심리적 안정성 중심의 이동 경험 향상 서비스를 위한 HCAI 기반 휠체어 제안: 사용자의 정량적 리서치 기반
HCAI-Based Wheelchair Service Design for Improved Mobility Experience Centered on Psychological Stability: A Quantitative User Research Approach
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초록
연구배경: 휠체어 사용자는 일상적인 이동 과정에서 심리적 스트레스와 불확실성을 자주 경험하지만, 현재의 스마트 휠체어 기술은 기능적 지원에 집중되어 있어 이러한 정서적 문제를 충분히 해결하지 못하고 있다. 본 연구는 이동성과 정서적 안정을 동시에 향상시키기 위해 인간 중심 AI(HCAI) 접근법에 기반한 휠체어 사용자들을 위한 이동 서비스를 제안한다. 연구방법: 본 연구는 문헌조사, 데스크 리서치, 디지털 에스노그라피, 휠체어 사용자 및 보호자 대상 심층 인터뷰를 포함한 혼합 방법을 활용하였다. 수집된 인사이트는 사용자 여정으로 정리되었으며, 주요 이동 과업을 분석하여 AI 협업 시나리오를 도출하고, 사용자 선호도 조사와 프로토타입 테스트를 통해 이를 검증하였다. 연구결과: 서비스디자인 방법론 기반 분석 결과, 제안된 AI 서비스는 전반적으로 심리적 안정과 이동 편의 향상에 기여하는 매력적 요소로 나타났다. 분석을 종합하여 정서적 안정 지원, 경로 안내, 루틴 자동화, 에너지 관리, 협업 조절의 다섯 가지 핵심 서비스 테마가 도출되었으며, 이는 사용자 여정 기반 인사이트와 AI의 협력적 작동을 통합한 실질적 방안으로 제안되었다. 결론: 휠체어 사용자의 이동은 단순한 기능적 지원을 넘어, 심리적 안정과 감정 경험이 직결되는 복합적 과정임이 확인되었다. 기존 서비스가 기술 중심이었다면, 본 연구는 사용자 정서에 기반한 AI 협업 설계의 가능성을 제시하였다. 이는 향후 감정 중심의 수요자 맞춤형 이동 보조 서비스 개발에 실질적인 시사점을 제공한다.
Abstract
Background: Wheelchair users often experience psychological stress and uncertainty in their daily mobility. However, current smart wheelchair technologies primarily focus on functional support, falling short of adequately addressing these emotional challenges. This study proposes a mobility service for wheelchair users based on a Human-Centered AI (HCAI) approach, aiming to enhance both mobility and emotional well-being. Methods: A mixed-methods approach was adopted, encompassing literature review, desk research, digital ethnography, and in-depth interviews with wheelchair users and caregivers. Insights were synthesized into user journeys, from which key mobility tasks were analyzed to develop AI collaboration scenarios. These scenarios were further validated through user preference surveys and prototype testing. Results: The service design process showed that user-type–specific AI services were generally seen as effective in improving psychological stability and mobility ease. Emotional-aware route guidance supported high-anxiety users, while routine automation and battery management benefited those with limited outing experience. Highly autonomous users preferred adjustable AI collaboration and contextual alerts. These insights led to five core service themes that integrate emotional needs with AI-based mobility support. Conclusion: Mobility for wheelchair users is not merely a functional process but one deeply connected to psychological and emotional factors. While existing services are largely technology-centered, this study highlights the potential of emotionally responsive AI collaboration in assistive mobility design. The findings provide valuable implications for the development of future demand-oriented, emotion-centered mobility support services.