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고객과의 감정적 교류를 통해 고객 만족도에 긍정적 영향을 미칠 수 있는 서비스 로봇의 휴먼-로봇 인터랙션(HRI: Human-Robot Interaction)에 대한 연구개발이 지속적으로 이루어지고 있다. 또한 인간 형태와 다른 구조를 가진 비휴머노이드 타입의 서비스 로봇이 사용되는 경우가 많다. 이러한 비휴머노이드 서비스 로봇의 예시로는 Bear Robotics 회사의 서빙 로봇과 현대로보틱스 회사의 방역 로봇이 있으며, 이런 비휴머노이드 타입의 서비스 로봇은 우리 생활 곳곳에서 볼 수 있다.

차, 김연경, 퐁, 매터릭(Cha, E., Kim, Y., Fong, T., & Mataric, M. J., 2018)는 물리적 한계로 인해 비휴머노이드 로봇에서는 인간과 유사한 비언어적 수단을 사용할 수 없는 경우가 많다고 하였다. 따라서 비휴머노이드 타입 로봇이 모션을 통해 만족스러운 인터랙션을 하기 위해서는 비휴머노이드 타입 로봇의 비언어적 수단 중에서 모션 HRI 디자인이 잘 이루어져야 한다.

실제 로봇을 움직여 적용된 움직임을 확인하는 프로토타이핑 과정은 모션 HRI를 개발하기 위해서 매우 중요하지만, 높은 개발 비용과 고수준의 공학적 지식을 요구하여 디자이너의 프로토타이핑 진입 장벽이 높다는 문제가 있다. 본 연구의 목적은 비휴머노이드 타입 로봇의 일종인 카페로봇을 대상으로 사용자에게 높은 선호도를 띄는 최적 모션 디자인을 개발하는 것이다. 또한 현실과 유사한 경험을 제공할 수 있는 VR(가상현실)을 통해 HRI 디자인의 프로토타이핑 및 평가를 수행하여 서비스 로봇의 모션 HRI 디자인에 있어 VR 프로토타이핑의 사용 가능성을 확인하는 것이다.

본 연구는 협동로봇을 사용하는 서비스 로봇의 일종인 무인 부스 형태의 카페로봇을 연구의 대상으로 선정하였으며, 디스플레이가 부착되지 않은 협동로봇이 표현할 수 있는 모션 HRI를 주요 연구 범위로 설정하였다. 또한 서비스 프로세스를 기반으로 고객에게 필수적으로 재생되어야 하는 소리 HRI를 평가 과정에서 부분적으로 적용하였다.

연구의 방법은 다음과 같다. 첫 번째로 본 연구의 대상이 되는 카페로봇과 HRI 디자인의 정의 및 디자인 요소, 관련 연구 등에 대해 이론적으로 고찰하였다. 두 번째로 실제 바리스타와 카페로봇의 서비스 과정을 살펴보고, 실제 바리스타의 어떤 상호작용을 카페로봇에 적용할 수 있는지를 파악하였다. 세 번째로 앞서 파악한 상호작용을 기반으로 모션 HRI 디자인을 제작하기 위해 바리스타 서비스 프로세스를 기반으로 시나리오를 작성하고, 연기자를 통해 재연 실험하여 연기자의 행동에서 감정 정보를 수집 및 분석하였다. 또한 재연 중 연기자가 착용한 모션 캡쳐 장비에서 데이터를 취득하였다. 이후 취득한 데이터를 협동로봇에 적용하기 위한 원칙을 수립하고 원칙에 따른 설정값을 적용한 모션 HRI 디자인을 개발하였다. 마지막으로 VR 프로토타이핑 환경을 개발하고, 모션 HRI 디자인이 적용된 카페로봇과 적용되지 않은 카페로봇의 서비스 프로세스를 시연한 뒤 선호도를 평가하여 개발된 모션 HRI 디자인이 사용자 입장에서 유의미한 선호도 상승을 일으키는지 확인하였다.

한국로봇산업진흥원(2020)은 푸드테크(FoodTech) 기술을 인공지능, 사물인터넷(IoT) 등을 접객/서빙/결제/조리 등 요식업 업무에 활용하는 첨단 기술이라고 정의하였다. 또한 푸드테크 기술을 인력 부족과 인건비 상승 등의 문제를 해결할 수 있는 기술로서 주목하고 있다고 밝혔다.

카페로봇은 이러한 푸드테크 기술의 일종이며 그 종류는 다음과 같다. Dal.comm사의 독립형 무인 부스 타입은 좁은 공간에서 각종 장비에 유연하게 접근할 수 있는 다관절 로봇 등의 매니퓰레이터를 음료 이송 및 서빙 용도로 사용하는 로봇이다. Briggo사의 밴딩 머신 타입은 기구부가 드러나지 않는 박스 형태의 로봇이다. 티로보틱스사의 바리스타와 협업하는 카페로봇 타입은 다관절 로봇을 이용하여 음료 제조 업무만 로봇이 수행하고, 음료 이송 및 서빙은 바리스타가 수행하는 로봇이다.

본 연구의 대상인 다관절 로봇을 이용한 무인 부스 타입의 카페로봇은 다관절 로봇의 움직임에 따라서 고객과 인터랙션이 가능하다. 따라서 이러한 무인 부스 타입의 카페로봇과 고객이 원활한 인터랙션을 한다면, 고객들에게 질 높은 서비스를 제공할 수 있다.

홍성수(Hong, 2022)에 따르면 HRI 디자인은 인간이 로봇에게 명령하거나 로봇으로부터 인간이 정보를 전달받는 과정을 의미하며, 사용자가 원하는 기능을 수행하도록 인터렉션을 제공하는 개념을 의미한다. 또한 로봇의 인터랙션을 디자인하는 것은 사용자와 로봇의 관계성을 구축하는 중요한 로봇 디자인의 요소임을 강조하였다. 그리고 로봇의 독립 수행적인 기능을 조합하여 사용자가 원하는 기능을 수행하도록 통합적 조율(Integrated Scheduling)을 할 수 있는 인터랙션을 제공하는 것이 HRI 디자인임을 주장하였다

HRI 디자인의 주요 요소로는 모션, 표정, 소리가 있다. 모션 요소는 로봇 몸체, 로봇 일부분이 움직여서 사용자와 인터랙션을 통해서 의미를 전달할 수 있는 움직임을 말한다. 표정 요소는 행복, 놀람, 슬픔 등 인간의 감정 표현에 반응하여 나타나며 로봇의 얼굴 표현을 통해서 인간과의 인터랙션을 보다 자연스럽게 만들어 줄 수 있다. 소리 요소는 인간의 음성이나 특정 음파를 인식하여 사용자의 의도를 파악하고 소리의 톤과 강도를 변화시켜서 로봇의 감정 표현에 중요한 역할을 한다. 이외에도 기타 요소로서 화면이나 LED 광원 등을 통한 시각적 표현 요소, 로봇을 만질 때 느껴지는 질감, 온도, 진동 등의 촉각 요소 등이 있다. 특히 모션 요소와 표정 요소는 일반 제품과 달리 자율적으로 작동하는 로봇의 독자적인 디자인 인터랙션 요소라고 말할 수 있다.

모션은 HRI 디자인의 요소 중 하나로서, 동작에 의해 의미를 전달할 수 있는 움직임이다. 특히 표정을 표현할 수 없는 구조를 가진 로봇의 인터랙션에 있어 모션은 더욱 중요한 역할을 하며 이러한 로봇에 대한 연구도 지속적으로 이어진 바 있다.

웨이, 자오(Wei, Y., & Zhao, J., 2016)는 표정이 고정되어 있는 휴머노이드 로봇 ‘NAO’의 행동을 감정 표현에 기반하여 개발하였다. 투옌, 정성문, 정낙영(Tuyen, N. T. V., Jeong, S., & Chong, N. Y., 2018)은 사용자의 문화적 행동을 학습하고 이를 기반으로 감정적인 신체 표현을 생성할 수 있는 움직임 변환 모델을 개발하여 얼굴 형태가 고정된 휴머노이드 로봇 ‘Pepper’에 반영하였다. 또한 라반(Laban, R. V. 1975)에 의해 개발된 감정의 해석 방법을 적용하여 협동로봇의 기초적인 픽업 모션에 감정 요소를 반영한 비올라, 피오리니, 만치오피, 김재석, 카발로(La Viola, C., Fiorini, L., Mancioppi, G., Kim, J., & Cavallo, F., 2022)의 연구와 같이 비휴머노이드 로봇의 모션 HRI 디자인 연구도 새롭게 이루어지고 있다.

실제로 운영중인 카페의 서비스 프로세스에 입각하여 카페로봇의 모션 HRI 디자인을 개발하고자 바리스타와 카페로봇의 서비스 프로세스를 비교하여 고객과의 감정적 상호작용이 확인되는 프로세스를 파악하였다. 먼저 바리스타 3인의 서비스 과정을 촬영하고 모든 바리스타의 서비스 과정에서 공통적으로 나타나는 서비스 프로세스를 다음과 같이 작업의 순서에 따라 정리하였다. 재료 용기 정리, 매대 청소 등 서비스에 큰 영향을 미치지 않고 매장의 설비에 따라 달라질 수 있는 요소는 제외되었으며 카페에서 가장 대중적인 메뉴이면서 제조 과정 파악이 용이한 아메리카노의 제조 프로세스를 기준으로 하였다.

Figure 1 Coffee service process of barista

이와 비교하여 분석하기 위해 현재 운영중인 4개 카페로봇 브랜드를 방문하여 구조 및 서비스 형태를 파악하였다. 실제 카페에서 사용하는 것과 동일한 설비를 사용하고 1개 다관절 로봇에 의해 작동하여 본 연구에 가장 적합하다고 판단한 블루텍 사의 카페로봇의 서비스 프로세스를 동일한 어휘와 방법을 사용하여 정리하였다.

Figure 2 Coffee service process of cafe robo

정리한 바리스타와 카페로봇의 서비스 프로세스를 비교하여 [Figure 3]과 같이 정리하였다. 비교 결과 ‘대기 인사’, ‘음료 제공 안내’, ‘침출 대기’를 바리스타와 카페로봇의 서비스 프로세스에서 공통적으로 확인하였으며, ‘접객 인사’는 바리스타 서비스 프로세스에서만 확인되었다.

Figure 3 Comparing the service process of a barista and a cafe robot

동일한 맥락의 상호작용을 하는 바리스타와 카페로봇이 고객의 반응을 동일하게 유도할 것이라고 가정하였다. 이러한 가정하에 카페로봇에 적용할 수 있는 상호작용을 [Table 1]과 같이 도출하였다.

‘대기 인사’와 ‘음료 제공 안내 인사’의 경우 바리스타의 서비스 프로세스와 공유하는 공통적인 상호작용이므로 적용에 큰 지장이 없을 것으로 판단하였다. ‘접객 인사’의 경우, 기본적으로 인물 인식을 지원하지 않는 카페로봇의 서비스 프로세스에는 존재하지 않는다. 하지만 키오스크의 최초 터치 인식 및 서비스 종료 후 자동 재생 등을 상호작용의 트리거로 활용할 수 있는 점을 고려하였다. 또한 서비스 로봇의 인상이 상호작용의 시작에 큰 영향을 받는다고 서술한 이와사키, 조우, 이케다, 카와무라, 나카니시(Iwasaki, M., Zhou, J., Ikeda, M., Kawamura, T., & Nakanishi, H. 2018)의 연구를 고려하여 카페로봇에 적용할 수 있는 상호작용으로 포함하였다.

또한 카페로봇의 서비스 영상을 검토한 결과 촬영된 4개의 서비스 영상에서 커피 침출 및 아메리카노 제조 과정을 고객이 지켜보는 것을 확인할 수 있었다. 또한 침출 대기 시간 등 로봇이 업무에 필요한 행동을 일시적으로 중단하는 시간에도 고객의 시선은 크게 이동하지 않았다. 이는 고객에 대한 로봇의 일방적인 상호작용에 이러한 대기 시간을 활용할 수 있음을 시사하며, 젱, 글라스(Zheng, K., Glas, D. F., 2013)의 연구에서도 긴 대기 시간 동안의 고객 불만을 완화하기 위해 대화형 인터랙션을 적용한 사례가 있었다. 이를 고려하여 커피 침출 대기 시간 중 고객에게 보여주는 상호작용을 ‘침출 중 대기 상호작용’이라는 별개의 상호작용으로 정의하여 카페로봇에 적용할 수 있는 상호작용으로 분류하였다.

앞서 정의한 해석법을 적용하여 카페로봇의 모션 HRI 디자인을 제작하였다. 제작은 Blender에서 협동로봇의 각 링크에 Bone을 생성하고 이에 키프레임 애니메이션을 적용하는 방식으로 진행하였으며, 모션 HRI 디자인을 적용할 사례로서 뉴로메카 사의 ‘INDY7’ 협동로봇 모델을 선정하였다. 원점이 되는 기본 자세는 시중의 카페로봇에서 범용적으로 사용되는 형태와 유사하게 지정하였으며, 세부 각도는 [Figure 5]와 같다. 로봇의 기구적 속도 한계는 DOF 1, DOF 2, DOF 3을 150deg/s로, DOF 4, DOF 5, DOF 6을 180deg/s로 규정하였다.

Figure 5 How to derive motion interactions

4. 3. 1. 접객 인사

‘접객 인사’ 상호작용의 최적 모션은 연기자 G의 데이터이며, 해당 데이터의 해석 결과 이동 시간의 경우 60프레임(2s)으로 확인되었다. 허리를 굽히는 동작이 30프레임(1s), 허리를 펴는 동작이 30프레임(1s)로 확인되었다. 이동 거리 원칙에 따라 허리를 DOF2, 머리를 DOF6에 대응하였다. 이에 따른 회전각과 모션 HRI 디자인은 [Figure 6], 가속도 그래프는 [Figure 7]과 같다.

Figure 6 Design a 'Welcome and Goodbye' motion HRI with a 'Grateful' emotion

Figure 7 Position Profile for the 'Welcome and Goodbye' motion HRI design

4. 3. 2. 대기 인사

‘대기 인사’ 상호작용의 최적 모션은 연기자 B의 데이터이다. 이동 시간의 경우 42프레임(1.4s)으로 확인되었다. 팔을 올리는 동작(15f, 0.5s), 팔을 뻗는 동작(8f, 0.26s), 뻗은 팔을 거두는 동작(10f, 0.33s), 팔을 중간까지 내리는 동작(4f, 0.13s), 팔을 완전히 내리는 동작(5f, 0.16s)으로 구성된다.

이동 거리 원칙에 따라 팔 상박을 DOF4, 팔 하박을 DOF6에 대응하였다. 하박 모션에서 팔을 뻗는 동작, 팔을 완전히 내리는 동작이 로봇의 물리적 한계를 초과하였으며, 상박 모션에서는 팔을 완전히 내리는 동작이 로봇의 물리적 한계를 초과하였다. 이에 따라 하박 모션에서 팔을 뻗는 동작은 1.1배, 팔을 완전히 내리는 동작은 2.75배 느리게 적용하였다. 상박 모션에서 팔을 완전히 내리는 동작은 1.8배 느리게 적용하였다. 이에 따른 회전각과 모션 HRI 디자인은 [Figure 8], 가속도 그래프는 [Figure 9]와 같다.

Figure 8 Design a 'Please waiting' motion HRI with a 'Balanced' emotion

Figure 9 Position Profile for the 'Please waiting’ motion HRI design

4. 3. 3. 침출 중 대기 상호작용

‘침출 중 대기 상호작용’의 최적 모션은 연기자 B의 데이터이다. 이동 시간의 경우 172프레임(5.7s)로 확인되었다. 연기자 B의 실험 촬영 영상을 저속 분석한 결과 팔을 앞뒤로 흔드는 동작(30프레임, 1s)을 5회 반복하는 것으로 확인되었다. 팔을 앞으로 드는 동작(15프레임, 0.5s)과 동일한 궤도와 속도로 반전 운동하는 팔이 돌아오는 동작(15프레임, 0.5s)을 합쳐 1회 동작, 5회 반복 운동으로 구성하였다.

이동 거리 원칙에 따라 팔 상박을 DOF4, 팔 하박을 DOF6에 대응하였으며 이에 따른 각 회전각과 모션 HRI 디자인은 [Figure 10], 가속도 그래프는 [Figure 11]과 같다.

Figure 10 Design a 'Making coffee’ motion HRI with a 'Calm' emotion

Figure 11 Position Profile for the 'Making coffee’ motion HRI design

4. 3. 4. 음료 제공 안내 인사

‘음료 제공 안내 인사’ 상호작용의 최적 모션은 연기자 C의 데이터이다. 이동 시간의 경우 51프레임(5.7s)으로 확인되었다. 연기자 C의 실험 촬영 영상을 저속 분석한 결과 고개는 움직이지 않은 채 허리를 숙이고 펴는 동작을 1회 수행하는 것으로 파악하였다. 따라서 허리를 숙이는 동작(25프레임, 0.82s)과 동일한 궤도와 속도로 반전 운동하는 허리를 펴는 동작(25프레임, 0.82s)을 1회 운동하도록 구성하였다.

이동 거리 원칙에 따라 허리 X축을 DOF2에 대응하였다. 이에 따른 회전각과 모션 HRI 디자인은 [Figure 12], 가속도 그래프는 [Figure 13]과 같다.

Figure 12 Design a 'Serving notifications’ motion HRI with a 'Pleased’ emotion

Figure 13 Position Profile for the 'Serving notifications’ motion HRI design

개발한 모션 HRI 디자인이 유의미한 선호도 상승을 일으키는지 검증하기 위하여 가상현실을 기반으로 하는 선호도 평가 실험을 계획하였다. 실험 환경은 소셜 게임 VRChat을 활용하여 구성하였으며, Unity 엔진에서 VRChat 전용 GUI 기반 프로그래밍 언어 Udon을 통해 개발하였다. [Figure 14]와 같이 오피스 환경에서 운용되는 카페로봇의 서비스 프로세스를 구현하였으며 피험자는 상호작용 버튼을 눌러 카페로봇의 서비스 과정을 체험할 수 있다.

Figure 14 Virtual Reality Experimentation Environment

카페로봇 서비스 프로세스에서 키오스크의 최초 인식과 주문, 결제 과정은 트리거 버튼을 클릭하는 단일 행동으로 대체되었다. 체험 과정 중 몰입감 조성을 위해 카페로봇의 서비스 프로세스와 실제 카페로봇의 서비스 촬영 영상을 참조하여 녹음한 안내 음성이 함께 송출되었다.

실험 환경은 모션 A와 모션 B로 나누어 구현하였다. 모션 A는 앞서 개발한 모션 HRI 디자인이 적용된 카페로봇 서비스 프로세스를 시연하는 모션이며, 모션 B는 개발한 모션 HRI 디자인을 적용하지 않고 서비스 프로세스에 입각하여 기능적인 모션만을 시연한다. 두 모션의 타임라인은 각각 [Figure 15], [Figure 16]과 같다. 시연 영상을 확인할 수 있다. (https://youtu.be/11o8wxJZCzM)

Figure 15 Timeline for Motion A(Motion HRI applied)

Figure 16 Timeline for Motion B (Motion HRI not applied)

본 실험은 Meta 사의 VR HMD ‘Meta Quest 2’를 VR 인터페이스로 사용하였다. 사용자가 VR HMD를 착용한 뒤 카페로봇 서비스 시나리오를 기반으로 제작된 카페로봇의 서비스 시연을 확인하도록 하였다. 이후 이에 대한 선호도를 평가하였다.

피실험자는 20대의 일반인 10명(남성 3명, 여성 7명)으로 구성되었으며, 실험 시작 전 VR HMD의 기본적인 조작 방법을 숙지하도록 하였다. 이후 모션 HRI 디자인이 반영된 카페로봇 서비스 프로세스 시연(모션 A)과 모션 HRI 디자인이 반영되지 않은 카페로봇 서비스 프로세스 시연(모션 B)을 순차적으로 경험하고 각 모션에 대한 선호도를 7점 척도로 평가하였다.

평가 결과 개발한 모션 HRI 디자인이 적용된 카페로봇(모션 A)은 평균 6.1점의 선호도를 보였으며, 개발한 모션 HRI 디자인이 적용되지 않고 기능 구현만이 적용된 카페로봇(모션 B)은 평균 4.0점의 선호도를 보였다. 대응표본 T-Test 결과 t-value는 -7.993, p-value 값은 0.0000002로 나타났으며, 전체 평균에 대한 표준편차는 1.986으로 나타났다. 분석 결과를 통해 모션 HRI 반영 전후의 선호도 차이가 유의수준 99% 내에서 유의함을 알 수 있었다. 이를 통해 VR에서의 모션 HRI 디자인 구현으로 하여금 로봇과 사용자 간의 유의미한 감성적 소통이 가능함을 확인하였다.