DOI QR코드

DOI QR Code

Developing Social Interaction Evaluation Metrics for Multidisciplinary Human-Robot Interaction Design Education

다전공 휴먼-로봇 인터랙션 디자인 교육에서 사회적 상호작용 평가 지표 개발: 프로젝트 기반 융합 교육 사례 연구

  • Lim Dokshin (Department of Mechanical and System Design Engineering, Hongik University) ;
  • Choi Kyung Yun (Department of Mechanical and System Design Engineering, Hongik University)
  • 임덕신 (홍익대학교 기계.시스템디자인공학과) ;
  • 최경윤 (홍익대학교 기계.시스템디자인공학과)
  • Received : 2026.03.31
  • Accepted : 2026.05.07
  • Published : 2026.05.31

Abstract

This study aims to develop and validate evaluation metrics for social robot interaction applicable to multidisciplinary robot design education. To this end, we conducted a study based on team-based projects in a Human-Robot Interaction (HRI) Design course, where students from diverse academic backgrounds collaboratively designed and developed social robot prototypes. To capture the core value of social robots-interaction experience-from multiple perspectives, an open exhibition was organized in which a total of 34 participants, including students, non-participant users, and industry experts, experienced eight projects and provided feedback. A survey-based evaluation was conducted using ten metrics. The results indicate that the evaluation metrics can be structured into three underlying factors-emotional engagement and relational formation, behavioral clarity and responsiveness, and contextual and expressive appropriateness-among which action clarity and emotional expressiveness play a key role in differentiating interaction quality across projects. Significant differences across projects were found particularly in behavioral clarity and responsiveness, and contextual and expressive appropriateness. These findings suggest that a UX (User Experience)-based evaluation framework can serve as an effective tool for systematically analyzing project outcomes and guiding collaboration among students from different disciplines. This study contributes by proposing social robot interaction evaluation metrics applicable to multidisciplinary engineering education and validating its applicability through a real classroom case.

본 연구는 다전공 기반 로봇 수업에서 적용 가능한 소셜 로봇 상호작용 평가 지표를 개발하고 그 실효성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 휴먼-로봇 인터랙션 디자인 수업에서 다전공생 팀을 구성하여 수행한 소셜 로봇 인터랙션 및 프로토타입 개발 프로젝트를 대상으로 연구를 수행하였다. 특히 소셜 로봇의 핵심 가치인 상호작용 경험을 전문가, 수강생 및 비수강생 참여자 34명이 8개 프로젝트 결과물을 직접 체험하고 평가하였다. 본 연구에서는 이 과정에서 수강생이 개발한 소셜 로봇의 평가를 위해 10개의 항목으로 구성된 설문을 정량 및 정성적 응답을 수집하였다. 분석결과, 평가 항목은 세 가지 요인(정서적 참여 및 관계 형성, 행동 이해성 및 반응성, 맥락 및 표현 적절성)으로 구조화되었으며, 특히 행동의 직관성과 표현의 명확성이 프로젝트 간 상호작용 품질 차이를 설명하는 주요 변수로 나타났다. 또한 프로젝트 간 비교 분석을 통해 행동 이해성 및 반응성과 맥락 및 표현 적절성 요인에서 유의한 차이가 확인되었다. 이러한 결과는 로봇 설계 수업에서 사용자 경험 기반 평가 프레임워크가 서로 다른 전공적 관점을 가진 학생들의 프로젝트 결과물을 체계적으로 분석하고 협업의 방향성을 제시하는 도구로서 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 학사 구조 변화 속에서 공학과 비공학 전공자가 협업하는 다전공 공학교육 환경에 적용 가능한 소셜 로봇의 사회적 상호작용 평가 지표를 제안하고 실제 수업 사례를 통해 그 활용 가능성을 검증했다는 점에서 의의를 가진다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 홍익대학교 2025 학술연구진흥비에 의하여 지원되었음.

References

  1. 김현식 (2021). 해양로봇 활용의 역량중심 메이커 및 설계 교육 사례 연구. 공학교육연구, 24(2), 12-19. https://doi.org/10.18108/JEER.2021.24.2.12
  2. 이정진, 안정현, 임덕신 (2019). 공학 교육을 위한 지능화된 인공물의 성격에 대한 정성적 연구 방법 : 로봇청소기의 외형, 소리, 행동을 중심으로. 공학교육연구, 22(5), 56-62. https://doi.org/10.18108/JEER.2019.22.5.56
  3. 이현옥, 고연주 (2022). 공학전공 대학생의 AI 로봇에 대한 윤리적 민감성. 공학교육연구, 25(6), 23-37. https://doi.org/10.18108/JEER.2022.25.6.23
  4. 진성희 (2017). 융합기술교육에 대한 산업체 수요조사 : 나노, 바이오, 로봇, 디자인 분야를 중심으로. 공학교육연구, 20(1), 18-27. https://doi.org/10.18108/JEER.2017.20.1.18
  5. 진윤선, 권오병 (2019). 로봇의 범주, 역할 및 사용자 특성이 Uncanny Valley의 형태에 미치는 영향에 대한 실증 연구. 한국통신학회논문지, 44(3), 540-553.
  6. 하상집, 이준식, 유인진, 박도형 (2021). 각인각색, 각봇각색: ABOT 속성과 소비자 감성 기반 소셜로봇 디자인평가 모형 개발. 지능정보연구, 27(2), 55-78. https://doi.org/10.13088/JIIS.2021.27.2.055
  7. Borrego, M., & Newswander, L. K. (2010). Definitions of interdisciplinary research: Toward graduate-level interdisciplinary learning outcomes. The Review of Higher Education, 34(1), 61-84. https://doi.org/10.1353/rhe.2010.0006
  8. Darling, K. (2015). 'Who's Johnny?'Anthropomorphic framing in human-robot interaction, integration, and policy. (March 23, 2015). Robot Ethics, 2. https://doi.org/10.2139/ssrn.2588669
  9. Diana, C. (2021). My Robot gets me: How social design can make new products more human (pp. 7-9). Boston, MA: Harvard Business Review Press.
  10. Ishii, H., & Ullmer, B. (1997). Tangible bits: towards seamless interfaces between people, bits and atoms. In Proceedings of the ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 234-241.
  11. LC, R., Zamfirescu-Pereira, J.D., Friedman, N., Fu, K., Li, Y., & Ju, W. (2024). "Sit on me please": Investigating perception of furniture robotic movements using video prototyping. In Extended Abstracts of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (Article 9, 1-6). Association for Computing Machinery.
  12. Powers, A., & Kiesler, S. (2006). The advisor robot: tracing people's mental model from a robot's physical attributes. In Proceedings of the 1st ACM SIGCHI/SIGART Conference on Human-robot Interaction, 218-225.
  13. Rosner, D. K. (2014). Making citizens, reassembling devices: On gender and the development of contemporary public sites of repair in Northern California. Public Culture, 26(1), 51-77. https://doi.org/10.1215/08992363-2346250
  14. Sherwin, K. (2018). Natural mappings and stimulus-response compatibility in user interface design. Nielsen Norman Group.
  15. Sung, J. Y., Guo, L., Grinter, R. E., & Christensen, H. I. (2007). "My Roomba is Rambo": intimate home appliances. In UbiComp 2007: Ubiquitous Computing: 9th International Conference, Innsbruck, Austria, September 16–19, 2007, Proceedings (pp. 145-162). Springer Berlin Heidelberg.