From Pets to Robots: MojiKit as a Data-Informed Toolkit for Affective HRI Design

이 논문은 인간과 반려동물 간 상호작용 데이터를 기반으로 한 구조화된 참고 자료와 프로토타입 로봇, 제어 스튜디오를 통합한 'MojiKit' 툴킷을 개발하고, 이를 통해 비전문가도 기술적 장벽 없이 반려동물에서 영감을 받은 풍부하고 다양한 정서적 로봇 행위를 체계적으로 설계할 수 있음을 실증했습니다.

핵심

이 논문은 **"반려동물의 마음을 로봇에게 어떻게 전달할까?"**라는 질문에 답하기 위해 개발된 **'모지킷 (MojiKit)'**이라는 도구에 대한 이야기입니다.

쉽게 말해, **로봇을 단순히 기계가 아니라 '감정을 가진 친구'처럼 만들고 싶은 사람들을 위한 '만들기 키트'와 '레시피 책'**을 소개하는 연구입니다.

이 내용을 일상적인 비유로 풀어서 설명해 드릴게요.

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1. 문제점: "내 마음은 알지만, 로봇은 왜 모르지?"

우리가 강아지나 고양이를 키울 때, 꼬리를 흔들면 "기분이 좋아!"라고, 귀를 누르면 "무서워!"라고 알 수 있죠. 하지만 로봇을 만들 때 개발자들은 "어떻게 움직여야 사람이 감정을 느낄까?"를 직감이나 경험에만 의존해서 만들었습니다.

• 비유: 마치 요리를 할 때 레시피 없이 "맛있어 보이게"만 생각하며 재료를 던져 넣는 것과 같습니다. 결과는 운에 맡겨지거나, 너무 기계적으로 느껴져서 감동을 주지 못합니다.

2. 해결책: '모지킷 (MojiKit)'이라는 마법 상자

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 세 가지 도구가 들어있는 상자를 만들었습니다.

① '감정 지도 카드' (Design Reference Cards)

• 역할: 65 개의 실제 반려동물 영상과 동물 행동학 책을 분석해서 만든 **'감정 번역 사전'**입니다.
• 비유: 마치 **"강아지 꼬리 흔들기 = 기쁨", "고양이 등 뒤로 숨기 = 놀람"**처럼, 동물들의 몸짓이 어떤 감정을 뜻하는지 정리된 카드 게임입니다. 이 카드를 보면 로봇을 만들 때 "이제 꼬리를 흔들면 기분이 좋다는 걸 표현할 수 있겠네!"라고 쉽게 알 수 있습니다.

② '모모봇 (MomoBot)'이라는 인형

• 역할: 귀, 꼬리, 팔다리가 움직이는 실제 로봇 프로토타입입니다.
• 비유: 얼굴 표정은 없지만, 귀와 꼬리, 몸짓으로 감정을 표현하는 인형입니다. 얼굴이 없어서 오히려 사람들이 상상력을 더 발휘할 수 있게 해줍니다. (예: "이 귀가 움직이는 건 내가 무서워서 그런가, 아니면 귀찮아서 그런가?")

③ '조종 스튜디오' (Behavior Control Studio)

• 역할: 코딩을 몰라도 로봇을 움직일 수 있게 해주는 레고 조립 도구 같은 소프트웨어입니다.
• 비유: 복잡한 컴퓨터 언어 (코드) 를 몰라도, **"꼬리 흔들기 블록" + "귀 기울이기 블록"**을 드래그해서 로봇에게 명령을 내릴 수 있습니다. 마치 레고 블록을 조립하듯 로봇의 행동을 즉석에서 만들고 테스트해 볼 수 있습니다.

3. 실험: 18 명의 사람들이 함께 만든 35 가지 친구 관계

연구팀은 이 도구를 가지고 18 명의 참가자 (반려동물 주인과 비주인 모두) 와 워크숍을 열었습니다. 결과는 놀라웠습니다.

• 결과: 참가자들은 자신의 반려동물 경험뿐만 아니라, 이 '감정 지도 카드'를 보고 35 가지의 새로운 감정 표현을 만들어냈습니다.
  • 예: "집에 오면 반갑게 꼬리를 흔들며 달려오는 행동", "피곤해하면 어깨에 머리를 기대고 쉬는 행동" 등.
• 의미: 코딩을 모르는 일반인도 이 도구를 통해 로봇에게 '감정'을 불어넣을 수 있다는 것을 증명했습니다.

4. 중요한 발견: 로봇은 '완벽한 애완동물'이 될 필요는 없다

실험을 통해 재미있는 점들이 발견되었습니다.

• 얼굴이 없어도 괜찮다: 로봇에 얼굴이 없으면 오히려 사람들이 "이건 진짜 동물이 아니니까 실수해도 괜찮아"라고 생각하며 더 편안해했습니다. (얼굴이 너무 진짜 같으면 오히려 기괴하게 느껴질 수 있다는 '언캐니 밸리' 현상을 피한 것)
• 불완전함이 매력: 로봇이 가끔 어색하게 넘어지거나, 고집을 부리는 모습이 오히려 '실제 애완동물'처럼 느껴져서 더 사랑스러웠습니다.
• 책임감의 문제: 사람들은 로봇이 "나를 돌봐줘"라고 하면 기뻐하지만, 로봇이 "나도 밥을 줘야 해"라고 하면 부담스러워하기도 했습니다. 로봇과 인간의 관계가 어디까지 이어져야 할지 고민하게 만들었습니다.

5. 결론: 로봇은 '도구'가 아니라 '동반자'가 될 수 있다

이 연구는 **"로봇을 만들 때 기술만 중요하지 않다"**는 것을 보여줍니다.

• 핵심 메시지: 로봇에게 감정을 불어넣으려면, **동물의 행동을 관찰한 데이터 (카드)**와 **직접 만져보고 실험해 볼 수 있는 도구 (로봇 + 소프트웨어)**가 함께 있어야 합니다.
• 미래: 앞으로는 로봇 하나만 있는 게 아니라, 우리 집의 시계, 컵, 침대 같은 사물들도 귀나 꼬리처럼 움직여서 우리와 감정적으로 소통하는 세상이 올지도 모릅니다.

한 줄 요약:

"모지킷은 복잡한 코딩 없이도, 우리가 반려동물과 나누는 감정을 로봇에게 쉽게 전달할 수 있게 해주는 **'감정 레시피 책'과 '조립 키트'**입니다."

기술 요약

논문 요약: MojiKit - 데이터 기반 정서적 HRI(인간 - 로봇 상호작용) 설계를 위한 툴킷

1. 문제 정의 (Problem Statement)

동물에서 영감을 받은 사회 로봇 (Zoomorphic Robots) 을 설계할 때, 정서적 행동 (Affective Behaviors) 을 구현하는 과정은 주로 설계자의 직관과 개인적 경험에 의존하는 경향이 있습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제들이 발생합니다:

• 단편화된 결과: 체계적인 데이터나 참고 자료가 부족하여 로봇의 행동이 일관성 없거나 단편적으로 설계됨.
• 기술적 장벽: 복잡한 하드웨어 코딩이나 전문적인 워크플로우가 필요하여 비전문가 (Non-experts) 가 정서적 행동을 탐색하거나 커스터마이징하기 어려움.
• 해석의 모호성: 생물학적 모방에 치중하다 보니 인간이 이해하기 쉬운 사회적 신호 (Social Readability) 가 부족하거나, 반대로 직관적 설계는 체계적인 데이터 기반이 부족하여 확장성이 떨어짐.

이러한 문제를 해결하기 위해, 인간 - 반려동물 상호작용 데이터를 기반으로 한 체계적인 설계 가이드와 이를 즉시 프로토타이핑할 수 있는 도구가 필요했습니다.

2. 방법론 (Methodology)

저자들은 MojiKit이라는 통합 툴킷을 개발하고, 이를 통해 18 명의 참가자와 9 회에 걸친 공동 창작 워크숍 (Co-creation Workshops) 을 진행했습니다.

가. 데이터 기반 설계 리소스 구축 (Design Reference Cards)

• 비디오 분석: SNS 의 인간 - 반려동물 (개, 고양이) 상호작용 영상 65 개를 수집하여 코딩 분석 수행.
• 동물행동학 (Ethology) 통합: 실제 동물의 행동과 정서적 의미를 연결하는 학술 문헌 (CatFACS, DogFACS 등) 을 검토하여 데이터의 타당성을 검증.
• 반복적 개선: 반려동물 소유자 5 명과의 인터뷰를 통해 초기 설계 공간을 수정하고, 최종적으로 **8 장의 설계 참조 카드 (Design Reference Cards)**로 구성.
  • 구성: 인간 중심 (의도, 행동, 해석), 환경적 요소, 동물 중심 (행동 $\leftrightarrow$ 정서 의미) 모듈.

나. MojiKit 툴킷 구성

1. 설계 참조 카드 (Design Reference Cards): 위와 같이 구조화된 데이터를 기반으로 한 아이디어 발상 도구.
2. 동물형 로봇 프로토타입 (MomoBot):
   • 귀, 머리, 4 개의 팔, 꼬리로 구성된 16 개의 관절 (서보 모터) 을 가진 플러시 (Plush) 로봇.
   • 얼굴 특징을 의도적으로 배제하여 사용자의 상상력을 자극하고 표정 대신 신체 움직임에 집중하도록 설계.
   • 오픈소스 하드웨어 (Arduino, ESP32) 기반.
3. 행동 제어 스튜디오 (Behavior Control Studio):
   • 코드 없이 (Code-free) 동작을 설계할 수 있는 웹 기반 인터페이스.
   • 타임라인 기반 드래그 앤 드롭 편집기로 모션 블록 (각도, 속도, 지연 시간 등) 을 조합.
   • Wi-Fi 를 통해 MomoBot 에 실시간으로 명령 전송 및 피드백 제공.

다. 평가 프로세스

• 18 명의 참가자 (디자인/로봇공학 배경 보유, 반려동물 경험 유무 혼합) 를 대상으로 2 인 1 조 워크숍 진행.
• 참가자들은 카드를 참고하여 MomoBot 의 정서적 상호작용 패턴을 설계하고, 실시간으로 테스트 및 수정.
• 정량적 평가: 창의성 지원 지수 (CSI), 카드 유용성, 프로토타입 사용성 설문.
• 정성적 평가: 워크숍 녹화, 인터뷰, 설계 산출물 분석.

3. 주요 기여 (Key Contributions)

1. 데이터 기반 구조화 리소스: 인간 - 반려동물 상호작용 데이터를 체계적으로 분석하여 정서적 HRI 설계를 위한 행동 패턴, 트리거, 해석을 매핑한 설계 참조 카드를 제안.
2. 통합 프로토타이핑 툴킷 (MojiKit): 이론적 참고 자료 (카드) 와 실체 프로토타입 (MomoBot), 제어 소프트웨어를 결합하여 비전문가도 정서적 행동을 즉시 구현하고 반복할 수 있는 코드 없는 환경을 제공.
3. 실증적 증거: MojiKit 이 사용자의 직관을 보완하여 기존 경험 밖의 35 가지 새로운 정서적 상호작용 패턴을 창출하게 했으며, 기술적 장벽을 낮추어 창의적 주체성 (Creative Agency) 을 강화함을 입증.

4. 연구 결과 (Results)

• 설계 산출물: 18 명의 참가자가 35 개의 유효한 정서적 상호작용 패턴을 생성.
  • 주요 의도: 인사/재회 (20%), 애정/위로 (20%), 놀이/장난 (17.1%).
  • 트리거: 인간 행동 (60%), 환경적 신호, 로봇의 주도적 행동 등.
  • 행동: 단순한 기본 동작 (머리 돌리기, 꼬리 흔들기 등) 을 조합하여 복잡한 정서적 서사 생성.
• 창의성 및 사용성:
  • CSI 점수: 협업 (4.69/5) 과 즐거움 (4.3+) 에서 높은 점수. 표현력 (3.64) 은 상대적으로 낮았으나, 이는 프로토타입의 물리적 한계 때문으로 분석됨.
  • 카드 활용: 참가자들은 카드를 통해 설계의 구조를 파악하고 아이디어를 구체화하는 데 도움을 받음.
  • 기술적 장벽 해소: 코딩 없이도 실시간 피드백을 통해 아이디어를 빠르게 검증하고 수정 가능.
• 디자인 통찰 (Design Insights):
  • 현실성 vs 정서적 필요: 일부는 실제 동물과 유사한 행동을 원했으나, 다른 이들은 로봇이 실제 동물을 넘어선 정서적 위로를 제공하기를 기대.
  • 형태의 추상화: 얼굴이 없는 MomoBot 의 디자인은 '불쾌한 골짜기 (Uncanny Valley)'를 피하고 사용자의 상상력을 자극하는 전략으로 작용.
  • 관계의 스타일: 로봇을 '책임 없는 동반자'로 보거나, '상호적인 돌봄 관계'로 보는 등 사용자의 성향에 따라 다양한 관계 모델이 제시됨.

5. 의의 및 의의 (Significance)

• HRI 설계 패러다임 전환: 단순한 직관이나 고도화된 기술적 복제를 넘어, 데이터 기반의 구조화된 지식과 실시간 프로토타이핑을 결합하여 정서적 로봇 설계의 접근성을 혁신.
• 비전문가 참여 확대: 복잡한 프로그래밍 지식 없이도 정서적 로봇의 행동을 설계하고 실험할 수 있는 길을 열어, 다양한 배경의 사용자가 로봇 설계에 참여할 수 있게 함.
• 확장된 디자인 공간: 단일 로봇을 넘어 일상 사물 (휴대폰, 컵 등) 에 동물의 형태적 특징 (귀, 꼬리 등) 을 분산시켜 적용하는 **분산된 형태적 표현 (Distributed Morphologies)**에 대한 새로운 비전을 제시.
• 윤리적 고려: 로봇과 실제 동물의 공존, 로봇에 대한 인간의 책임감 부여 여부 등 정서적 로봇이 가져올 윤리적, 관계적 함의를 논의함.

이 연구는 MojiKit 을 오픈소스 툴킷으로 공개하여 향후 정서적 사회 로봇의 설계, 교육, 그리고 윤리적 연구에 기여할 것으로 기대됩니다.