AI 기반 사용자 적응형 인터랙션

배경

국립금오공과대학교 석사 과정 동안 한국연구재단(NRF)의 지원을 받은 연구 프로젝트에 참여해, 사람들이 AI 기반 시스템을 수용하고 그와 협업하는 방식, 그리고 인터랙션이 사용자에 맞춰 어떻게 적응할 수 있는지를 연구했습니다.

과제

AI 수용은 보통 기술수용모델(TAM)과 같은 행동 모델로 설명됩니다. 이러한 모델은 시스템의 기술적 특성과 사용자 간 차이를 간과하는 경우가 많지만, 두 요소 모두 사람들이 AI를 신뢰하고 채택하는지에 영향을 미칩니다.

담당 역할

제1저자로서 문헌 리뷰와 기술수용 연구를 이끌었고, 음성 기반 인터랙션에서의 감정에 관한 실험에는 공동저자로 참여했습니다.

프로세스

• 체계적 문헌 리뷰. 자율주행, 헬스케어, 로보틱스 등 여러 분야에서 AI 기기 채택에 영향을 미치는 요인을 다룬 동료 심사 학술지 논문 85편을 분석했습니다.
• 확장 기술수용모델. 기술적 요인과 사용자 차이를 추가한 확장 TAM을 제안하고, 한국 거주자 81명을 대상으로 한 온라인 설문과 구조방정식 모델링으로 이를 검증했습니다(가설 25개 중 18개 지지).
• 음성 인터랙션. 별도의 실험에서 팀은 휴먼 팩터와 음성 디자인 변수가 음성 기반 지능형 시스템에 대한 사용자의 감정 반응에 어떤 영향을 미치는지 조사했습니다.

산출물

• Human Factors에 게재되고 이후 Clarivate ESI 고피인용 논문(2025)으로 선정된 체계적 문헌 리뷰
• 확장 기술수용모델과 관련 설문 연구로, 응답자 509명을 대상으로 한 2026년 Transportation Research Part F 논문으로 이어짐