인간-로봇 상호작용에서 대화 맥락과 로봇 목소리의 감정 표현이 사용자 인식에 미치는 영향

Abstract

최근 인공지능 스피커를 중심으로 대화형 에이전트의 사용이 증가하는 추세는 향후 가정에서 사회적 로봇과 일상적인 대화를 나누는 미래가 머지 않았음을 보여준다. 하지만 현재의 대화형 에이전트 및 로봇의 목소리는 감정 표현이 제한된 하나의 어조만 사용하고 있어 사용자에게 부자연스럽게 느껴질 수 있다. 특히 대화 맥락에 적절한 감정 표현은 로봇의 사회성을 도입할 때 고려해야 하는 중요한 요소이다. 이에 따라 본 연구에서는 자연스러운 로봇의 음성 감정 표현 설계를 위해 다양한 대화 맥락에서 로봇의 음성 감정 표현이 사용자 인식에 미치는 효과를 살펴보고자 하였다. 우선 본 연구에서는 실험1을 통해 35명의 참여자를 대상으로 캘리브레이션 방법을 사용하여 음성 합성 시스템을 통해 만들어진 로봇의 행복한 목소리, 차분한 목소리, 슬픈 목소리가 사용자에게 의도한 감정의 목소리로 전달할 수 있음을 확인하였다. 이후 실험1의 음성 합성 기준을 토대로 실험2와 실험3에서는 영상 시나리오 방법을 통해 각각 업무적 상황과 관계적 상황에서 가장 적합한 로봇 목소리를 알아 보고자 하였다. 실험2는 총 31명의 참여자를 대상으로 하였으며, 업무적 상황에서 가장 적합한 로봇 목소리는 행복한 목소리와 차분한 목소리임을 밝혔다. 실험3은 총 64명의 참여자를 대상으로 진행하였다. 실험3의 결과에 따르면, 관계적 상황에서 사용자가 긍정적인 내용의 대화를 할 때는 행복한 목소리와 차분한 목소리의 로봇이, 부정적인 내용의 대화를 할 때에는 차분한 목소리의 로봇이 가장 선호되었다. 본 연구는 한국어 기반의 음성 합성 시스템에서 감정이 담긴 컴퓨터 목소리의 합성 기준을 제시하였다는 점에서 의의를 가질 수 있으며, 사회적 로봇이 사용될 수 있는 일상적 대화 맥락에서 음성 감정 표현의 효과를 밝혔다는 점에서 로봇의 감정 표현 연구에 새롭게 기여했다고 할 수 있다.