[논문 리뷰] Towards engagement models that consider individual factors in HRI: on the relation of extroversion and negative attitude towards robots to gaze and speech during a human-robot assembly task

Serena Ivaldi, Sébastien Lefort외 4명|arXiv (Cornell University)|2015. 08. 19.

Social Robot Interaction and HRI참고 문헌 49인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 신체 조립 작업 중 인간-로봇 협업에서 개인적 요인—외향성과 로봇에 대한 부정적 태도—이 시선 및 발화 동역학에 미치는 영향을 조사한다. iCub 로봇과 56명의 참가자를 대상으로 한 연구에서 외향성 있는 참가자는 로봇과 더 많이, 더 오래 대화하는 것으로 나타났고, 로봇에 대한 부정적 태도를 가진 참가자는 얼굴보다 손을 더 자주 보는 것으로 나타나, HRI에서 개인 맞춤형 참여 모델을 개발할 필요성이 있음을 시사한다. 이는 성격과 태도를 고려해야 한다는 점을 강조한다.

ABSTRACT

Estimating the engagement is critical for human - robot interaction. Engagement measures typically rely on the dynamics of the social signals exchanged by the partners, especially speech and gaze. However, the dynamics of these signals is likely to be influenced by individual and social factors, such as personality traits, as it is well documented that they critically influence how two humans interact with each other. Here, we assess the influence of two factors, namely extroversion and negative attitude toward robots, on speech and gaze during a cooperative task, where a human must physically manipulate a robot to assemble an object. We evaluate if the scores of extroversion and negative attitude towards robots co-variate with the duration and frequency of gaze and speech cues. The experiments were carried out with the humanoid robot iCub and N=56 adult participants. We found that the more people are extrovert, the more and longer they tend to talk with the robot; and the more people have a negative attitude towards robots, the less they will look at the robot face and the more they will look at the robot hands where the assembly and the contacts occur. Our results confirm and provide evidence that the engagement models classically used in human-robot interaction should take into account attitudes and personality traits.

연구 동기 및 목표

• 외향성과 로봇에 대한 부정적 태도와 같은 개인적 요인이 인간-로봇 상호작용에서 사회적 신호 동역학에 미치는 영향을 조사하는 것.
• 성격 특성과 태도가 인간형 로봇과의 협력적 신체 작업 중 시선 및 발화 행동과 공변하는지 평가하는 것.
• 이러한 개인적 요인이 발화 및 시선 동역학 기반의 참여 지표에 미치는 영향을 평가하는 것.
• 개인적 차이를 고려한 적응형 참여 모델 개발을 위한 정보를 제공하는 것.
• 표준 참여 모델이 개인적 특성을 고려하지 않을 경우 상호작용 품질을 잘못 분류할 수 있음을 경험적으로 입증하는 것.

제안 방법

• 56명의 성인 참가자를 대상으로 iCub 인간형 로봇을 사용한 인간-로봇 협업 조립 작업을 수행하였다.
• 로봇의 시선, 발화, 표정을 실시간으로 원격으로 제어하는 워즈드 오브 오즈(Wizard-of-Oz, WoZ) 설정을 사용하였다.
• 시선 및 발화 행동을 분석하기 위해 상호작용의 동기화된 오디오 및 비디오 기록을 확보하였다.
• 표준화된 성격 설문지를 사용해 외향성을 측정하였고, 검증된 태도 척도를 통해 로봇에 대한 부정적 태도를 측정하였다.
• 로봇의 얼굴과 손에 대한 집중 지속 시간과 빈도를 추적하여 시선 행동을 정량화하였고, 발화는 발언 횟수와 지속 시간으로 측정하였다.
• 개인적 요인(외향성, 부정적 태도)과 사회적 신호 동역학 간의 공분산을 평가하기 위해 통계 분석을 사용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 외향성은 인간-로봇 조립 작업 중 발화의 지속 시간과 빈도, 시선에 어떤 관련이 있는가?
• RQ2 로봇에 대한 부정적 태도는 로봇의 얼굴보다 손에 더 많은 시선을 기울이는 데 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 성격 특성과 태도가 인간-로봇 상호작용에서 사회적 신호의 동역학에 얼마나 영향을 미치는가?
• RQ4 외향성과 로봇 태도의 개인적 차이가 발화 및 시선과 같은 참여 관련 행동의 변동을 예측할 수 있는가?
• RQ5 개인적 차이를 간과할 경우, 시선과 발화 기반의 표준 참여 지표가 진정한 참여를 포착하지 못하는가?

주요 결과

• 외향성 수치가 높은 참가자들은 외향성이 낮은 참가자들보다 로봇과 더 오래, 더 자주 대화를 나누었다.
• 외향성 점수가 높은 참가자들은 언어적 소통을 통해 더 높은 참여도를 보였으며, 대화를 주도하고 유지하려는 경향이 뚜렷했다.
• 로봇에 대한 부정적 태도를 가진 참가자들은 로봇의 얼굴를 보는 데 더 적은 시간을 할애하여 사회적 주의 감소 또는 불편감을 시사했다.
• 부정적 태도를 가진 참가자들은 로봇의 손에 더 많은 시선을 기울였는데, 이는 신체적 상호작용 지점에 집중하거나 얼굴 접촉을 피하기 때문일 수 있다.
• 이 연구는 성격과 태도와 같은 개인적 요소가 HRI에서 사회적 신호의 동역학을 중대하게 형성함을 확인하였으며, 표준 참여 모델의 보편성에 도전한다.
• 이러한 발견은 HRI에서 참여 모델이 개인적 차이를 반영해야 하며, 사용자 상태를 잘못 분류하거나 상호작용 품질을 떨어뜨리는 것을 방지하기 위해 필수적임을 시사한다.