텍스트 마이닝을 활용한 인천공항 내 로봇 사용 경험 현황 연구: ‘인천공항 로봇’ 키워드로 페르소나 도출까지 (A Study on the User Experience of Robots at Incheon Airport Using Text Mining: Deriving Personas through the 'Incheon Airport Robots' Keyword)

서지정보

· 발행기관 : 국제문화기술진흥원
· 수록지 정보 : 문화기술의 융합 / 11권 / 1호 / 707 ~ 723페이지
· 저자명 : 홍지우, 오창훈

초록

인천공항 내 여러 서비스 로봇이 보편화 되며 다양한 이용객들이 공항에서 로봇과 상호작용하고 있다. 인천국제공항의 에어스타를 시작으로 도입된 로봇들은 최대 6년 이상 공항 이용객들과 만나왔지만, 여전히 공항 이용객과 로봇 간의 상호작용에 대한 사용자 경험 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 인천국제공항 내 모든 로봇을 연구 대상으로 선정하여, 서비스 시작 시점부터 작성된 리뷰를 수집하고, TF-IDF 분석을 통해 주요 키워드를 확인한 후, 토픽 모델링과 키워드별 실제 리뷰 추출을 통해 공항 이용객의 로봇 경험 양상을 도출하였다. 또한 도출한 데이터를 기반으로 사용자 페르소나를 만들어 개선점을 도출하였다. 분석 결과, 로봇과의 상호작용 방식, 식사 보조, 도움을 통한 편의 제공, 도우미 역할과 친구 역할이 인천공항 이용객의 로봇 경험 양상으로 나타났다. 이에 따라 구축한 사용자 페르소나를 통해 발견된 부정적 반응 요소들을 해결하기 위해 에어스타와 쌍방향적 기억 경험, 충돌 시 UX writing 개선 및 서빙로봇 상호작용 방식 개선 등의 향후 개선 방향을 제안하였다. 본 연구는 인천공항 로봇의 사용자 경험 현황을 분석하고, 이를 기반으로 향후 개선 방안을 제시한 것에 의의가 있다.

영어초록

As service robots become more common at Incheon International Airport, many passengers now interact with them regularly. Despite robots like AIRSTAR being in use for over six years, studies on user experience regarding interactions between passengers and robots remain limited. This study examines all robots in Incheon Airport by collecting reviews since the start of their service. Using TF-IDF analysis to identify key terms, followed by topic modeling and review extraction, the study explores robot experience patterns. User personas were developed to identify improvement areas. The findings reveal that interaction methods, meal assistance, convenience, and the roles of assistant and friend were key experience factors. To address negative feedback found in persona, the study proposes improvements such as bidirectional memory experiences with AIRSTAR, refining UX writing during collisions, and enhancing service robot interaction designs. This research analyzes the current state of robot user experiences at Incheon Airport and offers strategies for future improvements.

참고자료

· 없음