1. 서 론
4차 산업혁명의 시대가 도래함에 따라, 초고령 사회로의 전환, 1인 가구의 증가, 비혼주의 및 개인주의의 심화와 같은 복잡하고 다양한 사회문제들이 대두되고 있다. 이러한 문제들에 대해 소셜 지능로봇이 혁신적인 대안으로 제시되고 있다(Henschel et al., 2021). 소셜 지능로봇은 단순한 기계적 존재를 넘어서 인간과 공존하는 새로운 형태의 존재로 자리잡고 있으며, 우리의 일상생활에 깊숙이 들어와 있다. 이들은 반려자, 친구, 집사, 개인비서 등 다양한 역할을 수행하며, 개인 서비스 로봇으로서 우리의 삶을 케어하고 보호하는 중요한 기능을 한다(Rasouli et al., 2022).
소셜 지능로봇은 매슬로의 욕구 5단계 이론을 바탕으로 인간의 자아실현, 존경, 애정의 욕구(정서 지원)를 충족시키는 데 중요한 역할을 한다(Hankyung, 2019). 소셜 지능로봇(Social Intelligence Robot)은 기존 로봇과 달리 인간과 대화하고 교감하는 감성 중심 로봇으로, 사람의 말을 이해하고, 얼굴을 인식하며, 심리 상태를 분석하여 적절한 대화와 감정 반응을 제공한다(Choi, 2022).
2023년 12월 12일 통계청 자료에 따르면, 2022년 기준 1인 가구는 전체 가구의 34.5%인 750만 2천 가구에 달하며, 2050년에는 이 비율이 39.6%에 이를 것으로 예상된다(Statistics Korea, 2023). 이 수치는 현재 상황에서는 매 10가구 중 약 3.5가구가 1인 가구로 구성되어 있다고 볼 수 있다. 이는 다인 가구보다 1인 가구의 비율이 상당히 높음을 나타낸다. 앞으로 30년이 지난 뒤에는 매 10가구 중 거의 4가구가 1인 가구가 될 것이다. 이러한 증가 추세는 사회적, 경제적, 문화적 맥락에서 중요한 변화를 예시하며, 이는 사회 구성과 관련된 정책, 소비 패턴, 그리고 사회 복지 시스템에도 영향을 미칠 것이다. 1인 가구의 증가는 결혼율의 감소, 개인주의적 가치관의 증가, 고령화 사회로의 진입, 등 복합적인 요인들에 기인한다. 이러한 변화는 사회 구조와 개인의 생활 방식에 광범위한 영향을 끼치며, 사회적 관계의 재편과 함께 개인의 정신 건강에도 중대한 영향을 줄 수 있다.
반면, 소셜 지능로봇의 기술 발전은 이러한 사회적 문제에 대한 가능한 해결책으로 제시된다. 전 세계 서비스 로봇 시장은 2021년 352억 4,000만 달러에서 2027년까지 연평균 21.9% 성장하여 1,409억 4,000만 달러에 이를 것으로 예상된다. 이와 동시에, 소셜 지능로봇의 발전도 눈부시다. 2021년 전 세계 서비스 로봇 시장 규모는 352억 4,000만 달러에 달했으며, 2027년까지 연평균 21.9%의 성장률을 보이며 1,409억 4,000만 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다(National Statistical Office, 2023). 로봇 기술의 진보는 하드웨어의 물리적 능력과 소프트웨어의 지능적 처리의 긴밀한 결합에 의존한다. 이 통합은 로봇이 다양한 분야에서 인간 활동을 보조하고 향상시키는데 중요하며, 복잡한 작업 수행과 인간과의 자연스러운 상호작용을 가능하게 한다. 이러한 서비스 로봇 시장의 주요 참여자로는 SoftBank Robotics, Blue Frog Robotics, Anki, Jibo, Inc. 등이 있으며, 이들 기업은 지능로봇 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 예를 들어, SoftBank Robotics의 Pepper는 다양한 서비스를 제공하며 인간과 상호작용할 수 있는 능력을 보여주는 대표적인 사례이다.
이러한 기업들의 활동은 지능로봇 시장의 성장에 큰 동력을 제공하며, 기술 개발과 상용화의 속도를 가속화하고 있다. 이러한 소셜 지능로봇의 발전은 현대 사회의 다양한 요구에 부응하며, 그 역할은 개인적 및 사회적 차원에서 광범위한 긍정적 효과를 제공한다. 개인적 차원에서 정서적 지원을 제공하는 로봇은 사용자의 외로움과 고립감을 경감하는 중요한 기능을 수행한다. 이러한 기능은 특히 고령화가 진행 중인 사회와 1인 가구가 증가하는 추세에 있어서 매우 중요하다. 또, 사회적 차원에서, 소셜 지능로봇은 공공의 이익 증진과 사회 구성원 간의 상호작용 강화에 기여한다. 공공 장소에서 정보 제공 및 안내를 담당하는 로봇은 사람들에게 새로운 소통의 기회를 제공하며, 이를 통해 사회적 유대감을 강화할 수 있다. 또한, 소셜 지능로봇은 현대 사회의 질적 변화를 촉진하는 핵심 역할을 수행하며, 다양한 긍정적 효과는 개인적 및 사회적 차원에서 폭넓은 영향을 끼치고 있다.
본 연구는 이러한 소셜 지능로봇의 다양한 특성이 사용자 만족과 사용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하기 위해 구조 방정식 모델을 활용하여, 소셜 지능로봇의 언어적 특성(인지된 격려와 공감 능력), 시각적 특성(존재감과 외양), 개인적 특성(애착)으로 구성하였다. 이러한 특성들이 만족과 사용의도에 어떻게 영향을 미치는지와 만족이 사용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 각각 검증하였다. 본 연구의 목적은 이러한 특성들을 고려하여 소셜 지능로봇을 개발하고 사용자에게 제공함으로써, 만족과 사용의도에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 이를 통해 소셜 지능 로봇 산업의 발전 방향에 대한 학문적 시사점을 제공하고자 한다.
2. 이론적 배경
2.1 소셜 지능로봇 특성(Social Intelligence Robot)
소셜 지능로봇(Social Intelligence Robot) 특성의 개념에는 인지된 격려, 공감 능력, 존재감, 외양, 애착 등 다양한 측면이 포함된다(Brown & Howard, 2014; Ebadi & Amini, 2022; Rabb et al., 2022, Kim, 2023; Nguyen & Nguyen, 2023). 기존의 연구들은 이러한 각각의 특성이 첨단 기술이나 로봇 개체와의 상호작용 및 경험을 형성하는 데 중요한 역할을 한다고 밝혀왔다. 소셜 지능로봇의 맥락에서 인지된 격려란 로봇이 사용자의 성취와 동기를 인식하고 인정하는 것에 대한 사용자의 인식을 의미한다(Yang, 2022). 인지된 격려는 사용자의 동기 부여와 참여를 향상시키는 데 매우 중요한 역할을 한다고 밝혀져 왔다(Davison et al., 2021). Brown & Howard(2014)의 연구에 따르면 로봇으로부터 더 높은 수준의 격려를 인식하는 사용자는 더 긍정적인 사용 경험을 하는 경향이 있으며, 로봇에 대한 신뢰와 의존도가 높아지는 것으로 나타났다.
소셜 지능로봇의 공감 능력은 인간의 감정을 이해하고 이에 적절히 반응하는 능력으로 정의된다(Kim, 2023). 이 기능은 인간과 로봇 간에 의미 있는 상호작용을 구축하는 데 기본적인 요인으로 간주된다(Park & Whang, 2022). Stock et al.(2015)의 연구에 따르면 공감 능력이 높은 로봇은 사용자 만족과 수용성을 크게 향상시킬 수 있다. 로봇의 공감적 반응은 Gebhard et al.(2021)에서 탐구한 바와 같이 사용자의 편안함과 신뢰를 촉진하는 데에도 중추적인 역할을 한다.
소셜 지능로봇의 존재감은 로봇이 사용자에게 더 생생하고 친근하게 보이도록 행동과 특성을 나타내는 능력이 특징이다(Ebadi & Amini, 2022). 로봇의 이러한 사회적 지능은 사용자 참여와 상호작용의 질을 향상시킨다고 입증된 바 있다(Tsai et al., 2021). 다수의 선행 연구들은 로봇의 존재감은 사용자가 로봇을 인식하고 상호작용하는 방식에 큰 영향을 미쳐 전반적인 사용자 경험과 관계 개발에 영향을 미칠 수 있다고 주장하였다(Kim & Lee, 2014).
Lee et al.(2017)은 로봇의 디자인과 물리적 외관이 사용자의 초기 매력과 장기적인 참여에 중요한 역할을 한다고 강조하였다. 특히, 미적 매력과 디자인 인체공학은 로봇에 접근하기 쉽고 사용자 친화적으로 만드는 데 매우 중요한 역할을 한다고 알려져 왔다(Pnevmatikos et al., 2022). 물리적 디자인과 미적 측면을 포함한 소셜 지능로봇의 외관은 사용자의 인식과 수용에 영향을 미치는 중요한 요소이다(Park, 2022).
소셜 지능로봇에 대한 애착은 사용자가 기계와 형성하는 정서적 유대감을 의미하며, 이러한 정서적 유대는 사용자와 로봇 간의 상호작용의 지속성과 깊이를 결정하는 데 매우 중추적인 요인으로 작용한다(Rabb et al., 2022). Dziergwa et al.(2018)의 연구에 따르면, 로봇에 애착을 느끼는 사용자는 로봇을 지속적으로 사용하고 기술에 대해 더 긍정적인 태도를 보일 가능성이 높다. 애착은 동반자 의식으로도 발전할 수 있으며, 로봇이 사용자의 일상 생활에 더 깊이 통합되도록 유대적 관계 형성을 촉진한다(Krueger et al., 2021).
요약하면, 로봇 관련 선행연구에서는 소셜 지능로봇의 특성인 인지된 격려, 공감 능력, 존재감, 외양, 애착은 사용자 경험, 수용성, 그리고 이러한 기술 혁신과의 상호작용 정도에 큰 영향을 미치는 것으로 꾸준히 연구가 되고 있다. 따라서, 본 연구는 이러한 특성들을 종합적으로 반영하여 사용자 만족과 사용의도를 형성하는 과정에 대한 통찰을 얻고자 한다.
2.2 만족(Satisfaction)
만족(Satisfaction)은 고객의 기대와 욕구 또는 필요를 충족시키기 위해서 제품이나 서비스의 품질을 비롯해 전반적으로 고객이 느끼는 즐거움이나 만족의 수준을 의미하며(Mai & Ness, 1999) 만족은 현재까지도 여러 산업 분야에서 고객 행동을 예측하기 위해 중요한 개념과 요인으로 인식되고 있다(Hwang & Park, 2023; Sung & Noh, 2023; Yeo et al., 2023). 고객 만족을 고객의 욕구나 요구하는 정도에 대한 주관적 평가(Czepiel & Rosenberg, 1977), 또는 경험을 통해서 유발되는 정서적 반응이나 감정적 상태(Babin & Griffin, 1998), 그리고 고객이 기대하는 바와 실제에 대해 지각하고 있는 차이에 대한 평가(Robinson & Clifford, 2012)로 활용되기 때문이다. 이는 고객에게 서비스를 제공하는 과정에서 고객의 욕구, 요구사항이나 경험에서 유발되는 감정 상태, 서비스의 기대가 고객의 평가를 통해서 만족으로 가늠할 수 있는 과정이라 할 수 있다. 또한, 고객 만족은 상품을 구매하거나 서비스를 이용한 경험으로부터 발생하는 만족이나 충족과 같은 가치를 개인의 생각과 감정 그리고 신념까지 포함한 개념이며, 고객의 주관적인 평가와 그 결과라고 할 수 있다(Kim & Kim, 2022). 만족은 기술 채택과 소셜 로봇의 맥락과 관련한 현대 연구에서 상당한 주목을 받고 있는 다면적인 개념이다(Azizaha et al., 2020). 기술 수용에서 만족은 종종 사용자의 지속적인 기술 사용과 수용의 핵심 결정 요인으로 간주된다(Joo et al., 2018). 이러한 만족은 기술의 단순한 기능을 넘어 사용자 경험 및 상호작용 품질 측면을 포함한다(Deng et al., 2019). 인간과 유사한 방식으로 사용자와 상호 작용하도록 설계된 소셜 로봇은 기존 기술과는 다른 일련의 기대와 경험을 제공한다(Caviggioli et al., 2020).
Caviggioli et al.(2020)의 연구에 따르면, 소셜 로봇에 대한 만족은 정서적으로 만족스러운 방식으로 사용자를 참여시키는 로봇의 능력과 밀접한 관련이 있다. 소셜 로봇에 대한 만족을 형성하는 요인들에는 로봇의 공감 능력, 존재감, 지각된 지능과 같은 측면이 포함된다(Rossi et al., 2020). 또한, Belanche et al.(2021)에서 강조한 바와 같이 소셜 로봇 상호작용의 만족은 전반적인 고객 경험에 영향을 미치는 로봇의 외형과 행동 특성에도 영향을 받는다. 이러한 요소는 사용자가 로봇의 효과와 상호작용에 대한 만족을 인식하는 방식에 중요한 역할을 한다.
Lee & Lee(2023)의 연구에서는 호텔 고객에서 로봇은 그들이 사용하는데 있어 만족과 재사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 가설을 설정하여 연구한 결과 사용성과 고객 만족 간의 재사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, Kwon & Song(2023)은 고객과 AI 스피커 간의 관계에서 소비자의 통제와 만족 그리고 지속사용의도에 미치는 영향에 관한 연구에서는 고객의 경험을 Self-Extension, Self-Restriction, Self-Expansion, Self-Reduction으로 구분하여 만족에 어떠한 영향을 미치는지 연구한 결과 Self-Extension, Self-Expansion을 느끼는 고객은 그렇지 않은 고객에 대해서 능력통제와 인지통제, 만족도가 높은 것으로 나타났다. Kim & Lim(2023)의 연구는 무인 로봇 카페에서 서비스 품질과 혁신성이 고객 만족과 재방문의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구에서는 서비스 품질을 유형성, 신뢰성, 확신성, 공감성, 대응성으로 구분하였으며, 유형성, 신뢰성, 확신성, 공감성은 만족에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 대응성은 영향이 미치지 않는 것으로 나타났으며, 혁신성은 만족에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 고객이 필요를 인지하면서 세심한 주의를 요구하는 서비스의 대응성은 로봇이 가지고 있는 특성이 한계점이 있다는 것을 의미하기도 한다.
전반적으로 소셜 로봇에 대한 만족은 기술의 기능적인 측면뿐 아니라 전반적인 수용과 지속적인 사용에 기여하는 정서적, 경험적 요소를 포함하는 복잡한 구성 요소이다. 따라서, 본 연구는 만족을 반영하여 소셜 지능로봇의 사용의도를 설명하고자 한다.
2.3 사용의도(Intention to Use)
사용의도(Intention to Use)는 제품이나 서비스를 구매하는 과정에서 제품과 서비스에 대해 만족의 형태로 이루어진 행위라고 정의하였으며(Oliver, 1980), 사용의도는 고객이 제품을 지속적으로 수용하고자 하는 의도로도 정의 될 수 있다(Rogers, 2003). 또한 고객이 혁신기술을 수용하는 의사의 정도를 의미하기도 하며, 사용의도의 구성 요소로 고객이 향후 기술을 구매 또는 사용할 계획이 있는지, 해당 기술을 사용하는데 있어 향후 노력할 의향이 있는지에 대한 정도로 정의 내려지기도 한다(Venkatesh et al., 2012). 사용의도의 개념은 소셜 로봇의 영역을 포함하여 기술 채택을 이해하는 데 핵심적인 역할을 한다. 기술 수용 모형(Technology Acceptance Model)의 프레임워크 내에서 사용의도는 기술의 유용성과 용이성에 의해 영향을 받는다(Davis, 1989). 기술의 사용의도를 핵심 변수로 포함한 기술 수용 모형은 다양한 유형의 기술에 널리 적용되어 왔으며, 기술에 대한 긍정적인 인식이 더 큰 사용의도로 이어진다는 것을 시사한다(Ni & Cheung, 2023). 소셜 로봇의 맥락에서 사용의도는 로봇만의 고유한 특성들에 의해서 형성된다. Breazeal(2004)는 소셜 로봇의 사용의도는 로봇의 기능적인 능력뿐만 아니라 사회적, 정서적 수준에서 사용자를 참여시키는 능력에 의해서도 결정된다고 주장한다. 여기에는 로봇의 외모, 존재감, 감성 지능과 같은 요소가 포함되며, 이러한 요소는 사용자가 로봇을 채택하고 지속적으로 상호작용하려는 의지에 큰 영향을 미칠 수 있다(Birmingham et al., 2022). 특히나, 새로운 IT 기술을 사용하는 것에 대한 결정이 사용자의 태도에 영향을 미치고 이는 시스템을 사용하면서 별다른 노력 없이도 사용 용이성이나 인지된 유용성의 정도의 구분으로 IT 기술을 사용하는 것에 대해 결정한다고 보았다(Davis, 1989). 한편, 로봇의 서비스의 새로운 기술을 수용할 것인지를 결정하는 요소는 고객이 기술에 대해 긍정적 또는 부정적 태도, 신념을 통해서 측정할 수 있다(Parasuranman, 2000).
Jung & Kim(2022)의 연구는 웨어러블 로봇에 대해 기술수용모델을 중심으로 사용의도에 대해 연구한 결과 노인의 이동성 향상을 위해 웨어러블 로봇 사용을 예측하는데 기술 채택에 매우 유효하고 광범위한 설명력을 가지고 있다는 연구적 의미를 검증하였는데, 지각된 유용성, 지각된 사용자 자원이 사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. Ko & Lee(2022)의 연구는 로봇 카페의 지각된 품질과 위험이 사용의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구를 진행한 결과 로봇 카페의 지각된 품질은 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 지각된 위험은 사용의도 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 서비스의 품질에 따라 사용의도를 높일 수 있고 지각된 위험은 로봇 카페의 사용을 주저하게 할 수 있음을 의미한다. Kim et al.(2019)의 연구에서는 지능형 서비스 로봇을 재미요소와 정보보안으로 구분하였고 매개로 인지된 유용성, 인지된 사용용이성, 태도와 사용자의 간의 연구를 진행하였으며 연구결과 재미의 요소가 클수록 서비스 로봇에 대한 유용성을 더 느끼며 더욱 쉽게 사용할 수 있다는 시사점을 제시하였으며, 태도는 사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. Jo(2023)의 연구는 로봇 바리스타 카페의 경험적 가치가 고객만족과 재방문의도에 미치는 영향의 연구에서 재방문은 고객이 제품을 구매하거나 서비스를 이용 등의 과정에서 만족을 하거나 불만족을 경험하는 과정이라 할 수 있다. 이는 사용의도를 경험하고 재사용의도로 넘어가는 단계라고 할 수 있는 연구라 할 수 있는데 연구 결과 로봇 바리스타는 감정적, 경제적, 진귀적은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤으며 고객만족은 재방문의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
전반적으로 기술 채택 및 소셜 로봇의 영역에서 사용의도는 사용자들의 이용 경험, 로봇과의 상호작용, 감정적, 사회적 요인에 의해 결정되는 종합적인 행위 변수이므로 본 연구의 최종 변수로 채택하였다.
3. 연구설계
3.1 연구모형
본 연구에서는 1인 가구 소셜 지능로봇의 특성이 사용자의 만족과 사용의도에 어떻게 영향을 미치는지 검증하고자 한다. 이를 위해 설정된 연구모형은 소셜 지능로봇의 다양한 특성을 고려하여 사용자의 경험과 행동에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 연구모형은 소셜 지능로봇의 언어적 특성(Linguistic Characteristics), 시각적 특성(Visual Characteristics), 개인적 특성(Personal Characteristics)을 주요 변수특징으로 설정하고, 이러한 변수특징들이 만족(Satisfaction)과 사용의도(Intention to Use)에 어떤 영향을 미치는지 검증하고자 한다.
본 연구는 1인 가구 사용자가 소셜 지능로봇과 상호작용하는 과정에서 어떤 특성들이 사용자의 만족과 사용의도를 형성하는데 중요한 역할을 하는지를 분석하고자 하며, 이를 통해 소셜 지능로봇의 효과적인 설계와 개발에 대한 중요한 정보를 제공하며, 사용자 중심적인 로봇 기술 개발을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다.
3.2 연구가설 설정
3.2.1 소셜 지능로봇의 특성과 만족의 관계
소셜 지능로봇(Social Intelligence Robot)의 특성은 언어적 특성(인지된 격려, 공감 능력), 시각적 특성(존재감, 외양), 그리고 개인적 특성(애착)에 이르기까지 다양하며, 이러한 특성들이 사용자 만족에 미치는 영향에 관한 선행 연구들을 바탕으로 가설을 설정하였다. 소셜 지능로봇에서 인지된 격려는 로봇이 사용자의 중요성과 성취를 인식하고 이를 확인하는 능력을 말하며, 이는 사용자들로 하여금 긍정적인 사고방식을 갖추고 회복 탄력성을 강화하는 데 도움을 줄 수 있다(Yang, 2022). Bhargava et al.(2021)의 연구에 따르면, 인지된 격려는 개인이 지능형 시스템으로부터 더 높은 수준의 격려를 인식할 때 해당 시스템에 대한 만족이 증가한다는 사실을 발견하였다.
소셜 지능로봇의 공감 능력은 사용자의 감정과 생각을 이해하고 이에 반응하는 능력을 말하며, 이는 사용자 만족과 밀접한 관련이 있다(Bilquise et al., 2022). Pelau et al.(2021)은 AI와의 공감적 상호작용이 사용자 경험과 만족을 향상시킨다는 것을 보여주었다. 소셜 지능로봇의 존재감은 대화형 및 반응형 행동으로 특징지어지며, Naneva et al.(2020)은 로봇이 '사회적 존재'로 인식되는 능력이 사용자의 만족을 향상시킬 수 있다고 밝혔다. 또한, 로봇의 물리적 디자인과 미적 매력은 만족에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며(Chita-Tegmark & Scheutz, 2021), Nguyen & Nguyen(2023)은 로봇의 사용자 친화적이고 매력적인 디자인이 더 높은 만족과 관련이 있다고 주장하였다.
소셜 지능로봇에 대한 애착은 사용자와 로봇 간의 정서적 유대감과 연결감을 형성하며, Rabb et al.(2022)은 이러한 정서적 유대감이 만족에 긍정적인 영향을 미친다고 밝혔다. Homburg(2022)의 연구에서도 기술에 대한 정서적 애착이 사용자 만족을 높인다는 것을 검증하였다.
본 연구에서 언어적 특성은 사회적 고립감과 외로움을 해소할 수 있는 중요한 요인으로, 격려와 공감을 통해 소통의 보완할 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 시각적 특성인 존재감과 외양은 가족의 부재로 인한 공허함을 조금이나마 채울 수 있는 역할을 할 것이며, 개인적 특성인 애착과 만족으로 이어지는 긍정적인 결과를 만들 수 있을 것이다. 소셜 지능로봇은 사용자에게 케어뿐 아니라 정서적 안정감으로 이어지는 긍정적인 결과를 만들 것이다. 이러한 배경을 바탕으로, 본 연구는 다음과 같이 가설을 설정하였다.
H1-1. 소셜 지능로봇의 인지된 격려는 만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-2. 소셜 지능로봇의 공감 능력은 만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-3. 소셜 지능로봇의 존재감은 만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-4. 소셜 지능로봇의 외양은 만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-5. 소셜 지능로봇의 애착은 만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
3.2.2 소셜 지능로봇의 특성과 사용의도와의 관계
언어적 특성 중 인지된 격려는 로봇이 사용자의 성취를 인식하고 이를 강화하는 능력을 의미한다. 이는 사용자의 자신감을 증진시키고, 로봇에 대한 긍정적인 태도를 형성하는 데 기여한다. Chatzoglou et al.(2023)은 사용자가 로봇으로부터 격려를 인식할 때 로봇에 대한 만족도와 사용의도가 증가한다고 밝혔다. 공감 능력은 사용자의 감정과 생각을 이해하고 적절하게 반응하는 로봇의 능력으로, 사용자와 로봇 간의 강력한 연결을 형성하는 데 기여한다. Abdollahi et al.(2023)의 연구에 따르면, 로봇의 공감 능력은 사용자의 사용의도에 긍정적인 영향을 미친다고 밝혔으며, 이는 Birmingham et al.(2022)의 연구에서도 AI와의 공감적 상호작용이 사용자의 기술 사용의도를 향상시킨다고 언급된 바 있다. 소셜 지능로봇(Social Intelligence Robot)의 특성을 언어적 특성(인지된 격려, 공감 능력), 시각적 특성(존재감, 외양), 개인적 특성(애착)을 도출하였으며, 이러한 특성과 사용의도 간의 관계에 관한 선행연구의 결과를 바탕으로 가설을 설정하였다. 소셜 지능로봇의 인식과 동기 부여 지원을 수반하는 소셜 지능로봇에 대한 사용자들의 인지된 격려는 사용자의 사용의도에 영향을 미칠 가능성이 높다(Chatzoglou et al., 2023). 또한, 사용자의 감정을 효과적으로 이해하고 이에 대응하는 능력을 포함하는 소셜 지능로봇의 공감 능력은 사용자의 사용의도에 긍정적인 영향을 미친다(Abdollahi et al., 2023). 특히, Birmingham et al.(2022)는 AI와의 공감적 상호작용이 사용자의 기술 사용의도를 크게 향상시킨다고 언급하였다. 시각적 특성과 관련하여, 로봇의 존재감과 외양은 사용자의 로봇 사용의도에 중요한 역할을 한다. Gatzioufa & Saprikis(2022)는 대화형 및 반응형 기능을 갖춘 로봇의 존재감이 사용자의 참여와 로봇에 대한 호감을 증가시킨다고 밝혔다. 이는 사용자의 로봇 사용의도와 긍정적인 상관관계가 있다는 것을 Shin & Choo(2011)의 연구에서도 입증되었다. 또한, Liu et al.(2022)의 연구에 따르면, 로봇의 외양, 즉 물리적 디자인과 미적 매력은 사용자가 로봇을 어떻게 인식하고 상호작용하는지에 영향을 미치며, 이는 사용의도에 중요한 영향을 미친다. De Graaf & Allouch(2013)는 로봇의 미적 만족도와 사용자 친화적인 디자인이 로봇의 지속적 사용 가능성을 높일 수 있다고 시사하였다. 개인적 특성과 관련하여, 소셜 지능로봇에 대한 애착은 사용자와 로봇 간의 정서적 유대감을 의미한다. 이러한 유대감은 로봇 사용의도에 긍정적인 영향을 미친다. Rabb et al.(2022)은 기술에 대한 정서적 애착이 사용자 만족과 사용의도를 높인다는 사실이 밝혀졌다. 이러한 연구 결과들은 소셜 지능 로봇의 다양한 특성이 사용자의 로봇 사용의도에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 이해를 높인다.
또한, 소셜 지능로봇의 언어적, 시각적, 개인적 특성이 사용자의 로봇 사용의도에 미치는 영향을 더욱 명확하게 이해할 수 있다. 사용자가 로봇으로부터 받는 격려와 공감, 로봇의 존재감 및 외양에 대한 인식, 그리고 로봇에 대한 애착은 모두 사용자의 로봇 사용 결정에 중요한 요인이다. 이러한 요인들은 사용자가 로봇과의 상호작용을 어떻게 경험하고 평가하는지에 따라 달라질 수 있으며, 이는 로봇 기술의 효과적인 채택 및 사용을 촉진하는 데 중요한 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 소셜 지능로봇의 다양한 특성과 사용의도 간의 관계를 탐구하고, 다음과 같이 가설을 설정하였다.
H2-1. 소셜 지능로봇의 인지된 격려는 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2-2. 소셜 지능로봇의 공감 능력은 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2-3. 소셜 지능로봇의 존재감은 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2-4. 소셜 지능로봇의 외양은 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2-5. 소셜 지능로봇의 애착은 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
3.2.3 소셜 지능로봇으로부터의 만족과 사용의도의 관계
소셜 지능로봇(Social Intelligence Robot)과의 상호작용에서 얻는 만족이 사용자의 로봇 사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 예상된다. 소셜 로봇과의 만족스러운 상호작용이 사용자의 사용의도를 높인다는 Kim & Lee(2014)의 연구와 일치하며, Ashfaq et al.(2020)의 연구에서도 기술적 상호작용에 대한 만족이 사용의도를 높인다는 점이 강조되었다. Kervenoael et al.(2020)은 소셜 로봇에 대한 만족이 사용자의 지속적인 참여와 향후 시스템 사용 의향에 중요한 역할을 한다고 밝혔다(Kervenoael et al., 2020). 본 연구는 소셜 지능로봇과의 만족스러운 상호 작용이 어떻게 사용자의 사용의도를 형성하고 증진시키는지에 대한 이해를 제공하고자 한다. 소셜 지능로봇과의 상호 작용에서 얻게 되는 만족감은 로봇의 다양한 기능과 특성, 예를 들어 상호작용의 유동성, 사용자의 요구와 감정에 대한 민감한 반응, 매력적인 디자인 및 사용자 맞춤형 서비스 제공 등에 기인할 수 있다. 최근 연구들은 이러한 로봇의 특성이 사용자의 감정적, 인지적 만족을 증진시키고, 이는 사용의도의 증가로 이어진다고 보고하고 있다. 따라서, 소셜 지능로봇과 사용자 간의 상호작용이 사용의도에 미치는 영향을 분석하는데 영향을 미칠 것으로 사료 된다. 로봇 기술의 효과적인 채택과 사용에 대한 이해를 증진시키며, 향후 로봇 개발과 마케팅 전략에 있어서 사용자의 정서적, 인지적 요구를 충족시키는 방향으로의 진전이 될 것으로 사료된다. 또한, 로봇과의 상호작용에서 만족감이 어떻게 사용의도로 변환되는지에 대한 구체적인 메커니즘을 이해하는 데 있어 핵심적인 역할을 할 것으로 예상되며, 이는 로봇 기술의 설계, 개발 및 마케팅 전략에 있어서도 시사하는 바가 있을 것이다. 이에, 다음과 같이 가설을 설정하였다.
H3. 소셜 지능로봇으로부터의 만족은 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
4. 실증분석
4.1 자료수집 및 분석방법
본 연구의 자료 수집은 1인 가구 소셜 지능로봇을 사용한 경험이 있는 대상으로 2023년 11월 27일에서 12월 03일까지 온라인 설문조사 Survey Monkey를 사용하여 진행하였으며, 취합된 설문은 335부를 활용하여 분석을 진행하였다. 표본의 대상은 전국에서 소셜 지능로봇을 사용해 본 경험자를 대상으로 한정하여 Table 2.처럼 소셜 봇, 토이봇, AI 스피커, 커머스 봇, AI 로봇 효돌이, 안내로봇 등을 사용한 경험자를 대상으로 하였다. 본 연구의 연구모형과 가설 검증을 위해 오픈소스 R ver 4.3.2를 활용하여 PLS-SEM을 기반으로 구조방정식 분석을 진행하였다.
4.2 인구통계학적 분석
본 연구에서 제안한 연구모형의 실증적인 분석한 결과 인구통계학적 특성은 아래와 같다. 표본의 특성으로 여성은 169명으로 50.4%로 나타났으며, 남성은 166명 49.6%로 나타나 여성과 남성의 비율이 대체로 균등하게 나타났다. 연령의 경우 40대 90명 26.9%, 50대~60대 이상은 87명 25.9%, 30대 85명 25.4%, 20대 73명 21.8% 순으로 40대가 가장 높은 비중을 차지하였다. 직업은 회사원이 234명 69.9%로 가장 크게 비중을 차지하였으며, AI 소셜 지능로봇의 종류는 AI 스피커(날씨, 지도, 개인비서 기능) 156명 46.6%, 소셜 봇(날씨, 노래, 대화, 검색 등) 106명 31.6% 순으로 사용 빈도가 높게 조사되었다.
4.3 신뢰성 및 타당성 분석 결과
신뢰도 평가에서 내적 일관성 신뢰도와 지표 신뢰도로 구분하여 평가할 수 있다. 내적 일관성 신뢰도는 Cronbach’s α의 계수 값이 0.7 이상을 상회하면 충족하였다고 할 수 있으며, 관측변수의 내적 신뢰도를 확보하였다고 할 수 있다(Nunnally & Bernstein, 1994). 내적 일관성 신뢰도는 각 변수들이 가지고 있는 측정항목의 신뢰도를 판단하기 위해 분석한다. 평가는 Cronbach’s alpha와 DG-rho의 값을 바탕으로 판단하는데, Cronbach’s alpha 값은 0~1 사이의 값을 나타내며 그 값이 1에 가까울수록 변수의 신뢰도 평가는 좋다고 할 수 있다(Hair et al., 2014). DG-rho의 값을 반영지표 모형에서 내적 신뢰도 평가 지표라 할 수 있는데, 평가 기준은 0.7 이상의 경우 내적 신뢰도를 갖는다고 할 수 있다(Sanchez, 2013). 본 연구에서 검증한 아래 신뢰도 평가에서는 모든 변수들의 Cronbach’s alpha 값은 0.7 이상을 상회하였고, DG-rho의 값 또한 0.8 이상을 상회하는 것으로 나타나 내적 일관성 신뢰도는 확보된 것으로 나타났다.
구조방정식 모형 PLS-SEM의 외부모형 타당도는 집중타당도와 판별타당도로 구성되는데, 집중타당도는 변수의 평균분산추출(AVE) 값이 0.5 이상이면 판별타당도가 유효하다고 볼 수 있다(Chin, 1998). 판별타당도는 각 변수의 AVE 값의 제곱근이 다른 변수의 상관관계보다 클 경우 판별타당도가 확보되었다고 판단할 수 있다. 이에 본 연구에서 표본의 측정값 모두 지표 수준을 충족되어 집중타당도, 판별타당도 모두 확보되었다.
4.4 경로분석 결과
PLS 구조방정식에서 경로분석을 통해 검증된 경로계수가 통계적으로 유의성을 확보하기 위해 부트스트래핑(Bootstrapping)의 샘플링 방식을 활용하여 분석을 진행한다(Hair et al., 2014; Seo et al., 2022). 본 연구에서는 구조방정식 분석을 하기 위해 R ver 4.3.2 PLSPM Package를 활용하여 2,000번의 부트스트래핑 재샘플링을 통해서 경로계수의 유의성 검증을 하였다.
경로계수는 두 변수의 상관계수 값과 표준화 변수 값의 관계에서 계산된 값을 갖는데, 여기서 추정된 경로계수 값이 +1에 가까우면 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 관계를 갖는다고 할 수 있으며, -1에 가까우면 부(-)의 영향 관계를 갖는다고 할 수 있다. 경로계수의 값이 유의한 부트스트래핑은 표준오차(Standard Error)에 따라서 달라지고, 부트스트래핑 표준오차를 활용한 산출된 t_value 값을 계산할 수 있다. 산출된 t_value 값이 임계치보다 크면 계수 값이 유의성을 갖는다고 할 수 있으며, 양측검정(Two-tailed Test)은 일반적인 임계치 1.96으로 0.5 이상으로 나타낼 수 있다(Hair et al., 2014). 본 연구에서 경로분석 결과는 아래와 같다.
소셜 지능로봇의 특성과 만족의 경로분석에서는 Empathy(t=2.482, p=0.013), Presence(t=3.579, p<0.001), Attachment(t=3.246, p=0.001)로 나타나 존재감(Presence)이 가장 높은 것으로 확인되었으며, 애착(Attachment), 공감 능력(Empathy)의 순서로 높게 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 이는 Homburg(2022), Rabb et al.(2022), Nguyen & Nguyen(2023) 등의 연구에서와 같은 결과로, 주어진 환경에서 소셜 지능로봇의 존재만으로도 만족을 느끼며, 개인이 로봇에 얼마나 애착을 가지고 있는지에 따라 만족에 대한 영향이 미치고 있음을 보여준다. 또한, 소셜 지능로봇이 공감을 표현하는 것이 고객의 만족에 중요한 요인임을 시사한다. 반면, 인지된 격려(Perceived Encouragement)와 외양(Aspect)은 영향이 미치지 않는 것으로 나타났으며, 이는 Bhargava et al. (2021), Yang(2022)의 연구와는 다르게 나타난 결과이다. 인지된 격려는 국내에서 소셜 지능로봇이 인간과 깊이 있는 소통을 이해하는 데에 한계가 있는 것으로 판단되며, 외양은 여러 소셜 지능로봇의 디자인을 통해 만족에 영향을 미칠 수 있지만, AI 스피커로만 소통하는 경우 외양에 대한 만족을 느끼기 어려울 수 있다.
소셜 지능로봇의 특성과 사용의도의 경로분석에서는 Perceived Encouragement(t=2.343, p=0.019), Attachment(t=3.253, p=0.001)로 나타나 애착(Attachment), 인지된 격려(Perceived Encouragement) 순으로 높게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 공감 능력(Empathy)은 부정적(-) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 Birmingham et al.(2022), Abdollahi et al.(2023), Chatzoglou et al.(2023) 등의 연구와 일관된 결과이다. 소셜 지능로봇을 사용하는 데에는 개인의 애착이 가장 크게 영향을 미치며, 인지된 격려는 만족과는 다르게 긍정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 소셜 지능로봇이 인간과의 깊이 있는 소통을 이해하기 어렵지만, 사용에 있어서는 필요한 요인임을 시사한다. 특히, 공감 능력에서의 부적(-) 영향은 소셜 지능로봇의 자연어 처리 기술 개발과 관련이 있으며, 이는 소통에서 공감 표현의 구성에 따라 사용의도에 부정적 영향을 미칠 수 있는 중요한 결과라 할 수 있다. 하지만, 존재감(Presence)과 외양(Aspect)은 De Graaf & Allouch(2013), Gatzioufa & Saprikis(2022), Liu et al.(2022)의 연구와 다르게 사용의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 외양은 만족의 관계에서와 마찬가지로 영향을 미치지 않았으며, 이는 이미 인간에게 소통하는 로봇의 능력이 일상화되어 있어 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 판단된다. 존재감은 로봇이 사용자에게 더 생생하고 친근하게 보이는 행동이나 특성을 나타내는 능력과 관련이 있으나, 국내에서는 아직 존재감이 낮은 범위에 속하므로, 소셜 지능로봇 기술의 발전에 따라 변화가 있을 것으로 기대된다.
마지막으로, 만족은 사용의도의 경로분석에서 Satisfaction(t=8.414, p<0.001)으로 나타나면서 본 연구에서 가장 높게 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이는 소셜 지능로봇에 대한 만족이 사용의도를 높일 수 있는 중요한 관계임을 시사한다.
5. 결 론
4차 산업혁명 시대에 대두되고 있는 초고령 사회, 1인 가구의 증가, 비혼주의 및 개인주의의 심화 등 다양한 사회적 문제가 드러나고 있다. 이러한 문제에 대한 대안으로 소셜 지능로봇이 빠르게 성장하고 발전하고 있다. 로봇은 산업현장, 의료시설, 일상생활 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이에 따라 로봇의 영향에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 소셜 지능로봇의 특성이 일상생활에서 어떻게 활용되며, 사용자의 만족과 사용의도에 어떤 영향을 미치는지를 탐구하였다. 선행연구에서 도출한 독립변수인 인지된 격려, 공감 능력, 존재감, 외양, 애착이 소셜 지능로봇의 특성과 사용자 반응 사이의 복잡한 관계를 밝히는 데 학문적 의의가 있다.
본 연구의 학문적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명 시대의 사회적 문제에 대한 대안으로 주목받는 소셜 지능로봇이 우리 일상에 통합되고 있으며, 이는 단순한 기술적 측면을 넘어서 1인 가구 사용자의 케어 서비스와 같은 정서적 고립감 해소에 기여하는 반려자의 역할로 확장되고 있다. 본 연구는 소셜 지능로봇 사용 경험이 있는 사용자를 대상으로 경로분석을 통해 소셜 봇, 토이봇, AI 스피커, 커머스 봇, AI로봇 효돌이, 안내로봇, 기타(청소용 로봇, 제조용 로봇) 등 다양한 유형의 로봇을 연구하였다. 이를 통해 소셜 지능로봇의 특성이 만족과 사용의도에 미치는 영향을 분석함으로써, 로봇 기획 및 개발에 있어 중요한 방향성과 실무적 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 둘째, 로봇의 연구 모형을 바탕으로 언어적 특성, 시각적 특성, 개인적 특성의 변수를 도출하고, 이들이 만족과 사용 의도에 미치는 영향을 깊이 있게 탐구함으로써, 소셜 지능로봇과의 상호작용에 대한 이해를 돕는 데 학문적 의미가 있다. 셋째, 소셜 지능로봇의 특성이 사용자 만족과 사용의도에 미치는 영향을 탐구함으로써, 로봇 기술과 사용자 간의 상호작용에 대한 새로운 통찰을 제공하였다. 특히, 공감 능력은 만족에는 영향을 미치지만 사용의도에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 로봇의 공감 능력이 만족도를 높이는 요소로 작용하지만, 실제 사용의도로 이어지지 않을 수 있음 시사한다. 또한, 사용자의 연령, 특성, 성향 등에 따라 다른 결과가 나타날 수 있음을 고려하여, 향후 연구에서는 보다 구체화된 표본을 통한 비교 연구가 필요할 것으로 보인다.
본 연구 결과를 통해 도출할 수 있는 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 소셜 지능로봇의 공감 능력과 애착이 만족에 미치는 영향이 크다는 점은 로봇 개발자들에게 사용자와의 정서적 유대를 형성할 수 있는 로봇 개발에 중점을 두어야 함을 의미한다. 둘째, 공감 능력과 사용의도 간의 관계를 고려할 때, 로봇 설계 시 공감적 기능에 대한 균형 잡힌 접근이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 따라서, 마케터들은 로봇의 공감 및 애착 기능을 강조하여 사용자를 끌어들이는 전략을 구사할 수 있으나, 서비스 제공업체는 사용자 경험을 개선함으로써 고객 충성도와 참여도를 높일 수 있어야 할 것이다. 셋째, 사용자들은 로봇과의 상호작용에서 자신의 선호도와 편안함을 인식하는 것이 중요하며, 이를 통해 자신에게 맞는 로봇을 선택하여 전반적인 경험을 향상할 수 있어야 할 것이다.
본 연구의 한계점 및 향후 연구 방향은 다음과 같다. 첫째, 국내에서는 아직 소셜 지능로봇을 활용한 서비스가 본격적으로 활성화되지 않은 시기에 연구가 진행되어, 설문 응답자들의 다양한 소셜 지능로봇 활용 사례에 대한 경험이나 이해가 부족할 수 있다. 따라서, 소셜 지능로봇의 사용이 더 많이 활성화된 이후에 실시된 연구는 더 의미 있고 보편적인 결과로 이어질 수 있을 것이다. 둘째, 다양한 소셜 지능로봇을 분석하지 못한 점이 한계이다. 후속 연구에서는 더 다양한 소셜 지능로봇 사용자를 대상으로 연구를 진행한다면, 소셜 지능로봇의 다양한 특성을 더욱 깊이 있게 이해할 수 있을 것이다. 셋째, 소셜 지능로봇의 특성이 만족과 사용의도의 경로분석 결과에서 AI 스피커(날씨, 지도, 개인비서 기능)가 가장 높은 사용 빈도로 나타났다. 이는 아직 일상에서 소셜 지능로봇의 활용이 단순한 기능에 국한되어 있음을 시사한다. 향후 연구에서는 소셜 지능로봇이 인간과의 깊이 있는 상호작용을 통해 1인 가구의 대화 결핍과 고립감, 외로움을 해결하는 데 기여할 수 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
PDF Links
PubReader
ePub Link
Full text via DOI
Download Citation 
Print 
