인공지능이 소프트웨어 개발을 변화시키면서 개발자와 AI 시스템의 효과적인 협업 방안이 중요해짐. 본 논문은 자기 결정 이론과 성격 심리학을 통해 인간-AI 프로그래밍 역할 최적화를 연구하며, Role Optimization Motivation Alignment (ROMA) 프레임워크를 제시함. Design Science Research를 통해 5번의 사이클을 거쳐 성격 특성, 프로그래밍 역할 선호도, 협업 결과 간의 관계를 실증적으로 검증. 200명의 실험 참가자와 46명의 인터뷰 응답자를 대상으로 진행. 성격 기반 역할 최적화가 자기 결정 및 팀 역학을 크게 향상시키며, 전문가의 경우 평균 23%, 학부생의 경우 최대 65%의 동기 부여 증가를 보임. 5가지 성격 유형(Explorer, Orchestrator, Craftsperson, Architect, Adapter)을 정의하고, 각 유형에 따른 프로그래밍 역할(Co-Pilot, Co-Navigator, Agent) 선호도를 분석. ISO/IEC 29110 확장을 통해 소규모 기업에서도 성격 기반 역할 최적화를 구현할 수 있도록 함.
