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Movement Predictability Outweighs Robot Appearance in Fear-Relevant Responding During First Encounters Between Older Adults and Social Robots

카타르의 노인 40명을 대상으로 한 연구에서, 움직임의 예측 가능성은 사회적 로봇과의 초기 접촉 시 공포 관련 반응을 결정하는 주요 요인으로 밝혀졌으며, 이는 로봇의 외형이나 자세 구성보다 더 강력한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

원저자: Ahmed Elsheikh, Dena Al-Thani, Achraf Othman

게시일 2026-07-29

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CC BY 4.0

원저자: Ahmed Elsheikh, Dena Al-Thani, Achraf Othman

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

당신이 낯선 사람이 기다리고 있는 방으로 걸어 들어가는 상황을 상상해 보세요. 당신은 그 사람을 모르며, 그가 다음에 무엇을 할지도 모릅니다. 당신의 뇌는 즉시 안전 점검을 시작합니다. 저 사람은 우호적인가? 내가 저 사람의 다음 행동을 예측할 수 있는가? 저 사람은 신뢰할 만한 사람처럼 보이는가? 이것이 인간 상호작용의 일상적인 현실입니다. 하지만 이제 과학자들은 질문을 던지고 있습니다. 만약 그 낯선 이가 로봇이라면 어떻게 될까요? 이 분야를 인간-로봇 상호작용(HRI)이라고 부르며, 기계가 특히 로봇을 처음 접하는 노인들에게 어떻게 하면 안전하고 환영받는 느낌을 줄 수 있을지를 연구하고 있습니다.

이 거대한 질문을 이해하기 위해서는 두 가지 주요 개념을 살펴봐야 합니다. 첫째, "불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)"가 있습니다. 아마 전에도 들어보셨을 것입니다. 이는 로봇이 인간과 거의 똑같지만 완벽하지는 않을 때, 마치 좀비처럼 기괴하고 무섭게 느껴진다는 개념입니다. 많은 이들이 로봇을 덜 인간처럼 만들거나, 혹은 더 인간처럼 만들면 이 공포를 해결할 수 있다고 가정합니다. 두 번째 개념은 "예측 가능성"입니다. 이것은 마치 춤과 같습니다. 만약 당신의 댄스 파트너가 부드럽게 움직여서 당신이 다음 동작을 예측할 수 있다면, 당신은 안전함을 느낍니다. 하지만 파트너가 무작위로 움찔거리며 움직인다면, 당신은 움찔하며 뒤로 물러나게 됩니다. 이 연구는 단순하지만 까다로운 질문을 던집니다. 노인이 로봇을 만날 때, 그 공포는 로봇이 어떻게 '생겼는지'(얼굴과 몸) 때문일까요, 아니면 로고가 어떻게 '움직이는지'(부드럽게 혹은 끊기듯) 때문일까요?

연구진은 이 문제를 알아내기 위해 카타르 도하에서 40명의 노인(65세~73세)과 두 종류의 서로 다른 로봇 사이의 실제 만남을 설정했습니다. 연구진은 단순히 참가자들에게 기분이 어떠냐고 묻기만 한 것이 아니라, 특별한 시계를 채워 심박수와 피부 땀 수치를 측정함으로써 신체의 자동적인 "투쟁-도피(fight or flight)" 반응을 관찰했습니다. 그들은 두 대의 로봇을 테스트했습니다. 하나는 얼굴과 팔이 있는 작고 친근한 인간 형태의 '페퍼(Pepper)'였고, 다른 하나는 바퀴 달린 태블릿 형태의 '테미(Temi)'였습니다. 하지만 여기서 반전이 있습니다. 연구진은 로봇이 평소처럼 행동하게 두지 않았습니다. 그들은 로봇이 매우 다른 두 가지 방식으로 움직이도록 프로그래밍했습니다. 때때로 로봇은 차분한 무용수처럼 부드럽고 예측 가능하게 움직였습니다. 반면, 다른 때에는 마치 글리치가 발생한 비디오 게임 캐릭터처럼 끊기고 예측 불가능하게 움직였습니다. 또한 로봇의 '자세'도 바꾸어, 팔을 벌린 모습(우호적)이나 팔을 교차한 모습(방어적)으로 만들었습니다.

결과는 "불쾌한 골짜기"를 주장하는 이들에게 큰 놀라움을 안겨주었습니다. 연구 결과, 로봇이 어떻게 생겼는지는 별로 중요하지 않았습니다. 로봇이 인간을 닮은 페퍼였든, 인간이 아닌 형태인 테미였든, 노인들은 외형만으로 인해 유의미한 공포감이나 신체 반응의 차이를 보이지 않았습니다. "불쾌한 골짜기" 효과가 주요 원인이 아니었던 것입니다.

대신, 공포의 진짜 주인은 바로 움직임이었습니다. 로봇이 부드럽고 예측 가능한 방식으로 움직일 때 노인들은 차분함을 유지했습니다. 하지만 로봇이 끊기고 예측 불가능하게 움직일 때, 참가자들의 신체는 고도의 경계 상태에 돌입했습니다. 심박수가 치솟았고, 피부 전도도(스트레스 땀의 척도)가 증가했으며, 심박 변이도(이완의 척도)는 떨어졌습니다. 이는 엄청난 반응이었습니다. 이 연구는 노인들에게 가장 무서운 것은 로봇이 너무 인간처럼 보이는 것이 아니라, 로봇이 자신이 다음에 무엇을 할지 모르는 것처럼 행동하는 것이라는 점을 시사합니다.

연구진은 또한 로봇의 자세도 살펴보았습니다. 그들은 로봇이 "닫힌" 자세(팔짱을 낀 모습 등)로 서 있을 때, "열린" 자세로 있을 때보다 사람들을 조금 더 긴장하게 만든다는 것을 발견했습니다. 하지만 이 효과는 움직임의 영향에 비하면 훨씬 작았습니다.

그렇다면 이것이 미래에 어떤 의미를 가질까요? 이 논문은 우리가 로봇을 노인들에게 수용시키고 싶다면, 로봇을 인간과 똑같이 보이게 하거나 로봇다움을 숨기는 데 집착해서는 안 된다고 제안합니다. 대신 가장 중요한 것은 로봇이 부드럽고 명확하게 움직이도록 만드는 것입니다. 로봇의 움직임을 쉽게 예측할 수 있다면 안전하다고 느껴집니다. 만약 로봇이 움찔거리며 움직인다면, 아무리 귀여운 얼굴을 가졌더라도 위험하게 느껴집니다. 이 연구는 결론적으로 "정서적 접근성"(로봇 주변에서 안전함을 느끼는 능력)은 로봇이 얼마나 인간처럼 보이는가가 아니라, 얼마나 명확하고 예측 가능한 행동을 하는지에 달려 있다는 점을 보여줍니다. 이는 로봇의 세계에서는 예쁜 얼굴을 갖는 것보다 훌륭한 무용수가 되는 것이 더 중요하다는 사실을 상기시켜 줍니다.

기술 요약: 노인과 사회적 로봇 간의 첫 만남 시 공포 관련 반응에서 로봇의 외형보다 움직임의 예측 가능성이 더 중요하다

문제 제기
사회적 보조 로봇(SAR)의 노인 대상 도입은 초기 만남 시 발생하는 "공포 관련 반응(fear-relevant responding)"에 의해 저해된다. 이는 객관적인 위험이 없음에도 불구하고 사용자가 불확실성, 망설임 또는 위협 평가를 경험하는 현상을 의미한다. 기존 연구는 흔히 이러한 불편함을 인간형 외형(예: 불쾌한 골짜기 가설)의 탓으로 돌리거나 사후 회상적 자기 보고에 의존해 왔으나, 실시간 상호작용 중 발생하는 체화(embodiment), 움직임의 예측 가능성 및 자세 구성의 상대적 기여도에 대한 이해는 부족한 실정이다. 또한, 학계에는 주관적 평가와 지속적인 생체 신호 측정을 통합한 다중 모드 데이터, 특히 중동 및 북아프리카(MENA)와 같은 비서구적 문화권의 노인 인구를 대상으로 한 연구가 부족하다.

연구 방법
본 연구는 카타르 도하에 거주하는 40명의 지역사회 거주 노인(65~73세)을 대상으로 통제된 피험자 내 실험(within-subjects experiment)을 수행하였다. 설계는 두 가지 상용 로봇 플랫폼을 통해 세 가지 요인을 체계적으로 조작하였다:

체화(Embodiment): 인간형 로봇(Pepper)과 비인간형 로봇(Temi)의 비교.
움직임의 예측 가능성(Movement Predictability): 부드러운(예측 가능한) 궤적과 급격한(예측 불가능한) 궤적의 움직임.
자세 구성(Postural Configuration): 개방형(접근 가능한) 자세와 폐쇄형(방어적인) 자세.

공포 관련 반응은 다음과 같은 다중 모드 후기 융합(late-fusion) 프레임워크를 통해 평가되었다:

주관적 척도: 상호작용 전후에 실시된 목적 기반의 16문항 지각된 공포 척도(Perceived Fear Scale, PFS).
생체 신호 척도: Empatica EmbracePlus 웨어러블 기기를 통한 지속적 기록으로, 기저치 보정된 심박수 변화(ΔHR), 피부 전도도 수준 변화(ΔSCL), 심박 변이도 변화(ΔlnRMSSD)를 포착함.

데이터는 다중 비교를 제어하기 위해 Holm 교정 선형 혼합 효과 모델(linear mixed-effects models)을 사용하여 분석되었다.

주요 결과

움직임의 예측 가능성 (H2): 이 요인은 모든 생체 신호 결과에서 가장 강력한 효과를 나타냈다. 급격한 움직임은 부드러운 움직임에 비해 ΔHR과 ΔSCL을 유의하게 증가시켰으며, ΔRMSSD와 ΔlnRMSSD를 감소시켰다 (효과 크기 $d = 1.05–2.94$ ; 모든 Holm 교정 $p < .001$ ).
자세 구성 (H3): 폐쇄형 자세는 개방형 자세에 비해 일관되지만 상대적으로 작은 효과를 보였으나, 자율 신경계 활성화를 유의하게 증가시켰다 ( $d = 0.90–2.28$ ; 모든 Holm 교정 $p < .001$ ).
체화 (H1): 인간형(Pepper)과 비인간형(Temi) 플랫폼 간의 비교는 다중 비교 교정 후 공포 관련 반응에 대해 유의미한 단독 효과를 생성하지 않았다 ( $|d| \le 0.36$ ; $p \ge .169$ ).
주관적-생체 신호 관계: 집단 수준의 경향성은 방향성 일치(예: 급격한 움직임이 공포 점수와 생체적 각성을 모두 높임)를 보였으나, 주관적 PFS 점수와 생체 신호 변화 사이의 개인 수준 상관관계는 약하고 유의미하지 않았다 ( $|r| \le .26$ ). 이는 두 양식이 중복된 정보가 아닌 상호 보완적인 정보를 포착함을 시사한다.

주요 기여

설계 특성의 상대적 가중치: 본 연구는 행동 예측 가능성(움직임)과 사회적 신호(자세)가 플랫폼 수준의 체화 차이보다 공포 관련 반응에 더 강력한 영향을 미친다는 것을 입증한 최초의 통제된 비교 연구이다.
기대 위반 프레임워크: 본 연구 결과는 체화가 초기 행동적 기대를 설정하고, 움직임의 예측 가능성이 해당 기대의 확인 또는 위반(예측 오류 발생)을 결정하며, 자세 구성이 행동의 사회적 해석을 형성한다는 이론적 모델을 뒷받침한다.
다중 모드 측정: 본 연구는 자율 신경계의 조절 요구와 의식적 평가를 구분하는 다중 모드 아키텍처를 도입하여, 생체 신호와 주관적 척도를 별개이면서도 수렴하는 증거 스트림으로 취급함으로써 역추론(reverse inference)의 위험을 줄였다.
지리적 확장: 본 연구는 MENA 지역의 노인을 대상으로 사회적 로봇에 대한 공포 관련 반응을 조사한 최초의 통제된 다중 모드 생체 신호 연구로서, 인간-로봇 상호작용(HRI) 문헌의 지리적 범위를 넓혔다.

의의 및 주장
본 논문은 조사된 상용 플랫폼과 조건에 대해, 움직임의 예측 가능성이 인간형 외형보다 공포 관련 반응의 가장 강력한 결정 요인이라고 주장한다. 저자들은 "정서적 접근성(emotional accessibility)"을—사용자가 정확한 기대를 형성하고 과도한 불확실성 없이 상호작용할 수 있는 능력으로 정의할 때—물리적 및 인지적 접근성과 함께 로봇 설계의 핵심 차원으로 고려해야 한다고 주장한다.

본 연구는 체화가 인간형 실사주의(anthropomorphic realism)에 대한 체계적 조작이 아닌 플랫폼 수준의 비교를 통해 조작되었으므로, 본 결과를 불쾌한 골짜기 가설에 대한 직접적인 테스트로 해석해서는 안 된다고 명시한다. 대신, 결과는 불편함이 외형 그 자체보다는 외형에 의해 설정된 행동적 기대의 위반에서 주로 발생함을 시사한다. 따라서 저자들은 노인을 위한 사회적 보조 로봇을 설계할 때, 심리적으로 안전한 초기 상호작용을 보장하기 위해 인간형 실사성을 높이는 것보다 투명하고 예측 가능하며 해석 가능한 행동을 우선시해야 한다고 제안한다.

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