[논문 리뷰] Effects of Interruptibility-Aware Robot Behavior

Siddhartha Banerjee, Andrew Silva외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 17.

Personal Information Management and User Behavior참고 문헌 26인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 현장에서의 사회적 및 맥락적 신호를 감지하고 최적의 중단 시점을 예측하기 위해 내장된 컴퓨터 비전을 사용하는 최초의 중단 가능성을 고려한 이동형 로봇 시스템을 제시한다. 대규모 사용자 연구 결과, 중단 가능성을 고려한 로봇은 더 적게 중단하지만 더 적절한 시점에 중단하여 로봇 작업 효율성과 인간이 로봇의 사회적 능력을 어떻게 평가하는지 크게 향상시키지만, 인간의 작업 성과는 떨어지지 않았다.

ABSTRACT

As robots become increasingly prevalent in human environments, there will inevitably be times when a robot needs to interrupt a human to initiate an interaction. Our work introduces the first interruptibility-aware mobile robot system, and evaluates the effects of interruptibility-awareness on human task performance, robot task performance, and on human interpretation of the robot's social aptitude. Our results show that our robot is effective at predicting interruptibility at high accuracy, allowing it to interrupt at more appropriate times. Results of a large-scale user study show that while participants are able to maintain task performance even in the presence of interruptions, interruptibility-awareness improves the robot's task performance and improves participant social perception of the robot.

연구 동기 및 목표

• 내장된 센서만을 사용하여 인간의 중단 가능성을 자동으로 분류할 수 있는 이동형 로봇 시스템을 개발하는 것.
• 중단 가능성을 고려한 행동이 인간의 작업 성과, 로봇의 작업 성과, 사회적 인식에 미치는 영향을 평가하는 것.
• 인간의 맥락과 사회적 신호를 기반으로 중단 시기를 조절할 경우 전체 시스템의 효율성과 사용자 경험 향상 여부를 확인하는 것.
• 외부 센서나 사용자 장비 없이도 이러한 시스템을 실제 인간-로봇 상호작용 환경에 구현할 수 있는지 탐색하는 것.

제안 방법

• 시스템은 내장된 RGB-D 카메라에서 얻은 영상에서 고수준의 사회적 및 맥락적 신호(예: 시선, 자세, 활동)를 추출하기 위해 최신 기술의 다수의 컴퓨터 비전 검출기를 사용한다.
• 외부 센서나 사용자 태그 없이도 장면 분석에서 유도된 시각적 특징을 바탕으로 실시간으로 인간의 중단 가능성을 분류한다.
• 로봇은 학습된 중단 가능성 모델을 사용하여 상호작용을 시작할 적절한 시기를 결정하며, 중단 가능성이 높은 순간을 우선순위로 삼는다.
• 모의 제조 환경에서 42명의 참가자를 대상으로 한 사용자 연구를 실시하였으며, 세 가지 조건을 비교하였다: 중단 가능성을 고려한 로봇(MDL), 관찰자에 의한 마법사(woz), 무작위 중단(RND).
• 중단 시기 평가 기준은 지속 시간과 지연(요청에서 응답까지의 시간)이며, 작업 처리량과 사회적 인식 지표로 성능을 측정하였다.
• 사회적 인식 평가는 고려하는 행동에 대한 9점 리커트 척도를 사용하였으며, 통계 분석은 FDR 보정을 적용한 크루스칼-월리스 검정과 사후 검정 윌콕슨 검정을 사용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 내장된 시각 센서만을 사용하고 외부 장비 없이 인간의 중단 가능성을 정확하게 예측할 수 있는가?
• RQ2 무작위 또는 비인식 전략 대비 중단 가능성을 고려한 중단 시기 조절이 로봇의 작업 성과를 향상시키는가?
• RQ3 중단 가능성을 고려한 행동이 동시 수행 중인 인간의 작업 성과에 영향을 미치는가?
• RQ4 중단 가능성을 고려한 행동이 인간이 로봇의 사회적 능력과 배려심에 대한 인식에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 중단 가능성을 고려한 시스템은 외부 센서 없이도 내장된 시각 데이터만으로 높은 정확도로 중단 가능성을 예측하여, 외부 센서 없이도 자율적인 분류가 가능하다는 것을 입증하였다.
• MDL 조건의 로봇은 더 적게 중단하지만 더 적절한 시점에 중단하여, RND 조건 대비 중단 지연을 중앙값 21.0초로 줄였다.
• 개선된 시기 조절에도 불구하고, 모든 조건 간에 인간의 작업 처리량에 유의미한 차이가 없었으며, 이는 인간이 작업 부담을 스스로 조절하고 필요시 중단을 忽시한다는 가설을 지지한다.
• MDL 조건의 로봇은 RND보다 더 나은 작업 성과를 기록하였으며, 중단 지연이 유의미하게 낮고 생산성 없는 상호작용에 낭비되는 시간도 줄었다.
• 참가자들은 중단 가능성을 고려한 로봇(MDL)을 무작위 중단 로봇(RND)보다 유의미하게 더 배려하는 것으로 평가하였으며, 9점 척도에서 중앙값 사회적 인식 점수는 각각 7점과 4점이었다.
• WOZ 조건(인간의 마법사가 중단 가능성을 고려한 행동을 시뮬레이션)은 사회적 인식 평가에서 가장 높은 점수(중앙값 9점)를 기록하여, 적절한 시기에 중단하는 것이 인간이 선호하는 상호작용 방식임을 시사한다.