부드러운 봉제 인형 형태의 소셜 로봇이 사람의 감성적인 터치를 이해하고 분류하는 새로운 인공지능(AI) 기술이 공개되었습니다. 라트비아 연구팀이 개발한 이 기술은 가볍고 효율적인 1D CNN(1차원 합성곱 신경망) 모델을 사용하여, 사용자가 인형을 쓰다듬거나 꼬집는 등 다양한 방식으로 접촉할 때 그 의도와 감성을 실시간으로 파악할 수 있도록 합니다.
연구팀은 어린이, 청소년, 성인을 포함한 25명의 참가자로부터 1,326개의 터치 제스처 시퀀스 데이터를 수집하여 학습에 활용했습니다. 이 데이터는 공개적으로 제공되어 향후 연구에 재활용될 수 있습니다. 468개의 CNN 모델을 체계적으로 탐색한 결과, 13.2k 파라미터의 경량 1D CNN 모델이 75%의 테스트 정확도를 달성하며 가장 효과적인 것으로 나타났습니다. 특히, 기존의 단순한 휴리스틱(경험적) 시스템이 놓쳤던 미묘한 사회적 터치까지도 CNN이 성공적으로 분류해냈습니다. 반면, 강한 부정적 상호작용은 기존의 임계값 기반 로직이 더 신뢰성 있게 포착하여, 두 방식의 장점을 결합한 하이브리드 추론 파이프라인이 제안되었습니다.
이 기술은 물리적으로 안전하고 감성적으로 직관적인 인터페이스를 제공하는 소셜 로봇의 핵심 역량을 강화할 것으로 기대됩니다. 특히 자폐 스펙트럼 장애 아동이나 노인 등 사회적 지원이 필요한 사람들을 위한 치료용 동반자 로봇에 직접 내장되어, 사용자에게 더욱 풍부하고 개인화된 상호작용 경험을 제공할 수 있습니다. 감성 터치 해석이 마이크로컨트롤러에서도 실시간으로 작동 가능함을 보여주어, 향후 하드웨어 통합을 통해 실제 제품으로 구현될 가능성을 열었습니다.