투고일_2018.06.10 심사기간_2018.07.01-16 게재확정일_2018.07.20
소셜 로봇의 사회성 발현 경향에 관한 연구 -Sargent의 사회성 발달 모형을 중심으로-
Analysis of Socialization Trend in Social Robots -focused on Sargent’s social development model-
송유미, 이화여자대학교 디자인학부 박사
Song, Yoo Mee_Division of Design, Ewha Womans University, Ph.D
차례 1. 서론
1.1. 연구 배경 및 목적 1.2. 연구 주제 및 방법
2. 사회성 2.1. 사회성 정의 2.2. 사회성 발달 모형
3. 소셜 로봇 3.1. 소셜 로봇 정의
3.2. 소셜 로봇 디자인 연구 경향
4. 소셜 로봇의 사회성 발현 경향 분석 4.1. 분석 프레임워크 선정
4.2. 분석 대상 및 범위
4.3. 대상 출현 및 유사성 기준 분석 4.4. 사회적 성향 기준 분석
4.5. 사회적 기술 기준 분석 4.6. 사회적 지능 기준 분석
5. 결론
참고문헌
소셜 로봇의 사회성 발현 경향에 관한 연구 -Sargent의 사회성 발달 모형을 중심으로-
Analysis of Socialization Trend in Social Robots -focused on Sargent’s social development model-
송유미, 이화여자대학교 디자인학부 박사
Song, Yoo Mee_Division of Design, Ewha Womans University, Ph.D
요약 본 연구의 목적은 소셜 로봇이 어떤 사회적 특성을 지니며, 어떻게 인간과 공존하고 있는지 밝힘으로써, 로봇의 사회성이 인간의 사회성과 어떻게 다르고 향후 소셜 로봇이 어떻게 발전될 것인지 제안하는 것이다. 연구 프레 임으로 사회성을 발달시키는 다양한 변인을 한 프레임 안에서 제시하는 Sargent의 사회성 발달 모형을 선정하 였으며, 이를 바탕으로 소셜 로봇을 로봇 출현 및 유사성 기준 분석, 사회적 성향 기준 분석, 사회적 기술 기준 분석, 사회적 지능 기준 분석을 진행하였다. 연구대상은 소셜 로봇이 처음 등장한 1990년대 이후부터 2018년 6월까지 발표된 사례들을 취합한 후 개인이나 특정 소규모 그룹의 사람들과 꾸준히 커뮤니케이션하는 로봇 중 심으로 재선정하였다. 또한, 커뮤니케이션보다는 특정 직무에 최적화된 로봇은 제외하였으며, 디자인 컨셉도 제 외하였다. 분석 결과는 ‘4. 소셜 로봇의 사회성 발현 경향 분석‘을 참고하며, 요약하면 다음과 같다. 1) 유사성 기준 분석: 사람과 유사한 로봇 유형이 56.52%로 상대적으로 많다. 1990년대 초반부터 사람, 생물과 유사 한 로봇이 제작되다가, 2013년 이후 무생물이 의인화된 로봇도 다수 나타났다. 2) 성향 기준 분석: 소셜 로봇 은 인간의 생활을 돌보거나 동반자로 공존하는 컴패니언을 지향하기 때문에 대체로 친근하고 따뜻한 성격을 지 닌다. 2013년경부터 놀이 친구, 반려 로봇, 스마트홈, 건강 관리 등 역할에 따라, 운전자, 학습자 등 목표 사용 자에 따라 성격, 행동이 세분화되고 있다. 3) 기술 기준 분석: 소셜 로봇의 행위를 분석한 결과, 기본적인 대화 반응은 높은 비율로 나타났으며 대화를 스스로 시작하거나 상황별 맞춤 대화하는 비율은 상대적으로 낮지만 기 술의 발전으로 인해 점차 늘어날 것으로 보인다. 4) 지능 기준 분석: 소셜 로봇의 사회적 지능은 교감, 이해, 문 제해결로 구분하며, 교감 73.91%, 이해 86.95%, 문제해결 21.73%의 비율로 나타났다. 현재로서는 문제해결 비율이 낮으나, 외부환경을 스스로 지각하고 상황을 인지하는 자율 동작 로봇을 지향하면서, 이해를 넘어 문제 해결 단계로 진화할 것으로 보인다.
The purpose of this study is to analyze social characteristics of social robots and how they interact with humans, and based on these findings suggest how the sociality of robots differs from the sociality of human beings and how social robots will be developed in the future. For the research, the social development model of Sargent, which presents various factors that develop sociality in one frame, was selected as a research frame: social affect, social skills, and social intelligence. The various robot cases were collected from the 1990s, when social robots first appeared, to the end of June 2018, and the analysis result is as follows. 1) Analysis of similarity: The appearance of many robots similar to humans(56.52%). Since the early 1990s, robots similar to human beings and creatures have begun to be produced, and robots similar to inanimate objects have begun to emerge after 2013. 2) Analysis of social affect: Social robots are generally friendly and warm because they aim at human's companion. From 2013 on, robots' personality and behavior are becoming more diverse, depending on the roles such as playmates, companions, smart home, and healthcare, or depending on the target users such as drivers and the learners. 3) Analysis of social skills: The rate of basic dialogue response is high, and the rate of starting the conversation by themselves or making a personalized conversation is relatively low, but it is expected to increase gradually due to the development of technology. 4) Analysis of social intelligence: Social intelligence is divided into sympathy, understanding and problem-solving. At present, the problem-solving ratio is low(sympathy 73.91%, understanding 86.95%, problem-solving 21.73%), but since the current technology is aimed at an AI robots which perceive the external environment by themselves and recognize the situation, robots seem to evolve beyond the understanding phase to the problem-solving phase in the near future.
중심어
소셜 로봇 사회성 사회 발달 모형 사회적 성향 사회적 기술 사회적 지능
ABSTRACT Keyword
social robot sociality
social competence
social affect
social skills
social intelligence
1. 서론
1.1. 연구 배경 및 목적
디지털 미디어는 아날로그 미디어와 달리 상호작용적 성향을 띤다. 디지털 미디어의 범주가 컴퓨터, 핸드폰, 키오스크, 로봇 등 다양하게 변화되고 있고 특히 상호작용을 주된 특성으로 하는 인터렉티브 미디어는 인공지능 기술, 하드웨어 로봇 기술과 결합하면서 인간과 상호작용 하면서 생명체의 사고, 행동을 닮아가는 경향까지 보이고 있다. 최근 1인 가구의 증가, 인구 고령화 등 현대사회의 변화현상에 따라 인간과 능동적으로 소통하고 교감하는 소셜 로봇이 주목받고 있다. 로봇은 과거엔 수동적이고 기계적이었으나 로봇 기술이 발달하면서 상호작용 성을 넘어 사회성까지 지니게 되면서 점차 인간과의 소통, 교감이 가능한 소셜 로봇으로 발전 중이며 인간의 일상생활을 보조하는 다양한 기능도 갖춰가고 있다.
2016년 일본에서는 소니 로봇강아지 아이보(Aibo)의 집단 장례식이 있었다. 소니가 2006년 로봇 시장에서 철수하고 애프터서비스가 중단되면서 아이보를 더 이상 수리하여 사용할 수 없는 사용자들이 모여 아이보를 추억하고 장례식을 치러준 것이다. 이러한 애틋함은 로봇을 대하는 인간의 태도, 로봇과 인간의 관계가 변하고 있음을 보여준다. 소셜 로봇이 다양하게 등장하고 연구되고 있으나, 로봇 연구 분야에서는 로봇 제작 및 구현 방법에 집중하는 경향을 보이고 있으며 로봇 자체의 사회성에 대한 연구는 찾아보기 어렵다. 로봇이 어떤 사회적 특성 을 지니며 어떻게 인간과 어울리고 있는지 분석하여 인간의 사회성과 로봇의 사회성이 어떻게 다르고 어떻게 발전될 것인지 제안하고자 한다. 그리고 로봇으로 인해 사용자의 일상이 어떻게 풍성하게 변화하고, 로봇의 어떤 특성이 사용자와의 관계, 교감을 극대화하는지 분석하여, 본 연구가 향후 소셜 로봇을 연구하고 발전시키는 데 도움이 되었으면 한다.
1.2. 연구 주제 및 방법
연구 방법은 4단계로 나눠 진행한다. 먼저 연구 주제와 방법을 명확히 한다. 소셜 로봇의 사회 성 발현 경향을 인간의 사회성 발달 모형과 결부시켜 파악할 수 있을 것으로 가정하고, 사회성 과 소셜 로봇에 대한 선행 연구를 진행한다. 사회성의 경우 선행 연구자들이 정의한 사회성 및 사회성 관련 요소들에 대한 연구 경향을 살펴보고, 소셜 로봇의 경우 근래에 변화하고 있는 소셜 로봇의 정의 및 현대사회에서의 발전 동향을 살펴본다. 그 다음으로, 소셜 로봇 사례들을 수집하여 사회성 발현 경향을 분석하는데 분석 프레임으로는 Sargent의 사회성 발달 모형을 선정한다. Sargent의 모형은 사회성을 발달시키는 다양한 변인을 한 프레임 안에 정리한 것으 로, 사회성 발달을 총체적으로 고민하기에 적절한 연구 모형이다. 소셜 로봇 사례 수집 후 앞에서 선정한 Sargent의 사회성 발달 변인들을 바탕으로 소셜 로봇의 사회성 발현 경향을 분석하고 재해석을 시도하고, 이를 바탕으로 소셜 로봇에서 가능한 사회성 발달 방향을 제안한다.
∙ 연구 주제: 소셜 로봇의 사회성은 어떻게 발현되는가?
∙ 세부 기준 분석 1: 소셜 로봇은 무엇을 닮아가고 있으며, 어떻게 발전하고 있는가?
∙ 세부 기준 분석 2: 소셜 로봇의 사회적 성향은 무엇이며, 어떻게 발전하고 있는가?
∙ 세부 기준 분석 3: 소셜 로봇의 사회적 기술은 무엇이며, 어떻게 발전하고 있는가?
∙ 세부 기준 분석 4: 소셜 로봇의 사회적 지능은 무엇이며, 어떻게 발전하고 있는가?
2. 사회성 2.1. 사회성 정의
사회성(社會性, sociality)은 주로 한 개체의 능력과 표현 양식이 사회화(socialization)되는 사회 적응 정도, 대인 관계의 원만한 정도를 의미한다. 그리고 더 나아가 사회의 구성원으로 서 타인과 상호작용하며 사회적 관점에서 바람직한 행동을 하게 되는 가치를 포함한다.
이 단어는 본래 인간의 본성, 성격을 정의 및 분류하거나 인간의 발달 과정을 설명할 때 주로 사용하는 용어로, 교육학, 심리학, 체육학에서 주로 사용되어 왔다. 표 1은 선행 연구자들의
<그림 1> 아이보 장례식
<그림 2> 연구 과정
정의를 정리한 것으로,
1)사회성을 총체적으로 보려하기 보다는 부분적인 구체 사례, 실용적 발달 방법에 초점을 맞추는 경향을 보인다. 사회성은 사회화(인간관계에 필요한 기술, 가치, 지식을 습득하는 과정), 사회 유능성(social competence, 타인의 관점을 이해하고 과거의 경 험을 통해 배우고 활용하는 능력), 사회적 행동(사회화된 행동) 등의 용어와 혼용되기도 하는 데, 본 연구에서는 다양한 학계에서 사용하는 광의적 범위의 사회성 정의를 따르고자 한다.
사회화되는 과정이나 사회화 능력 및 사회적 관점에서의 성장과 관련된 사회 유능성 수준 또는 이와 관련된 세부 유형보다는 대상 간의 관계에 기반하여 사회적 행동 표현 양식을 이끌어내는 광의의 사회적 성향을 사회성으로 정의하고자 한다.
연도 연구자 사회성 정의 키워드
1993
이원영, 박찬옥, 노영희
(1) 정신적 가치와 행동적 측면이 포함된 개념 (2) 인지, 정서, 신체 발달과 연관
(3) 사회적 기술, 인간상호관계기술, 도덕적 가치, 사교성, 사회적 유능성, 상호작용기술
인지, 정서, 신체 발달, 인간상호 관계기술
2004 이은정 유아 사회성: 친밀성, 적극성, 표현성, 활동성, 적응성으로 구분 친밀, 적극, 표현, 활동, 적응
2005 Shaffer 타인과 상호작용하고 상대방의 주의나 인정을 추구하려는 마음 상호작용, 인정
2017 이선미 사회성을 자아존중감, 언어 능력, 회복탄력성으로 구분 자아존중감, 언어 능력, 회복탄력성
<표 1> 사회성 정의
2.2. 사회성 발달 모형
Sargent(1988)는 사회성 발달 모형을 그림 3과 같이 제시한다.
2)사회성 발달 모형은 투입- 과정-결과의 과정을 거치는데, 투입은 환경적 측면, 문화를 의미하며 과정은 사회성에 영향을 미치는 개인의 내적 요소들이다. 그리고 마지막으로 결과는 자아존중감, 자기효능성, 사회 수 용 등의 사회 발달 결과다.
<그림 3> Sargent의 사회성 발달 모형
투입 단계에서의 문화적 결정 요인이란 인간이 속한 사회 환경, 문화의 특성을 통칭하는 용어 로, 예를 들어 가정 유형, 인간관계 구성도, 지역 사회 분위기 등 심리적이고 물리적인 요인이 모두 포함된다. 특히 Sargent는 문화적 결정 요인의 범주로 지역 사회의 가치(community value), 사람들 간의 관계 및 역할에 대한 기준 및 기대사항(standards for adult/child relations, privacy standard, standards of decency, standards of social responsibility)을 든 다. 요인들 중 가정 내 구성원 간의 상호작용은 사회성 발달에 가장 영향을 미치는 요소로, 최초 양육자와의 상호작용, 구성원 간의 응집성(정서적 유대감) 및 태도, 가족에의 적응성(상 황에 따라 가족 내 역할, 관계를 유동적으로 변화시키는 능력)은 자아 형성, 사회적 행동 양식 형성에 중요하다. 심각한 문제행동의 원인은 주로 가족과 관련된 경우가 많은데, 여기서 특이 할만한 점은 가족 응집성과 적응성 정도에 따른 가족 상호작용 결과는 한 요인의 수준이 높은 것보다는 두 요인이 모두 적절한 수준을 유지할 때 바람직한 상호작용이 나타난다는 점이다.
1) 이선미, 「유아의 사회성과 자아존중감, 언어능력, 회복탄력성 간의 관계」, 중앙대학교 석사학위논문, 2017, pp.8-11
2) Laurence R. Sargent, 「Instructional Interventions to Improve Social Competence」, Best Practices in Mental Disabilities(Robinson, Greg A., Ed., and others), Vol.2, 1988
이는 사회성이 특정 한 요인이 중요하기 보다는 전체적인 요인이 복합적으로 작용함을 의 미한다.
과정 단계에선 사회적 성향, 사회적 기술, 사회적 지능 등의 변인들이 복합적으로 작용한다.
첫 번째, 사회적 성향은 정서적 기질 및 성향을 의미하며, 사회성 발달에 많은 영향을 미친다.
3)쾌활함(cheerfulness), 열정(enthusiasm), 자신감(confidence), 낙천성(optimism), 모험을 감수하려는 성향(risk taking), 독립성(independence), 바른 자세(good posture), 바른 옷차 림(good grooming), 유머 감각(sensor of humor), 애정(affection), 자신의 주장을 하는 성향 (assertiveness)의 기질을 보일수록 사회적 상호작용이 쉽게 이뤄진다. Kohn과 Roseman(1972)는 정서적 요인과 사회적 상호작용 간의 관계를 연구했고, 천희영(1993)은 유아의 기질과 사회적 능력을 연구했다. 또한 많은 유아의 사회성을 연구한 선행 연구자들이 유아의 기질과 보호자의 양육 태도 및 상호작용에 대해 연구했다.
두 번째, Mesibove & Lagreco(1981), Combs & Slaby(1977)에 따르면, 사회적 기술은 공동 체 생활에 성공적으로 적응하는데 꼭 필요한 요소로, 사회적으로 바람직하고 상호호혜적인 방법으로 상황에 대처하는 능력이다. Putallaz(1981)은 집단에 소속하려는 인간이 사회성 기 술을 활용하면서 사회성이 발달한다고 보았다.
4)사회적 기술은 친밀감, 상호작용적 반응, 사 회적 행동 등의 특성을 통해 측정할 수 있는데 상대방에게 미소를 보이거나 인사하고 긍정적으 로 이야기하고 신체적 접촉, 참여하고 도움을 요청하는 등의 행동이 사회적 기술에 속한다.
세 번째, 사회적 지능은 사회적 인지(social cognition)이라고도 칭하며, 다른 사람의 생각과 감정을 이해하고 개념화하는 사고과정을 의미한다. Greenspan(1979)는 상대방의 입장에서 정서적으로 느껴볼 수 있는 감정이입(empathy), 상대방의 행위에 대한 동기 이해력 (understanding motives of others), 도덕적 판단을 통한 도와주고 나누는 이타적 행동, 여러 요소 중 마음 속에 염두에 두고 있는 요소를 청자도 구별할 수 있도록 설명하거나 상대방의 이러한 설명을 이해하는 능력인 참조적 의사소통(referential communication), 사회적 문제 해결력(social problem solving) 등을 사회적 인지 요소로 정의한다.
결과 단계의 사회성 발달 결과와 관련하여, Sargent는 문화적 결정 요인을 바탕으로 사회적 성향, 사회적 기술, 사회적 지능을 발달시켜 자존감(self confidence), 또래, 가족, 다른 사람, 지역 사회, 직장으로부터의 수용(acceptance), 우정(friendship), 강한 개인 관계(strong personal relationship), 사회적 독립(social independence), 지지적 사회 환경(a supportive social milieu)이 달성된다고 보았다. 이 중에서 타인으로부터의 수용, 우정, 개인 관계는 다른 사람들로부터의 인정 및 관계 시작의 기반이 되기 때문에 로봇 디자인에서도 중요한 목표가 된다.
3. 소셜 로봇 3.1. 소셜 로봇 정의
로봇의 사전적 의미는 사람과 유사한 모습과 기능을 가졌거나, 무엇인가 스스로 작업하는 능력 을 가진 기계로, 로봇은 소프트웨어적 관점(software driven)에서 사용자 의도, 마음(mind)을 이해하고, 하드웨어적 관점(hardware driven)에서 사용자의 신체(body)를 대체함으로써 스 마트한 속성을 지닌다.
5)이 용어는 본래 ‘힘든 일’이라는 의미의 러시아어로, 카렐카펙의 희곡
‘로섬의 유니버설 로봇(Ro-ssum's Universal Robots)’에서 처음 사용됐다.
6)현대 사회에서 의 로봇은 제작 목적에 따라 크게 두 종류로 구분된다. 첫 번째, 특정 과업(task)을 완벽하게
3) 민혜영, 「유아의 사회성 발달에 관한 Sargent의 연구모형 고찰」, 영유아교육연구 제4권, 2001
민혜영, 「다변인 사회성 발달 연구모형의 타당화를 위한 연구」, 미래유아교육학회지, Vol.9, No.9, 2002, p.52, 58 4) 민혜영, 「다변인 사회성 발달 연구모형의 타당화를 위한 연구」, 미래유아교육학회지, Vol.9, No.9, 2002, pp.52, 58-59 5) 윤주현, ‘로봇! 상상력과 기술의 공존과 순환의 연속’ 패널 토의 (2017.2.9 HCI 학회)
6) 매일경제, 五感(오감) 느끼는 휴먼로봇 집안일'척척', 1999.01.07
동작시키는 데 중점을 둬서 로봇청소기 아이로봇 룸바(iRobot roomba)처럼 사람을 대신해 일을 하는 기계에 대한 연구 분야가 있다. 이러한 연구는 1961년 제너럴 모터스(GM: General Motors Corporation)의 물건을 나르는 산업용 로봇이 등장한 이후 미국을 중심으로 시작되었 고, 다양한 로봇형 가전 제품, 산업 로봇으로 개발되었다. 두 번째, 특정 과업을 수행하기보다 는 사용자와 교감하고 감정을 나누는 작은 크기의 로봇에 대한 연구 분야가 있다. 일본을 중심 으로 시작되어 소셜 로봇 분야로 자리 잡았다. 심리치료용 로봇 패로, 소니 강아지 로봇 아이보 가 대표적이다.
본 연구에서 다루는 로봇의 범주는 후자에 속하는 것으로, 근래에는 사람 또는 다른 대상과 대화하고 감정을 교감하며 자율적으로 사회적 행동을 하는 지능형 로봇을 소셜 로봇(social robot)이라고 부른다.
7)사용자와 감성적 인터렉션이 가능해야 하기 때문에 사람, 동물과 유사 하게 만들어지는 경향이 있으며 로봇의 얼굴 표정, 신체를 움직여 감정을 표현하기도 한다.
소셜 로봇에 대해 Dautenhahn은 인간의 인지 기능과 사회적 능력을 모델링한 로봇으로, Pandey는 맥락, 환경, 사람을 이해하고 사회적으로 수용 가능한 행동을 할 수 있는 능력을 지닌 로봇으로 설명하기도 한다.
8)한편, 소셜 로봇은 표 2와 같이, 사용 목적에 따라 교육 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 케어 로봇, 안내 로봇, 동반자 로봇으로 나뉜다.
9)소셜 로봇의 기본 성향은 사용자와 정서적 교류가 있어 야 하기 때문에, 정서적 소통 없이 특정 과업만 수행하는 경우는 소셜 로봇 범주에 포함하기 어렵다. 예를 들어, 엔터테인먼트 목적의 공연 로봇 중 원격 조작을 통한 기계적 반복 작업을 수행하는 로봇, 사용자와의 소통 없이 물건을 나르거나 청소만 하는 로봇은 소셜 로봇에 해당 되지 않는다. 또한, 로봇의 사용 목적은 중복될 수 있다. 토요타(Toyota), 소프트뱅크 (SoftBank)의 로봇들은 안내자이자 동반자, 엔터테인먼트 수행 로봇이며 앙키(Anki), 와오위 (Wowwee)는 교육과 엔터테인먼트, 두 목적을 지향한다.
사용 목적 세부 유형 설명
교육 로봇
교육 로봇 가정에서 어린이를 대상으로 온라인 학습 컨텐츠로 교육 서비스를 제공 교육보조로봇 학교, 공공기관, 가정에서 교사를 보조하거나 상호작용을 통해 교육을 도움
엔터테인먼트 로봇
애완 로봇 동물 형태의 로봇으로 동물의 행동 특성, 정서 반응을 모사하여 즐거움을 제공 완구 로봇 스무고개, 가위바위보, 블록 쌓기 등 사용자와 함께 게임을 함
공연 로봇 연기자와 연극, 뮤지컬, 연주 등 퍼포먼스를 수행
케어 로봇
신체지원로봇 거동이 불편한 사람의 이동, 목욕 등을 지원
생활지원로봇 사용자의 생활패턴, 상황에 따라 적절한 시점에 정보 또는 물리적 도움을 제공 정서지원로봇 사용자가 정서적으로 건강한 삶을 영위할 수 있도록 도움 제공
안내 로봇
안내 로봇 공공시설, 전시장 등에서 고객에게 정보를 제공하거나 길을 안내 쇼핑 로봇 매장에서 고객의 관심사에 대한 정보를 제공하고 응대
동반자 로봇 동반자 로봇 비서, 친구, 집사 등의 역할을 수행하며 사용 맥락 기반 다양한 서비스를 제공
<표 2> 소셜 로봇의 유형 구분
류한석(2016)은 소셜 로봇의 특징을 대화, 자율, 학습으로 설명한다.
10)첫째, 사람과의 대화 를 통해 사람이 원하는 내용과 감정 상태를 파악하고 동작한다. 둘째, 명령에 따른 동작 제어뿐 아니라, 스스로 주변 환경을 인식하고 자율적으로 행동하기도 한다. 이때 사람, 각종 사물과 통신을 하면서 동작한다. 셋째, 사람과의 상호작용하거나 자율적으로 동작하면서 학습을 하며, 이를 기반으로 점차 사용자에 최적화되며 로봇 자체의 대화 능력 및 자율 능력이 향상된다.
7) 아이로봇, 소셜로봇Social Robot 전성시대? 브레인, 52, pp.36-39
8) 최종석, 「다중지능로봇 소셜 로봇(Social Robots)」, 로봇과 인간, Vol.13, No.4, 2016, p.13 9) 중소기업청, ‘중소·중견기업 기술로드맵 2017-2019’, 2017, pp.83-90, 표 수정인용 10) 류한석, 「2016년은 소셜 로봇의 중요한 기준점」, 디지에코 보고서, 2016, pp.2-3
<그림 4> 소셜 로봇 특징
3.2. 소셜 로봇 디자인 연구 경향
소셜 로봇은 1990년대부터 감성 표현 및 인간과의 교감을 목적으로 연구되기 시작했고 2010 년 중반부터 소셜 로봇이라는 이름으로 다양한 사례들이 발표되기 시작했다. 이후 머신러닝, 클라우드 기술이 급격히 발전하고 로봇이 스스로 학습하는 로봇으로 진화하면서 사용자와의 관계가 보조적 역할에서 협력적이면서도 동반자적인 역할로 변화되고 있다. 소셜 로봇 디자인 의 연구 경향을 크게 3가지로 압축하여 정리한다.
첫째, 초창기 소셜 로봇은 MIT 신시아 브리질(Cynthia Breazeal)의 키즈멧(Kismet)이 대표 적이다. 키즈멧은 눈, 눈썹, 귀, 코, 이마 등을 움직여 다양한 표정을 만들어내는데, 상대방을 인지하지는 못하지만 반응할 수 있도록 제작되었다. 브리질은 감정을 갖고 인간과 소통하는 로봇 프로젝트를 지속 연구했으며, 결과적으로 사용자와 눈을 맞추고 이야기하는 로봇 플랫폼 이 등장하게 되었다. 이러한 로봇 플랫폼의 상당수는(예: 아이큐브, 지보, 지미 등) 오픈 소스 를 지향하여 로봇 프레임 또는 SDK를 공개한다. 초기에 사용자들에게 발표했던 기능을 해당 기업 안에서 다 제작하기보다는 외부 개발자에게 SDK를 배포함으로써 앱스토어 생태계를 함께 구축하려는 것이다.
둘째, 2010년대 인공지능, 머신러닝이 다시 주목을 받으면서 소셜 로봇도 급격히 늘어났다.
인공지능은 1950년 앨런 튜링(Alan Turing)의 논문(Computing Machinery and Intelligence) 에서 기계가 아이들처럼 학습하고 사고하는 가능성을 주장하면서 연구가 시작되었다. 이후 1990년 후반 문자, 음성, 이미지 인식 기술이 발전하고 2010년경 빅데이터, 기계학습, 강력한 컴퓨터에 의해 빠르게 발전하기 시작했다. 딥러닝은 인간의 정보처리 메커니즘을 기반으로 사용자가 정보를 하나하나 입력하여 학습시키던 방식에서 기계가 스스로 학습하는 방식으로 변화되면서 나타난 기술로,
11)최근의 인공지능은 이 기술을 바탕으로 데이터 분석 및 추천을 넘어 창의적 영역까지 확장하고 있다. 에이피, 로이터, 블름버그 등 외신 언론에서는 로봇이 스포츠, 날씨 등의 기사를 쓰고 있으며, IBM 왓슨(Watson)은 의학 자료를 학습하고 암을 진단 하고 치료법을 제안한다. 또한 노래도 작곡하고 시를 쓰며 그림을 그린다. 얼마전 일본에서 도쿄 예술 대학과 야마하는 현악 연주자들과 인공지능 피아니스트가 협연하는 이벤트를 선보 였다.
셋째, 소셜 로봇이 대중화된 계기는 소프트뱅크가 개발한 개인용 로봇 페퍼(Pepper)의 영향이 크다. 합리적인 가격(19만8000엔)으로 인해 일본에서는 요양병원에서 노인들의 대화친구로 활동하고 있으며, 일반 상점에서 로봇이 손님을 응대하고 상품을 판매하고 있다. 오랜 기간 로봇 기술을 연구해온 소프트뱅크, 도요타, 소니 등 일본의 소셜 로봇들은 로봇 산업이 성장하 면서 안정적으로 자리를 잡았으며(표 3),
12)애플, 구글 등 다양한 글로벌 ICT 기업에서 소셜 로봇 기술력을 확보하고자 소셜 로봇 기술 관련 기업들을 인수 중이다. 미국 스트레티지 애널 리틱스는 2022년까지 3400만대의 서비스 로봇이 판매될 것으로 예상한다.
13)기업 연구 이력
소프트뱅크
-2012년 프랑스 로봇 전문기업 알데바란 로보틱스 인수, 2014년 ‘페퍼’ 공개 -클라우드 기반 학습 및 성능 진화(SW / HW 업그레이드 가능)
-팍스콘(제작), 알리바바(유통)와 60:20:20 출자 비율로 소프트뱅크 로보틱스 홀딩스 설립 도요타 -2015년 TRI(Toyota Research Institute) 설립하여 자동차, 로봇의 인공지능 개발 주력
-가정용 로봇 ‘HSR(Human Support Robot)’ 시험제작 완료, 도쿄 대학 임대중, 2019년 출시 소니 -1999년부터 2006년까지 로봇 애완견 아이보 판매, 2006년 로봇 시장 철수 후 2016년 재개
<표 3> 일본 주요 기업의 소셜 로봇 연구 이력
11) 이재포, 「뫼비우스의 띠, 인공지능 그리고 사람」, 마이크로소프트, Vol.387, 2017, p.17
12) 임지택, 「글로벌 소셜 로봇 시장 현황 및 전망」, 정보통신방송정책, Vol.28, No.13, 2016, pp.16-22 13) 이재포, 「뫼비우스의 띠, 인공지능 그리고 사람」, 마이크로소프트, Vol.387, 2017, p.17
<그림 5> 키즈멧
4. 소셜 로봇의 사회성 발현 경향 분석 4.1. 분석 프레임워크 선정
Sargent의 사회성 발달 모형은 인간의 사회성 발달을 전제로 제안되었으나 로봇이 인간의 행 동, 사고방식, 외형을 닮아가고 사회성을 띠어감에 따라 본 연구에서는 로봇의 사회성 분석에 활용한다. 또한 소셜 로봇의 경우 주로 사용 환경이 개인용, 가정용으로 집중되어 있기 때문에 문화적 결정 요인을 개인 사용자의 생활환경과 가정환경으로 보고, 이러한 환경 아래 로봇들이 어떻게 사회성을 보이는지 사회적 성향, 사회적 기술, 사회적 지능 측면에서 분석한다.
4.2. 분석 대상 및 범위
분석 대상을 수집하기 위해 구글, 네이버에서 핵심 용어(소셜 로봇, social robot)를 중심으로 검색하였고, 검색된 결과에서 개인이나 특정 소규모 그룹의 사람들과 꾸준히 커뮤니케이션하 는 로봇 중심으로 재선정하였다. 특히, 커뮤니케이션보다는 특정 직무에 최적화된 로봇들은 대상에서 제외하였는데, 공장에서의 산업 로봇, 공공장소에서 불특정 다수를 대상으로 특정 직무를 하는 로봇 경찰 또는 서비스 응대 로봇, 가정 내 청소, 빨래, 잔디 깎기 등 생활 보조 로봇, 교육 컨텐츠를 재생만 하는 교육용 로봇은 제외하였다. 또한, 디자인 컨셉은 제외하며 최소한 프로토타입으로 제작되었거나 공개, 출시된 경우 포함한다.
연도 관점에서는 소셜 로봇이 처음 등장한 1990년대 이후부터 2018년 6월까지 발표된 것을 대상으로 하였으며, 로봇 또는 제품이 출시되거나 발표된 연도를 기준으로 하되, 확실한 연도 를 찾기 어려운 경우 대중에 처음 노출된 연도로 대체하였고, 동일 대상의 여러 버전이 지속적 으로 업데이트한 경우도 처음 노출된 연도로 표기하였다. 본 연구에서 분석한 소셜 로봇 목록 은 다음과 같다.
인덱스 연도 이름 제작자 지역 타겟 특징 키워드
1 1993 Paro AIST 일본 노인 치매 예방, 정서 안정, 물개 인형
2 1997 Kismet Cynthia Breazeal 미국 N/A 감정 표현, 감성 로봇, 고정형
3 1999 Aibo Sony 일본 가정 최초 반려 로봇, 이동형
4 2003 QRIO Sony 일본 가정 엔터테인먼트 로봇, 이동형
5 2004 iCube IIT 이태리 N/A 오픈소스, 민감한 피부, 이동형
6 2008 Nexi Cynthia Breazeal 미국 N/A 감정 표현, 감성 로봇, 이동형
7 2008 Leonardo Cynthia Breazeal, Stan Winston Studio 미국 N/A 감정 표현, 감성 로봇, 고정형
8 2008 Genibo DST 로봇 한국 가정 지능형 반려 로봇, 이동형
9 2009 Tofu Ryan Wistort, Cynthia Breazeal 미국 어린이 어린이와의 인터렉션, 고정형
10 2011 NAO Aldebaran 프랑스 어린이 소셜로봇 생태계 구축, IBM 왓슨, 이동형
11 2011 Kombusto Adam Setapen, Cynthia Breazeal 미국 어린이(학습) 어린이 학습자와의 인터렉션, 탁상형
12 2011 Kibo 한국과학기술연구원 한국 N/A 감정 표현, 이동형
13 2012 Romeo Aldebaran 프랑스 노약자 생활 보조를 위한 대형화, 이동형
14 2013 AIDA Kenton Williams, Cynthia Breazeal 미국 운전자 인공지능 에이전트 플랫폼, 고정형
15 2014 MERO-S 한국과학기술연구원 한국 어린이(자폐) 감정 표현, 탁상형
16 2014 Silbot 한국과학기술연구원 한국 어린이, 노인 치매 예방, 자폐 치료, 이동형
17 2014 Emospark Emoshape Ltd 영국 개인 감정 표현, 추상 형태, 탁상형
18 2014 Jimmy Intel, Trossen Robotics 미국 N/A 컴패니언 지향, 오픈 소스, 이동형
19 2014 JIBO Cynthia Breazeal 미국 가정 컴패니언 지향, 오픈 소스, 탁상형
20 2014 Cubic Cubic Robotics 미국 개인 집 안팎에서 집사 역할, 오픈 API, 탁상형
21 2015 Nadine 난양대 싱가포르 N/A 외형 사실적 표현, 감정 표현, 기억 유지
22 2015 Musio AKA 일본 영어 학습자 영어교육, 인공지능 대화 엔진, 탁상형
23 2015 Buddy Blue Frog Robotics 프랑스 가정 비서 및 고령자 건강 관리, 이동형 24 2015 Blabdroid Alexander Reben 미국 인터뷰 대상자 다큐멘터리 촬영, 이동형
25 2015 Sota NTT 일본 노인 생체신호/건강상태 관리, 탁상형
26 2015 iRobi 유진 로봇 한국 가정, 의료 이동형
27 2015 iPal Advatamind 미국 어린이, 노인 교육/케어/리테일 등 목적 다양, 이동형
28 2015 Alpha 2 Ubtech Robotics Inc. 중국 가정 클라우드, 이동형
29 2015 Cognitoys Element Path 미국 어린이 IBM 왓슨, 스마트 장난감, 인형
30 2015 Tapia MJI Inc. 일본 개인 사용자 인식, 사운드 인식
<표 4> 소셜 로봇 목록
4.3. 대상 출현 및 유사성 기준 분석
소셜 로봇 자체가 어떤 대상을 닮았는지에 따라 사회적 성향 및 인터렉션 유형이 달라진다.
본 분석에 앞서, 표 5,6에서는 개괄적 차원에서 소셜 로봇이 어떤 대상을 닮았는지, 연도별로 언제 어떤 로봇이 나타나기 시작했는지, 지역적으로 어떤 로봇에 관심을 두었는지 살펴본다.
연도별 분포를 보자면, 1993년 패로, 1997년 키즈멧을 시작으로 꾸준히 소셜 로봇에 대한 연구가 지속되었고 특히 2014년부터 급격히 수가 늘었다. 본 논문에서는 로봇의 연도를 출시 되거나 공개된 연도를 기준으로 표기하였으나 실제로 여러 기간에 걸쳐 연구되는 경우가 많기 때문에 실제로는 뒤로 갈수록 연구되는 로봇 개체수가 더 많을 수 있다. 지역적 분포를 살펴보 면, 수집된 사례 개수가 아시아 > 아메리카 > 유럽 순이나, 단일 국가로는 미국에서의 연구가 가장 집중되고 있으며, 아시아에서는 일본, 중국, 한국이 다음으로 연구 비율이 높다.
인덱스 연도 이름 제작자 지역 타겟 특징 키워드
31 2015 Pepper Softbank, Aldebaran 일본, 프랑스
가정 IBM 왓슨, 클라우드, 이모셔널 엔진, 이동형
32 2015 FURo-i
Home Future Robot 한국 가정 스마트홈, 컴패니언, 이동형
33 2016 Gate Box vinclu 일본 개인 홀로그램, 클라우드 기반, 탁상형
34 2016 Ninebot Segway Robot
Xiaomi, Intel 중국 개인 세그웨이와 로봇의 결합, 이동형
35 2016 Leka Leka 미국 어린이(다운증
후군, 자폐)
공 모양, 이동형
36 2016 Robelf Linfon Chen 대만 가정 가정의 모니터링 로봇
37 2016 RoboHon Sharp, 동경대학교 일본 개인 스마트폰과 로봇 결합, 마음 엔진, 이동형
38 2016 Robit Machisto 이스라엘 가정 오픈 소스, 이동형
39 2016 Lynx Ubtech Robotics Inc. 중국 가정 아마존 알렉사, 이동형
40 2016 MyKie Bosch, Siemens 독일 가정 탁상형
41 2016 Moorebot JUN YE 중국 가정 탁상형, 가정/매장/사무실 내 컴패니언
42 2016 Big-i NXROBO 중국 가정 생활 보조, 이동형
43 2016 Sony Xperia
Agent Sony 일본 가정 이동형
44 2016 Sophia Hanson robotics 홍콩 N/A 외형 사실적 표현, 사우디아라비아 시민권
45 2016 Xibot J.L. Huang 중국 가정 이동형
46 2016 Aido InGen Dynamicx 미국 가정 엔터테인먼트, 집사, 홈 오토메이션, 이동형
47 2016 iJini Roobo, IPL 중국, 한국 가정 스마트홈, 이동형
48 2016 Aflac Duck Aflac, Sproutel 어린이(암환자) 정서 안정, 인형형
49 2016 Edgar2 난양대 싱가포르 N/A 자율 행동, 고정형
50 2016 Jia Jia 과학기술대 중국 N/A 외형 사실적 표현, 이동형
51 2016 Zenbo ASUS 대만 가정 이동형
52 2016 Joy for all hasbro 미국 노인 반려 로봇, 인형형
53 2016 Cozmo Anki 미국 개인 소형 장난감, 이동형
54 2016 Tega MIT 미국 어린이(학습자) 어린이 학습자와의 인터렉션, 탁상형
55 2016 Kirobo Mini Toyota 일본 운전자 운전자와의 대화, 휴대용
56 2016 Pillo Pillo Health 미국 가정 건강 관리, 탁상형
57 2016 CHiP WowWee CHiP 홍콩 가정 반려 로봇, 이동형
58 2017 Miro Consequential Robotics 영국 N/A 정서 안정, 당나귀, 이동형 59 2017 Professor
Einstein Hanson Robotics 홍콩 가정 탁상형, 과학 관련 질문에 응답
60 2017 ALIEN Rokid 중국 가정 집사 및 스마트홈, 탁상형
61 2017 Elfkins Empath interactive 미국 어린이 가족 간 커뮤니케이션, 인형 62 2017 Elli.Q Intuition Robotics, Fuseproject 이스라엘 노인 생활 관리, 탁상형
63 2017 Olly Emotech 영국 개인 성격 진화, 탁상형
64 2017 Kuri Mayfield Robotics 미국 가정 생활 보조, 이동형
65 2017 Cutii YUMII 프랑스 노인 생활 관리, 이동형
66 2017 Pibo Circulus Inc. 한국 개인 날씨 연동 추천, 봇스토어
67 2017 Furhat Furhat Robotics 스웨덴 N/A 얼굴 프로젝션, 고정형
68 2018 Fribo 연세대, 카이스트 한국 1인 가구 1인 가구, 탁상형
69 2018 Danovo OVO Technology 중국 어린이 놀이/학습 도우미, 이동형
1993 1997 1999 2003 2004 2008 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
사람 1 1 1 1 2 1 3 8 17 6 1
생물 1 1 2 1 1 1 3 5 3 1
무생물 1 2 1 3 1
총합 1 1 1 1 1 3 1 3 1 1 6 12 25 10 2
<표 5> 연도별/유사 대상별 소셜 로봇 사례 분포(N=69)
소셜 로봇의 유사성은 사람과의 유사성 수준과 외형의 표현 수준에 따라 그림 6의 좌측 그래프 처럼 분류될 있다. 사람과의 유사성 수준은 사람, 생물, 무생물로 구분하며, 외형의 표현 수준 은 추상, 보통, 구상으로 구분한다. 외형의 표현 수준이 구상으로 갈수록 실물과 비슷해지고 추상으로 갈수록 자유롭고 단순화된다. 전체 사례 중 사람과 유사한 비율은 56.52%(39건), 생물과 유사한 비율은 31.88%(22건), 무생물과 유사한 비율은 11.59%(8건)로, 사람과 유사 하게 제작한 사례가 압도적으로 많았다. 그리고 대체로 극도로 추상적으로 표현하거나 구상적 으로 표현하기보다는 보통 수준의 표현 사례 비율이 높은 편이며, 1993년부터 연구 초반에는 보통 수준이 많다가 2013년 이후 구상, 추상이 나타나는 경향을 보였다.
한편, 로봇의 외형과 행동이 사람에 가까워짐에 따라 로봇에 대한 호감도가 높아지는데, 너무 비슷해지면 거부감이 들면서 호감도가 하락하는 언캐니 밸리(uncanny valley)가 발생한다.
심지어 불안감, 혐오감, 두려움까지 보이는데 언캐니 밸리를 고려하여 실제 제작 시에는 구상 으로 많이 표현하지 못한 부분도 있으리라 추정한다.
4.4. 사회적 성향 기준 분석
인간의 사회적 성향은 타고난 정서적 기질 및 성향을 의미하지만, 로봇의 경우는 로봇 제작자 가 로봇 제작 시 로봇의 역할 및 캐릭터를 정의하기에 따라 달라진다. 대부분의 경우 소셜 로봇을 소개할 때 로봇의 특징 및 기능을 중심으로 소개되는 경우가 많다. 또한, 제작자가 사회적 성향을 정의하였더라도 사회적 성향을 구체적으로 설명하는 사례는 많지 않았고 소개 하더라도 다소 모호하거나 짧게 소개하는 경향이 있었다. 하지만 소셜 로봇 대부분의 역할이 인간의 생활을 돌보거나 친구, 동반자가 되어주는 ‘컴패니언’을 지향하기 때문에 대체로 친근 하고 따뜻한 성격을 지닌다. 놀이 친구나 반려 로봇은 귀엽거나 사랑스러운 또는 장난하는
아메리카 유럽 아시아
총 개수 20개 11개 39개
세부 개수 미국 20개
독일 1개 스웨덴 1개
영국 3개 이태리 1개 프랑스 5개
대만 2개 싱가포르 2개 이스라엘 2개 일본 11개 중국 10개 한국 9개 홍콩 3개
<표 6> 지역별 소셜 로봇 사례 분포(N=69, 중복)
<그림 7> 언캐니 밸리
<그림 6> 사람과의 유사성 및 외형의 표현 수준에 따른 유사성 분석
캐릭터를 지니기도 하고, 스마트홈과 결합된 로봇은 똑똑하고 스마트한 유능함을 강조하기도 한다.
로봇의 목표 사용자를 분석하면 로봇의 사용 목적 및 역할을 더욱 구체적으로 추정할 수 있는 데, 예를 들어, 목표 사용자가 가정인 경우는 집안의 다른 기기들과 연결되어 집사의 성향을, 개인인 경우는 일정을 맞춤 관리해주는 비서의 성향을, 노인인 경우는 말벗도 되고 건강, 안전 상태를 추적하는 도움이 되는 케어의 성향을, 어린이인 경우 놀이 친구이자 교육적으로도 도움 이 되는 친구로서의 성향을 지닌다. 표 7에서 연도별로 목표 사용자를 추적해보면, 대체로 가정, 어린이, 노인 등을 돌보는 역할로 시작하여 점차 개인 맞춤형, 맥락 맞춤형으로 다양화되 고 있음을 추정할 수 있다. 아래 표에서 기타 사용자로 2013년 운전자, 2015년 의료, 영어 학습자, 인터뷰 대상자, 2018년 1인 가구가 추가되었다.
1993 1997 1999 2003 2004 2008 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 총합
가정 1 1 1 1 1 5 13 3 25
어린이 1 2 2 2 3 1 1 12
노인 1 1 1 1 1 2 8
개인 2 1 4 2 9
기타 1 3 1 1 6
미지정 1 2 1 1 1 3 2 12
<표 7> 목표 사용자별 소셜 로봇 사례 분포(N=69, 사용자 중복 표기)
한편, 사회적 성향이 초기부터 고정된 로봇이 있는가 하면, 패로, 아이보, 나오, 뮤지오, 나딘, 코그니토이, 로보혼처럼 사용자와의 인터렉션에 따라 성격 및 행동이 변화되는 로봇이 존재한 다. 본 연구의 분석 결과에선 전체 대비 11.59%(8건) 비율을 차지하는데, 머신러닝 기술이 발전하고 로봇도 계속 업그레이드됨에 따라 이 비율도 지속적으로 높아질 것으로 보인다.
로봇의 사회적 성향이 어떤 유형의 피드백으로 나타나는지 분석한 결과, 사용자가 로봇에게 말을 걸거나 쓰다듬는 등의 특정 행동을 하면, 로봇은 가변적 그래픽 요소로 화면에 피드백을 표시하거나 몸을 움직이거나 이동시켜 반응한다. 그래픽 요소의 변화, 물리적 움직임, 물리적 이동 등의 3가지 피드백 유형이 조합되는 비율은 그림 8과 같다. 로봇의 특성에 따라 각 요소 가 독립적으로 선택되는 경향이 있었으며, 3가지 유형이 다 제공되는 경우가 21.73%(15건)으 로 가장 많았고, 그 다음으로 움직임과 이동만 제공하는 경우, 그래픽과 움직임만 제공하는 경우, 물리적 움직임만 제공하는 경우 순으로 많았다.
한편, 전체 소셜 로봇 사례에서 나타나는 각 피드백 유형별 비율을 분석해보면, 전체 대비 59.42%(41건)가 그래픽 피드백을 제공하고 있으며, 78.26%(54건)가 움직임 피드백을, 53.62%(37건)가 이동 피드백을 제공하고 있다. 이중 그래픽 피드백의 세부 유형을 살펴보 면, 가변적 그래픽을 제공하는 화면 제공(33건), 라이팅(9건), 프로젝션(2건), 홀로그램(1건) 으로 구분되며, 일부는 화면과 프로젝션 등 여러 그래픽 요소를 함께 사용하기도 한다. 그래픽 요소는 대체적으로 소셜 로봇의 얼굴 또는 가슴 영역에 그래픽 피드백을 제공하고 있으며 게이 트박스의 경우만 소셜 캐릭터 전신을 홀로그램으로 보여주고 있다. 한편, 물리적 움직임 피드 백의 제공 비율은 다른 피드백 유형에 비해 압도적으로 높다. 로봇 연구 초반에는 간단한 물리 적 움직임이 주를 이루다가 화면 탑재, 주변 환경 분석 기술 및 이동 기술 발달이 가능해지면서 점차 다각도의 피드백이 실험되고 있다. 마지막으로, 사용자 또는 특정 영역으로 이동하는
<그림 8> 피드백 반응 유형 간 결합 경향 분석
이동 피드백에서 주로 나타나는 이동 방식은 바퀴 이동(37.68%, 26건), 2족 보행(13.04%, 9건)이었다.
4.5. 사회적 기술 기준 분석
Sargent에 따르면, 사회적 기술은 인터렉션의 시작(interaction initiatives), 보편적 인터렉션 반응(interaction responses), 특정 상황에서의 맥락이 고려된 사회적 행동(personal social behavior)로 나뉜다. 로봇 분석에서는 이러한 개념을 대화를 먼저 시작하는지의 여부, 상대방 의 대화에 반응하는지의 여부, 다각도의 상황별 대화에 대응할 수 있는지의 여부로 대체하여 분석하였다. 이 개념은 또한 사용자와의 정서적 거리로도 볼 수 있는데, 예를 들어, 사람의 경우 원거리에서 미소, 인사로 시작하고, 중거리에서 가벼운 대화, 농담을 주고받으며, 근거리 에서 신체적 접촉, 참여, 도움 요청 등 높은 수준의 사회적 행동을 보인다.
<표 8>에서 수집한 로봇 사례들을 살펴보면, 대체적으로 대화 반응 비율은 84.05%(58건)로 높게 나타났으며, 로봇이 대화를 먼저 시작하는 경우(44.92%, 31건), 다양한 상황별로 맞춤 대화를 하는 경우(18.84%, 13건) 순이었다. 대체로 많은 로봇들이 로봇을 호출하여 대화를 시작하는 인터페이스를 채택하고 있기 때문에 위와 같은 결과가 나왔으나, 추후 인공지능 기술 이 발전함에 따라 로봇이 먼저 대화를 시작하거나 상황별로 높은 수준의 대처가 가능해지면서, 이 부분에 대한 분석은 분석 시기에 따라 유동적일 것으로 예상한다.
1993 1997 1999 2003 2004 2008 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 총합
대화 시작 1 1 2 2 7 12 5 1 31
대화 반응 1 1 1 1 1 2 3 1 1 6 10 21 9 58
상황별 맞춤 대화 1 2 5 3 2 13
<표 8> 대화 단계별 소셜 로봇 사례 분포(N=69)
단계별 사회적 기술 결합 경향을 살펴보면, 대화 반응만 하는 사례의 비율이 39.13%(27건)로 가장 높았고, 그 다음으로 대화 시작과 대화 반응만 하는 사례가 26.08%(18건)로 뒤를 이었 다. 맞춤 대화는 기본적인 시작과 반응이 전제되어야 하기 때문에 맞춤만 하는 사례나 시작과 맞춤만 있는 사례는 존재하지 않는다. 또한, 음성 인식을 통한 대화를 하지 못하거나 하지 않는 로봇들도 존재하기 때문에 3가지의 사회적 기술 모두 해당되지 않는 사례도 11.59%(8 건) 존재하였다.
대화 단계별 사회적 기술은 생태계를 통해 다양한 앱을 사용할 수 있게 되면서 기능적 측면에 서 더욱 확장 중인데, 예를 들어 소프트뱅크(페퍼), 에이수스(젠보) 등은 외부 개발자들이 애플리케이션을 개발할 수 있도록 SDK(Software Developer Kit)를 배포 중이다.
4.6. 사회적 지능 기준 분석
Greenspan의 사회적 지능 개념에서 로봇에게 적용하기에 적합하지 않은 이타적 행동, 참조적 의사소통 능력을 제외하고 나머지 3개 개념인 교감, 이해, 문제해결을 중심으로 분석하였다.
첫번째, 로봇이 교감을 한다는 행위는 로봇이 사용자의 감정을 인식하거나 자신의 감정을 표현 하고 전달하는 등의 행동을 하는 경우를 의미하는 것으로, 전체 대비 73.91%(51건)의 로봇에 서 교감 행위가 가능하다고 분석됐다. 게이트박스 안의 애니메이션 캐릭터 아즈마 히카리와
<그림 9> 사회적 기술
<그림 10> 대화 단계별 기술 간 결합 경향 분석
엘프킨스는 애니메이션 수준의 디테일한 표정으로, 엘리큐는 라이팅과 다양한 언어 톤으로 풍부한 감정을 표현한다. 올리는 사람의 표정, 말의 높낮이, 단어 패턴을 통해 감정 상태를 인식한다. 큐리오는 사용자의 얼굴과 음성을 통해 사람들이 좋아하는 것과 싫어하는 것을 구분 하여 기억하며, 소피아는 사람들이 자신에 대해 어떻게 감정적으로 반응하는지를 확인하고 반응 수준을 조정한다. 두 번째, 로봇이 이해를 한다는 행위는 지각한 상황을 인지, 분석한다는 것을 의미한다. 분석 사례 중 86.95%(60건)의 로봇들이 사용자 음성, 상황 등을 이해하고 있으며, 나딘의 경우 사람들의 얼굴과 음성 뿐 아니라 제스처도 인식하여 사회적 상황을 이해 하도록 설계되어 있다. 세 번째, 문제해결은 상황을 인식하는 것을 뛰어넘어 로봇이 자율적으 로 문제를 해결함을 의미하는 것으로, 21.73%(15건)이 이에 해당된다. 연구 초반의 로봇들은 인간의 명령에 수동적인 피드백, 반복적인 작업을 수행해왔으나, 최근에는 외부환경을 스스로 지각하고 상황을 인지하며 자율적으로 동작한다. 또한 로봇의 지능이 클라우드 서비스를 통해 로봇 간 통신, 클라우드 학습, 지능 업그레이드가 가능해지면서 점차 구성원으로서의 역할을 더욱 잘 수행할 것으로 기대되고 있다. 나오, 코그니토이, 페퍼는 IBM 왓슨을 기반으로 진화하 고 있으며, 이외에도 소타, 뮤지오, 알파2, 젠보, 게이트박스 등도 클라우드를 통해 사용자 취향 및 건강 데이터를 분석한다.
<그림 12>의 사회 지능 간 결합 수준을 살펴보면, 교감과 이해가 같이 나타나는 경우가 49.27%(34건)으로 가장 높았고, 그 다음으로 이해만 나타나는 경우 17.39%(12건), 교감, 이해, 문제해결이 같이 나타나는 경우 15.94%(11건)가 뒤를 이었다. 이해를 바탕으로 문제해 결도 가능하므로, 문제해결만 나타나는 경우와 교감과 문제해결만 나타나는 경우는 존재하지 않는다. 그리고 인공지능이 발전함에 따라 로봇이 스스로 문제해결까지 가능하게 되면서 문제 해결력은 더욱 높아질 것으로 예상된다.
1993 1997 1999 2003 2004 2008 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 총합
교감 1 1 1 1 1 3 1 3 1 1 4 8 17 7 1 51
이해 1 1 1 1 1 2 3 1 1 6 10 22 10 60
문제해결 1 3 4 5 2 15
<표 9> 사회적 지능 수준별 소셜 로봇 사례 분포(N=69)
5. 결론
지금까지 소셜 로봇 사례들을 수집 및 분석하여 사회성 발현 관점에서의 발전 경향을 살펴보았 다. 먼저 교육학에서 정의된 사회성 발달 모형을 사람을 유사하게 닮아가는 로봇에 적용할 수 있는 프레임으로 변환하였고, 이를 바탕으로 소셜 로봇을 사회적 성향, 사회적 기술, 사회적 지능 관점에서 분석하였다.
첫째, 소셜 로봇은 사회적 성향 관점에서 인간의 생활을 돌보거나 동반자로 공존하는 상황을 지향하기 때문에 대체로 친근하고 따뜻한 성격을 지닌다. 놀이 친구, 반려 로봇, 스마트홈 관 리, 건강 관리 등 역할에 따라, 또는 가정, 노인, 어린이, 운전자, 학습자 등 목표 사용자에 따라 사회적 성향도 해당 니즈에 부합하도록 다양화되고 있다. 또한, 사용자와의 인터렉션 에 따라 성격, 행동이 진화하고 있으며, 사용자의 입력에 더욱 자연스럽고 능동적인 피드백 을 제공 중이다. 그래픽 요소로 화면, 라이팅, 프로젝션 등 다양한 방법으로 가변적 정보와
<그림 11> 사회적 인지 요소
<그림 13> 사회적 발달 모형
<그림 12> 사회 지능 간 결합 경향 분석
감정 상태를 표현하며, 사람 또는 동물과 유사한 물리적 제스처를 사용한다. 그리고 더 나아 가 사용자가 부르면 가고 특정 공간으로 이동하는 등 점차 이동도 가능한 방향으로 변화 중이다.
둘째, 사회적 기술 관점에서 소셜 로봇의 행위를 분석한 결과, 대화를 스스로 시작하고 상황별 맞춤 대화를 하는 행위는 아직 보편적으로 나타나고 있다고 이야기하기 어렵지만, 기본적인 대화 반응은 수집된 소셜 로봇 사례 중 84.05% 높은 비율로 나타났다. 음성 지원을 하지 않고 감정 표현에만 국한된 로봇들이 있음을 감안할 때 이는 보편적인 사회적 기술로 볼 수 있으며, 이 기술을 바탕으로 대화 시작, 맞춤형 대화 기술도 다양하게 제시될 것으로 보인다. 로봇은 사용자를 깨우고 먼저 감정 또는 건강 상태를 파악해서 알려주게 될 것이며, 사용자에게 필요 한 상황에 맞춤 제안을 하는 방향으로 업그레이드될 것이다.
셋째, 소셜 로봇의 사회적 지능은 크게 교감, 이해, 문제해결 단계로 구분할 수 있다. 소셜 로봇은 사용자와 정서적, 물리적 인터렉션을 지속적으로 해야 하기 때문에 교감은 중요한 요소 이며, 사용자의 마음과 의도를 읽기 위해 감정 파악과 감정 표현은 더더욱 중요하다. 지보는 255가지 감정표현이 가능하고, 코즈모는 1200가지 표정과 동작이 가능하도록 설계되어 있으 며, 페퍼는 사용자 시선에 눈을 맞추는 특징이 있다.
14)또한 로봇이 외부환경을 스스로 지각하 고 상황을 인지하며 자율적으로 동작할 수 있게 되면서, 이해를 넘어 문제해결 단계로 진화하 고 있다. 특히 최근에는 IBM 왓슨과 같은 인공지능, 클라우드 분석을 통해 사용자 취향, 신체 및 환경 데이터를 수집하고 분석하여 지속적으로 진화된 피드백을 한다.
이번 연구에서는 소셜 로봇에 한정하여 경향을 분석하였는데, 소셜 로봇은 아니지만 소셜 로봇 으로 발전 가능한 다양한 유형의 제품들이 있었다. 인공지능으로 음성 피드백을 제공하는 AI 스피커들이 몸을 움직이고 이동하여 소셜 로봇으로 진화할 수 있고, 무거운 골프 가방을 들고 골프장을 따라다니며 코스, 자세를 조언하는 골프 캐디 로봇(예: eWheels)에 커뮤니케이션 기능을 추가하면 소셜 로봇으로 진화할 수 있다. 후속 연구에서 소셜 로봇으로 진입 가능한 로봇 생태계에 대한 연구를 해볼 수 있겠다.
본 연구가 소셜 로봇의 사회성 관점에서의 어떤 특성이 강조되고 있고 어떻게 발전되고 있는 지 분석했다는 측면에서 의의가 있지만 이번 연구가 문헌 조사를 중심으로 진행되어, 추후 연구에서는 사용자와의 관계적 측면과 사용 행위 측면에서 어떤 영향을 미치는지, 향후 어떤 기술과 결합하여 구체적으로 어떤 방향으로 진화될 것인지, 궁극적으로는 어떤 사회성 모델 이 탑재되면 좋을지 제안하는 실증적이면서도 미래지향적 연구가 필요하다. 덧붙여, 본 연구 는 소셜 로봇의 유생적 특징 및 놀이적 성향에 대해 연구하기 위한 기초 연구로, 소셜 로봇의 사회적 특징 및 사용자와의 인터렉션 방식에 대해 전반적으로 살펴본 것이다. 후속 연구로 소셜 로봇의 유생성 및 내외형적 특징, 사용자와의 관계 유형에 대한 논문을 준비 중임을 밝혀둔다.
참고문헌
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14) 한국산업기술평가관리원, 소셜로봇 기술동향과 산업전망, 2016, p.35
