인공지능과 함께하는 향기 게임 ‘Genji’ – 인간·기계 감각 융합 탐구

초록

‘Smell with Genji’는 전통 일본 향기 게임인 Genji‑ko를 디지털화하고, 다중 센서와 대형 언어 모델(LLM)을 결합한 AI 동반자와 함께 진행되는 체험형 시스템이다. 참가자는 모바일 앱을 통해 향을 비교·판단하고, AI는 실시간 센서 데이터와 과거 세션 정보를 바탕으로 대화형 피드백을 제공한다. 인간과 기계의 인지 차이를 드러내며 감각적 반성 및 향에 대한 언어화 능력을 향상시키는 것이 목표이다.

상세 분석

본 논문은 인간·기계 협업 감각 인터페이스의 새로운 패러다임을 제시한다. 첫째, 전통 문화인 Genji‑ko를 현대 HCI 맥락에 재구성함으로써 ‘향기‑언어 간극(olfactory‑verbal gap)’을 메우려는 시도가 눈에 띈다. 게임 구조는 5라운드의 비교·판단 → AI 대화 → 시각화(Genji‑mon) 순환으로 설계돼, 사용자가 향에 대한 미세 차이를 인지하고 이를 언어로 표현하도록 유도한다. 둘째, 시스템 아키텍처는 세 층으로 나뉜다. (1) 모바일 앱(React + WebSocket)은 라운드 진행과 사용자 입력을 실시간으로 관리하고, QR 코드 기반 세션 매핑을 통해 물리적 향과 디지털 데이터를 동기화한다. (2) 3D‑프린트 인클로저에 탑재된 AI 동반자는 MOS 센서 3종(BME680, SGP30, Multichannel Gas V2)으로 9채널의 시계열 데이터를 10 Hz로 수집한다. (3) 수집된 데이터는 Transformer 기반 시계열 인코더와 MLP 헤드로 구성된 향 분류 모델에 입력되어 5가지 향을 약 40 % 정확도로 예측한다. 정확도가 낮은 점을 감안해 AI를 ‘경쟁자’가 아니라 ‘동반자’로 포지셔닝함으로써 사용자는 AI의 불확실성을 학습 과정의 일부로 받아들인다. 셋째, LLM은 Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 방식을 활용해 정적(향 지식, 대화 템플릿)과 동적(세션 센서·판단 기록) 데이터베이스를 결합한다. 시스템 프롬프트와 맞춤형 페르소나, TTS를 통해 음성 피드백을 제공함으로써 인간‑AI 대화의 연속성을 확보한다. 넷째, 인간과 AI의 판단이 일치하거나 차이날 때 발생하는 ‘생산적 긴장’은 사용자가 자신의 감각적 편향을 재검토하도록 만든다. 이는 감각 인지 연구에서 ‘감각‑인지 피드백 루프’를 실험적으로 구현한 사례라 할 수 있다. 마지막으로, 논문은 향기 AI가 감각적 반성, 웰빙, 문화 보존 등에 기여할 수 있음을 제시하면서, 센서 정밀도 향상, 대화 스타일 다양화, 장기 사용자 연구 등 향후 과제를 제시한다. 전체적으로 감각 데이터와 언어 모델을 결합한 멀티모달 인터페이스 설계, 문화적 맥락을 활용한 사용자 몰입, 그리고 인간‑AI 인지 차이 활용이라는 세 가지 핵심 기여가 돋보인다.