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로봇 행동에 관한 인간의 정서적 반응에 대한 의미망 분석
홍익표(Ik-pyo Hong),김가원(Ga-Won Kim),임지현(Ji Hyoun Lim) 한국HCI학회 2014 한국HCI학회 학술대회 Vol.2014 No.2
HRI 연구에 있어 로봇의 외형뿐만 아니라 제스처를 통해 전달되는 정서 또한 중요한 요소이다. 로봇의 행동이 인간에게 전달하는 정서에 대한 연구는 활발하지만 그에 대한 정성적 분석은 해석 방식에 따라 결과가 다르므로 좀 더 객관적인 분석 방법의 적용이 필요하다. 따라서 그래프 이론에 기반하여 정량적 해석이 가능한 의미망 분석 기법을 적용하여 로봇의 주요 동작과 인간의 정서 간의 연관을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 로봇 ‘MAHRU2’를 통해 수집한 제스처는 Nehaniv(2005)가 제안한 (1) expressive, (2) symbolic, (3) interactive, (4) referential 의 4 가지 카테고리에 따라 분류하였다. 그 후 각 카테고리에 해당하는 영상을 본 피실험자들의 심층 인터뷰에서 추출된 감정형용사와 로봇의 동작요소 간 관계 파악을 통해 감정 및 행동 리스트를 작성하고, 네트워크로 구성하여 분석하였다. 그 결과 4 가지 제스처 카테고리에 해당하는 로봇의 행동 간에 연상되는 감정이 상이하고 네트워크 구조 또한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 인간과 로봇의 비언어 의사소통 연구의 주요 연구주제를 도출할 수 있는 기반 자료로 활용될 수 있으리라 기대한다. In a study of HRI, not only the appearance of the robot, emotions that delivered through gesture are also critical. Study on emotion transmitted to human by robot’s behaviors is very active, but the qualitative analysis were varied depending on methods of interpretation. Thus, by applying the network analysis that could draw quantitative analysis based on graph theory, the relationship between the robot’s gesture and the observers’ emotion responding to the gestures were examined. In this study, gestures were classified into four categories : (1) expressive, (2) symbolic, (3) interactive, (4) referential, that proposed by Nehaniv(2005) and the gestures were performed by ‘MAHRU2’, an humanoid robot. The relationship between the motion elements and emotional adjectives extracted from the interview were analyzed using semantic network analysis. During the in depth interview, participants observed the recorded gesture and asked to describe emotion in response to robot’s gesture. As a result, the feelings that are associated to the action of the robot showed different network structure corresponding to the each 4 category of gesture. This study could be a preliminary approach for non-verbal communication between humans and robots .