국내기사
박물관 인간-로봇 상호작용(HRI)의 사용자 경험 최적화 연구 : 카노 모델 기반 요구 분석 = A study of user experience optimization of human-robot interaction(HRI) in museums : a Kano model-based requirement analysis
인공지능과 디지털 기술의 급속한 발전에 따라 박물관 환경에서의 인간–로봇 상호작용(HRI)은 문화 전파를 촉진하고 관람객 경험을 향상시키는 중요한 경로로 부상하고 있다. 그러나 기존 연구들은 주로 시스템 기능과 기술적 성능의 향상에 초점을 맞추고 있으며, 사용자 경험에 대한 구조적 분석과 설계 최적화는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구는 카노 모델을 기반으로 박물관 HRI 사용자 요구 분석 프레임워크를 구축하였으며, 사용자 경험의 관점에서 다층적 요구 특성을 체계적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 SI–DSI 만족도 지수와 SR 민감도 지수를 통합적으로 활용하여, 8개 차원과 30개 지표에 대한 속성 분류 및 우선순위 평가를 수행하였다. 연구 결과, 당연적 요구는 신뢰와 안전의 기반을 형성하고, 일원적 요구는 상호작용의 품질과 조작 효율성을 결정하며, 매력적 요구는 정서적 만족과 문화적 동일시를 강화하고, 무관심 요구는 시스템의 포용성과 지속적 개선 가능성을 반영하는 것으로 나타났다. 이에 근거하여 본 연구는 ‘신뢰–성능–감정’을 핵심 축으로 삼고 포용적 설계를 통합한 사용자 경험 최적화 전략을 제안한다. 이를 통해 궁극적으로 인간 중심의 스마트 박물관 경험을 구현하고자 한다. 다만, 본 연구는 표본 범위가 제한적이며, 기술적 파라미터가 사용자 경험에 미치는 영향을 정량적으로 심층 분석하지 못한 한계를 지닌다. 향후 연구에서는 다중 모달 행동 및 감정 데이터를 융합하여 학제 간 관점에서 보다 심화된 실증 연구를 수행할 필요가 있다.