언어교육이나 특수교육을 위하여 지능형 소셜 로봇이나 원격연결 로봇을 교육현장에 활용하는 로봇보조학습이 도입됨에 따라 기술수용모델 연구도 이루어지고 있다. 기존의 연구에서는 지능형 소셜 로봇에 대한 통합기술수용모델까지 연구되어 있으나, 원격연결형 로봇보조학습에 대한 연구는 미흡하다. 이 논문은 원격연결형 로봇보조학습이 미래학교에서 이루어질 수 있는지에 대하여 로봇보조학습을 체험한 예비교사들을 대상으로 통합기술수용모델을 추정하고자 하였다. 추정된 통합모델은 자율 지능형 로봇보다 간결한 요인으로 구성되어 있으며, 이 중에서 이동성, 커뮤니케이션, 외형의 하위요인이 영향을 끼치는 유희성의 중요도가 매우 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 즉 예비교사들은 얼굴영상 원격연결로봇의 자유로운 이동성, 커뮤니케이션, 그리고 직접 만질 수 있는 외형으로 구성된 유희성을 높인 로봇에 대한 유의미한 수용도를 보였다.
소셜로봇의 핵심기술은 음성인식 및 대화엔진인데 이를 개발하는데 많은 비용이 들고 음성인식률 및 대화엔진의 성능의 부족으로 인한 로봇과의 대화기능 구현이 어려웠다. IoT 기반의 클라우드 인공지능 기술의 발전과 여러 기업이 이들 오픈 API 제공으로 로봇과 인간과의 대화 기능 구현이 가능하게 됐다. 본 논문에서는 기존의 지능형 소셜로봇 기술동향을 조사하고 효율적인 IoT 기반 소셜로봇 시스템 구조를 설계한다. 또한 객체지향방법을 이용한 사용자 요구사항 분석, 플로우 차트 및 화면 설계를 보여줌으로 효과적인 소셜로봇 소프트웨어 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 인공지능 블록을 구동할 수 있도록 Edge Device와 서버를 분리하는 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버의 설계와 데이터 송수신 방법을 제시한다. 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버를 통해 소셜 로봇과 로봇의 플랫폼이 구동될 Edge Device 간의 종속성을 줄여 구동 안정성을 향상할 수 있다. 사용자가 소셜 로봇과의 상호작용을 위해서 인공지능 서버에 기능을 요청하면 모듈화된 기능들을 이용해 결과만을 반환받을 수 있다. 인공지능 서버에서 모듈화되어있는 기능들은 서버 관리자에 의해 모듈별로 유지 보수 및 변경이 쉽게 가능하다. 기존 서버 시스템과 비교했을 때 모듈 교체형 인공지능 서버는 수행되는 프로그램의 규모 차이와 서버 유지 보수 면에서 더 효율적인 성능을 낸다. 이를 통해 사람-로봇 간의 상호작용이 가능한 로봇 시나리오에 더 다양한 영상 딥러닝을 포함 시킬 수 있으며, 로봇 플랫폼 외에 영상 딥러닝을 위한 인공지능 서버에 적용할 때 더 효율적인 성능을 낼 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.
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 논문에서는 사람과 상호작용이 가능한 소셜 로봇에서 구동할 수 있는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 설계 및 구현 방법을 제안하고, 구현을 위해 필요한 지능 모듈을 개발하는 방법을 제시한다. 또한, 지능 모듈 블록들을 배치하고 연결하여 맵을 구성하는 과정을 통해 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하는 방법을 제안한다. 최근 소프트웨어 교육이 의무화되고 프로그래밍에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 프로그래밍은 프로그래밍 언어에 대한 기초 지식이 없는 학생들이 바로 접근하는 데에는 어려움이 따라, 초심자에게 적합한 블록형 프로그래밍 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 본 논문에서 사용한 블록형 프로그래밍 플랫폼은 사람과 로봇과의 상호작용을 지원하여 즉각적이고 직관적인 프로그래밍이 가능한 플랫폼이다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠를 위해 구현한 지능 모듈을 블록형 프로그래밍 플랫폼 내에서 블록화하여 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 시나리오를 구현하기 위해 총 3가지의 이미지 기반 인공지능 모듈을 구현한다. 지능 모듈 외에도 다양한 기능 블록을 배치함으로써 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하였다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠 시나리오를 설계한 방법과 이를 위한 지능 모듈을 구현한 방식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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