본 논문은 인간-로봇 상호작용(HRI)에서 지속적 학습 및 강화 학습과 같은 적응적 학습 모델의 한계점을 다룹니다. 특히 의료 및 복지와 같은 민감한 영역에서 실제 데이터의 부족으로 인한 적응성 저하 문제를 해결하기 위해 인과 관계 분석을 제안합니다. 4주간 직장 환경에서 긍정 심리학 운동을 제공하는 로봇 코치를 사례 연구로 활용하여, 얼굴 표정과 음성 지속 시간 등 다양한 인간 행동에 대한 로봇의 적응성을 거시적 및 미시적 인과 분석을 통해 평가합니다. 이를 통해 인과 관계 이해가 HRI, 특히 실제 응용 분야에서의 적응성 향상에 어떻게 기여하는지 탐구합니다.
