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      의인화 수준에 따른 휴머노이드 로봇의 의복 착용이 사용자 인식에 미치는 영향 = The Impact of Clothing on User Perception Depending on the Level of Anthropomorphism in Humanoid Robots

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      https://www.riss.kr/link?id=A109789244

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      본 연구는 의인화 수준에 따른 휴머노이드 로봇의의복 착용이 사용자 인식에 미치는 영향을 분석하는것을 목적으로 한다. 이를 위해 의인화 수준에 따라구분된 두 종류의 휴머노이드 로봇을 선정하고, 각각의복 착용 여부를 적용하여 총 네 가지 영상 조건을구성하였다. 향후 휴머노이드 로봇의 주요 이용층이될 것으로 예상되는 1990년대생부터 2000년대생을 중심으로 연구 참여자를 선정하였으며, 파일럿 3명과 심층 인터뷰 12명, 총 15명을 대상으로 연구를 진행하였다. 참여자들은 네 가지 조건의 영상을 시청한 뒤, 의인화, 호감도, 지각된 지능 항목에 대해 7점 리커트 척도로 평가하고 인터뷰에 응답하였다. 수집된 정성 자료는 어피니티 다이어그램 기법을 통해 분석하였다.
      연구 결과, 고의인화 휴머노이드 로봇은 의복을 착용한 조건에서 긍정적인 평가를 받았으며, 이는 인간 유사성을 강화하고 호감도 및 지각된 지능을 높이는 요인으로 작용하였다. 반면, 저의인화 휴머노이드 로봇은의복 착용 이후 의인화와 지각된 지능은 다소 향상되었지만, 호감도는 오히려 낮아지는 경향을 보였다. 이러한 결과는 의복 착용이 로봇에 항상 긍정적인 영향을 미치지는 않으며, 로봇의 의인화 수준에 따라 그효과가 달라질 수 있음을 시사한다. 이에 따라 휴머노이드 로봇의 의복 착용은 의인화 수준과의 조화를 고려하여 설계될 필요가 있다.
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      본 연구는 의인화 수준에 따른 휴머노이드 로봇의의복 착용이 사용자 인식에 미치는 영향을 분석하는것을 목적으로 한다. 이를 위해 의인화 수준에 따라구분된 두 종류의 휴머노이드 로봇...

      본 연구는 의인화 수준에 따른 휴머노이드 로봇의의복 착용이 사용자 인식에 미치는 영향을 분석하는것을 목적으로 한다. 이를 위해 의인화 수준에 따라구분된 두 종류의 휴머노이드 로봇을 선정하고, 각각의복 착용 여부를 적용하여 총 네 가지 영상 조건을구성하였다. 향후 휴머노이드 로봇의 주요 이용층이될 것으로 예상되는 1990년대생부터 2000년대생을 중심으로 연구 참여자를 선정하였으며, 파일럿 3명과 심층 인터뷰 12명, 총 15명을 대상으로 연구를 진행하였다. 참여자들은 네 가지 조건의 영상을 시청한 뒤, 의인화, 호감도, 지각된 지능 항목에 대해 7점 리커트 척도로 평가하고 인터뷰에 응답하였다. 수집된 정성 자료는 어피니티 다이어그램 기법을 통해 분석하였다.
      연구 결과, 고의인화 휴머노이드 로봇은 의복을 착용한 조건에서 긍정적인 평가를 받았으며, 이는 인간 유사성을 강화하고 호감도 및 지각된 지능을 높이는 요인으로 작용하였다. 반면, 저의인화 휴머노이드 로봇은의복 착용 이후 의인화와 지각된 지능은 다소 향상되었지만, 호감도는 오히려 낮아지는 경향을 보였다. 이러한 결과는 의복 착용이 로봇에 항상 긍정적인 영향을 미치지는 않으며, 로봇의 의인화 수준에 따라 그효과가 달라질 수 있음을 시사한다. 이에 따라 휴머노이드 로봇의 의복 착용은 의인화 수준과의 조화를 고려하여 설계될 필요가 있다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      This study aims to analyze the impact of clothing on user perception and experience based on the level of anthropomorphism in humanoid robots. Two types of humanoid robots with different levels of anthropomorphism were selected, and four video conditions were constructed using existing video materials. Participants born in the 1990s and 2000s, who are expected to be a key user group for future humanoid robots, were recruited. A total of 15 participants took part in the study, including three pilot interviewees and twelve in-depth interviewees. After watching the four videos, they evaluated each robot using 7-point Likert scale items measuring anthropomorphism, likeability, and perceived intelligence, followed by interviews. The collected qualitative data were analyzed using the affinity diagram method. The results showed that the high-anthropomorphism robot humanoid received more positive evaluations when dressed in clothing, as the clothing enhanced its human-likeness and contributed to higher likeability and perceived intelligence. In contrast, while clothing slightly improved perceptions of anthropomorphism and intelligence for the lowanthropomorphism humanoid robot, it led to a decrease in likeability. These findings suggest that clothing does not always have a positive effect and may produce different outcomes depending on the level of anthropomorphism. Therefore, when designing clothing for humanoid robots, it is important to ensure alignment with the robot’s anthropomorphic features.
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      This study aims to analyze the impact of clothing on user perception and experience based on the level of anthropomorphism in humanoid robots. Two types of humanoid robots with different levels of anthropomorphism were selected, and four video conditi...

      This study aims to analyze the impact of clothing on user perception and experience based on the level of anthropomorphism in humanoid robots. Two types of humanoid robots with different levels of anthropomorphism were selected, and four video conditions were constructed using existing video materials. Participants born in the 1990s and 2000s, who are expected to be a key user group for future humanoid robots, were recruited. A total of 15 participants took part in the study, including three pilot interviewees and twelve in-depth interviewees. After watching the four videos, they evaluated each robot using 7-point Likert scale items measuring anthropomorphism, likeability, and perceived intelligence, followed by interviews. The collected qualitative data were analyzed using the affinity diagram method. The results showed that the high-anthropomorphism robot humanoid received more positive evaluations when dressed in clothing, as the clothing enhanced its human-likeness and contributed to higher likeability and perceived intelligence. In contrast, while clothing slightly improved perceptions of anthropomorphism and intelligence for the lowanthropomorphism humanoid robot, it led to a decrease in likeability. These findings suggest that clothing does not always have a positive effect and may produce different outcomes depending on the level of anthropomorphism. Therefore, when designing clothing for humanoid robots, it is important to ensure alignment with the robot’s anthropomorphic features.

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