인간과 인간의 상호작용에 있어 음성, 눈맞춤, 얼굴 표정, 몸짓을 통해 표현되는 언어 및 비언어적 신호를 일컫는 사회적 단서는 타인에 대한 인상과 반응에 영향을 미칠 뿐 아니라 사회적·맥락적 정보를 전달하여 사회적 상호작용을 용이하게 하는 중요한 의사 소통 방식 가운데 하나이다. 이러한 사회적 단서는 종종 성별, 나이, 외모, 직업 등에 대한 사회적 고정관념을 유발하기도 한다. 예컨대 거칠고 허스키한 목소리보다는 은쟁반에 옥구슬 굴러가듯 청아한 목소리를 들을 경우 젊은 여성의 이미지를 떠올릴 가능성이 높다. 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, 이하 HRI) 연구[1, 2]에 따르면 인간과 인간의 상호작용에서와 마찬가지로 로봇의 사회적 단서는 사용자가 로봇의 목소리 속성과 외관에 대한 이미지 형성에 영향을 미친다고 한다.
일례로 아일랜드의 트리니티 칼리지 더블린(Trinity College Dublin) 연구진[3]은 실험 참가자로 하여금 목소리를 듣고 선택지로 주어진 로봇 사진 가운데 자신들이 들은 목소리의 로봇 사진을 고르도록 하였다. 즉 참가자가 들은 목소리에 가장 잘 부합하는 이미지의 로봇을 고르도록 하였다. 즉 참가자가 들은 목소리에 가장 잘 부합하는 이미지의 로봇을 고르도록 하였다. 이 연구에서는 한국 카이스트에서 개발한 HUBO를 포함하여 총 8개의 로봇 사진을 사용하였다. 목소리는 성인 남녀와 어린아이의 목소리, 합성된 목소리, 그리고 로봇의 디폴트 목소리를 사용하였다. 실험 결과, 로봇의 디폴트 목소리와 로봇의 외관이 일관되게 매칭이 된 것은 PR2가 유일하였다(아래 그림 참조). 달리 말하면 참가자들의 관점에서 로봇 제작사에서 탑재한 목소리와 해당 로봇의 외관은 이상적인 조합과는 다소 거리가 있는 것이라 할 수 있다. 한편 참가자들은 어떤 로봇이 남자 또는 여자 목소리를 가져야 하는가에 대해 일관된 반응을 보였다. 가령 아래 그림에서와 같이 둥근 이미지의 로봇인 iCub와 Pepper는 여자 목소리로 매칭되었고, 사각형 이미지의 PR2, HUBO는 남자 목소리와 매칭이 되었다. 한편 Poli의 경우 성별을 부여하기 어려운 것으로 나타났다. 또한 참가자들은 Pepper와 iCub처럼 보다 광택이 나고 상대적으로 둥글고 자연스러운 외관인 경우 자연스러운 목소리를 부여한 반면 관절을 비롯하여 생김새가 보다 기계적인 R2와 HUBO, Poli의 경우 합성된 목소리와 매칭시키는 경향을 보였는데, Poli의 경우 매칭률이 현저하게 높았다. 
이러한 로봇의 목소리와 외관에 대해 사용자가 형성하는 심적 이미지는 로봇의 사회적 역할에 따라서도 다른 것으로 알려져 있다. 대만과 중국 연구진[4]은 로봇의 목소리 유형과 머리의 조명 색상에 대한 최적의 조합을 로봇의 응용분야별로 조사하였다. 목소리 유형은 성인 남자와 여자 그리고 어린아이로 구성하였다. 로봇의 머리 조명 색상은 중립 톤의 흰색, 차가운 톤의 파란색, 그리고 따뜻한 톤의 노란색을 사용하였다. 응용분야는 쇼핑몰에서 물건에 대한 교환 및 반품 관련 업무를 담당하는 리셉션 분야, 학생을 가르치는 교육 분야, 가정용 반려 로봇 분야로 구성하였다. 이 연구에서 성인 남자 목소리는 사용자에게 업무 능력에서 가장 유능한 인상을 준 반면 어린아이 목소리는 업무 능력에서 가장 낮은 점수를 받았다. 응용분야별로는 가정용 반려 로봇의 경우 중립 색상의 머리 조명에 어린아이 목소리 로봇이 가장 선호되었고, 따뜻한 색상의 머리 조명과 어린아이 목소리를 가진 로봇이 그 다음으로 선호되었다. 흥미롭게도 여성 사용자의 경우 가정용 반려 로봇으로 남자 목소리에 대한 불쾌도가 가장 높게 나타났다. 또한 남성과 여성 사용자 모두 가정용 반려 로봇의 경우 어린아이 목소리를 가장 선호하는 것으로 나타났다. 교육과 쇼핑몰 리셉션의 경우 남자 목소리와 중립 톤의 머리 조명 색상 조합이 가장 선호되었고, 다음으로는 여자 목소리와 중립 톤의 머리 조명 색상 조합이 선호되었다. 이러한 결과는 로봇의 응용분야별로 사용자의 성별과 목소리 유형에 대한 선호도에 차이가 있음을 보여준다. 한편 전 세계적인 고령화 현상으로 노령인구를 위한 건강관리(healthcare) 분야는 로봇의 주요한 응용분야 가운데 하나로, 가정, 병원, 요양원 등에서 사용자에게 ‘보살핌’ 또는 ‘말벗’ 서비스를 비롯하여 다양한 서비스를 제공할 수 있을 것으로 전망된다. 특히 건강관리 로봇은 쇼핑몰 등지에서 짧은 시간 동안 사람과 상호작용하는 로봇과 달리 장기간 사용자와 주기적으로 상호작용하는 경향이 있기에 건강관리 로봇의 사회적 단서는 사용자의 수용도 및 감성 평가에 중대한 영향을 미칠 수 있다[5]. 이에 대만과 중국 연구진[5]은 응용분야별 로봇에 대한 사용자의 반응 연구를 확장하여 노년층을 대상으로 건강관리 로봇과의 상호작용에서 사용자의 수용도를 알아보았다. 연구진은 중국 신진 소재 회사에서 개발한 Alpha 1 Pro를 사용하여 목소리 유형과 로봇 눈에 장착한 LED 조명 색상에 따른 로봇의 사회적 지각에 미치는 영향을 연구하였다. 로봇의 목소리 유형은 성인 남성과 여성 그리고 어린아이로 구성하였고, 눈의 조명은 중립의 흰색, 차가운 톤의 파란색, 따뜻한 톤의 노란색으로 구성하였다. 참가자와 로봇의 대화가 진행되는 동안 로봇 눈의 LED 조명은 켜져 있었다. 실험 결과, 건강관리 로봇은 어린아이 목소리로 눈 조명이 중립 톤일 때 수용도가 가장 높았고, 다음으로는 여자 목소리와 따뜻한 톤의 목소리 조합으로 나타났다. 유능함의 경우 남자 목소리와 차가운 톤의 조합이 가장 유능하다고 평가되었다. 이렇듯 HRI연구에서 사용자는 목소리와 외관을 포함한 로봇의 사회적 단서와 로봇이 수행하는 사회적 역할이 자신의 기대치와 부합하는 로봇을 선호하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 로봇의 목소리와 외관 디자인이 최종 사용자와의 상호작용에서 어떻게 지각되어지는지를 고려할 필요가 있음을 시사한다. 나아가 인간과 인간의 상호작용에 영향을 미치는 사회적 고정관념은 문화권별로 언어권별로 다르기 때문에 로봇이 사용되는 사회 문화적 맥락에 대한 이해는 인간과 로봇의 상호작용을 개선시키는데 일조할 것으로 본다. 남영자(중앙대학교 인문콘텐츠연구소 HK연구교수) --------------------------------
[1]. Cambre, J., & Kulkarni, C. (2019). One voice fits all? Social implications and research challenges of designing voices for smart devices. Proceedings of the ACM on human-computer interaction, 3(CSCW), 1-19.
[2]. Dou, X., Wu, C. F., Lin, K. C., Gan, S., & Tseng, T. M. (2021). Effects of different types of social robot voices on affective evaluations in different application fields. International Journal of Social Robotics, 13, 615-628.
[3]. McGinn, C., & Torre, I. (2019, March). Can you tell the robot by the voice? An exploratory study on the role of voice in the perception of robots. In 2019 14th ACM/IEEE international Conference on human-robot interaction (HRI) (pp. 211-221). IEEE.
[4]. Dou, X., Wu, C. F., Niu, J., & Pan, K. R. (2022). Effect of voice type and head-light color in social robots for different applications. International Journal of Social Robotics, 1-16.
[5]. Dou, X., Yan, L., Wu, K., & Niu, J. (2022). Effects of Voice and Lighting Color on the Social Perception of Home Healthcare Robots. Applied Sciences, 12(23), 12191.
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