한훈

Exploring the emotional expression of AMRs

이 연구에서는 비인간형 모빌리티 로봇의 감정 표현 방법을 탐구하고 감정의 차원 이론을 바탕으로 다양한 감정 표현을 설계했습니다. 설계한 감정 표현을 평가 참가자들에게 제시하고 그 특성의 차이를 연구했습니다. 또한 다양한 감정 표현의 조합들의 차이를 탐색하고 로봇의 적용 맥락과 감정 표현 간의 상관관계를 탐구했습니다.

그룹 / 개인

개인 프로젝트

위치

Koreatech (Cheonan, South Korea)

코스

석사 논문 (지도교수: 정주영)

기간

2022. 1 ~ 2023. 6 (18개월)

역할

학술 연구, 사용자 테스트, 피지컬 컴퓨팅, 통계 분석

연구 키워드

연구

키워드

인간-로봇 상호작용 연구에서 감정 모델은 감정들을 분류하거나 정량화하는 기준으로 활용됩니다. 그 중에서 감정 차원 모델이 자주 활용되며, 이 모델은 감정은 독립적이지 않고 다양한 차원이나 구성 요소의 조합으로 이루어진다고 주장합니다. 감정 차원 모델 중 하나인 Curcumplex Model(Russell, 1980)은 감정의 인지된 수준을 정량화하는 데 유용하게 활용되고 있습니다.

Curcumplex Model에서 감정은 두 가지 차원으로 구성됩니다: Valence와 Activation.

Valence: 부정성(부정적, 불쾌한)과 긍정성(긍정적, 쾌적한)의 정도

Activation: 에너지, 긴장, 활동 및 각성으로 분석됨

Curcumplex Model에서 감정은 두 가지 차원으로 구성됩니다: Valence와 Activation.

Valence: 부정성(부정적, 불쾌한)과 긍정성(긍정적, 쾌적한)의 정도

Activation: 에너지, 긴장, 활동 및 각성으로 분석됨

연구 질문

인간-로봇 상호작용(HRI) 분야의 다양한 연구들을 검토한 결과, 대부분의 연구는 얼굴 표정과 팔과 같은 인간적인 특성을 지닌 로봇에 대해 활발히 진행된 것으로 나타났습니다. 반면, 인간적 특성이 결여된 로봇에 대한 연구는 크게 부족했습니다. 인간적인 특성에서 벗어나는 것은 로봇 디자이너에게 더 많은 자유를 제공하여 로봇 디자인의 다양성을 증가시킵니다. 따라서 본 연구에서는 인간적 특성이 결여된 로봇의 감정 표현을 탐구하기 위해 다섯 가지 연구 질문을 설정하였습니다.

문헌 조사

인간-로봇 상호작용(HRI) 분야의 연구는 다양한 영역에 걸쳐 진행되었습니다. 전자 제품과 로봇에서 사용되는 시그널링 방법을 조사하기 위해 HRI 및 HCI 분야의 논문 검토를 수행하였습니다. 또한 인간의 감정 인식, 심리학, 인지 공학, 감정 이론 및 색채 연구에 대한 기초 지식을 습득하기 위해 관련 문헌을 검토하였습니다.

인간의 특성이 없는 로봇에 적용할 수 있는 감정표현 방법

문헌 검토 결과를 요약하면, 인간 특성이 결여된 로봇에 움직임, 빛, 소리, 진동을 활용해 감정 표현을 설계할 수 있습니다. 그러나 진동을 통해 다양한 감정 표현을 전달하는 것은 로봇에 사용자가 직접적인 신체 접촉을 하지않는 한 도전적입니다. 따라서 진동을 제외하고, 나머지 세 가지 요소에 초점을 두었습니다.

인간의 특징이 없는 로봇에 적용 가능한 감정 표현 방법 : 움직임

긍정적인 감정은 사용자에게 앞으로 전진 또는 회전하는 움직임을 통해 표현될 수 있으며, 부정적인 감정은 뒤로 후진 또는 바깥쪽으로 회전하는 움직임을 통해 전달될 수 있습니다. 예외적으로, 앞으로 전진하는 움직임이 '분노'라는 부정적인 감정을 표현할 수 있는 경우도 있습니다. 또한, 움직임의 속도는 감정의 활성화 수준을 결정합니다.

평가를 위해 총 24가지 움직임 방식을 설계하였습니다. Butler와 Agah(2001)의 연구에 따르면, 인간에게 불편함을 유발하는 로봇의 속도는 1m/s로 확인되었으며, 1m/s보다 빠르게 움직일 때 부정적 및 긍정적 감정 수준에 미칠 수 있는 영향을 고려하여 가장 빠른 속도를 1m/s로 설정했습니다. 1초 간격으로 세 가지 속도를 다르게 설정하였고 회전 방법은 90도와 180도 회전으로 설정했습니다.

인간의 특징이 없는 로봇에 적용 가능한 감정 표현 방법 : 빛

색상은 색상, 명도, 채도로 구성되어 있으며(Fairchild, 2013), 이러한 요소들은 인간의 심리적 기능에 영향을 미칩니다(Camgoz et al., 2004). 제품에 적용된 LED는 수많은 픽셀로 구성되어 있어 깜빡이거나 숨쉬는 등 다양한 빛 패턴을 표현할 수 있습니다. 본 연구에서는 사용자가 상대적으로 쉽게 변화를 인지할 수 있는 색상과 빛 패턴에 대한 기존 연구에 초점을 맞추었습니다. Goldstein (1942), Nakashian (1964) 등의 색상 연구 논문을 바탕으로 각 색상과 관련된 감정 어휘를 조사하였습니다. 또한, Terada et al. (2012)의 연구를 바탕으로 빛의 시간적인 변화, 예를 들어 깜빡이거나 숨쉬는 것이 감정 인식의 차이에 미치는 영향을 확인하였습니다.

왼쪽의 그래프는 깜박임(상단) 및 숨쉬기(하단) 패턴에 대한 밝기 변동 패턴의 예시입니다.
500ms 간격으로 빛의 밝기가 변화합니다.

감정 표현을 위한 빛은 총 48개의 표현을 활용하였고,

7가지 색상, 2가지 패턴(깜박임, 숨쉬기),

그리고 4가지 밝기 변화 시간의 변수를 설정하였습니다.

감정 표현을 위한 빛은 총 48개의 표현을 활용하였고, 7가지 색상,
2가지 패턴(깜박임, 숨쉬기), 그리고 4가지 밝기 변화 시간의 변수를 설정하였습니다.

감정 표현을 위한 빛은 총 48개의 표현을 활용하였고, 7가지 색상, 2가지 패턴(깜박임, 숨쉬기),
그리고 4가지 밝기 변화 시간의 변수를 설정하였습니다.

인간의 특징이 없는 로봇에 적용 가능한 감정 표현 방법 : 소리

연구에 사용된 로봇이 단순한 형태를 가지고 있기 때문에, 간단한 소리와 최소한의 음악적 요소를 사용하는 것이 적합하다고 판단하였습니다. 따라서 음높이와 지속 시간만 소리를 설계하는데 사용하였습니다. 로봇의 형태와 사용자 기대 간의 불일치가 불편함과 부자연스러운 감정 전달로 이어질 수 있다는 점을 고려하여(Read and Belpaeme, 2016), 디자인은 Komatsu (2005)에서 영감을 받아 음높이와 지속 시간만을 조정했습니다. 단순한 비프 소리를 표현하기 위해 음색은 사인파로 설정되었고, 소리는 오디오 편집 프로그램인 Audacity를 사용하여 제작하였습니다.

평가용 로봇 제작

아두이노와 앱인벤터를 활용하여, 문헌 조사를 기반으로 설계된 움직임, 빛 및 소리를 표현할 수 있는 평가용 로봇을 제작하였습니다.

평가 환경 및 절차

참가자들이 감정 표현을 가까이에서 볼 수 있는 평가 환경을 만들기 위해 로봇이 75cm 높이의 책상 위에 놓였습니다. 로봇은 앞뒤로 움직이는 것을 제외하고, 50cm 거리에서 감정 표현 방법을 보여주었습니다. 앞뒤로 전진, 후진하는 움직임은 1m 거리를 이동하도록 설계하였습니다.

평가(인터뷰) 질문

Circumplex Model을 기반으로 수집된 정량적인 감정 인식 데이터와 비교하기 위해, 추가적인 인터뷰를 진행하였습니다.

평가 분석 방법

Valence와 Activation 수준 차이의 경향 :
- Valence(X축)와 Activation(Y축)으로 그래프에 평균 응답을 배치

Valence와 Activation 수준 차이의 경향 :
- Valence(X축)와 Activation(Y축)으로 그래프에 평균 응답을 배치

Valence와 Activation 수준 차이의 경향 :
- Valence(X축)와 Activation(Y축)으로 그래프에 평균 응답을 배치

다양한 표현 방법 간의 Valence와 Activation 수준의 차이 :
- 일원 분산 분석 및 Tukey 사후 검정 수행
- T-검정(깜빡임과 숨쉬기 패턴의 빛 비교)

다양한 표현 방법 간의 Valence와 Activation 수준의 차이 :
- 일원 분산 분석 및 Tukey 사후 검정 수행
- T-검정(깜빡임과 숨쉬기 패턴의 빛 비교)

다양한 표현 방법 간의 Valence와 Activation 수준의 차이 :
- 일원 분산 분석 및 Tukey 사후 검정 수행
- T-검정(깜빡임과 숨쉬기 패턴의 빛 비교)

감정 표현과 Valence, Activation 수준을 구성하는 변수들 간의 상관관계 조사:
- 피어슨 상관 분석 수행
  1. 움직임 : 움직임 속도, Valence, Activation
  2. 빛 : 밝기 변화 속도, Valence, Activation
  3. 소리 : 소리의 지속 시간, Valence, Activation

감정 표현과 Valence, Activation 수준을 구성하는 변수들 간의 상관관계 조사:
- 피어슨 상관 분석 수행
  1. 움직임 : 움직임 속도, Valence, Activation
  2. 빛 : 밝기 변화 속도, Valence, Activation
  3. 소리 : 소리의 지속 시간, Valence, Activation

감정 표현과 Valence, Activation 수준을 구성하는 변수들 간의 상관관계 조사:
- 피어슨 상관 분석 수행
  1. 움직임 : 움직임 속도, Valence, Activation
  2. 빛 : 밝기 변화 속도, Valence, Activation
  3. 소리 : 소리의 지속 시간, Valence, Activation

인터뷰 응답 분석:
- 유사한 응답 그룹화 및 각 응답의 빈도

인터뷰 응답 분석:
- 유사한 응답 그룹화 및 각 응답의 빈도

인터뷰 응답 분석:
- 유사한 응답 그룹화 및 각 응답의 빈도

감정 표현과 가장 가까운 상위 3개의 감정 어휘 용어 도출 :

감정 어휘와 로봇의 감정 표현에 대한 평균 응답 좌표 사이의 유클리디안 거리 계산

감정 표현과 가장 가까운 상위 3개의 감정 어휘 용어 도출 :

감정 어휘와 로봇의 감정 표현에 대한 평균 응답 좌표 사이의 유클리디안 거리 계산

감정 표현과 가장 가까운 상위 3개의 감정 어휘 용어 도출 :

감정 어휘와 로봇의 감정 표현에 대한 평균 응답 좌표 사이의 유클리디안 거리 계산

감정 어휘에 대한 응답 결과
(30명의 참가자 평균)

응답 분석 결과 : 움직임

사용자를 향해 전진, 회전하는 움직임은 긍정적으로 인식되며, 더 높은 Valence수준을 보임
사용자에게서 멀어지는 후진 및 회전 움직임은 부정적으로 인식되며, 더 낮은 Valence 수준을 보임.
움직인 시간과 Activation 간의 상관 분석은 움직임 속도와 Activation 수준간의 긍정적인 상관관계를 나타냄
약 30%의 참가자(9명)는 전진 움직임(1초)을 부정적으로 인식함.
1. '분노'의 감정은 때때로 접근 동기와 연결(Carver, 2004; Harmon-Jones, 2003).
2. 로봇이 인간에게 불편함을 주는 속도는 1m/s(Butler and Agah).
3. 로봇이 1m/s보다 빠르게 사용자를 향해 전진하면 사용자가 부정적으로 인식할 가능성이 높음
전진 및 후진은 회전하는 움직임보다 더 높은 Activation 수준을 보임.
1. 8명의 참가자는 전진 및 후진이 회전에 비해 더 활성화되고 강한 감정을 유발한다고 응답.
2. 참가자들은 전진, 180도 회전, 90도 회전의 순서로 더 활성화되고 강렬한 감정을 느낌.
3. 일부 참가자는 90도 회전이 화가난 경우 진정될 수 있지만, 180도 회전은 강렬한 분노를 유발하는 것처럼 보인다고 표현.
4. Lee et al.(2007)는 감정의 Activation이 움직임의 속도뿐만 아니라 크기와도 관련이 있다고 주장
후진과 180도 회전의 Valence 수준 및 속도 간에는 긍정적인 상관관계가 있습니다(빠를수록 더 부정적으로 인식).
1. 움직임의 속도는 부정적으로 표현될 때 기쁨-불쾌감 수준에 영향을 줌.

사용자를 향해 전진, 회전하는 움직임은 긍정적으로 인식되며, 더 높은 Valence수준을 보임
사용자에게서 멀어지는 후진 및 회전 움직임은 부정적으로 인식되며, 더 낮은 Valence 수준을 보임.
움직인 시간과 Activation 간의 상관 분석은 움직임 속도와 Activation 수준간의 긍정적인 상관관계를 나타냄
약 30%의 참가자(9명)는 전진 움직임(1초)을 부정적으로 인식함.
1. '분노'의 감정은 때때로 접근 동기와 연결(Carver, 2004; Harmon-Jones, 2003).
2. 로봇이 인간에게 불편함을 주는 속도는 1m/s(Butler and Agah).
3. 로봇이 1m/s보다 빠르게 사용자를 향해 전진하면 사용자가 부정적으로 인식할 가능성이 높음
전진 및 후진은 회전하는 움직임보다 더 높은 Activation 수준을 보임.
1. 8명의 참가자는 전진 및 후진이 회전에 비해 더 활성화되고 강한 감정을 유발한다고 응답.
2. 참가자들은 전진, 180도 회전, 90도 회전의 순서로 더 활성화되고 강렬한 감정을 느낌.
3. 일부 참가자는 90도 회전이 화가난 경우 진정될 수 있지만, 180도 회전은 강렬한 분노를 유발하는 것처럼 보인다고 표현.
4. Lee et al.(2007)는 감정의 Activation이 움직임의 속도뿐만 아니라 크기와도 관련이 있다고 주장
후진과 180도 회전의 Valence 수준 및 속도 간에는 긍정적인 상관관계가 있습니다(빠를수록 더 부정적으로 인식).
1. 움직임의 속도는 부정적으로 표현될 때 기쁨-불쾌감 수준에 영향을 줌.

사용자를 향해 전진, 회전하는 움직임은 긍정적으로 인식되며, 더 높은 Valence수준을 보임
사용자에게서 멀어지는 후진 및 회전 움직임은 부정적으로 인식되며, 더 낮은 Valence 수준을 보임.
움직인 시간과 Activation 간의 상관 분석은 움직임 속도와 Activation 수준간의 긍정적인 상관관계를 나타냄
약 30%의 참가자(9명)는 전진 움직임(1초)을 부정적으로 인식함.
1. '분노'의 감정은 때때로 접근 동기와 연결(Carver, 2004; Harmon-Jones, 2003).
2. 로봇이 인간에게 불편함을 주는 속도는 1m/s(Butler and Agah).
3. 로봇이 1m/s보다 빠르게 사용자를 향해 전진하면 사용자가 부정적으로 인식할 가능성이 높음
전진 및 후진은 회전하는 움직임보다 더 높은 Activation 수준을 보임.
1. 8명의 참가자는 전진 및 후진이 회전에 비해 더 활성화되고 강한 감정을 유발한다고 응답.
2. 참가자들은 전진, 180도 회전, 90도 회전의 순서로 더 활성화되고 강렬한 감정을 느낌.
3. 일부 참가자는 90도 회전이 화가난 경우 진정될 수 있지만, 180도 회전은 강렬한 분노를 유발하는 것처럼 보인다고 표현.
4. Lee et al.(2007)는 감정의 Activation이 움직임의 속도뿐만 아니라 크기와도 관련이 있다고 주장
후진과 180도 회전의 Valence 수준 및 속도 간에는 긍정적인 상관관계가 있습니다(빠를수록 더 부정적으로 인식).
1. 움직임의 속도는 부정적으로 표현될 때 기쁨-불쾌감 수준에 영향을 줌.

응답 분석 결과 : 빛

빨간색

빨간색이 부정적인 이미지와 보편적으로 연관되어 있기 때문에 참가자들은 직관적으로 부정적으로 인식(30명 중 16명)
빨간색은 확실한 부정적 감정 표현에 적합하다고 여겨짐

주황색

이 색상이 대부분 빨간색보다 덜 부정적으로 인식되었으며, 종종 부드럽고 긴급하지 않은 경고와 연관
일부 참가자는 따뜻한 색상 때문에 따뜻함과 흥분과 같은 긍정적인 감정을 느낌
의견은 다양했으며, 일부는 느린 밝기 변화 동안 차분하다고 느끼고 급속한 변화 동안 경고가 된다고 느낌

노란색

일반적으로 긍정적이고 부정적인 응답이 공존함
부정적으로 인식될 때, 참가자들은 주황색 및 따뜻한 색상과 부정성을 연관지음
긍정적인 응답은 봄, 꽃, 밝음, 생동감, 병아리, 귀여움, 흥분과 같은 단어와 관련이 있었음

초록색

대부분의 참가자는 이 색상을 교통 신호의 '진행' 의미와 연관지음(30명 중 8명).
모든 수집된 키워드는 긍정적이었으며, 초록색이 긍정적인 감정 표현에 적합함을 나타냄

파란색

파란색에 긍정적으로 반응한 가장 일반적인 이유는 색상에 대한 개인적 선호였음(6명 참가자)
초록색과는 달리 두 참가자는 파란색과 관련된 부정적인 키워드로 '우울'을 연관지음

핑크색

노란색과 유사하게 파란색에서도 부정적이고 긍정적인 응답이 공존하며, 노란색보다 다양한 의견을 보임
부정적으로 느낀 참가자들은 구체적인 설명을 하지 못함
긍정적인 응답은 게임, 클럽, 사랑 등 개인의 선호에 따라 매우 다양했음

밝기 변화 속도 & 빛 패턴

밝기 변화 속도가 증가함에 따라 감정의 Activation 수준도 증가
참가자들은 깜빡임이 더 강하고, 더 기계적이며, 긴급성을 표현하는 데 적합하다고 응답
숨쉬기는 깜빡임에 비해 더 자연스럽고, 안정적이며, 편안하다고 응답

빨간색

빨간색이 부정적인 이미지와 보편적으로 연관되어 있기 때문에 참가자들은 직관적으로 부정적으로 인식(30명 중 16명)
빨간색은 확실한 부정적 감정 표현에 적합하다고 여겨짐

주황색

이 색상이 대부분 빨간색보다 덜 부정적으로 인식되었으며, 종종 부드럽고 긴급하지 않은 경고와 연관
일부 참가자는 따뜻한 색상 때문에 따뜻함과 흥분과 같은 긍정적인 감정을 느낌
의견은 다양했으며, 일부는 느린 밝기 변화 동안 차분하다고 느끼고 급속한 변화 동안 경고가 된다고 느낌

노란색

일반적으로 긍정적이고 부정적인 응답이 공존함
부정적으로 인식될 때, 참가자들은 주황색 및 따뜻한 색상과 부정성을 연관지음
긍정적인 응답은 봄, 꽃, 밝음, 생동감, 병아리, 귀여움, 흥분과 같은 단어와 관련이 있었음

초록색

대부분의 참가자는 이 색상을 교통 신호의 '진행' 의미와 연관지음(30명 중 8명).
모든 수집된 키워드는 긍정적이었으며, 초록색이 긍정적인 감정 표현에 적합함을 나타냄

파란색

파란색에 긍정적으로 반응한 가장 일반적인 이유는 색상에 대한 개인적 선호였음(6명 참가자)
초록색과는 달리 두 참가자는 파란색과 관련된 부정적인 키워드로 '우울'을 연관지음

핑크색

노란색과 유사하게 파란색에서도 부정적이고 긍정적인 응답이 공존하며, 노란색보다 다양한 의견을 보임
부정적으로 느낀 참가자들은 구체적인 설명을 하지 못함
긍정적인 응답은 게임, 클럽, 사랑 등 개인의 선호에 따라 매우 다양했음

밝기 변화 속도 & 빛 패턴

밝기 변화 속도가 증가함에 따라 감정의 Activation 수준도 증가
참가자들은 깜빡임이 더 강하고, 더 기계적이며, 긴급성을 표현하는 데 적합하다고 응답
숨쉬기는 깜빡임에 비해 더 자연스럽고, 안정적이며, 편안하다고 응답

빨간색

빨간색이 부정적인 이미지와 보편적으로 연관되어 있기 때문에 참가자들은 직관적으로 부정적으로 인식(30명 중 16명)
빨간색은 확실한 부정적 감정 표현에 적합하다고 여겨짐

주황색

이 색상이 대부분 빨간색보다 덜 부정적으로 인식되었으며, 종종 부드럽고 긴급하지 않은 경고와 연관
일부 참가자는 따뜻한 색상 때문에 따뜻함과 흥분과 같은 긍정적인 감정을 느낌
의견은 다양했으며, 일부는 느린 밝기 변화 동안 차분하다고 느끼고 급속한 변화 동안 경고가 된다고 느낌

노란색

일반적으로 긍정적이고 부정적인 응답이 공존함
부정적으로 인식될 때, 참가자들은 주황색 및 따뜻한 색상과 부정성을 연관지음
긍정적인 응답은 봄, 꽃, 밝음, 생동감, 병아리, 귀여움, 흥분과 같은 단어와 관련이 있었음

초록색

대부분의 참가자는 이 색상을 교통 신호의 '진행' 의미와 연관지음(30명 중 8명).
모든 수집된 키워드는 긍정적이었으며, 초록색이 긍정적인 감정 표현에 적합함을 나타냄

파란색

파란색에 긍정적으로 반응한 가장 일반적인 이유는 색상에 대한 개인적 선호였음(6명 참가자)
초록색과는 달리 두 참가자는 파란색과 관련된 부정적인 키워드로 '우울'을 연관지음

핑크색

노란색과 유사하게 파란색에서도 부정적이고 긍정적인 응답이 공존하며, 노란색보다 다양한 의견을 보임
부정적으로 느낀 참가자들은 구체적인 설명을 하지 못함
긍정적인 응답은 게임, 클럽, 사랑 등 개인의 선호에 따라 매우 다양했음

밝기 변화 속도 & 빛 패턴

밝기 변화 속도가 증가함에 따라 감정의 Activation 수준도 증가
참가자들은 깜빡임이 더 강하고, 더 기계적이며, 긴급성을 표현하는 데 적합하다고 응답
숨쉬기는 깜빡임에 비해 더 자연스럽고, 안정적이며, 편안하다고 응답

응답 분석 결과: 소리

음높이 변화

음높이가 증가하는 것은 긍정적으로 인식되었고, 감소하거나 일정한 음색은 부정적으로 인식
음높이가 증가하는 것은 기분이 업되고, 흥미, 긍정적인 호기심, 말의 끝에서 억양 상승(좋은 기분일 때) 및 긍정적인 반응과 연관
음높이가 감소하는 것은 실망, 우울, 그리고 한숨과 연결
음높이가 일정한 소리는 기계적, 경고음, 심장 정지, 실패 관련 소리 및 감정 없는 듯한 느낌과 연관

지속 시간

상관 분석 결과, 지속 시간과 활성화 수준 간의 긍정적인 상관관계를 나타냈지만, 참가자들은 이 추세에 대한 구체적인 이유를 답변하지 못함
올라가는 음높이에 대해서는 지속 시간과 Valence 수준 간의 긍정적인 상관관계가 있었음(지속시간이 증가할록 더 긍정적으로 느낌)
반대로, 내려가는 음높이와 일정한 음높이에 대해 지속 시간과 Valence 수준 간의 부정적인 상관관계가 있었음(지속시간이 증가할수록 더 부정적으로 느낌)

음높이 변화

음높이가 증가하는 것은 긍정적으로 인식되었고, 감소하거나 일정한 음색은 부정적으로 인식
음높이가 증가하는 것은 기분이 업되고, 흥미, 긍정적인 호기심, 말의 끝에서 억양 상승(좋은 기분일 때) 및 긍정적인 반응과 연관
음높이가 감소하는 것은 실망, 우울, 그리고 한숨과 연결
음높이가 일정한 소리는 기계적, 경고음, 심장 정지, 실패 관련 소리 및 감정 없는 듯한 느낌과 연관

지속 시간

상관 분석 결과, 지속 시간과 활성화 수준 간의 긍정적인 상관관계를 나타냈지만, 참가자들은 이 추세에 대한 구체적인 이유를 답변하지 못함
올라가는 음높이에 대해서는 지속 시간과 Valence 수준 간의 긍정적인 상관관계가 있었음(지속시간이 증가할록 더 긍정적으로 느낌)
반대로, 내려가는 음높이와 일정한 음높이에 대해 지속 시간과 Valence 수준 간의 부정적인 상관관계가 있었음(지속시간이 증가할수록 더 부정적으로 느낌)

음높이 변화

음높이가 증가하는 것은 긍정적으로 인식되었고, 감소하거나 일정한 음색은 부정적으로 인식
음높이가 증가하는 것은 기분이 업되고, 흥미, 긍정적인 호기심, 말의 끝에서 억양 상승(좋은 기분일 때) 및 긍정적인 반응과 연관
음높이가 감소하는 것은 실망, 우울, 그리고 한숨과 연결
음높이가 일정한 소리는 기계적, 경고음, 심장 정지, 실패 관련 소리 및 감정 없는 듯한 느낌과 연관

지속 시간

상관 분석 결과, 지속 시간과 활성화 수준 간의 긍정적인 상관관계를 나타냈지만, 참가자들은 이 추세에 대한 구체적인 이유를 답변하지 못함
올라가는 음높이에 대해서는 지속 시간과 Valence 수준 간의 긍정적인 상관관계가 있었음(지속시간이 증가할록 더 긍정적으로 느낌)
반대로, 내려가는 음높이와 일정한 음높이에 대해 지속 시간과 Valence 수준 간의 부정적인 상관관계가 있었음(지속시간이 증가할수록 더 부정적으로 느낌)

멀티모달 감정표현 디자인

(연구 질문 3, 4 및 5에 대한 평가 준비)

멀티모달 감정표현 디자인

(연구 질문 3, 4 및 5에 대한 평가 준비)

멀티모달 감정표현 디자인

(연구 질문 3, 4 및 5에 대한 평가 준비)

연구 질문 1과 2와 관련된 평가를 완료한 후, 연구 질문 3, 4 및 5와 관련된 평가를 진행하기 위해 다양한 감정 표현을 결합한 멀티모달(움직임, 빛, 소리가 조합된) 감정 표현을 설계했습니다.

로봇의 성격, 로봇 사용 공간과 관련된 평가 변수 선정

로봇의 성격의 상관관계를 조사하기 위해 리커트 5점 척도를 기반으로 하여 내성적-외향적 성격 특성을 평가하는 설문 도구 사용

로봇이 적용될 다양한 환경에 적합한 감정 표현의 유형을 탐색하기 위해 아홉 개의 공간을 선정하였습니다. 이 공간은 사람들의 행동이 활발한 수준, 소음 수준을 기준으로 쉽게 상상할 수 있는 환경으로 구성하였습니다.

공간은 초기에는 사람들의 활동성 수준과 소음 수준에 따라 분류했습니다. 그러나 각 공간의 활동 및 소음 수준에 대한 일련의 순위를 결정하기 위해 Analytic Hierarchy Process(AHP)를 활용하였습니다. 이 과정을 통해 각 공간의 활동성 및 소음에 대한 상대적인 가중치를 명확하게 정의되고 비교하였습니다. 이러한 가중치는 감정 표현의 활성화 수준과의 상관관계를 분석하는 데 사용되었습니다.

평가 프로세스

이전에 평가에 참여한 동일한 30명이 3주 후 평가에 다시 참여했습니다. 로봇의 다양한 감정 표현을 관찰한 후 설문지에 직접 응답했습니다.