사용자의 데스크 액티비티에 따른 스마트 스피커의 능동적 인터랙션 연구

김헌; 이소향

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김헌 (서울과학기술대학교) 이소향 (서울과학기술대학교)

저널정보: 한국디자인학회 Archives of Design Research Archives of Design Research Vol.34 No.3 (Wn.139)

발행연도: 2021.8

수록면: 155 - 171 (17page)

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연구배경: 사용자들은 높은 의인화 속성을 가진 지능형 에이전트를 더 긍정적으로 평가하는 경향을 가진다. 하지만 현재 스마트 스피커와의 대화는 사용자의 일방적 호출어 발화에 의해 대화가 시작되며, 대화 시 사용자의 상황에 대한 정보나 취향 등은 고려되지 않는다. 이는 사람-사람 간의 일반적인 의사소통 특성과는 다르다. 이에 본 연구에서는 사용자의 데스크 액티비티에 초점을 두고, 이를 인지할 수 있는 시스템과 인지된 정보를 이용하여 능동적인 대화를 수행하는 스마트 스피커에 대해 능동적 반응의 수준별 사용자 선호도를 평가하였다.
연구방법: 먼저, 마이크와 사운드 센서, 인체 감응 센서, 조도 센서를 이용한 딥러닝 기반 모델과 규칙 기반 모델을 거쳐 사용자의 데스크 액티비티를 판별하는 시스템 콘셉트를 정의하였다. 그리고 이 시스템으로 판단 가능한 태스크 상황을 19가지로 구분하였고, 인터랙션의 능동적 수준을 무반응, 단순 반응, 상황 예측 및 그에 따른 제안, 그리고 제안사항을 실행하는 능동적 대응의 네 단계로 구분하여 구체적인 시나리오를 도출하였다. 그 후, 태스크 상황별 각 태스크 시나리오에 대한 사용자 평가를 통해 어떤 수준의 능동적 인터랙션이 더 선호되는지를 평가하였다.
연구결과: 대부분의 태스크 상황에서 상황 예측 및 제안과 능동적 대응 인터랙션이 무반응보다 더 선호되는 것으로 나타났으며, 단순 반응은 부정적으로 평가되었다. 특히 실험참여자들은 스마트 스피커와의 정서적 교류를 기대하며, 특정 태스크에 몰입하고 있거나 여럿이 함께 있는 상황에서는 콘텍스트 중단에 대해 우려하는 것으로 나타났다.
결론: 사용자의 콘텍스트에 따른 스마트 스피커의 능동적 대화 시도는 일정 수준 이상의 인지 정확도가 뒷받침된다면 매우 유용할 것이며, 이는 확장된 사용자 경험을 제공할 것으로 기대된다.

Background: Users tend to more positively evaluate intelligent agents with higher personification properties. However, the conversations with smart speakers are currently initiated by the user"s unilateral utterance of the call word, and the conversation does not take into account information or tastes of the user"s situation. This differs from the general communication characteristics between people. In this work, we evaluate the user preference by different levels of active response of the smart speakers that perform proactive conversations by automatically recognizing the user"s desk activity.
Methods: First, we defined a system concept based on deep learning and rule-based models with data acquired from microphones and sound sensors, human sensitivity sensors, and light sensors to automatically recognize the users" desk activity. Second, we divided the task situations that can be judged by the system into 19 different levels, and we derived specific scenarios by dividing the active level of the interaction into four stages: non-response, simple response, situation prediction and suggestion, and proactive response executing the suggestions. Third, we evaluated which level of active interaction is more preferred through user evaluation for each task situation.
Results: In most task situations, situation prediction and suggestion and proactive response interactions have been shown to be preferable to non-response, while simple response interactions have been evaluated negatively. In particular, the participants in the experiment were found to be concerned about context interruption, especially in situations where they were immersed in certain tasks or where there were several people together.
Conclusions: Smart speaker"s proactive conversation depending on user"s context will be very useful if the system’s higher recognition accuracy is supported, thereby providing a more extended user experience.

#Smart Speaker #Voice User Interface #Desk Activity #Context Recognition #Proactive Interaction #스마트 스피커 #음성 사용자 인터페이스 #데스크 액티비티 #콘텍스트 인지 #능동적 인터랙션

참고문헌 (6)

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홍은지 / 2017 / 스마트홈 대화형 인터페이스의 의인화 효과 : 음성-채팅 인터랙션 유형에 따른 실험 연구 / 한국HCI학회 논문지 12(1):15~23

김헌 / 2019 / 스마트스피커의 보이스와 외형 개성이 사용자 만족도에 미치는 영향 / 대한인간공학회지 38(6):527~541

김헌 / 2020 / 청자의 지루함: 스마트스피커에 적합한 음성정보의 길이는? / 디자인학연구 33(1):151~163

Lu, C. / 2009 / Robust location-aware activity recognition using wireless sensor network in an attentive home / IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 6(4):598~609

Nguyen, Q. N. / 2019 / An integrated model of voice-user interface continuance intention: The gender effect / International Journal of Human-Computer Interaction 35(15):1362~1377

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