맥락적 기법을 이용한 교육보조로봇의 표정디자인 사례연구 - ㈜KT의 키봇II(Kibot II)를 중심으로 - (Designing Facial Expressions of an Educational Assistant Robot by Contextual Methods)

서지정보

· 발행기관 : 한국디자인학회
· 수록지 정보 : 디자인학연구 / 26권 / 2호 / 409 ~ 435페이지
· 저자명 : 정성원

초록

배경 최근 다양한 로봇들이 인간의 생활을 보조하기 위해 개발되면서, 인간-로봇 인터랙션이 중요한 연구문제가 되고 있다. 그런데 인간의 행동, 음성 등을 로봇이 센서를 이용해 파악하고 분석하는 분야는 비교적 많은 연구가 있어 왔으나, 인간이 로봇의 의도와 상태를 파악하고 인간-로봇 인터랙션을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 연구는 비교적 적은 편이다.
방법 이에 본 연구에서는 아동을 위한 교육 보조 로봇에서 아동들의 사용상황을 파악하고 이를 로봇의 감정 표현에 적용할 수 있는 방법을 탐색하였다. 표정은 감정을 표현하는 가장 직접적이고 효과적인 도구임에도 불구하고, 로봇 표정의 디자인에 대한 방법론과 디자인프로세스 평가에 대한 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 아동용 교육 보조 로봇에서 가장 필요한 로봇의 감정을 로봇의 사용 상황에 맞추어 정의하고 그 결과에 의해 로봇의 표정을 디자인하고 디자인된 표정의 강도를 검증하는 과정을 탐색 하였다.
결과 아동용 교육 보조로봇의 경우, 인간의 6가지 기본 표정 중 Happiness와 Sadness가 가장 빈번하게 표현되어야 하는 것으로 나타났으며, 각각 3단계의 표정강도로 구분될 수 있었다. 3단계로 디자인된 표정은 피실험자를 통해 적절한 강도의 차이가 나는지 검증되고 수정된 후 최종적으로 디자인되어졌다.
결론 이 원칙에 따라, 본 연구에서는 디자인연구 분류체계의 기본구조를 분류이론의 다차원 구조화와 작성표시에 분석합성식의 패싯분류를 도입하여 모형화하였다

영어초록

Background Many robots are now on the road to being able to assist human lives, and interest in human-robot interaction has been growing over the last several years. However, few studies have been carried out in relation to how the behavior, motion, appearance, and facial expressions of robots affects human recognition, while much attention has been devoted to identifying and classifying humans' motions and intentions by engineers in the fields of robotics and computer science. Hence, we explored how the facial expressions of educational assistant robots should be developed such that they enhance human-robot interactions. Although facial expressions are an effective means of expressing a robot’s intentions, there are few studies regarding the design of facial expressions for robots or evaluations of related processes and results.
Methods In this study, we focused on an educational assistant robot and designed facial expressions using a case study design that included interviews, video analyses and a contextual approach in which children envisioned possible interactions.
Results and Conclusion The result showed that educational assistant robots should dominantly express emotions related to ‘happiness’ and ‘sadness’ among the six basic human emotions. We suggested that each emotion should be segmented into three intensity groups and designed matching facial expressions after verifying the levels of intensity with participants.

참고자료

· 없음