[논문 리뷰] Past, Present, and Future: A Survey of The Evolution of Affective Robotics For Well-being

Micol Spitale, Minja Axelsson외 6명|arXiv (Cornell University)|2024. 07. 03.

Social Robot Interaction and HRI인용 수 4

한 줄 요약

이 종합 검토는 지난 10년간 정서적 로봇 기술의 웰빙 분야에서의 발전을 분석하며 기술적, 설계적, 윤리적 측면을 종합적으로 다룬다. 웰빙 영역 내 핵심 연구 격차를 규명하고 향후 방향으로 다중모odal 정서 AI, 공동 설계 실천, 윤리적 프레임워크를 제안하여 정서적 웰빙 지원을 위한 인간-로봇 상호작용을 발전시킨다.

ABSTRACT

Recent research in affective robots has recognized their potential in supporting human well-being. Due to rapidly developing affective and artificial intelligence technologies, this field of research has undergone explosive expansion and advancement in recent years. In order to develop a deeper understanding of recent advancements, we present a systematic review of the past 10 years of research in affective robotics for wellbeing. In this review, we identify the domains of well-being that have been studied, the methods used to investigate affective robots for well-being, and how these have evolved over time. We also examine the evolution of the multifaceted research topic from three lenses: technical, design, and ethical. Finally, we discuss future opportunities for research based on the gaps we have identified in our review -- proposing pathways to take affective robotics from the past and present to the future. The results of our review are of interest to human-robot interaction and affective computing researchers, as well as clinicians and well-being professionals who may wish to examine and incorporate affective robotics in their practices.

연구 동기 및 목표

• 지난 10년간 정서적 로봇 기술의 웰빙 분야에서의 발전을 맵핑하기 위해.
• 정신분열증, 우울증, ADHD, 지적 장애와 같은 아직 탐색되지 않은 웰빙 영역를 식별하기 위해.
• 다중모달 데이터 통합 및 대규모 언어 모델의 통합을 포함한 정서적 로봇 연구의 방법론적 변화를 분석하기 위해.
• 임상적 및 실제 적용 환경에서의 정서적 로봇 개발에 있어 기술적, 설계적, 윤리적 과제를 분석하기 위해.
• 공동 설계, 윤리적 AI, 재현 가능하고 투명한 연구 관행을 포함한 향후 연구 방향을 제안하기 위해.

제안 방법

• 2014년부터 2024년까지 정서적 로봇 기술에 관한 동료 심사 논문을 대상으로 체계적 문헌 검토를 수행하였다.
• 연구를 웰빙 영역, 방법론, 기술적 접근(예: 정서 인식, 생성, 다중모달 센서링) 기준으로 분류하였다.
• 기술적(모델링, AI 통합), 설계적(공동 설계, 사용자 중심 개발), 윤리적(윤리 승인, 공정성, 투명성) 세 가지 시각에서 연구를 분석하였다.
• 정서적 로봇 시스템에서 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 다중모달 데이터의 활용을 평가하였다.
• 특히 임상의와 환자와 같은 이해관계자들이 연구에 얼마나 참여하고 있는지 평가하고, 웹 기반 참가형 설계 모델을 제안하였다.
• 사회적 로봇, 정서 계산, 의료 분야의 AI 분야에서의 윤리 지침 및 프레임워크를 검토하여 최선의 실천 방안을 도출하였다.

Figure 1: PRIMA Schema for our systematic review.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 정서적 로봇 연구에서 가장 자주 다뤄진 웰빙 영역는 무엇이며, 어떤 영역는 여전히 탐색이 부족한가?
• RQ2 지난 10년간 정서적 로봇 연구의 방법론은 어떤 방식으로 변화해 왔는가? 특히 데이터 모odal리티와 AI 통합 측면에서 어떻게 변화했는가?
• RQ3 정서적 로봇을 개발함에 있어 기술적, 설계적, 윤리적 과제는 무엇이며, 이러한 과제들은 어떻게 해결되고 있는가?
• RQ4 임상의와 환자는 정서적 로봇 시스템의 공동 설계에 얼마나 참여하고 있는가?
• RQ5 현재 채택되고 있는 윤리적 및 방법론적 기준은 무엇이며, 이 분야의 책임감 있는 연구를 위해 어떤 개선이 필요한가?

주요 결과

• 정서적 로봇 연구의 대부분은 치매에 집중되어 있으며, 우울증, 정신분열증, ADHD, 지적 장애에 대한 연구는 제한적이다.
• 다중모달 정서 데이터(예: 얼굴 표정, 음성, 생리적 신호)를 로봇 시스템에 통합하는 경향이 증가하고 있으며, 특히 대규모 언어 모델의 확산과 함께 더욱 두드러지고 있다.
• 임상의, 환자, 의료 전문가의 공동 설계는 아직 탐색이 부족하지만, 짧은 웹 기반 참가형 설계 세션은 이해관계자 참여를 증가시키는 데 잠재력이 있다.
• 윤리 승인이 점점 더 보고되고는 있지만, 정서적 로봇의 웰빙 응용 분야에 대한 종합적이고 표준화된 윤리 지침은 여전히 부족하다.
• 윤리적 고려는 일반적으로 개인 수준의 문제(예: 존엄성)에 국한되어 있으며, 편향, 공정성, 장기적 사회적 영향과 같은 사회적 및 체계적 영향에 대한 고려가 부족하다.
• 재현 가능성, 오픈 사이언스, 사전 등록은 정서 웰빙 중심의 로봇 연구에서 방법론적 엄밀성과 윤리적 정당성을 확보하는 데 중요하지만, 아직 활용이 부족하다.

Figure 2: Proportion of computational model approaches per year. ”AI” stands for the application of AI models like machine learning, deep learning, and reinforcement learning, ”ALGORITH” stands for algorithmic based operation system, ”COGNITIV” stands for computational models aimed at following cogn