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Aidol / Lukids

AI 컴패니언 카드

AI와의 관계를 혼자만의 것으로 두지 않고 친구와 나눌 수 있게 만든 서비스. 카드로 컴패니언을 모으고, 친구의 컴패니언까지 부르면 나와 친구, 각자의 컴패니언 넷이 한 통화에서 인터랙션한다.

프로젝트 개요
Period2026.04 —
Role프로젝트 기획 및 리서치 · 프로토타이핑
Team전제이, 이소연
ToolsClaude · Figma · Gemini Live · Simli WebRTC · three-vrm

배경

이 서비스의 시작은 아이돌과의 영상통화였습니다. 좋아하는 아이돌을 디지털로 옮겨 통화할 수 있게 만드는 것이었고, 아이디에이션을 거치며 K-pop 아이돌 시장 전반을 경험하는 서비스 Aidol로 커졌습니다. 아이돌을 만들고 키우는 서비스입니다.

사용자 인터뷰에서 여러 문제가 드러나 서비스를 잠시 닫고, 질문을 작게 쪼개 하나씩 검증하기로 했습니다. 그중 하나를 이소연님과 둘이 맡았습니다. 내 컴패니언을 만들어 실물 카드로 소유하고, 다른 사람의 컴패니언과 함께 영상통화·통화로 인터랙션하는 서비스입니다.

요약

사람들은 언제 AI 컴패니언에 소유감과 애정을 갖는가. 그리고 다인 참여는 그 감정에 어떤 영향을 주는가.

프로젝트 연구 질문

무엇을 만들었나

  • 실물 카드로 소유하는 컴패니언 — 카드를 NFC로 대거나 QR을 찍으면 앱 설치 없이 카드 속 컴패니언과 통화가 열립니다.
  • 친구와 함께 부르는 통화 — 친구 카드를 찍으면 그 컴패니언과 카드 주인이 함께 초대되어, 최대 4인이 한 통화에 들어옵니다.

무엇으로 확인하나

느낀 가까움(그림 1문항)과 소유감(3문항)을 통화 끝에 받습니다.

지금 상태

서비스와 측정 환경은 구축을 마쳤고, 실제 사용 데이터를 수집하고 있습니다. 지금은 도안 한 장으로 만든 버추얼 캐릭터와 꾸미기를 붙여 테스트 서버에서 시험하고 있습니다.

진행 과정

단계이 프로젝트에서 한 일
프로토타입 스캔 · 1:1 통화 · 멀티콜 · 초대까지 구현해 배포했습니다.
확장 버추얼 캐릭터 통화와 꾸미기를 추가해 테스트 서버에 배포했습니다.
검증 현장 테스트를 첫 실험으로 삼습니다

1주로 압축된 스프린트가 아니라, 각 단계를 실제 일정에 맞춰 늘려 진행했습니다

확인하려는 것

사람들은 언제 AI 컴패니언에 소유감과 애정을 갖는가. 그리고 다인 참여는 그 감정에 어떤 영향을 주는가.

프로젝트 연구 질문

현재의 AI 컴패니언은 대부분 사용자와 AI가 1:1로 상호작용하는 형태입니다. 여럿이 함께 AI 컴패니언을 사용하는 경우, 이러한 변화가 AI에 대한 애착을 강화할지 약화할지는 아직 명확하지 않습니다. 따라서 두 방향을 모두 가설로 설정하고, 다인 상호작용에서 애착에 영향을 미칠 수 있는 요소를 살펴봅니다.

애착을 강화할 수 있는 요인애착을 약화할 수 있는 요인
사회적 실재감 — 다른 사람도 보고 말을 걸면서 AI가 실제로 존재하는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 사적 친밀감의 훼손 — 나와 AI만의 대화가 아니게 되면서 개인적인 관계라는 느낌이 약해질 수 있습니다.
과시와 공유 — 내가 만든 컴패니언을 다른 사람에게 보여주고 반응을 공유하고 싶어질 수 있습니다. 희소성의 훼손 — 다른 사람도 내 컴패니언과 상호작용할 수 있게 되면서 ‘나만의 존재’라는 감각이 약해질 수 있습니다.
관계의 확장 — 친구의 컴패니언과 관계를 맺으면서 기존의 1:1 관계가 새로운 사회적 관계로 확장될 수 있습니다. 통제감의 감소 — 다른 사람이 대화에 개입하면서 내가 AI와의 상호작용을 통제하기 어려워질 수 있습니다.

참고 문헌

확인된 것확인한 부분
의인화와 진정성이 사회적 상호작용을 거쳐 AI에 대한 애착으로 이어진다 Pentina, Hancock & Xie (2023), Computers in Human Behavior 140 — Exploring relationship development with social chatbots: A mixed-method study of Replika 사용자는 관계를 이어 가는 데 의인화와 진정성을 중요하게 보았습니다. 다만 인간과 닮았다는 것이 곧 진정성은 아니며, 닮음만으로는 관계 발전에 충분하지 않았습니다. Replika 사용자를 대상으로 한 혼합 연구입니다
함께 보는 AI 에이전트는 반응의 세기를 사용자 취향에 맞출 때 몰입과 즐거움이 올라간다 Kim, Song, Ryu, Oh & Suh (2025), CHI ’25 — BleacherBot: AI Agent as a Sports Co-Viewing Partner 형성 연구 10명에서 반응의 세기를 조절할 필요를 확인하고, 차분한 쪽과 같이 흥분하는 쪽 두 스타일을 만들어 27명에게 비교했습니다. 사용자가 원하는 세기와 맞았을 때 몰입과 즐거움이 높아졌습니다
한 사람 + 여러 에이전트 대화에서 페르소나 구성이 몰입을 바꾼다 Ryu, Kim, Heo, Song, Oh & Suh (2025), CHI ’25 — Cinema Multiverse Lounge: Enhancing Film Appreciation via Multi-Agent Conversations 참가자 30명이 영화 캐릭터 · 감독 · 익명 관객 같은 페르소나 에이전트를 직접 골라 세 번 대화했습니다. 어떤 조합을 고르느냐가 관점의 다양성과 감상의 깊이를 바꿨습니다

테스트 설계

왜 카드인가

역에 모여 포켓몬을 잡는 사람들(포켓몬 GO), 그리고 포켓몬 카드·프리파라처럼 카드를 소유하면서 디지털 요소를 함께 갖는 것을 즐기는 모습을 보고 카드로 정했습니다.

손에 쥔 카드가 디지털 존재를 불러온다.

AI 컴패니언을 실물 카드로 소유한다

카드는 연구 도구로도 쓸모가 있습니다. 가져갔는지, 다음 날 다시 찍었는지가 그대로 소유와 애정의 행동 신호가 됩니다. 앱 설치 없이 폰 카메라로 찍기만 하면 되니 처음 쓰는 사람의 진입 마찰도 없습니다.

카드 구성

공식 카드 — 컴패니언 하루, NFC 태그와 QR 코드가 인쇄된 앞면 공식 카드 — 컴패니언 시온, NFC 태그와 QR 코드가 인쇄된 앞면
공식 카드 컴패니언 두 명 — 성격 차를 두어 아이덴티티를 주었습니다.
항목결정과 이유
카드 역할“컴패니언 + 주인”을 함께 부르므로 명함 겸 초대장이 됨
카드 크기63×88mm 포토카드 비율. 모으고 보관하는 익숙한 형태를 그대로 빌림
연결 방식NFC / QR

실험 윤리

현장에서 참여자의 행동 로그를 쌓는 일이라, 시작 전에 정한 것들입니다.

항목정한 것
동의 시작 전과 스캔 첫 화면에 무엇을 기록하는지를 먼저 보여 주고 시작합니다 — 스캔 시각, 통화 길이, 멀티콜 참여 여부. 동의하지 않으면 카드만 받고 갈 수 있습니다
설문 통화 후 두 문항은 건너뛸 수 있게 두었습니다. 응답은 지표가 아니라 보조 자료로만 씁니다
미성년 참여 공개된 자리라 미성년 참여자가 올 수 있습니다. 보호자 동반이 아니면 설문을 받지 않고, 카드 체험과 통화만 하게 합니다. 연령은 묻지 않고 설문 화면에서 스스로 선택하게 합니다
무엇을 남기지 않는가 통화 음성과 영상은 저장하지 않습니다. 남는 것은 시각·길이·턴 수 같은 숫자뿐입니다. 얼굴 이미지는 생성된 컴패니언의 것이고 참여자의 얼굴은 다루지 않습니다
식별 카드 ID로만 구분하며 이름·연락처를 받지 않습니다. 테스트 종료 후 ID와 로그를 함께 폐기합니다

정식 IRB 심의를 거친 연구가 아니라 현장 테스트입니다 — 그에 맞춰 수집 범위를 좁혔습니다

무엇을 확인하나

가설 설정

가설내용
H1 같이 할 때 더 오랜 시간 머무를 것이다
H2 카드가 디지털보다 소유감을 일으킬 것이다

이번 실험에서는 짧은 상호작용만으로 형성된 감정을 ‘애착’이라고 단정하지 않기로 했습니다. 기존의 애착 척도는 사람 사이의 애착 성향을 측정하거나, 장기간 사용한 제품·브랜드에 대한 애착을 전제로 하기 때문입니다. 처음 만난 AI 컴패니언과 약 90초간 상호작용한 뒤 동일한 개념을 측정하기에는 적합하지 않습니다.

따라서 이번 실험에서는 특정 AI 컴패니언을 얼마나 가깝게 느끼고, 얼마나 ‘나의 것’처럼 느끼는지를 중심으로 관계적 반응을 살펴봅니다. 자기보고만으로 판단하지 않고, 실제 행동과 함께 측정합니다.

프로토타입

사용자 시나리오

카드 스캔NFC · QR
1:1 통화영상 · 음성
친구 카드 초대QR · NFC · 카드 탭 · 로비
넷이서 통화
나와 친구, 각자의 컴패니언까지 최대 넷이 한 통화에 들어온다
  • 1:1 통화 — 카드를 찍으면 카드 속 컴패니언과 바로 영상통화·음성통화가 열립니다.
  • 초대 — 다른 사람의 카드를 찍으면 그 컴패니언과 카드 주인이 함께 초대됩니다. 카드가 명함이자 초대장 역할을 합니다.
  • 멀티콜 — 매 턴 서버가 답할 화자 하나를 정해 여럿이 동시에 말하는 혼선을 막고, 컴패니언끼리도 짧게 주고받습니다(최대 2회).
  • 지목 — 얼굴을 탭해 누가 답할지 사람이 고를 수 있습니다.
장면화면에서 일어나는 일남는 기록
① 카드를 집는다 테이블에 놓인 카드 중 마음에 드는 얼굴을 고른다 발급 수
② 폰으로 찍는다 NFC로 대거나 QR을 찍으면 앱 설치 없이 스캔 화면이 열린다. 얼굴 준비가 끝났으면 “지금 영상통화할 수 있어요”, 아직이면 “얼굴을 만드는 중” 첫 스캔 시각 · 카드 ID
③ 통화를 시작한다 카드 속 컴패니언이 화면에 뜨고 먼저 말을 건다. 반말로 대화한다 통화 시작·종료 · 턴 수
④ 옆 사람을 부른다 친구의 카드를 찍어 같은 통화에 초대한다. 로비에 둘의 컴패니언이 모인다 초대 · 로비 입장
⑤ 넷이서 이야기한다 여럿이 동시에 말해도 한 명만 답한다. 답할 컴패니언을 고르고 싶으면 얼굴을 탭한다 멀티콜 참여 · 지목 사용 여부
⑥ 두 문항에 답한다 15초 넘게 통화했으면 통화 끝에 두 줄짜리 질문이 뜬다. 건너뛸 수 있다 설문 응답(선택)
⑦ 카드를 가져간다 주머니에 넣고 자리를 떠난다. 두고 갈 수도 있다 세션 후 남은 카드 수 → 반출률
⑧ 다음 날 다시 찍는다 집에서 같은 카드를 한 번 더 찍는다. 아무도 시키지 않았다 날을 넘긴 재스캔 → 이 프로젝트가 보려는 것
배포된 서비스를 그대로 불러왔습니다. 테스트용 카드라 실제 발급 카드와 다를 수 있습니다 — 새 탭에서 열기

AI를 어떻게 썼나

카드 한 장이 통화가 되기까지 AI가 세 군데에서 일합니다. 얼굴을 만들고, 대화하고, 그 얼굴을 움직입니다.

얼굴 생성Gemini 2.5 Flash Image
얼굴 등록Simli · 최대 8시간
대화Gemini Live · 음성
영상통화목소리에 맞춘 립싱크
카드마다 페르소나와 목소리를 따로 두고, 통화를 열 때 함께 불러온다

대화 — 여럿이어도 한 명씩

구분설계
대화 설계
1:1Gemini Live의 음성 대화를 그대로 쓰되, 말 끊김은 브라우저가 판단. 답한 목소리는 스피커와 얼굴 영상으로 동시에 보냄
멀티콜모두 동시에 들으면 모두 동시에 답함. 서버가 매 턴 답할 컴패니언 하나만 고르고, 나머지에게는 대화 내용을 글로만 전해 흐름을 알게 함
컴패니언끼리한 명에게만 “받아치라”고 넘겨 최대 2번 주고받은 뒤 사람을 기다림. 대화가 컴패니언끼리 끝없이 이어지지 않게
페르소나반말로 말하는 친구 같은 말투 · 카드마다 나이, 성격, 목소리를 따로 둠

얼굴 — 실패해도 대화는 되게

얼굴 상태스캔 화면통화
준비됨“지금 영상통화할 수 있어요”영상 + 음성
만드는 중“얼굴을 만드는 중”음성만
실패 · 없음“목소리로 통화할 수 있어요”음성만

카드는 이미 사용자 손에 있습니다. 얼굴 등록이 늦거나 실패해도 통화는 끊기지 않게 단계를 나눴습니다.

문제 해결 과정

프로토타입을 세우면서 막힌 지점들입니다. 기능을 빼는 대신, 막힌 조건을 그대로 두고 경험이 끊기지 않는 쪽으로 설계를 바꿨습니다.

막힌 것푼 방법
AI가 말을 끊고 들어온다 모델의 자동 발화감지를 끄고 브라우저가 판단하게 했습니다 — 음량 임계값과 침묵 1초 기준. 첫 음절이 잘리는 문제는 말하기 직전 구간을 조금 앞당겨 함께 보내 해결했습니다
여럿이 동시에 말하면
컴패니언들이 겹쳐서 답한다
서버가 매 턴 답할 한 명을 정하고, 나머지에게는 같은 내용을 텍스트로만 넣어 맥락은 알되 말은 하지 않게 했습니다. 사람이 얼굴을 탭해 지목할 수도 있습니다
아바타가 늦게 뜨거나
립싱크가 빠진다
응답 음성을 스피커와 아바타로 동시에 흘리도록 경로를 바꿨습니다

테스트 실행

2인 대면 테스트

두 사람을 한자리에 앉혀 카드를 고르고, 각자 통화하고, 멀티콜까지 가보게 했습니다. 약 10분간 진행되었습니다. 세 가지 조건을 짝지어 비교했습니다.

조건비교한 두 상황보려는 것
사용 인원H1 혼자 / 같이 다인 참여가 통화와 반응을 어떻게 바꾸는가
매체H2 디지털 / 카드디지털 조건은 Aidol 앱으로 진행 카드가 디지털(Aidol 앱)보다 소유감을 일으키는가

테스트 결과

서비스와 측정 환경을 세우고, 첫 대면 테스트를 한 번 돌렸습니다.

  • 서비스 구현 — 카드 스캔, 1:1 영상·음성 통화, 최대 4인 멀티콜, QR·NFC·카드 탭을 통한 초대까지 구현하고 배포했습니다.
  • 측정 환경 — 행동 로그와 통화 후 설문(그림 1문항 · 소유감 3문항)을 통화 흐름에 붙여 뒀습니다.
  • 첫 신호 — 2인 대면 테스트에서 카드와 디지털 중 카드가 선택됐고, 혼자보다 다 같이 쓸 때 통화가 더 길었습니다.

현재는 실제 사용 데이터를 수집하고 있습니다. 데이터가 쌓이면 개인 사용과 다인 사용에서 느낀 가까움과 소유감, 통화 시간이 어떻게 달라지는지 비교할 예정입니다.

측정 로그

카드 발급 · 스캔 · 통화 · 멀티콜 · 설문이 로그 한 줄로 남는 집계 화면입니다.

문서 열기 →

가설 검증

  • 카드를 스캔하고 소유권을 작성하게 했을 때 소유감이 더 높다는 응답이 나왔습니다 — “가져가도 돼?”라는 질문을 받았습니다.
  • 카드와 디지털을 나란히 두고 고르게 했을 때 카드에 더 관심을 보였습니다 — “어떤 걸로 써볼래?”라고 묻자 카드로 하고 싶다고 답했습니다.
  • 혼자 썼을 때보다 다 같이 썼을 때 통화 시간이 더 길었습니다.

같은 카드에 애착 경로가 두 개였다

참여자무엇으로 쓰려 했나그 사람의 말
A · 관계형 말동무 — 나를 알아보고 기억하는 상대 “하루에게 친구의 모습을 바라는 거고”
“나에 대한 정보를 계속 알면 ‘그때 그거 어떻게 됐어?’ 이런 식으로 서로 친구처럼 지낼 수 있으니까”
B · 도구형 연습 상대 — 실제 상황을 대비하는 시뮬레이터 “영상통화 팬사인회 연습할게”
“아직은 목적이 있어야 될 것 같아서”

AI와의 관계는 이름을 부르는 것에서 시작된다

참여자가 먼저 해법을 냈습니다. 세 발화가 모두 같은 방향을 가리킵니다.

들은 말무엇을 뜻하나
“시리 부를 때처럼 처음에 ‘하루야’라고 말해 주세요” 먼저 부르는 행위가 관계를 연다
“하루가 나를 뭐라고 불러 줬으면 좋겠는지” 불리는 호칭을 내가 정하고 싶다
“애가 바로 대답부터 하잖아요” 인사 없이 기능으로 바로 넘어가면 관계가 안 선다

그 밖에 나온 것

발견들은 말설계로 옮기면
기다림은 둘일 때
더 아프다
“한참 기다려야 돼” · “괜찮아? 혹시 불편하면 말해 줘” · “아 이런 불편함이 있네, 친구랑 했을 때” 혼자면 참지만 둘이면 상대를 기다리게 하는 미안함이 생깁니다. 다인 참여의 숨은 비용 — 대기 시간을 다인 조건에서 따로 재야 합니다
누가 말하는지
모른다
“누가 말하는지 얘가 인식을 못하니까” 멀티콜에서 서버가 화자를 정하는 방식의 한계가 그대로 드러났습니다. ‘지목’을 기본값으로 올릴지 검토합니다

이후 과제

이번 테스트에서 신호만 보고 조건으로는 다루지 못한 것들입니다. 다음 실험에서 조건으로 나눠 확인할 예정입니다.

과제가설
소유권 등록H3 카드를 내 것으로 등록하면 소유감이 더 커질 것이다
호명H4 컴패니언이 사용자의 이름을 부르면 관계가 더 빨리 시작될 것이다
발화 시점H5 말을 여는 쪽이 누구인지에 따라 대화의 몰입이 달라질 것이다

결론

아직 데이터가 쌓이는 중인 프로젝트입니다. 지금 시점에서 말할 수 있는 것만 적습니다.

  • 측정할 수 있는 형태로 좁혔습니다 — 짧은 만남으로 생긴 감정을 애착이라 단정하지 않고, “느낀 가까움”과 “소유감”으로 이름을 정해 행동과 함께 봅니다.
  • 양쪽 가설을 모두 열어 뒀습니다 — 다인 참여가 애착을 키울지 깎을지 정하지 않고, 어느 쪽으로 기우는지를 보기로 했습니다.
  • 첫 테스트가 방향을 하나 보여 줬습니다 — 같은 카드를 두고 말동무로 쓰려는 사람과 연습 상대로 쓰려는 사람이 나뉘었습니다. 애착이 생기는 길이 하나가 아닐 수 있다는 뜻입니다.

내 역할

기획과 측정 설계부터 프로토타입 구현을 진행했습니다.

구분내가 한 것
기획 · 리서치연구 질문과 양방향 가설 정리 · 카드를 통한 인터렉션 실험 제안 · 실험 배경 문서 작성
측정 설계“실제감·애정”과 “개인 vs 다인 재방문”을 지표와 코호트로 옮김 · 로그와 대시보드 요청
프로토타이핑Claude와 함께 스캔 · 통화 · 멀티콜 · 초대 흐름을 구현하고 배포 · 버추얼 캐릭터와 꾸미기 추가

진행 중 — 버추얼 캐릭터

지금은 2D 컨셉 도안 한 장으로 만든 3D 캐릭터를 브라우저가 직접 움직이게 하는 버전을 붙이고 있습니다. 첫 캐릭터는 버추얼 라이버 하늘입니다.

왜 버추얼로 했나

이유무엇이 달라지나
꾸밀 수 있다 실사 얼굴은 바꾸려면 새로 생성하고 다시 등록해야 해서, 같은 인물로 남기 어렵습니다. 3D 캐릭터는 같은 캐릭터를 유지한 채 색 · 차림 · 말투만 바꿀 수 있어, “직접 만든 정도가 애착을 키우는가”를 실험할 수 있게 됩니다
익숙한 형식 Aidol 리서치에서 버추얼 아이돌을 조사하며, 사람이 아닌 캐릭터와 관계를 맺는 방식이 이미 익숙하다는 것을 봤습니다. 실제 사람처럼 보이는 얼굴보다 캐릭터임이 분명해 실존 인물과 헷갈릴 여지도 적습니다
버추얼 라이버 하늘 캐릭터 도안 — 정면도, 측면도, 토끼귀 헤드폰, 후드티, 색상표
출발점이 된 컨셉 도안 — 하늘색 트윈테일, 토끼귀 헤드폰, 민트 후드티
3D로 옮긴 하늘 — 정면, 측면, 뒷면과 얼굴 클로즈업
도안의 색 · 트윈테일 · 토끼귀 헤드폰을 샘플 3D 모델에 입힌 현재 버전. VRoid로 만든 정식 모델로 바꿀 예정입니다

꾸미기 — 연구 질문과 잇기

버추얼 캐릭터는 모습을 바로 바꿀 수 있습니다. 이 성질을 “직접 만든 정도가 애착을 키우는가”라는 질문을 시험하는 도구로 씁니다.

도안2D 설정화
3D 모델VRM
꾸미기색 · 말투 · 호칭
통화 · 멀티콜꾸민 그대로
저장한 꾸미기는 1:1 통화와 멀티콜에 똑같이 반영된다
꾸미는 것반영되는 방식
색머리 · 눈 · 상의 · 하의 · 신발. 원래 음영은 남기고 색만 바꾼다
말투 · 호칭 · 한 줄 설정반말/존댓말, 나를 부르는 이름, 성격 한 줄을 통화 페르소나에 붙인다
카드 사진저장하는 순간의 모습을 찍어 카드 · 로비 · 멀티콜 화면에 쓴다. 인쇄한 카드는 그대로 둔다
기록무엇을 얼마나 바꿨는지를 로그로 남겨 애착 지표와 함께 본다

남은 일

  • 정식 모델 — VRoid로 도안에 더 가까운 하늘을 만들어 교체합니다.
  • 입 모양 — 목소리 크기만이 아니라 아 · 이 · 우 · 에 · 오를 구분하게 합니다.
  • 꾸미기 깊이 실험 — 꾸미기를 많이 한 사람과 적게 한 사람의 재방문을 비교합니다.