[논문]소셜 로봇 외형 디자인에 대한 소비자 감성에 관한 연구: 다차원 척도법 (MDS)과 군집분석을 중심으로

유성훈; 윤지찬; 이준식; 박도형

doi:10.13088/jiis.2023.29.1.397

[국내논문] 소셜 로봇 외형 디자인에 대한 소비자 감성에 관한 연구: 다차원 척도법 (MDS)과 군집분석을 중심으로
A Study on Consumer Emotion for Social Robot Appearance Design: Focusing on Multidimensional Scaling (MDS) and Cluster Analysis 원문보기

지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, v.29 no.1, 2023년, pp.397 - 412

유성훈 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원) , 윤지찬 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원) , 이준식 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원) , 박도형 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원)

초록
AI-Helper

소셜 로봇이 인간의 일상생활에 자리매김하기 위해서는 소셜 로봇의 기술적 구현과 소셜 로봇을 바라보는 인간의 심리를 함께 고려하는 것이 중요하다. 본 연구는 소셜 로봇의 외형 디자인에 대해 소비자가 느끼는 감성에 기반하여 잠재적인 소셜 로봇 군집을 도출하고, 각 군집이 갖는 중요한 디자인적 특징 및 감성 차이를 식별 및 비교하고자 하였다. 소셜 로봇에 대해 소비자가 느끼는 감성을 측정 및 평가하기 위한 소셜 로봇 감성 프레임워크를 구축하고, 감성공학적 접근방법인 의미분별척도법에 기반해 소셜 로봇 디자인 감성을 평가하였다. 감성 평가 결과를 토대로 다차원 척도법과 K-means 군집분석을 실시하여 30개의 소셜 로봇을 4개의 군집으로 분류하였으며, 각 군집 별 디자인 요소의 특징을 확인하고, 소비자 감성을 비교 분석하였다. 각 군집 별로 도출된 디자인적 특징 및 감성 차이를 바탕으로 인간중심적 관점에서 성공적인 소셜 로봇 디자인 및 개발을 위한 전략적 방향을 제언하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order for social robots to take root in human life, it is important to consider the technical implementation of social robots and human psychology toward social robots. This study aimed to derive potential social robot clusters based on the emotions consumers feel about social robot appearance design, and to identify and compare important design characteristics and emotional differences of each cluster. In our study, we established a social robot emotion framework to measure and evaluate the emotions consumers feel about social robots, and evaluated the emotions of social robot designs based on the semantic differential method, an kansei engineering approach. We classified 30 social robots into 4 clusters by conducting a multidimensional scaling method and K-means cluster analysis based on the emotion evaluation results, confirmed the characteristics of design elements for each cluster, and conducted a comparative analysis on consumer emotions. We proposed a strategic direction for successful social robot design and development from a human-centered perspective based on the design characteristics and emotional differences derived for each cluster.

주제어

표/그림 (11)

그림 . 2.2. ProcedureNext, we built a framework to measure theemotions consumers feel when they see the For this study, we conducted a survey targeting
표 Kansei words of Social robot
표 Kansei words of Social robot for research
표 Factor analysis of Kansei words
그림 Results of MDS and K-means clustering
표 Description by Consumer Kansei
그림 Representative robots by cluster
표 Descriptive statistics on the physical components of robots
그림 Radar chart by cluster
표 Mean of Consumer Kansei by cluster
표 The Effect of Consumer Kansei on Consumer Attitude

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