인간과 로봇의 상호작용

Human–robot interaction

인간과 로봇의 상호작용은 인간과 로봇의 상호작용을 연구하는 학문이다. 그것은 종종 연구원들에 의해 HRI로 언급된다. 인간과 로봇의 상호작용은 인간과 컴퓨터의 상호작용, 인공지능, 로봇공학, 자연어 이해, 디자인, 심리학에서 기여하는 다학제 분야다.

오리진스

인간과 로봇의 상호작용은 어떤 로봇이 존재하기 전부터 공상과학 소설과 학술적 추측의 화두였다. HRI 개발의 많은 부분이 자연어 처리에 의존하기 때문에, HRI의 많은 측면은 로봇공학보다 훨씬 오래된 연구 분야인 인간의 의사소통의 연속이다.

분리된 문제로서의 HRI의 기원은 1941년 20세기 작가 아이작 아시모프에 의해 그의 소설 I, Robot에 명시되었다. 그는 로봇공학의 삼 법칙을 다음과 같이 기술하고 있다.

  1. 로봇은 인간을 다치게 하거나, 무반응을 통해 인간이 해를 입히는 것을 허락하지 않을 수 있다.
  2. 로봇은 인간이 내린 명령에 복종해야 한다. 단, 그러한 명령이 제1법칙과 충돌할 경우를 제외하고는 말이다.
  3. 로봇은 그러한 보호가 제1법칙이나 제2법과 상충되지 않는 한 자신의 존재를 보호해야 한다.[1]

로봇 윤리와 기계 윤리의 분야는 이 세 가지 원칙보다 더 복잡하지만, 이 세 가지 법칙은 기술자와 연구자들이 HRI 분야에서 안전을 위해 가지고 있는 목표의 개요를 제공한다. 그러나 일반적으로 인간과 로봇의 상호작용은 잠재적으로 위험한 로봇 장비와 상호작용하는 인간의 안전을 우선시한다. 이 문제에 대한 해결책은 로봇을 윤리적 대리인(도덕적 기관이 있는 개인)으로 취급하는 철학적 접근법에서부터 안전지대를 만드는 실질적인 접근법까지 다양하다. 이들 안전지대는 인체의 존재를 탐지하기 위한 리다르 등의 기술이나 물리적 장벽을 이용하여 기계와 조작자 사이의 접촉을 방지함으로써 인간을 보호한다.[2]

인간-로봇 상호작용 분야의 초기 로봇들은 기능하기 위해 인간의 개입이 필요했지만, 연구는 2000년대 초반보다 완전히 자율적인 시스템이 훨씬 더 흔할 정도로 이것을 확장했다.[3] 자율 시스템은 지능적인 로봇 이동을 제공하는 동시 국산화 및 매핑 시스템부터 잘 정의된 심리학적 벤치마크를 충족하는 자연적이고 인간적인 상호작용이 가능한 자연 언어 처리 및 자연 언어 생성 시스템까지 포함한다.[4]

인체모형 로봇(인체 구조를 모방한 기계)은 생체모방 분야에서 더 잘 설명되지만 많은 연구용도에서 HRI와 중복된다. 이러한 추세를 보여주는 로봇의 예로는 윌로우 정비소의 PR2 로봇, NASA 로보넛, 혼다 ASIMO 등이 있다.그러나 인간과 로봇의 상호작용 분야의 로봇은 인간과 같은 로봇에 국한되지 않는다:파로와 키스멧 모두 인간의 감정적 반응을 이끌어내기 위해 고안된 로봇으로, 그래서 인간과 로봇의 상호작용의 범주에 속한다..[5]

HRI의 목표는 산업 제조업부터 코보츠, 재활을 통한 의료기술, 자폐증 개입, 노인요양기기, 오락, 인간증강, 인간의 편의성 등 다양하다.[6] 따라서 미래 연구는 광범위한 분야를 다루는데, 그 중 상당 부분은 보조 로봇, 로봇 지원 검색 및 구조, 우주 탐사에 초점을 맞추고 있다.[7]

인간과 로봇의 우호적 상호작용의 목표

키스멧은 다양한 얼굴 표정을 연출할 수 있다.

로봇은 연구자들이 흔히 작업공간으로 지칭하는 물리적인 세계에서 지각과 행동의 능력을 가진 인공적인 작용제다. 그들의 용도는 공장에서 일반화되었지만, 오늘날 그들은 수색 구조, 군사 전투, 광산 및 폭탄 탐지, 과학 탐사, 법 집행, 오락 및 병원 치료와 같은 중요한 영역에서 가장 기술적으로 진보된 사회에서 발견되는 경향이 있다.

이러한 새로운 응용 프로그램 영역은 사용자와 더 긴밀한 상호작용을 의미한다. 폐쇄성의 개념은 로봇과 인간이 작업공간을 공유하면서도 과제 성취 측면에서도 목표를 공유한다는 의미를 담고 있다. 이와 같은 긴밀한 상호작용은 새로운 이론적 모델을 필요로 하며, 한편으로는 로봇의 효용성을 향상시키기 위해 일하는 로봇 공학자들을 위해, 다른 한편으로는 이 새로운 "친구"가 우리 현대 사회를 위해 가지고 있는 위험과 이점을 평가하기 위해 필요하다.

AI가 발전하면서 가장 안전한 물리적 상호작용은 물론 문화적 기준에 따라 사회적으로 올바른 상호작용에 초점을 맞추고 있다. 말, 몸짓, 표정 등을 통해 로봇과 직관적이고 손쉬운 소통을 구축하는 것이 목표다.

케르스틴 도텐한(Kerstin Dautenhan)은 인간-로봇의 친근한 상호작용을 '로봇티켓(Robotiet)'이라고 정의하며 '로봇티켓([8]Robotieth)'이라고 부르는데, 로봇은 그 반대로 욕망과 질서를 표현하는 우리의 방식에 적응해야 한다. 그러나 가정과 같은 매일의 환경은 공장이나 심지어 군사적인 환경에 의해 암시된 것보다 훨씬 더 복잡한 사회 규칙을 가지고 있다. 따라서, 로봇은 주변 환경의 동적 모델을 구축하기 위한 용량을 인지하고 이해해야 한다. 그것은 사물을 분류하고, 인간을 인식하고, 위치를 파악하며, 나아가 그들의 감정을 인식할 필요가 있다. 역동적인 능력의 필요성은 로봇공학의 모든 하위분야를 촉진한다.

게다가, 사회적 단서들을 이해하고 인지함으로써, 로봇은 인간과의 협력 시나리오를 가능하게 할 수 있다. 예를 들어 데스크톱 3d 프린터, 레이저 커터 등 개인 제작 기계가 빠르게 증가하면서 로봇이 공동으로 제어권을 공유하고 조정하며 과제를 달성할 수 있는 시나리오가 발생할 수 있다. 산업용 로봇은 이미 산업용 조립 라인에 통합되어 인간과 협업하고 있다. 그러한 로봇의 사회적 영향은 연구되어 왔고 노동자들이 여전히 로봇과 사회적 실체를 다루며, 사회적 단서에 의존하여 이해하고 함께 일한다는 것을 보여주었다.

HRI 연구의 다른 한 쪽 끝에서 인간과 로봇 사이의 "관계"의 인지적 모델링은 심리학자들과 로봇 연구원들에게 이익이 된다. 사용자 연구는 종종 양쪽 모두에 관심이 있다. 이 연구는 인간 사회의 일부를 위해 노력한다. 효과적인 휴머노이드 로봇 상호작용을[10] 위해 이러한 인공 작용제/시스템의 설계 시 수많은 통신 기술과[11] 관련 기능이 구현되어야 한다.

일반 HRI 연구

HRI 연구는 광범위한 분야에 걸쳐 있으며, HRI의 성격에 따라 일반적이다.

인간을 인지하는 방법

환경에서 인간을 인지하는 방법은 센서 정보를 기반으로 한다. 마이크로소프트가 주도하는 감지 컴포넌트와 소프트웨어에 대한 연구는 인간 운동학을 추출하는 데 유용한 결과를 제공한다(Kinect 참조). 오래된 기법의 예로는 피부색이 옅은 사람들의 경우 입은 옷보다 손이 가볍다는 사실처럼 색상 정보를 사용하는 것이다. 어떤 경우든 선험자를 모델링한 사람을 센서 데이터에 장착할 수 있다. 로봇은 인간 위치에 할당된 주변 환경에 대한 3D 지도를 만들거나 (자율 수준에 따라) 가지고 있다.

대부분의 방법은 환경의 비전을 통해 3D 모델을 구축하는 것이다. 자가 감지 센서는 로봇이 자신의 상태에 걸쳐 정보를 가질 수 있도록 허용한다. 이 정보는 참고자료와 관련이 있다.

음성인식 시스템은 인간의 욕망이나 명령을 해석하는 데 사용된다. 자기감각에 의해 추론된 정보를 결합하여 인간의 위치와 상태(서고, 앉아 있음)를 센서와 음성으로 표현한다. 이 문제에서, 자연 언어 처리는 컴퓨터와 인간(자연) 언어의 상호 작용, 특히 대량의 자연 언어 데이터를 처리하고 분석하도록 컴퓨터를 프로그램하는 방법에 관한 것이다. 예를 들어, 음성 태깅, 청킹, 명명 인식, 의미 역할 라벨링 등 다양한 자연 언어 처리 작업에 적용할 수 있는 신경 네트워크 아키텍처와 학습 알고리즘이 그것이다.[12]

동작 계획 방법

동적 환경에서의 동작 계획은 현재 3~10도의 자유도를 가진 로봇에게만 달성될 수 있는 도전이다. 최대 40도의 자유를 가질 수 있는 휴머노이드 로봇이나 심지어 2대의 무장 로봇은 오늘날의 기술로 역동적인 환경에 적합하지 않다. 그러나 저차원 로봇은 인간과의 충돌을 피하는 궤적을 계산하기 위해 잠재적 필드 방법을 사용할 수 있다.

인지 모델과 정신 이론

인간은 인간과 가깝지만 불완전하게 닮은 일부 로봇에 대한 신뢰가 떨어질 뿐만 아니라 부정적인 사회 정서적 반응을 보인다; 이 현상은 "Uncanny Valley"라고 불렸다.[13] 그러나 최근 원격진료 로봇에 대한 연구는 인간의 신체 자세와 표현적인 제스처를 모방하는 것이 로봇을 호감 있게 하고 원격 환경에 관여하게 한다는 것을 입증했다.[14] 또한, 모니터를 통한 일반적인 비디오 통신보다 안드로이드나 휴머노이드 텔레프레전스 로봇으로 시험했을 때 인간 운영자의 존재가 더 강하게 느껴졌다.[15]

로봇에 대한 사용자의 인식과 감정에 대한 연구 기구가 늘어나고 있지만, 우리는 아직 완전한 이해와는 거리가 멀다. 추가 실험만이 더 정확한 모형을 결정할 것이다.

과거의 연구에 따르면 로봇 주변의 현재 사용자 정서와 행동에 대한 몇 가지 징후가 있다.[16][17]

  • 초기 상호작용 동안, 사람들은 더 불확실하고, 덜 사회적인 존재를 기대하며, 로봇과 상호작용을 생각할 때 긍정적인 감정을 덜 가지고 있고, 인간과 의사소통을 선호한다. 이 발견은 인간과 인간의 상호작용 스크립트라고 불려왔다.
  • 로봇이 능동적인 행동을 하고 (사용자 공간을 관통하여) "안전 거리"를 존중하지 않을 때 사용자가 때때로 두려움을 나타내는 것으로 관찰되었다. 이 공포 반응은 사람에 따라 다르다.
  • 로봇이 특별한 용도가 없을 때 부정적인 감정이 표출되는 경우도 종종 있는 것으로 나타났다. 그 로봇은 쓸모없는 것으로 인식되고 그 존재가 귀찮아진다.
  • 사람들은 또한 성격 특성을 소프트웨어에서 구현되지 않은 로봇 탓으로 돌리는 것으로 나타났다.
  • 사람들은 로봇과 인간이 비문학적인 언어(비꼬는 말이나 선의의 거짓말 등)를 사용할 때를 제외하고는 인간과 로봇 모두의 정신 상태를 비슷하게 유추한다.[18]
  • 접촉 가설에 따라,[19] 로봇에 대한 감독된 노출은 로봇에 대한 사전 노출 태도와 비교하여 불확실성을 줄이고 로봇과 상호작용하려는 의지를 증가시킬 수 있다.[20]
  • 로봇을 보거나 만짐으로써 로봇과 상호작용하는 것은 몇몇 사람들이 로봇과 상호작용하기 전에 느끼는 부정적인 감정을 줄일 수 있다. 심지어 상상의 상호작용도 부정적인 감정을 줄일 수 있다. 하지만, 어떤 경우에는, 로봇과 상호작용하는 것이 로봇에 대한 기존의 부정적인 정서가 강한 사람들에 대한 부정적인 감정을 증가시킬 수 있다.[21]

인간-로봇 조정 방법

인간과 로봇의 상호작용 분야에서 많은 작업들이 인간과 로봇이 어떻게 더 잘 협력할 수 있는지를 살펴보았다. 협력하는 동안 인간에게 있어 주요한 사회적 계기는 활동에 대한 공통된 인식이며, 이에 대한 최종 연구자들은 눈 추적을 이용한 인간 파트너의 행동 모니터링, 인간 작업 의도에 대한 추론 및 로보 부분에 대한 사전 예방적 조치 등 다양한 방법을 통해 예상 로봇 제어를 연구했다.t.[22] 연구는 사전 통제가 사용자들이 사후 대응적 통제만으로 작업을 수행하는 것보다 더 빨리 수행하는데 도움이 된다는 것을 밝혀냈다.

사회적 신호를 로봇에 프로그래밍하는 일반적인 접근방식은 먼저 인간과 인간의 행동을 연구한 다음 학습을 전달하는 것이다.[23] 예를 들어 인간-로봇 협동의[24] 조정 메커니즘은 고립이 아닌 사회적 맥락에서 인식과 행동을 연구함으로써 인간과 인간의 구성에서 공동 행동을 가능하게 하는 방법을 연구한 신경과학[25] 분야의 작업에 기초하고 있다. 이러한 연구들은 그룹별로 과제를 완수하기 위해서는 공유된 대표성을 유지하는 것이 필수적이라는 것을 밝혀냈다. 예를 들어, 저자들은 가속과 제동에 대한 책임, 즉 한 사람이 가속과 제동에 대한 책임을 분리하여 함께 운전하는 과제를 조사하였다; 연구는 쌍이 서로의 시간에 대한 피드백을 받았을 때만 개인과 동일한 수준의 성능에 도달한다는 것을 밝혀냈다.의 행동 마찬가지로, 연구원들은 인간 로봇 핸드오버에서 같은 것을 적응적으로 제어할 수 있도록 식탁을 통과하는 것과 같은 가정 시나리오로 인간과 인간 핸드오버의 측면을 연구했다.[26] 창고와 슈퍼마켓에서 인간-인간 핸드오버의 휴먼 인자와 인체공학적 영역에 대한 또 다른 연구는 지버와 리시버가 핸드오버 작업을 다르게 인식하고 있으며, 이는 사용자 중심의 인간-로봇 협력 시스템을 설계하는 데 중요한 영향을 미친다는 것을 보여준다.[27] 가장 최근 연구자들은 조정력 향상을 위해 공동주거근로자 간에 조립업무를 자동 배분하는 시스템을 연구해왔다.[28]

응용 프로그램 영역

인간-로봇 상호작용의 응용분야에는 인간이 산업, 의학, 교우관계 등에 사용하는 로봇기술이 포함되어 있다.

산업용 로봇

공장 바닥에서 사람과 함께 작업하는 산업용 협동로봇 소여의 사례다.

산업용 로봇은 산업용 제조 업무를 수행하기 위해 인간과 협업하기 위해 구현되었다. 인간은 문제를 해결하기 위해 서로 다른 접근방식을 고려하고, 모든 선택사항 중에서 최선의 선택사항을 선택한 다음, 로봇에게 할당된 작업을 수행하도록 명령하는 유연성과 지능을 가지고 있지만, 로봇은 반복적이고 위험한 작업을 보다 정밀하고 일관성 있게 수행할 수 있다.[29] 산업용 로봇과 인간의 협업은 로봇이 제조와 조립의 효율성을 보장하는 능력을 가지고 있음을 보여준다.[29] 그러나 산업용 로봇은 무거운 물체를 움직일 수 있고 종종 위험하고 날카로운 도구를 빠르고 강력하게 작동시킬 수 있기 때문에 인간과 로봇의 협동의 안전에 대한 지속적인 우려가 있다. 결과적으로, 이것은 같은 작업 공간에서 일하는 사람들에게 잠재적인 위협을 제공한다.[29] 따라서 협력 사업장을 위한 안전하고 효과적인 배치 계획은 연구가 직면하고 있는 가장 어려운 주제 중 하나이다.[30]

메디컬 로봇

재활

텍사스 대학의 연구원들은 손의 움직임을 돕는 재활 로봇을 시연했다.

재활로봇은 건강관리에서 시행되는 로봇 보조 시스템의 한 예다. 이런 종류의 로봇은 뇌졸중 생존자나 신경학적 장애가 있는 사람들이 손과 손가락의 움직임을 회복하는데 도움을 줄 것이다.[31][32] 지난 수십 년 동안 인간과 로봇이 어떻게 상호작용을 하는가에 대한 생각은 재활로봇 설계에서 널리 고려된 하나의 요인이다.[32] 예를 들어, 외골격 시스템이 인간의 신체에 직접 접촉하기 때문에 인간과 로봇의 상호작용은 외골격 재활 로봇을 설계하는데 중요한 역할을 한다.[31]

엘더 케어 및 컴패니언 로봇

간호로봇은 신체적, 인지적 기능의 저하에 직면했을지도 모르는 노인들에게 도움을 주기 위한 것으로, 결과적으로 정신사회적인 문제가 발생하였다.[33] 로봇의 신체적인 지원은 노인들이 매일 신체 활동을 보조함으로써 자율감을 가질 수 있게 하고 그들이 여전히 그들 자신을 돌볼 수 있고 그들 자신의 집에서 지낼 수 있다는 것을 느낄 수 있게 해줄 것이다.[33]

소셜 로봇

자폐아동을 위한 로봇 장난감을 보여주는 런던 과학박물관의 전시회로, 자폐아들이 얼굴 표정에서 사회적 신호를 포착하는 것을 돕고자 하는 바람이다.[34]

자폐 중재

지난 10년 동안 인간과 로봇의 상호작용은 자폐증 개입에서 유망한 결과를 보여주었다.[35] 자폐스펙트럼장애(ASD)를 가진 아이들은 인간보다 로봇과 연결될 가능성이 높고, 사회적 로봇을 이용하는 것이 이러한 아이들을 ASD로 도울 수 있는 유익한 접근법이라고 여겨진다.[35]

그러나, 아동들의 ASD에 개입하기 위해 사용되는 소셜 로봇은, 종종, ASD 개입에 있어서 소셜 로봇을 이용하는 연구가 표준 연구 프로토콜을 따르지 않기 때문에, 임상 커뮤니티에 의해 실행 가능한 치료로 여겨지지 않는다.[35] 또한 연구 결과는 임상 체계적 평가에 근거하여 증거 기반 실무(EBP)로 간주할 수 있는 일관된 긍정적 효과를 증명할 수 없었다.[35] 그 결과, 연구자들은 로봇 매개 개입으로 연구를 수행하는 방법을 제안하는 지침을 제정하기 시작했고, 따라서 의료전문가가 ASD 개입에서 로봇을 선택하도록 하는 EBP로 취급될 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터를 생산하기 시작했다.[35]

재활

로봇은 협업 로봇으로 구성될 수 있으며 모터 장애가 있는 사용자의 재활에 사용할 수 있다. 자동 음성 인식, 시선 시선 추적 등 다양한 인터랙티브 기술을 이용해 운동장애를 가진 사용자는 로봇 에이전트를 제어해 전동 휠체어 제어, 물체 조작 등 재활 활동에 활용할 수 있다.

오토매틱 드라이빙

인간과 로봇의 상호작용의 구체적인 예는 자동 운전에서 사람과 차량의 상호작용이다. 인적-차량 협력의 목표는 자동 운전 시스템의 안전, 보안 및 편안함을 보장하는 것이다.[36] 이 시스템의 지속적인 개선과 고도로 완전 자동화된 차량에 대한 진보의 진전은 보행자가 길을 건너는 것과 같은 예기치 않은 운전조건이 있을 때 인간이 운전 과정에 개입할 필요가 없는 운전경험을 보다 안전하고 효율적으로 만드는 것을 목표로 한다. 하기로 되어 [36]있다

이 드론은 예를 들어 산에서 실종된 사람을 찾는 데 사용될 수 있는 무인항공기의 예다.

검색 및 구조

무인항공기(UAV)와 무인수중기(UUV)는 실종자가 주변 지역에 남겨진 증거로부터 원격으로 위치를 파악하는 등 야생지역의 수색과 구조 작업을 지원할 수 있는 잠재력을 갖고 있다.[37][38] 이 시스템은 커버리지 맵, GPS 정보, 품질 검색 영상 등 자율성과 정보를 통합하여 주어진 제한된 시간 내에 효율적으로 수색 및 구조 작업을 수행하는 인간을 지원한다.[37][38]

'문워크' 프로젝트는 화성 유인 임무를 시뮬레이션하고, 아날로그 환경에서 로봇-아스트로나우트 협력을 테스트하기 위한 것이다.

우주 탐사

인류는 화성에 대한 승무원 임무와 같은 우주 탐사의 다음 돌파구를 달성하기 위해 노력해왔다.[39] 이 도전은 우주 비행사들을 돕고 그들의 임무를 수행하는 동안 그들의 작전을 지원할 수 있는 행성 탐사 로봇의 개발 필요성을 확인했다.[39] 로봇, 무인항공기, 인간 간의 협업을 통해 모든 측면에서 능력을 활용하고 작업 성능을 최적화한다.[39]

참고 항목

로보틱스

기술

심리학

각주

특성.

바트넥과 오카다는 로봇[40] 사용자 인터페이스가 다음 네 가지 속성으로 설명될 수 있다고 제안한다.

공구 – 완구 축척도
  • 이 시스템은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 고안된 것인가 아니면 단지 오락만을 위한 것인가?
리모컨 – 자율 스케일
  • 로봇에 리모컨이 필요한가, 아니면 인간의 직접적인 영향 없이 작동할 수 있는가?
반응형 – 대화 규모
  • 로봇이 일정한 상호작용 패턴에 의존하는가? 아니면 인간과 대화(정보 교환)를 할 수 있는가?
의인성 척도
  • 그것은 사람의 모양이나 성질을 가지고 있는가?

참조

  1. ^ Asimov, Isaac (1950). "Runaround". I, Robot (The Isaac Asimov Collection ed.). New York City: Doubleday. p. 40. ISBN 978-0-385-42304-5. This is an exact transcription of the laws. They also appear in the front of the book, and in both places there is no "to" in the 2nd law. Note that this snippet has been copy-pasted from Three Laws of Robotics
  2. ^ Hornbeck, Dan (2008-08-21). "Safety in Automation". machinedesign.com. Retrieved 2020-06-12.
  3. ^ Scholtz, Jean. "Evaluation methods for human-system performance of intelligent systems". Proceedings of the 2002 Performance Metrics for Intelligent Systems (PerMIS) Workshop. doi:10.1007/s10514-006-9016-5. S2CID 31481065.
  4. ^ Kahn, Peter H.; Ishiguro, Hiroshi; Friedman, Batya; Kanda, Takayuki (2006-09-08). What is a human? - Toward psychological benchmarks in the field of human-robot interaction. ROMAN 2006 - the 15th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication. pp. 364–371. doi:10.1109/ROMAN.2006.314461. ISBN 1-4244-0564-5. S2CID 10368589.
  5. ^ "Meet Paro, the therapeutic robot seal". CNN. November 20, 2003. Retrieved 2020-06-12.
  6. ^ "The future of human-robot interaction". as.cornell.edu. Retrieved 2020-06-12.
  7. ^ "3: Emergence of HRI as a Field". Human-Robot Interaction. Retrieved 2020-06-12.
  8. ^ Dautenhahn, Kerstin (29 April 2007). "Socially intelligent robots: Dimensions of human–robot interaction". Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 362 (1480): 679–704. doi:10.1098/rstb.2006.2004. PMC 2346526. PMID 17301026.
  9. ^ Sauppé, Allison; Mutlu, Bilge (2015). Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM Conference on Human Factors in Computing Systems - CHI '15. pp. 3613–3622. doi:10.1145/2702123.2702181. ISBN 978-1-4503-3145-6. S2CID 3136657.
  10. ^ "Human-Robot Interaction" – via www.interaction-design.org.
  11. ^ Bubaš, Goran; Lovrenčić, Alen (2002). "Implications of interpersonal communication competence research on the design of artificial behavioral systems that interact with humans". Proceedings of the 6th International Conference on Intelligent Engineering Systems. International Conference on Intelligent Engineering Systems - INES 2002.
  12. ^ Collobert, Ronan; Weston, Jason; Bottou, Léon; Karlen, Michael; Kavukcuoglu, Koray; Kuksa, Pavel (2011). Natural Language Processing (Almost) from Scratch. OCLC 963993063.
  13. ^ Mathur, Maya B.; Reichling, David B. (2016). "Navigating a social world with robot partners: S quantitative cartography of the Uncanny Valley". Cognition. 146: 22–32. doi:10.1016/j.cognition.2015.09.008. PMID 26402646.
  14. ^ Adalgeirsson, Sigurdur; Breazeal, Cynthia (2010). "MeBot: A Robotic Platform for Socially Embodied Presence" (pdf). Proceedings of the 5th ACM/IEEE International Conference on Human-robot Interaction. ACM/IEEE International Conference on Human-robot Interaction – HRI '10. pp. 15–22. ISBN 9781424448937.
  15. ^ Sakamoto, Daisuke; Kanda, Takayuki; Ono, Tetsuo; Ishiguro, Hiroshi; Hagita, Norihiro (2007). "Android as a telecommunication medium with a human-like presence". Proceeding of the ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction. ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction - HRI '07. p. 193. doi:10.1145/1228716.1228743. ISBN 978-1-59593-617-2. S2CID 1093338.
  16. ^ Spence, Patric R.; Westerman, David; Edwards, Chad; Edwards, Autumn (July 2014). "Welcoming Our Robot Overlords: Initial Expectations About Interaction With a Robot". Communication Research Reports. 31 (3): 272–280. doi:10.1080/08824096.2014.924337. S2CID 144545474.
  17. ^ Edwards, Chad; Edwards, Autumn; Spence, Patric R.; Westerman, David (21 December 2015). "Initial Interaction Expectations with Robots: Testing the Human-To-Human Interaction Script". Communication Studies. 67 (2): 227–238. doi:10.1080/10510974.2015.1121899. S2CID 146204935.
  18. ^ Banks, Jaime (2021-01-28). "Of like mind: The (mostly) similar mentalizing of robots and humans". Technology, Mind, and Behavior. 1 (2). doi:10.1037/tmb0000025.
  19. ^ Pettigrew, T.F.; Tropp, L.R. (2006). "A meta-analytic test of intergroup contact theory". Journal of Personality and Social Psychology. 90 (5): 751–783. doi:10.1037/0022-3514.90.5.751. PMID 16737372.
  20. ^ Haggadone, Brad A.; Banks, Jaime; Koban, Kevin (2021-04-07). "Of robots and robotkind: Extending intergroup contact theory to social machines". Communication Research Reports. 38 (3): 161–171. doi:10.1080/08824096.2021.1909551. S2CID 233566369.
  21. ^ Wullenkord, Ricarda; Fraune, Marlena R.; Eyssel, Friederike; Šabanović, Selma (August 2016). Getting in touch: How imagined, actual, and physical contact affect evaluations of robots. 25th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2016). pp. 980–985. doi:10.1109/ROMAN.2016.7745228.
  22. ^ Anticipatory robot control for efficient human-robot collaboration (pdf). HRI '16: The Eleventh ACM/IEEE International Conference on Human Robot Interaction. 2016. pp. 83–90. ISBN 9781467383707.
  23. ^ Roy, Someshwar; Edan, Yael (2018-03-27). "Investigating Joint-Action in Short-Cycle Repetitive Handover Tasks: The Role of Giver Versus Receiver and its Implications for Human-Robot Collaborative System Design". International Journal of Social Robotics. 12 (5): 973–988. doi:10.1007/s12369-017-0424-9. ISSN 1875-4805. S2CID 149855145.
  24. ^ "Coordination mechanisms in human-robot collaboration". Proceedings of the 2013 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction. ACM/IEEE International Conference on Human-robot Interaction - HRI 2013. 2013. CiteSeerX 10.1.1.478.3634.
  25. ^ Sebanz, Natalie; Bekkering, Harold; Knoblich, Günther (February 2006). "Joint action: bodies and minds moving together". Trends in Cognitive Sciences. 10 (2): 70–76. doi:10.1016/j.tics.2005.12.009. PMID 16406326. S2CID 1781023.
  26. ^ Huang, Chien-Ming; Cakmak, Maya; Mutlu, Bilge (2015). Adaptive coordination strategies for human-robot handovers (PDF). Robotics: Science and Systems.
  27. ^ Someshwar, Roy; Edan, Yael (2017-08-30). "Givers & receivers perceive handover tasks differently: Implications for human-robot collaborative system design". arXiv:1708.06207 [cs.HC].
  28. ^ "WeBuild: Automatically distributing assembly tasks among collocated workers to improve coordination". CHI '17: Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Association for Computing Machinery. 2017. doi:10.1145/3025453.3026036.
  29. ^ a b c Hentout, Abdelfetah; Aouache, Mustapha; Maoudj, Abderraouf; Akli, Isma (2019-08-18). "Human–robot interaction in industrial collaborative robotics: A literature review of the decade 2008–2017". Advanced Robotics. 33 (15–16): 764–799. doi:10.1080/01691864.2019.1636714. ISSN 0169-1864. S2CID 198488518.
  30. ^ Rega, Andrea; Di Marino, Castrese; Pasquariello, Agnese; Vitolo, Ferdinando; Patalano, Stanislao; Zanella, Alessandro; Lanzotti, Antonio (20 December 2021). "Collaborative Workplace Design: A Knowledge-Based Approach to Promote Human–Robot Collaboration and Multi-Objective Layout Optimization". Applied Sciences. 11 (24): 12147. doi:10.3390/app112412147.
  31. ^ a b Aggogeri, Francesco; Mikolajczyk, Tadeusz; O'Kane, James (April 2019). "Robotics for rehabilitation of hand movement in stroke survivors". Advances in Mechanical Engineering. 11 (4): 168781401984192. doi:10.1177/1687814019841921. ISSN 1687-8140.
  32. ^ a b Oña, Edwin Daniel; Garcia-Haro, Juan Miguel; Jardón, Alberto; Balaguer, Carlos (2019-06-26). "Robotics in health care: Perspectives of robot-aided interventions in clinical practice for rehabilitation of upper limbs". Applied Sciences. 9 (13): 2586. doi:10.3390/app9132586. ISSN 2076-3417.
  33. ^ a b Robinson, Hayley; MacDonald, Bruce; Broadbent, Elizabeth (November 2014). "The role of healthcare robots for older people at Home: A review". International Journal of Social Robotics. 6 (4): 575–591. doi:10.1007/s12369-014-0242-2. ISSN 1875-4791. S2CID 25075532.
  34. ^ Curtis, Sophie (2017-07-28). "This creepy-looking humanoid robot has a very important purpose". The Mirror. Retrieved 2019-10-28.
  35. ^ a b c d e Begum, Momotaz; Serna, Richard W.; Yanco, Holly A. (April 2016). "Are robots ready to deliver autism interventions? A comprehensive review". International Journal of Social Robotics. 8 (2): 157–181. doi:10.1007/s12369-016-0346-y. ISSN 1875-4791. S2CID 15396137.
  36. ^ a b Biondi, Francesco; Alvarez, Ignacio; Jeong, Kyeong-Ah (2019-07-03). "Human–Vehicle Cooperation in Automated Driving: A Multidisciplinary Review and Appraisal". International Journal of Human–Computer Interaction. 35 (11): 932–946. doi:10.1080/10447318.2018.1561792. ISSN 1044-7318. S2CID 86447168.
  37. ^ a b Goodrich, M. A.; Lin, L.; Morse, B. S. (May 2012). "Using camera-equipped mini-UAVS to support collaborative wilderness search and rescue teams". 2012 International Conference on Collaboration Technologies and Systems (CTS): 638. doi:10.1109/CTS.2012.6261008. ISBN 978-1-4673-1382-7. S2CID 13164847.
  38. ^ a b Morse, Bryan S.; Engh, Cameron H.; Goodrich, Michael A. (2010). "UAV video coverage quality maps and prioritized indexing for wilderness search and rescue". Proceeding of the 5th ACM/IEEE International Conference on Human-robot Interaction - HRI '10. Osaka, Japan: ACM Press: 227. doi:10.1145/1734454.1734548. ISBN 9781424448937. S2CID 11511362.
  39. ^ a b c Bernard, Tiziano; Martusevich, Kirill; Rolins, Armando A.; Spence, Isaac; Troshchenko, Alexander; Chintalapati, Sunil (2018-09-17). A novel Mars rover concept for astronaut operational support on surface EVA missions. 2018 AIAA SPACE and Astronautics Forum and Exposition. Orlando, FL: American Institute of Aeronautics and Astronautics. doi:10.2514/6.2018-5154. ISBN 9781624105753.
  40. ^ Bartneck, Christoph; Michio Okada (2001). "Robotic User Interfaces" (PDF). Proceedings of the Human and Computer Conference. pp. 130–140.

외부 자원

컨퍼런스

ACE – AI, 센서, 로보틱스 미래 응용 국제 컨퍼런스

AI, 센서, 로보틱스의 미래 응용에 관한 국제학술회의는 기술 이면에 숨겨진 잠재력뿐만 아니라 미래의 도전들을 강조하면서 예술 연구의 상태를 탐구한다. 이 컨퍼런스에 받아들여진 기고문은 매년 미래 로봇 라이프 저널 특별판에 발표될 것이다.

사회로봇 국제회의

국제사회로봇학술회의는 과학자와 연구자, 실무자들이 인간과의 상호작용과 우리 사회와의 통합은 물론 사회로봇 분야에서 그들의 최전방 연구와 발견의 최근 진척 상황을 보고하고 토론하는 회의다.

  • ICSR2009, 인천, FIRA 로보월드콩그레스와 협력하여
  • ICSR2010, 싱가포르
  • ICSR2011, 네덜란드 암스테르담

인간과 로봇의 인간관계에 관한 국제회의

로봇과의 사랑과 섹스에 관한 국제 회의

로봇과의 사랑과 성에 관한 국제회의는 AI, 철학, 윤리, 사회학, 공학, 컴퓨터과학, 생명윤리학 등 다양한 주제를 초청하고 장려하는 연례대회다.

그 주제에 대한 가장 초기의 학술 논문은 2006년 EC에 발표되었다. 제노바 로봇학교가 주관한 유론 로보틱스 아틀리에에 이어 1년 뒤 뉴욕에서 하퍼 콜린스가 펴낸 첫 책 '로봇과 함께 하는 사랑과 섹스'가 그 뒤를 이었다. 이 분야의 초창기 학술활동이 난무한 이래로 그 주제는 광범위하고 전 세계적인 관심사로 크게 성장해 왔다. 2008~2010년 동안 네덜란드에서 인간-로봇 인간관계에 관한 세 차례의 회의가 열렸으며, 각각의 경우 그 절차는 스프링거-베를랙 등 존경받는 학술 출판사에 의해 발표되었다. 2014년까지의 공백이 있은 후, 그 회의는 2014년 마데이라 대학, 2016년과 2017년 런던, 그리고 2019년 브뤼셀에서 열린 "로봇과의 사랑과 성에 관한 국제회의"로 이름이 바뀌었다. 게다가, 스프링거-베를랙 "International Journal of Social Robotics"는 2016년까지 이 주제를 언급하는 기사를 게재했고, 2012년에 "Lovotics"라는 오픈 액세스 저널이 출시되어 전적으로 이 주제에 전념했다. 지난 몇 년 동안, 인쇄 매체, TV 다큐멘터리, 장편 영화뿐만 아니라 학계 내에서도 이 주제에 대한 보도가 증가함에 따라 관심이 급증했다.

로봇과의 사랑과 성에 관한 국제 회의는 학계 및 산업 전문가들이 학술 심포지엄에서 그들의 혁신적인 작업과 아이디어를 발표하고 토론할 수 있는 좋은 기회를 제공한다.

  • 2020년, 독일 베를린
  • 2019년, 벨기에 브뤼셀
  • 2017년 영국 런던
  • 2016년 영국 런던
  • 2014년 포르투갈 마데이라

인간과 로봇의 상호작용에 관한 국제 심포지엄

이번 심포지엄은 인공지능 연구 및 행동 시뮬레이션 학회 연례협약과 연계해 마련됐다.

  • 2015년, 영국 캔터베리
  • 2014년 영국 런던
  • 2010년, 영국 레스터
  • 2009년 영국 에든버러

IEEE 국제 로봇 및 인간 대화형 커뮤니케이션 심포지엄

IEEE 국제 로봇 및 인간 대화형 커뮤니케이션 심포지엄(RO-MAN )은 1992년 교수들에 의해 설립되었다. 후쿠다 도시오, 고바야시 히사토, 하라시 히로시, 하라 후미오. 초기 워크숍 참가자는 대부분 일본인이었으며, 처음 7회 워크샵이 일본에서 열렸다. 1999년부터는 일본뿐만 아니라 유럽과 미국에서도 워크숍이 개최되고 있으며, 참가 범위는 국제적으로 넓어졌다.

인간과 로봇 상호작용에 관한 ACM/IEEE 국제회의

주요 기사: 인간과 로봇의 상호 작용에 관한 국제 회의

이 컨퍼런스는 HRI 분야에서 최고의 컨퍼런스 중 하나이며 매우 선별적인 검토 과정을 거친다. 평균 합격률은 26%, 평균 출석률은 187명이다. 컨퍼런스에 대한 기여도 중 약 65%가 미국에서 나오고 있으며, 컨퍼런스에 대한 제출의 높은 수준은 지금까지 HRI 논문이 유치한 평균 10건의 인용문으로 가시화되고 있다.[1]

  • 미국 유타주 솔트레이크시티의 2006년 HRI 합격률: 0.29
  • 미국 워싱턴 D.C.의 2007년 HRI 합격률: 0.23
  • 네덜란드 암스테르담의 HRI 2008, 합격률: 0.36 (구강 발표의 경우 0.18)
  • HRI 2009년 미국 캘리포니아주 샌디에이고, 합격률: 0.19
  • 일본 오사카의 HRI 2010, 합격률: 0.21
  • 스위스 로잔의 HRI 2011, 합격률: 전체 논문의 경우 0.22
  • HRI 2012년 미국 매사추세츠 주 보스턴, 합격률: 전체 논문의 경우 0.25
  • 일본 도쿄의 2013년 HRI, 합격률: 전체 논문의 경우 0.24
  • 독일 빌레펠트에서의 2014년 HRI 합격률: 전체 논문의 경우 0.24
  • 미국 오레곤주 포틀랜드의 2015년 HRI 합격률: 전체 논문의 경우 0.25
  • 뉴질랜드 크라이스트처치에서 HRI 2016, 합격률: 전체 논문의 경우 0.25
  • 오스트리아 빈의 HRI 2017, 합격률: 전체 논문의 경우 0.24
  • 미국 시카고의 HRI 2018, 합격률: 전체 논문의 경우 0.24
  • 미국 Boudler의 HRI 2021, 합격률: 전체 논문의 경우 0.23

국제 인적-대리인 상호 작용

관련 회의

HRI만을 다루는 것이 아니라 HRI의 폭넓은 측면을 다루는 컨퍼런스가 많이 있으며, HRI 논문이 발표되는 경우가 많다.

  • IEEE-RAS/RSJ 휴머노이드 로봇 국제 회의(Humanoids)
  • 유비쿼터스 컴퓨팅(UbiComp)
  • IEEE/RSJ 지능형 로봇 및 시스템 국제 컨퍼런스(IROS)
  • 지능형 사용자 인터페이스(IUI)
  • 컴퓨터 인간 상호작용(CI)
  • 미국 인공지능 협회(AAAI)
  • 소통하다

저널스

현재 두 개의 전용 HRI 저널이 있다.

  • 인간-로봇 상호작용에 관한 ACM거래(원래 인간-로봇 상호작용 저널)
  • 국제 소셜 로보틱스 저널

그리고 HRI 기사를 찾을 수 있는 몇 개의 일반 저널이 더 있다.

책들

인간-로봇 상호작용을 전문으로 하는 몇 권의 책이 있다. 편집된 책이 여러 권 있지만, 몇 권의 전용 서적만 구할 수 있다.

  • Bartneck, C.; Belpaeme, T.; Eyssel, F.; Kanda, T.; Keijsers, M.; Šabanović, S. (2019). Human-Robot Interaction - an introduction. Cambridge U.P.[2] – 무료 PDF 온라인[3] 제공
  • Kanda, T.; Ishiguro, H. (2012). Human-Robot Interaction in Social Robotics. CRC Press.[4]
  • Breazeal, C.; Dautenhahn, K.; Kanda, T. (2016). "Social Robotics". Springer Handbook of Robotics. pp. 1935–1972. – 광범위한 지침서의 장.[5]

코스

많은 대학들이 인간과 로봇 상호 작용의 과정을 제공한다.

대학 과정 및 학위

  • 캐나다 워털루 대학교, Kerstin Dautenhan, Social Robotics – 인간 중심 로보틱스의 기초, 기술 및 응용
  • 대만 국립 타이베이 대학교, 후만 사마니, M5226 첨단 로봇공학
  • 캐나다 온타리오 테크 대학, Patrick C. K. Hung, BUSI4590U 기술 관리 주제 & INFR 4599U 서비스 로봇 혁신
  • 미국 콜로라도 광산학교, 톰 윌리엄스, CSCI 436 / 536: 인간과 로봇의 상호작용
  • Heriot-Watt University, UK, Lynne Baillie, F21HR 인간 로봇 상호작용
  • Uppsala University, 스웨덴, Filip Malmberg, UU-61611 소셜 로봇 및 인간과 로봇 상호작용
  • 스웨덴 Skövde University, MSc Human-Robot Interaction 프로그램
  • 인디애나 대학교, 미국 블루밍턴, 셀마 사바노비치, INFO-I 440 인간-로봇 상호작용
  • 겐트 대학교, 벨기에, 토니 벨파예, E019370A 로보틱스 모듈
  • 독일 빌레펠트 대학교, 프레데리케 아이셀, 270037 소지알심실록시체 아스페크테 데르 멘슈-마스치네 인터랙션
  • 일본 교토 대학, 간다 다카유키, 3218000 인간-로봇 상호작용 ( (ヒュマットトイ))))))))))

온라인 과정 및 학위

또한 Moc와 같은 온라인 과정도 이용할 수 있다.

  • 캔터베리 대학교(UCX) – edX 프로그램
    • 인간-로봇 상호작용[6] 전문자격증
    • 인간과 로봇의 상호작용 소개
    • 인간과 로봇 상호작용의[8] 방법과 응용

인용된 외부 리소스

  1. ^ Bartneck, Christoph (February 2011). "The end of the beginning: a reflection on the first five years of the HRI conference". Scientometrics. 86 (2): 487–504. doi:10.1007/s11192-010-0281-x. PMC 3016230. PMID 21297856.
  2. ^ Bartneck, Christoph; Belpaeme, Tony; Eyssel, Friederike; Kanda, Takayuki; Keijsers, Merel; Šabanović, Selma (2019). Human-Robot Interaction - An Introduction. Cambridge, UK: Cambridge University Press. ISBN 9781108735407. Retrieved 27 January 2020.
  3. ^ "Human Robot Interaction – Share and enjoy!".
  4. ^ Kanda, Takayuki (2012). Human-Robot Interaction in Social Robotics. Boca Raton, FL: CRC Press. ISBN 9781466506978.
  5. ^ Breazeal, Cynthia; Dautenhahn, Kerstin; Takayuki, Kanda (2016). "Social Robotics". In Siciliano, Bruno; Khatib, Oussama (eds.). Springer Handbook of Robotics. Berlin: Springer. pp. 1935–1972. ISBN 9783319325507.
  6. ^ "Professional Certificate in Human-Robot Interaction". edX. Canterbury, UK: University of Canterbury (UCx). 2021-09-01. Retrieved 2021-09-01.
  7. ^ "Introduction to Human-Robot Interaction". edX. Canterbury, UK: University of Canterbury (UCx). 2021-09-01. Retrieved 2021-09-01.
  8. ^ "Methods and Application in Human-Robot Interaction". edX. Canterbury, UK: University of Canterbury (UCx). 2021-09-01. Retrieved 2021-09-01.