고령자의 정서적 안정을 위한 친밀성 형성 기반의 AI 돌봄 로봇 디자인 연구

1. 서론

2. 고령자와 AI 돌봄 로봇, 친밀성, 감각에 관한 고찰

정서 지원 로봇은 고령자를 돕는 다양한 요소를 갖고 있으며 고령자를 위한 인공지능 돌봄 로봇의 지원이 고령자의 친밀성, 감각에 어떠한 영향을 미치는지 탐색할 필요가 있다.

2. 4. 친밀성의 형성 요소

친밀성은 지내는 사이가 매우 친하고 가까운 성질이다. 친밀함은 가깝고 사적인 유대와 상호연대의 감정을 포함하며 타인의 지식과 경험을 통해 형성된 유대의 결과로서, 친숙하고 가까우면서도 정서적인 연결이다(Mashek DJ, Aron A, 2004). 또 지각된 인간관계의 질을 나타내는 애정적 결속의 포괄적인 내용으로 심리적, 정서적인 가까움의 정도이며 개인의 가장 깊숙한 측면과 관련되어 있다(Park, 1990). 정서적 친밀성 형성요소와 도움을 주는 요인은 다음 [Table 1]과 같다.

Table 1

Factors that help build emotional intimacy

2. 6. AEIOU 디자인 방법론

AEIOU 기법은 1991년 더블린 그룹의 릭 로빈슨 등이 개발한 것으로 현장에서 모인 인류학적 관찰 데이터를 체계적으로 분류하여 분석하기 위한 방법이다(Choi & Chung, 2019). AEIOU 기법은 연구자가 정보를 기록하고 해석할 때 사용하는, 행동(Activity), 환경(Environment), 인터랙션(Interaction), 사물(Object), 사용자(User)로 정의된 분류 체계로, 5개의 요소 및 관점으로 데이터를 해석한다(Kang, 2015). AEIOU 기법은 관찰을 통해 각 요소들 사이의 상호작용을 이해하며 그에 따른 인사이트를 분석할 수 있으므로 본 연구에 사용되었다. 분석 요소는 다음 [Table 2]와 같다.

Table 2

AEIOU Methodology Elements

3. AI 돌봄 로봇의 디자인 요소와 감성

본 연구에서는 외관 디자인의 시각, 청각, 촉각 요소와 인터랙션의 피드백 요소를 기반으로 고령자와 AI 돌봄 로봇의 상호작용에 대해 조사하기 위해 다음과 같은 개념을 탐색하였다.

3. 1. AI 돌봄 로봇의 인터랙션 분석 요소

AI 돌봄 로봇에서 인터랙션 분석 요소를 선정할 때 도널드 노먼(Donald , 1996)의 6가지 인터랙션 원칙 중에서 피드백을 중점으로 조사하였다[Table 3]. 피드백은 수행된 작업에 대한 정보를 다시 나타내어 사용자가 활동을 계속할 수 있게 하는 것이다(Koh, 2023). 이러한 피드백은 사용자와 로봇이 어떻게 상호작용하는지에 대해서 가이드를 제공한다.

Table 3

Donald Norman's Principles of Design

고현진(Koh, 2023)의 연구를 바탕으로 재구성한 인터랙션의 피드백 하위 요소는 다음 [Table 4]와 같다.

Table 4

Feedback Elements of the Interaction

3. 2. 시각과 감성

3. 2. 1. 정적 요소

(1) 형태와 감성

형태는 내부 구조뿐 아니라, 사물의 가시적 형상으로 이루어진다. 형태는 특정 형태의 아웃라인을 결정지으며, 형태와 형상은 같은 의미이다. 형태는 인간의 감성에 영향을 미친다. 돌봄 로봇(social robot)은 주로 동물 형태나 휴머노이드(인간) 형태로 이루어져 있다. 2002년 일본의 물개 모양을 한 파로(paro), 2014년 일본의 인간 형체인 페퍼(pepper), 2017년 우리나라의 아기 형태 효돌이가 대표적이다(Song, 2022). 다솜이는 탁상형 로봇으로 상단에 디스플레이가 구성되어 있으며, 반려 식물을 위한 스마트 화분 로봇 루아는 식물의 상태를 읽고 15가지 감정을 표현할 수 있는 식물이 심긴 화분 형태의 로봇이다(Oh, 2019). 문헌 조사에 따른 로봇의 형태와 감성적 특성은 [Table 5]와 같다.

Table 5

Form and Emotional Characteristics

(2) 색채와 감성

제품의 색채가 감정에 미치는 영향은 경험과 직접적으로 연관이 있다. 색채는 사람들로 하여금 자신의 경험과 관련하여 정서적인 감정을 자극하게 한다. 최희선(Choi, 2011)의 연구에서 언급한 색채의 감성적 특징을 바탕으로 색채에 따른 감성 형용사와 연상 이미지를 조사하였다[Table 6].

Table 6

Emotional Characteristics of Color

3. 2. 2. 동적 요소

(1) 표정과 감성

신체언어는 언어를 매개로 하지 않는 얼굴표정, 동작, 자세, 눈의 움직임 등 신체 움직임에 의한 비언어적 커뮤니케이션 행위를 말한다(Hong, 2006). 표정에 따라 인간의 표현되는 감성은 다르게 나타난다. 표정이란 마음속의 감정, 정서 등이 얼굴에 드러난 형태를 말한다. 감정을 인간의 내재되어 보이지 않는 소프트웨어라고 한다면, 표정은 외형적 하드웨어에 속한다. 최민숙(Choi, 2022)의 연구를 바탕으로 재구성한 표정과 감성 표현 특성은 [Table 7]과 같다.

Table 7

Emotional Expression Characteristics

(2) 움직임과 감성

움직임은 로봇에 자주 사용되는 인터랙션의 피드백 요소이다. 감정을 신체 움직임으로 표현하며, 사용자와 상호작용 하는 과정에서 사람들에게 시각적 피드백을 사용하여 정보를 전달한다. 에크만(Ekman et al., 1975)에 따르면 얼굴표정, 신체 동작은 여러 가지 감정을 나타낼 수 있는 강력한 감정 표현임을 언급하였다. 풍부한 감정 표현이 가능한 움직임은 상호 간의 친밀감을 증대시키고 소통을 활발하게 하는 등 상호 간에 발생한 커뮤니케이션에 중요한 역할을 한다(Kim, 2019).

3. 3. 청각과 감성

(1) 음성과 감성

음성은 인간의 발음기관으로 발생하여 실제 말에 쓰이는 소리, 목소리를 뜻한다. AI 돌봄 로봇은 청각적 피드백을 통해 인간과의 상호작용을 진행한다. 문헌 조사를 통해 살펴본 AI 돌봄 로봇 종류에 따른 음성의 감성적 특성을 조사하였다[Table 8].

Table 8

Emotional Characteristics of Voice according to AI Care Robot Type

3. 4. 촉각과 감성

(1) 소재와 감성

소재는 감성을 일으킬 수 있다. 시각적으로 마주치거나 기대하는 것과 비교하여 가볍거나 무거울 수도, 부드럽거나 거칠수도, 따뜻하거나 차가울 수도 있다(Karana et al., 2019). 소재는 어떤 것을 만드는 데 바탕이 되는 재료이며 자연소재와 인공소재로 나뉜다. 자연소재는 자연에서 공급되고 천연의 질감을 가진 소재로 가죽, 목재, 도자기, 금속, 유리 등이 있으며 인공소재는 인공적인 합성을 통해 만든 소재로 플라스틱, 실리콘, 탄소섬유 등이 있다. 이은솔&이강현(Lee & Lee, 2022)의 연구를 바탕으로 소재의 감성적 특성을 조사한 내용은 다음과 같다[Table 9].

Table 9

Emotional Characteristics of Materials

3. 5. AI 돌봄 로봇 관찰 요소

문헌 조사를 통해 사용자 조사에서 관찰할 AI 돌봄 로봇의 요소를 도출하였다[Table 10].

Table 10

AI Care Robot Observation Elements

4. 사용자 관찰 조사

본 연구에서는 선행 연구를 통해 조사한 디자인과 인터랙션 피드백 요소들이 고령자와 AI 돌봄 로봇 간 상호작용에 구체적으로 어떤 역할과 효과를 나타내는지 조사하기 위해 에스노그라피를 통해 관찰하고 AEIOU 방법론으로 분석하였다. 또한 관찰만으로는 확인이 어려운 세부적인 내용을 파악하기 위해 심층 인터뷰를 진행하였다.

4. 3. AI 돌봄 로봇 샘플 선정

본 연구는 이은솔&이강현(Lee & Lee, 2022)의 후속연구로, 110명의 고령자를 대상으로 친밀감을 형성하는 디자인 요소에 대한 정량적 조사 결과를 기반으로 돌봄 로봇 효돌이와 다솜을 샘플로 선정하였다. 로베어, 케어밀, 페퍼, 아이로비, 파로, 효돌, 다솜, 보미, 마이봄미니, 초롱이 등의 AI 돌봄 로봇이 최초에 고려되었으나 한국보건의료연구원(2022)의 분류에 따라 신체 지원 로봇과 생활 지원 로봇은 제외하였다. 샘플 선정 사유를 정리하면 다음과 같다.

첫째. 의인화가 적용된 캐릭터형의 외관이다. 이은솔&이강현의 연구를 기반으로 친밀성 형성에 가장 긍정적인 외형으로 선정하였으며 에스노그라피를 통해 실제 고령자와의 상호작용에서 어떤 영향이 있는지 확인하고자 하였다. 둘째. 국내 AI 돌봄 로봇 시장에서 대표성을 가지고 있다. 효돌은 지자체 및 224개 기관에서 적극적으로 사용되고 있으며, 국내 어르신 돌봄 로봇 시장 점유율 1위를 기록하였다. 다솜 또한 국내 80여 지자체 및 보건소 등에 7천여 대 이상 공급하였다. 셋째. 두 로봇의 외관과 감각, 사용성 부분에서 비교 및 시사점 도출이 가능하다. 사용자 관찰 조사에 사용된 AI 돌봄 로봇은 다음 [Table 11]과 같다.

Table 11

AI Care Robot Used in Ethnography

4. 4. 사용자 조사 방법

연구 실험 및 자료수집에 들어가기 전에 연구 참여자에게 연구의 목적과 방법, 연구 과정 등에 대하여 충분하게 설명하였다. 관찰 조사 및 심층 인터뷰는 2023년 4월 9일로 선정하고 연구 참여자 1인당 각 1회로 개별적으로 진행하였다. 같은 공간에서 5명의 연구 참여자에 대해 오전 11시부터 오후 5시간 사이 동안 각 60분씩 조사를 진행하였다. AI 돌봄 로봇의 디자인 요소와 피드백 요소에 대해 각각 감성적 측면에서 친밀성 형성의 영향을 파악하기 위해 선행 연구를 바탕으로 의인화가 적용된 2가지 유형의 돌봄 로봇을 실험물로 이용하였다.

(1) 순서 설정

순서효과는 설문지에 제시된 질문의 순서를 어떻게 구성하느냐에 따라서 응답이 다르게 나타남을 의미한다(Shim, 2017). 본 연구에서는 순서효과를 고려하여 역균형화 방식을 사용하였다. 참가자 A, B, C는 첫번째 효돌, 두번째 다솜의 순서를 할당하고 참가자 D, E는 첫번째 다솜, 두번째 효돌의 순서로 할당하였으며 순서에 따른 결과값에는 큰 영향은 없는 것으로 나타났다.

(2) 매뉴얼 제작

먼저, 고령자에게 효돌과 다솜의 매뉴얼을 배포하여 IoT에 취약한 고령자가 원활하게 AI 돌봄 로봇과 소통할 수 있도록 하였다. 송문선(Song, 2022)의 연구와 이준식 외(Lee et al., 2019)의 연구, 박중신 외(Park et al., 2019)의 연구를 바탕으로 일상, 감성, 놀이, 인지 유형에 따라 사용 가이드를 구성 하였다. 효돌과 다솜 매뉴얼은 다음 [Table 12]와 같다.

Table 12

Hyodol and Dasom Manual

(3) 비디오 에스노그라피와 측정 척도

매뉴얼에 따라 관찰 조사를 진행하고 비디오로 기록하여 행동 분석을 하였다. 측정 척도는 친밀도에 따라 4가지 빈도분석기준을 요소로 선정하였다. 임승빈 외(Yim et al., 2017)와 하상집 외(Ha et al., 2022)의 연구를 기반으로 상호작용, 자기노출, 감정 표현의 빈도가 많을수록, 상호작용 태도가 깊을수록 더 깊은 친밀감을 형성한 것으로 보았다. 첫 번째, 상호작용 빈도는 대상과의 상호작용이 얼마나 많이 이루어졌는가를 의미하며, 친밀도는 상호작용 빈도와 비례한다. 이에 따라 가장 적극적으로 한 행동과 잦은 빈도로 이루어진 상호작용은 무엇인지, 그리고 상호작용 과정에서 어떤 행동을 취하였는지, 상호작용을 이루기 위하여 말을 붙인 빈도는 얼마인지, 또한 그중에서도 정서적 특징이 있던 행동은 무엇인지에 대해 체크하였다. 두 번째, 자기노출 빈도는 고령자가 자신에 대한 정보를 다른 사람에게 언어적으로 나타내는 것이다. 자기노출 빈도의 하위 요소는 3가지로 나뉘는데, 표현 자유도, 표현 진실성, 정보 노출량이다. 이에 따라 각각 감정을 표현하는 방식이 다양하였는지, 자신의 감정이나 상태를 솔직하게 표현하였는지, 자신의 감정과 의견을 표현하는 정도가 자주 일어났는지에 대해 체크하였다. 세 번째, 상호작용 태도는 사용자와 교감하는 것이며, 돌봄 로봇의 경우 상호작용 과정에서 언어적 표현뿐만 아니라, 움직임과 효과음, 표정 등의 다양한 비언어적 표현 또한 가능하다는 특징이 있다. 이에 관하여 고령자가 돌봄 로봇을 적극적으로 사용하였는지, 얼굴이나 표정을 자주 보았는지, 사람처럼 대하거나 행동하였는지, 자주 만지거나 접촉하였는지에 대해 체크하였다. 네 번째, 감정 표현 빈도는 돌봄 로봇에 대해 고령자가 사람다움을 느끼는지 나타내는 것이다. 로봇의 감정 표현과 얼굴 두각성, 인간다움이 어떻게 지각되는지 측정하고자 하였으며 실험물을 보고 어떤 부분에서 웃었는지, 실험물에 대한 자세와 특정 제스처는 어땠는지, 목소리 톤이나 말투가 부드럽게 대화하였는지에 대해 체크하였다. 세부 관찰 항목은 다음 [Table 13]과 같다.

Table 13

Ethnography Behavioral Analysis

다음은 수집된 영상에서 나타난 사용자의 행동을 기반으로 터치 빈도, 응시 시간, 반응 횟수를 측정하여 친밀성의 깊이를 파악하고자 하였다. 하상집 외(Ha et al., 2022)와 K.Wada 외(K. Wada et al., 2002)의 연구를 바탕으로 재구성한 행동 분석의 세부항목은 다음 [Table 14]와 같다.

Table 14

Behavioral Analysis Details

행동 분석 세부 항목인 터치 횟수, 응시 시간, 반응 횟수에 대해 연구결과에서 7점 척도로 표기하였다. 각 연구결과의 분석 항목별 표기와 내용은 다음 [Table 15]와 같다.

Table 15

Itemized Notation

(4) 심층 인터뷰 설계

AI 돌봄 로봇을 사용 후 심층 인터뷰의 내용은 사용자 관찰 조사를 보완하여 실제적 정보를 획득할 기회를 포착하고 숨겨진 의미를 파악하고자 디자인, 피드백 요소, 친밀성 요소의 3개로 범주화하였다. 첫 번째, 정량적 조사를 보완하기 위해 디자인의 하위요소인 형태, 색채, 소재에 대해 항목으로 질문지를 구성하였다. 두 번째, 사용자 조사를 보완하기 위해 인터랙션의 피드백 요소인 표정, 목소리, 감각, 움직임에 대해 질문항목을 구성하였다. 마지막으로 세부적인 인사이트를 도출하기 위해 친밀성 하위 요소인 정서적, 인지적 친밀성에 대한 항목을 구성하였다. 인터뷰 질문 항목은 다음 [Table 16]과 같다.

Table 16

Interview Question Topics

4. 5. 사용자 조사 결과

본 조사 내용을 피드백 요소에 따라 유형화하여 구분하고 심층 인터뷰에 대한 관찰 조사 결과를 정리하였다. 관찰 대상의 일반적 특성과 AI 돌봄 로봇 효돌과 다솜에 대한 각 연구결과는 다음과 같다.

4. 5. 1. 관찰 대상의 일반적 특성

본 연구는 이은솔&이강현(Lee & Lee, 2022)의 선행 연구에서 110명의 고령자를 대상으로 조사한 결과에 따라 일반 고령자에 비해 우울, 고독에 더욱 취약한 독거노인을 타깃으로 선정하였다. 국내외에서 정의한 고령자의 연령을 고려하여 국내에 거주하는 60세 이상 75세 이하 독거노인 남녀 5명을 조사 대상자로 선정하였다. 5명의 조사 참여자는 여성 3명, 남성 2명으로 60대~70대이다. 참여자 5명은 자녀가 독립 후 사별, 이혼 등의 이유로 1인 가구 노인이 되었다. 참여자의 학력은 3명은 고등학교 졸업, 1명은 중학교 졸업, 1명은 전문대 졸업의 학력을 가지고 있다. 조사 대상의 일반적 특성은 다음 [Table 17]과 같다.

Table 17

Selection of Observation Targets

4. 5. 2. 효돌

효돌이의 정서지원 서비스, 감성대화를 사용하면서 사용자들은 일차원적으로 외형에 대한 관심을 보였다. 디자인의 감각적 요소에 대해 능동적인 행동을 보이며 AI 돌봄 로봇을 만지거나 눌러보았다. 일부 사용자들에게서는 실제 아기를 대하는 듯한 행동이 나타났다. 상호작용 태도에서는 표정에 대한 관심과 언급이 가장 많은 것으로 나타났다. 효돌 관찰 조사 분석 내용은 다음 [Table 18]과 같다.

Table 18

Results of Hyodol's Ethnography Behavior Analysis

효돌이의 일상, 감성, 놀이, 인지 매뉴얼에 따라 과업을 수행한 내용을 바탕으로 관찰 조사를 통해 상호작용 빈도, 자기 노출빈도, 상호작용 태도, 감정 표현 빈도를 기준으로 터치, 응시 시간, 반응에 대해 행동 분석을 진행하였다. 관찰 조사 결과, 사용자들이 효돌이를 사용할 때 일상, 놀이 유형보다 감성, 인지 유형에서 가장 행동 세부 분석 항목의 빈도수가 높았으며 친밀성이 증가하였다. 효돌이의 행동 빈도 분석 결과는 다음 [Table 19]와 같다.

Table 19

Results of Ethnography Behavior Frequency Analysis of Hyodol

매뉴얼에 따라 과업을 수행한 뒤 [Table 16]을 바탕으로 진행된 효돌 로봇의 심층 인터뷰의 내용은 다음 [Table 20]과 같다.

Table 20

In-depth interviews and Implications of Hyodol

4. 5. 3. 다솜

다솜이의 음악감상, 말벗기능 서비스, 감성대화를 사용하면서 사용자들은 디스플레이 화면에 대한 관심을 보였다. 팔이나 몸을 만지기보다는 대부분 화면을 응시하거나 터치하고 눌러보았다. 대부분의 고령자들은 음악감상을 하며 상호작용할 때 가장 긍정적인 반응을 보였다. 상호작용 태도에서는 표정에 대한 관심과 언급이 가장 많은 것으로 나타났다. 다솜 관찰 내용은 다음 [Table 21]과 같다.

Table 21

Results of Dasom's Ethnography Behavior Analysis

관찰 조사 결과, 사용자들이 다솜이를 사용할 때 일상, 감성 유형보다 놀이, 인지 유형에서 가장 행동 세부 분석 항목의 빈도수가 높았으며 친밀성이 증가하였다. 다솜의 행동 빈도 분석 결과는 다음 [Table 22]와 같다.

Table 22

Results of Ethnography Behavior Frequency Analysis of Dasom

매뉴얼에 따라 과업을 수행한 뒤 [Table 16]을 바탕으로 진행된 다솜 로봇의 심층 인터뷰의 내용은 다음 [Table 23]과 같다.

Table 23

In-depth interviews and Implications of Dasom

4. 6. 사용자 조사 결과 요약

(1) 디자인 요소의 친밀성 형성 요인

심층 인터뷰를 바탕으로 디자인의 하위 요소인 형태, 색채, 소재를 분석한 결과, 효돌의 형태에서 동양적 어린아이의 외형에서 사용자들은 손자에 대해 연상하고 이는 친밀성 형성에 도움을 주었다. 색채에서는 효돌이가 입고 있는 채도 낮은 체크 패턴에 대해서 옛날 기억을 회상하였다. 소재에서는 부드럽고 푹신한 패브릭과 솜에 대해서 터치 빈도가 높았으며 사용자 의견에서도 긍정적인 응답이 다수 있었다. 다솜의 형태에서는 명시성이 좋고 스마트폰을 사용했던 경험을 바탕으로 익숙함을 느꼈다. 또한 상단에 달린 고양이 귀 모양 형태에 대해 친밀감을 표현하였다. 색채에서는 깨끗한 이미지의 화이트 계열과 친환경적인 그린 계열에서 선호가 높았다. 소재에서는 만졌을 때 매끈한 플라스틱 소재와 편안한 실리콘 소재에 대해 긍정적 반응이 나타났다. 이에 따라 분석한 효돌과 다솜의 디자인 요소에서 친밀성 형성에 가장 깊게 관여한 요소는 다음 [Table 24]와 같다.

Table 24

Factors that Shape the Intimacy of Design Elements

(2) 행동분석 결과 및 연구 모형 검증

관찰 조사 및 AEIOU 방법론을 통한 행동 분석 결과, 유형 안에서도 친밀성 형성에 가장 깊게 관여한 피드백 요소와 세부 요인은 각각 다르게 나타났다. 효돌과 다솜의 행동 분석 결과 및 피드백 인사이트는 다음 [Table 25]와 같다.

Table 25

Behavioral Analysis Results and Feedback Insights

(3) 행동 빈도 분석 결과

효돌이의 터치 횟수는 일상 21점, 감성 33점, 놀이 26점, 인지 29점으로 감성과 인지가 가장 빈도수가 많았다. 응시 시간은 일상 24점, 감성 33점, 놀이 27점, 인지 34점으로 감성과 인지가 가장 긴 것으로 나타났다. 반응 횟수는 일상 22점, 감성 26점, 놀이 19점, 인지 18점으로 감성이 가장 빈도수가 많았다. 다솜의 터치 횟수는 일상 20점, 감성 23점, 놀이 30점, 인지 26점으로 놀이와 인지가 가장 빈도수가 많았다. 응시 시간은 일상 29점, 감성 26점, 놀이 34점, 인지 35점으로 놀이와 인지가 가장 길었으며, 반응 횟수는 일상 25점, 감성 20점, 놀이 35점, 인지 24점으로 놀이가 가장 빈도수가 많은 것으로 나타났다. 관찰 조사를 바탕으로 분석한 사용자의 효돌과 다솜에 대한 행동 빈도 분석 결과는 다음 [Table 26]과 같다.

Table 26

Behavior Frequency Analysis Results

(4) 모집단에 따른 차이

AI 돌봄 로봇 효돌이와 다솜이의 과업에 따른 관찰 조사를 분석한 결과, 여성 참여자와 남성 참여자의 차이를 발견하였다. 송문선(2022)의 연구에 따라 의인화의 단계별 과정과 사용자의 의인화 관련 감정을 바탕으로 분석하였을 때, 여성 참여자는 AI 돌봄 로봇에 대해 친근함에 대한 감각적 표현이 남성 참여자 보다 많았다. 또한 남성 참여자는 소극적인 태도와 부정적 표현으로 초기 방어적 의인화의 형태를 나타내었다. 내용은 다음 [Table 27]과 같다.

Table 27

Differences by Population

5. 결론

본 연구는 문헌 연구를 바탕으로 AI 돌봄 로봇과 고령자 간의 관계에서 어떤 세부적인 디자인 요소와 인터랙션의 피드백 요소가 친밀감 형성에 깊게 관여하였는지 분석하기 위해 에스노그라피 관찰 조사를 실시하였다. 또한 관찰로 확인이 어려운 세부사항을 보완하기 위해 심층 인터뷰를 진행하였다. 사용자 조사를 통해 단순한 대면에서의 연구가 아닌 심층적인 분석으로 AI 돌봄 로봇의 표정, 목소리, 감각, 움직임 등 피드백 요소들이 정서적 친밀성 형성에 관여하는 정도를 확인하였다. 행동 빈도 분석을 통해 친밀감을 촉발하는 요소를 확인하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다.

첫째, 사용자 조사에서 AI 돌봄 로봇을 사용할 때, 디자인 요소에서 심층 인터뷰를 통해 인사이트를 도출하였다. 선행 연구에서 친밀성 형성에 도움을 주었던 캐릭터형인 AI 로봇을 바탕으로 심층 인터뷰를 진행한 결과, 가시성이 높은 디스플레이에 의인화 캐릭터가 결합한 다솜 로봇의 사례가 효돌 로봇보다 친밀감이 더 깊게 형성되는 것으로 보인다. 색채에서는 심층 인터뷰와 관찰 조사를 살펴본 결과 깨끗함과 자연을 연상시키는 화이트, 그린 계열 색상이 친밀도에 기여하였다. 소재에서는 부드러운 패브릭이 친밀성 형성에서 좀 더 깊은 감정의 깊이가 형성되었다.

둘째, 비디오 에스노그라피를 통한 행동 분석에서 표정, 목소리, 감각, 움직임 등 피드백에 대한 인사이트를 도출하였다. AI 돌봄 로봇의 인터랙션의 피드백 요소 중 표정 요소가 가장 친밀감의 깊이가 깊은 것으로 보인다. 심층 인터뷰 결과 표정에서는 웃고 있는 표정과 움직이는 표정이 친밀감을 촉발시키는 데 기여하였다. 목소리에서는 귀엽고 친근한 느낌이 드는 아이 목소리가 친밀감 형성에 관여하였다. 또한, 청각 단일감각 피드백에 집중된 효돌보다 시각, 청각 등 다감각 피드백을 제공하는 다솜이가 친밀도의 깊이가 더 깊었다. 움직임에서는 효돌과 다솜 모두 동적인 움직임과 다양한 동작이 친밀감 형성에 관여하였다.

셋째, AI 돌봄 로봇의 터치 횟수, 응시 시간, 반응 횟수에 대해 조사한 결과 효돌은 감성, 인지 유형에서, 다솜은 놀이, 인지 유형에서 친밀성 형성에 더 깊게 관여하였다. 이것은 효돌이 정서 지원, 말벗 기능 등 감성 유형의 서비스에서, 다솜은 커뮤니티, 콘텐츠 재생 서비스 등 놀이 유형의 서비스에서 친밀감 형성에서의 더 깊은 감정의 깊이가 형성된 것으로 보인다.

넷째, 관찰 조사를 통한 행동 분석으로 AI 돌봄 로봇에 대한 부정적 요인을 확인하였다. 효돌이는 단순한 인형의 외형을 갖고 있다는 점과 다솜이는 단순하고 기계적인 움직임이라는 점에서 고령자에게 두려움과 부정적인 요소가 발견되었으며, 고령층 중에서도 나이가 많은 참여자의 경우 사용 초기 어려움을 겪었다는 점이 있다. 이에 대한 니즈를 보완할 수 있도록 디자인과 인터랙션의 피드백 요소에서 충분한 고려가 이루어져야 할 것이다.

효돌과 다솜 로봇이 친밀성을 형성하는 데 가장 깊게 관여한 유형과 디자인 요소, 피드백 요소는 각각 다르게 나타났다. 또한 부정적 요인도 차이가 있었다. 로봇 종류별 친밀성 형성에 가장 깊게 관여한 요소와 부정적 요인은 다음과 같다[Table 28].

Table 28

User Survey and Analysis Results

선행 연구의 정량적 조사와 후속 연구의 정성적 조사를 기반으로 하여 도출한 친밀감을 촉발시키는 데 기여를 한 요소는 다음과 같다.[Table 29].

Table 29

AI Care Robot Design Considerations for the Elderly

본 연구는 인공지능 기술의 발전으로 시니어들을 돌보는 인공지능 시장이 변화함에 따라 AI 돌봄 로봇을 사용하는 고령층에 적합한 디자인 방향을 제안하고자 하였다. AI 돌봄 로봇의 외관은 단순한 인형의 외형에서 탈피하여 고령자가 좀 더 쉽게 접근하고 전문적이면서도 친근함을 느낄 수 있도록 개선되어야 한다. 본 연구에서 분석한 디자인 및 피드백 요소를 기반으로 고령자를 대상으로 하는 돌봄로봇을 개발하는 데 적용한다면 보다 친밀감을 촉발시키는 데 긍정적 효과가 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 한계점은 다음과 같다.

첫째, 적은 수의 표본을 사용하여 다수의 고령자에 일반화하기 어렵다.

둘째, 제한된 기간의 상호작용을 통해 얻은 결과에 대한 인터랙션을 연구하였으며, 장기간의 반복적인 사용과정에 관한 입증은 시도되지 않았다.

셋째, 남녀 성별과 연령의 차이에 대한 한계가 있다.

따라서 후속 연구에는 각 참여자의 성격, 사회지지 정도, 모집단에 따른 차이 등 다양한 조건에 관한 횡단적 연구도 병행되어야 할 것이다. 또한 실험에서 진행되었던 AI 돌봄 로봇 외에 신규로 개발된 다른 새로운 형태나 인터랙션의 피드백 요소를 가진 로봇에 대한 추가 연구가 진행되기를 희망한다.

본 연구는 AI 돌봄 로봇과 고령자 간 상호작용에서 외관 디자인과 인터랙션의 친밀성 형성 깊이에 대한 인사이트 도출하였으며, 관찰 조사와 빈도 분석, 인터뷰를 통해 상호작용 유형 4가지의 분석과 고찰을 바탕으로 고령자를 위한 AI 돌봄 로봇의 설계 방향을 제안했다는 점에서 기존 연구와는 차별점이 있다. 또한 AI 돌봄 로봇에서 외관과 인터랙션의 친밀성 형성이 고령자에게 미치는 영향에 대해 분석하여 고령자가 IoT에 갖는 두려움을 줄이고 나아가 우울감 완화에 도움을 준다는 점에서 연구 가치가 있다. 이에 따라 노인 삶의 질을 증대하고 인공지능과 실버산업의 융합을 가속화할 것으로 기대된다. 향후 본 연구가 AI 돌봄 로봇, 시설 등 다분야에서 실버용 AI 디자인 개발 및 연구에 필요한 기초 자료로서 활용되길 바란다.

Acknowledgments

본 논문은 이은솔(2023)의 석사 학위 논문을 수정, 보완하였음.

This Research revises and complements the master's thesis of Eunsol Lee(2023).

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