조우할 때 로봇이 어떤 위치, 환경, 맥락에 놓이는지에 주목한다. 이 논문은 인간-로봇 상호작용의 양상은 로봇의 성능뿐만 아니라, 사전에 마련된 환경과 우연적으로 발생하는 상황에 따라 크게 달라진다는 관점을 취한다. 이 논문에서 분석 대상으로 삼는 것은 <할매네 로봇>(tvN), <미래일기>(MBC), <공존실험, 로봇 인간 곁에 오다>(JTBC) 등 노인 로봇 실험을 실시한 텔레비전 프로그램과 치매 예방 로봇 '실벗'을 사용하는 교육 프로그램이다. 이 프로그램들에서 나타나는 노인과 로봇 사이의 언어적, 비언어적 소통을 분석하여 우리는 대부분의 노인-로봇 상호작용이 노인 한 명과 로봇 한 대 사이의 직접 상호작용이 아니라, 노인이 아닌 제삼의 행위자가 중요한 역할을 하는 매개된 상호작용이라는 점을 지적한다. 매개자는 노인-로봇 상호작용에서 일시적이고 부차적인 역할을 맡았다가 바로 사라지는 것이 아니라, 노인과 로봇의 관계를 시작하고 유지하는 핵심적인 요소로 작용한다. 매개자들은 노인과 로봇의 만남을 주선하거나 상호작용을 촉발하고, 그것을 관찰하면서 적절한 때에 언어적으로 개입하여 둘 사이의 관계를 중재하고, 때로는 물리적으로 로봇의 행동을 보조하여 노인-로봇 상호작용의 실패를 막아낸다. 우리는 매개자의 존재와 역할에 주목함으로써 노인-로봇 관계만이 아니라 일반적인 인간-로봇 관계를 더 잘 이해하고 평가할 수 있다고 주장한다. 인간-로봇의 일대일 관계가 아니라 인간-로봇-인간 사이의 다자 구도와 그를 둘러싼 맥락을 고려함으로써 기존의 공학적, 의학적, 사회과학적 접근을 보완하고 로봇의 개발, 활용, 평가에 대한 유용한 관점을 얻을 수 있을 것이다.
인간-로봇 상호작용에서 접촉은 인간에게 정서적 안정을 줄 수 있는 중요한 상호작용 방법 중 하나이다. 그러나 지금까지 음성과 영상을 기반으로 인간-로봇 상호작용이 이루어지는 연구가 대부분이었다. 본 논문에서는 접촉을 통한 인간-로봇 상호작용을 위해 인간의 접촉행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 인식 방법에서 인식 과정은 전처리 단계와 인식 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 접촉감지부에서 생성된 데이타로부터 인식할 수 있는 특징들을 계산하는 단계이고 인식 단계는 인식기를 통해 접촉행동으로 분류하는 단계이다. 접촉감지부는 힘 센서인 FSR 센서를 이용하여 제작하였고 인식기는 신경망 모델인 다층퍼셉트론을 사용하였다. 실험은 남자 여섯 명에 의해 생성된 세 가지 접촉행동; '때리다', '쓰다듬다', '간질이다' 데이타를 가지고, 사람별로 인식기를 생성하여 cross-validation으로 평가한 결과 82.9%의 평균인식률을 보였고, 사람별 구분 없이 한 개의 인식기로 실험한 결과는 74.5%의 평균 인식률을 보였다.
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.
공공 서비스, 홈 서비스, 엔터테인먼트, 매개치료, 개호 등의 다양한 분야에서 인간과 로봇간의 상호작용을 통한 감성적인 교류에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 점차시각, 음성 인식을 통한 사용자 중심의 감성 인식에서 촉각 기반의 상호 작용을 통한감성을 생성하고 다양한 형태로 감성을 표현하는 로봇들에 대한 개발이 이루어질 것이다. 이에, 본 고에서는 내.외부 센서들을 통한 감성에 영향을 주는 감성적 문맥 인식기술과 로봇 감성 및 행동 표현에 대한 기술 개발 동향에 대하여 살펴 보도록 한다.
로봇 산업은 향후 IT, BT에 버금가는 시장을 형성할 잠재력이 있다. 또한 로봇산업은 지능화와 시스템화 기술로서 타분야에 미치는 기술적 파급효과가 크다. 기계, 전자 등 부품·소재기술부터, S/W 기술, 문화콘텐츠까지를 망라하는 통합기술의 결정체라 할만 하다. 정보통신부는‘지능형 서비스 로봇’을“인간과 상호작용을 통해 인간의 명령 및 감정을 이해하고 반응하며, 정보통신기술을 바탕으로 인간에게 다양한 서비스를 제공하는 로봇”이라고 정의하고 있다. 이번 호는 우리 기업들이 도전하고 개척해야 하는 거대 시장인‘지능형 서비스 로봇’산업 선점을 위한 핵심 요소인 표준화 및 시장동향을 국내 표준화를 선도하는‘TTA 지능형 서비스 로봇 프로젝트그룹’의장으로부터 들어본다
로봇의 활동 영역이 사람의 활동 영역과 점점 더 크게 겹쳐지면서 로봇이 사람과 무리없이 공존하는데 필요한 기술에 대한 요구가 심화되고 있다. 행위가독성은 겉으로 드러난 로봇의 행위를 기반으로 얼마나 쉽고 빠르게 로봇의 행위 의도를 판단할 수 있는지를 나타내는 지표로서 로봇과 상호작용하는 사람의 심리적이고 물리적인 부담을 최소화하는데 결정적인 요소로 받아들여지고 있다. 많은 연구를 통해 로봇 행위의 가독성이 높으면 사람이 더 빠르고 명료하게 로봇의 의도를 인지할 수 있고 그 결과 사람의 안전과 심리적 안정이 향상될 뿐 아니라 사람과 로봇 간 협업의 효율도 높아진다는 사실이 밝혀졌다. 이 글에서는 행위가독성의 개념을 소개하고 행위가독성을 향상하는 대표적 연구 사례들을 살펴본다.
가정이나 사무실 등과 같은 다양한 현실 세계에서 서비스 로봇이 자율적으로 동작하기 위해서는 복잡한 작업을 수행할 수 있어야만 한다. 다양한 센서 데이터가 있는 서비스 환경에서 고수준의 의미 정보를 이해하는 것은 지식 기반 로봇에게 필수적인 능력 중 하나이다. 본 논문에서는 서비스 로봇에게 다양한 환경에서 주어진 작업을 효과적으로 해결할 수 있도록 저레벨의 센서 데이터와 고레벨의 의미 정보를 통합하는 인간-로봇 상호작용 온톨로지를 소개한다. 지능형 로봇 지식에는 다양한 서비스의 확장성을 위해 사용자, 로봇, 인지, 환경, 행위 5가지 온톨로지로 분류한다. 지능형 로봇 지식은 일반 지식 뿐만 아니라 로봇의 수행 능력, 구성요소 등의 전문 지식까지 정의하고 서비스 에이전트 간 상호작용을 위한 인터페이스를 표준화함으로써 지능형 로봇에 적합한 지능을 제공한다. Turtlebot2을 이용한 실험을 통해 온톨로지 기반의 통합 로봇 지식의 높은 효율성을 확인 할 수 있었다.
로봇기술의 진화적 측면을 고려하여 아동을 대상으로 하는 로봇 개발이 많이 이루어지고 있으며, 최근에는 교육적 활용 도구로서 현장 연구도 활발히 이루어지고 있다. 로봇의 얼굴은 인간과 로봇의 상호작용의 시작이라고 할 수 있는 중요한 부분이나, 아직 로봇 얼굴에 대한 체계적인 분석 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 아동 교육용 로봇 또는 홈 로봇에 적당한 얼굴 설계 가이드를 제시하기 위하여, 많은 로봇 얼굴을 대상으로 아동들의 인지 분포와 로봇 얼굴의 계량 수치를 분석하였다. 그 결과 아동들은 로봇얼굴의 색깔에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 로봇 얼굴에서 아동의 선호도에 가장 큰 영향을 끼치는 부분은 아동의 성별 간 유의한 차이는 있었지만 얼굴형과 눈이었다. 즉, 아이와의 상호작용에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대되는 로봇은 동글 넓적한 얼굴의 큰 눈과 비교적 작은 입으로 나타났고, 비대칭이거나 긴 타원형의 얼굴을 싫어하는 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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