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멀티모달 상호작용 중심의 로봇기반교육 콘텐츠를 활용한 r-러닝 시스템 사용의도 분석
A Study on the Intention to Use a Robot-based Learning System with Multi-Modal Interaction 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.20 no.6, 2014년, pp.619 - 624  

오준석 (연세대학교 방송통신정책연구소) ,  조혜경 (한성대학교 정보통신공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper introduces a robot-based learning system which is designed to teach multiplication to children. In addition to a small humanoid and a smart device delivering educational content, we employ a type of mixed-initiative operation which provides enhanced multi-modal cognition to the r-learning...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 소형 범용 휴머노이드 로봇과 스마트 안드로이드 기반 스마트 디바이스를 이용하여 구구단 학습을 진행할 수 있는 r-러닝 시스템을 개발하고, 이를 기반으로 인간과 로봇의 협업을 통해 다양한 선행기술에 대한 사용자 대상 실험을 진행할 수 있는 환경을 구축한다. 이를 통해 멀티모달 인식 기능을 비롯하여, 개선된 상호작용을 위해 로봇에게 필요할 것으로 기대되나 아직 기술적 어려움이 있는 요소들에 대하여 사용자들의 인식과 반응을 확인해보고자 먼저 그림 1에 설명한 개념의 혼합주도형 시스템을 설계한다.
  • 학습 효과 향상을 위해 로봇을 활용하고자 하는 교육보조 분야는 개인 서비스 로봇의 연구나 상용화 관점에서 가장 다양하고 적극적인 시도가 진행되고 있는 영역 중 하나이다. 본 논문에서는 이러한 시도를 통해 개발된 다양한 로봇 기반 교육 시스템을 r-러닝 시스템으로 통칭하여 논의를 전개한다. 언어교육은 r-러닝 시스템이 가장 활발하게 사용되는 영역이라 할 수 있는데, 일본에서는 Robovie [7]를 사용하여 로봇과 인간과의 상호작용이 학습 효과를 향상 시킨다는 것을 증명하였다.
  • 본 연구에서는 소형 휴머노이드 로봇과 스마트 디바이스를 이용하여 아동의 구구단 학습을 보조할 수 있는 r-러닝 시스템(r-learning system)을 구현하고, 이 시스템을 기반으로 로봇의 멀티모달 인식기능이 상호작용이나 서비스 수용성에 미치는 영향을 탐색하고자 한다. 전술하였듯이 현재 자연어 수준의 음성인식이나 제스처인식의 성능이 불완전 하여 멀티모달 인식이 순수하게 자율적(autonomous)으로 이루어지기 어려우므로, 인간 조작자와 로봇이 협업하는 혼합주도형(mixed-initiative) 시스템을 구현하여 로봇 시스템의 불완전한 인식 기능을 조작자가 보조해 주도록 설계한다.
  • 본 연구에서는 범용 소형 휴머노이드 로봇과 스마트 디바이스에서 동작하는 멀티미디어 콘텐츠를 이용하여 구현된 r-러닝 시스템을 소개하고, 이를 활용하여 r-러닝 시스템의 사용의도에 대한 요인분석을 시도한다. 특히, 로봇 설계자에게 유익한 시사점을 도출하기 위해서 로봇의 주요 설계 요소라 할 수 있는 멀티 모달리티를 포함시켜 그 영향을 분석해 보고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
패러다임 전환의 예는? 로봇이 산업 현장과 숙련된 전문 사용자들의 손을 떠나 일반인의 생활공간 속으로 들어오면서, 개인서비스로봇은 새로운 요구사항, 우선순위 및 가치에 도전하게 되었다. 이러한 패러다임 전환의 예로, 고급 기술보다 서비스에 대한 만족이 우선시 되고, 의사결정의 중심이 공급자에서 사용자로 이동되며, 직관적이면서도 살아있는 생명체 같은 자연스러운 상호작용에 대한 요구의 증가, 또 통제되지 않은 일상 환경에서 안전하고 안정한 동작에 대한 요구 등을 들 수 있다. 특히, 사용자와의 물리적 접촉 없이, 친밀하고 효과적인 상호작용을 통해 학습, 재활 등의 활동에서 보조자의 역할을 하는 친교형 보조 로봇(SAR: Socially Assistive Robots)[1]의 경우에는 주된 사용자가 일반 성인이 아니라 어린이나 노약자이다 보니 이러한 이슈의 중요성이 더욱 부각된다고 하겠다.
기술수용모형은 어디에 사용되어왔는가? 기술수용모형은 경영정보시스템 분야에서 개발된 시스템의 사용자 연구에 다양하게 활용되고 있으며 e-learning과 같은 컴퓨터기반 학습 시스템의 사용자 연구에도 사용되어왔다. Grandon 등은 [10]에서 기술수용모형을 바탕으로 온라인 학습시스템 편리성과 시스템 질의 사용의도에 미치는 영향을 분석하였으며, 대만에서는 웹 기반 학습 시스템의 사용자 연구를 이 모형을 사용하여 수행하였다[11].
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참고문헌 (20)

  1. D. Feil-Seifer and M. Mataric, "Defining socially assistive robotics," ICORR 2005. 9th International Conference on Rehabilitation Robotics, 2005. 

  2. S. O. Adalgeirsson and C. Breazeal, "MeBot: A robotic platform for socially embodied telepresence," Proceedings of the HRI 2010. 

  3. V. Rousseau et al., "Sorry to interrupt, but may i have your attention? Preliminary design and evaluation of autonomous engagement in HRI," Journal of Human-Robot Interaction, vol. 2, no. 3, pp. 41-61, 2013. 

  4. L. D. Riek, "Wizard of Oz studies in HRI: A systematic review and new reporting guidelines," Journal of Human-Robot Interaction, vol. 1, no. 1, 2012. 

  5. F. D. Davis, "A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results," Doctoral dissertation, Cambridge, MA: MIT Sloan School of Management, 1986. 

  6. F. D. Davis, "Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology," MIS Quarterly, vol. 13, no. 3, pp. 319-339, 1989. 

  7. T. Kanda, T. Hirano, D. Eaton, and H. Ishiguro, "Interactive robots as social partners and peer tutors for children: a field trial," Human-Computer Interaction, vol. 19, pp. 61-84, 2004. 

  8. J. R. Movellan, M. Eckhardt, M. Virnes, and A. Rodriguez, "Sociable robot Improves Toddler Vocabulary Skills," 4th ACM/IEEE International Conference on HRI (Human-Robot Interaction), pp. 307-308, 2009. 

  9. E. J. Hyun, S. Y. Kim, S. Jang, and S. Park, "Comparative study of effects of language instruction program using intelligence robot and multimedia on linguistic ability of young children," Proc. of the 17th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication, pp. 187-192, 2008. 

  10. E. Grandon, O. Alshare, and O. Kwan, "Factors influencing student intention to adopt online classes: A cross-cultural study," Journal of Computing Sciences in College, vol. 20, no. 4, pp. 46-56, 2005. 

  11. D. Jong and T. S. Wang, "Student acceptance of web-based learning system," Proc. of the 2009 International Symposium on Web Information Systems and Applications, pp. 533-536, 2009. 

  12. H. R. Chen and H. L. Huang, "User acceptance of mobile knowledge management learning system: design and analysis," Educational Technology and Society, vol. 13, no. 3, pp. 70-77, 2010. 

  13. A. Abu-Al-Aish and S. Love, "Factors influencing students' acceptance of m-learning: an investigation in higher education," International Review of Research in Open and Distance Learning, vol. 14, no. 5, 2013. 

  14. S. S. Liaw, "Investigating students' perceived satisfaction, behavioral intention, and effectiveness of e-learning: A case study of the Blackboard system," Computer and Education, vol. 51, no. 2, pp. 864-873, 2008. 

  15. W. H. DeLone and E. R. McLean, "Information systems success: the quest for the dependent variable," Information Systems Research, vol. 3, no. 1, pp. 60-95, 1992. 

  16. F. D. Davis, "On the relationship between HCI and technology acceptance research," Human-Computer Interaction and Management Information Systems: Foundations, Advances in Management Information Systems, vol. 5, pp. 395-401, 2006. 

  17. M. Heerink, "Exploring the influence of age, gender, education and computer experience on robot acceptance by older adults," 6th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, 2011. 

  18. A. Z. Hassani, "Discovering the level of robot acceptance of seniors using scenarios based on assistive technologies," Research Article, University of Twente, 2011. 

  19. H.-K. Cho et al., "New clay for digital natives' HRI: Create your own interactions with SiCi," HRI 2013. 

  20. E. Torta, et al., "Attitudes towards socially assistive robots in intelligent homes: Results from laboratory studies and field trials," Journal of Human-Robot Interaction 1. 2013. 

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