가상공간에서 이루어지고 있는 교육용 컨텐츠에 감성적 에이전트를 적용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 감성에 대한 인지과학적 분석이 기술적인 구현 잠재력을 갖고 있다는 사실과 가상교육 환경에 대한 사회적 요구가 증대하고 있기 때문일 것이다. 이 글에서는 감성적 에이전트가 가상 교육 환경에 위치할 경우 고려해야 할 기술적 문제를 개관하고 그 모델을 제시하고자한다.
사회적 감성 에이전트는 인간과 유사한 사회지능(Social Intelligence)을 가지고 있는 에이전트로서, 인간의 감정을 인지 및 학습하고 적응을 통하여 상대방의 감정과 상함에 따라 적절한 반응을 할 수 있는 능력을 가기고 있다. 이 에이전트는 인간이 에이전트를 더 살아 있는 것처럼(Believable) 느끼게 하여, 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 도와줌으로써 인간에게 더욱더 개인화되고 적합한 서비스 창출하고 제공할 수 있는 에이전트 모델이다. 본 논문에서는 인간의 사고 과정과 동일한 3단계 사고 작용 모델(Three-Layered Affect Functioning Model)을 통해서, 에이전트가 사용자의 감정과 상황을 인식하여, 지능적 반응이나 행동을 가능하게 하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 에이전트의 감정과 상황인식을 위해서는 심리학 모델인 OCC 모델과 결정트리 구성 알고리즘인 ID3를 활용하였다. 이를 통해서 교육, 예술, 연예, 디자인, 의료 등 다양한 분야에서 응용될 수 있는 사회적 감성지능형 에이전트를 개발할 수 있을 것으로 기대 된다.
컴퓨터 에이전트가 우리의 일상에 미치는 영향력이 커지고 에이전트와의 상호작용이 대인 상호작용과 유사하게 변화할수록, 업무적 효율성보다 에이전트와의 상호작용에서 사용자가 겪게 되는 심리적 사회적 경험이 중요해진다. 사용자의 긍정적인 심리적 경험을 유도하기 위해 에이전트와 사용자의 상호작용에서 사회적 실재감(social presence)을 증진시키고자 하는 연구가 이루어져 왔다 이러한 연구들에서는 에이전트의 언어적/비언어적 커뮤니케이션에 대인적 요소를 적용함으로써 사회적 실재감을 증진시키고자 하였다. 본 연구에서는 대인관계에서 매우 중요한 커뮤니케이션 요소인 상호적 자기노출(self-disclosure)이 사용자들의 사회적 실재감 인식과 에이전트 평가, 사용자 경험에 있어 어떠한 효과를 갖는지 살펴보고 개인의 성격변인인 애착유형(attachment styles)은 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 또한 사회적 실재감이 에이전트 평가와 사용자 경험에 대한 효과를 매개하는지 알아보았다. 실험 결과, 사용자와 에이전트의 상호적 자기노출 교환은 사회적 실재감을 증진시키고 에이전트에 대한 호의적 평가와 긍정적인 사용자 경험을 유도하였으며, 향후 상호작용 의사를 증진시켰다. 피험자의 애착유형에 따라 사회적 실재감, 에이전트 평가, 사용자 경험, 향후 상호작용 의사가 다르게 나타났다. 종속변인에 대한 자기노출 교환과 애착유형의 효과는 지각된 사회적 실재감에 의해 매개되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 에이전트 메시지의 설계에 커뮤니케이션적 측면이 중요하게 고려되어야 함을 시사한다. 또한 에이전트가 사용자들에게 미치는 심리적 효과는 사용자의 성격 특성에 따라 다르게 나타날 수 있다는 것을 시사한다.
이 연구의 목적은 학습용 에이전트의 비언어적 의사소통이 의인화 효과에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 대학생 56명을 대상으로 실험이 진행되었으며, 비언어적 의사소통은 제스처(지시적 제스처 vs. 대화적 제스처)와 얼굴표정(적용유무)에 의해서 구현되었다. 학습용 에이전트에 적용된 제스처는 지시적 제스처와 대화적 제스처였다. 지시적 제스처는 주의집중 유도 가설에 의해서 학습용 에이전트의 제스처가 시각단서의 역할을 수행할 것이라는 가설에 근거하고 있다. 대화적 제스처는 사회성 가설에 의한 것으로 학습용 에이전트의 사회적 상호작용을 촉진시키기 위한 것이다. 얼굴표정은 주로 사회성 가설을 지지하는 설계원리로 보았다. 의인화 효과 측정에서는 학습개입에 대한 상호작용이 유의미했다. 대화적 제스처 조건에서 얼굴표정이 있고 없음에 따라서 학습개입에 대한 의인화 효과가 유의미했다. 대화적 제스처와 얼굴표정이 적용되면 학습개입을 촉진하는 것으로 나타났다. 이 연구는 두 가지 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 얼굴표정은 학습개입에서 중요한 역할을 한다. 둘째, 제스처와 더불어 얼굴표정과 제스처가 동시에 적용되어야 한다.
자폐스펙트럼장애는 91명당 1명이 문제를 보인다고 보고되었으며 이는 우리나라 암 발생률보다도 높은 수준이지만, 국내에서는 제대로 된 진단 및 치료가 이루어지고 있지 않아 사회적으로 심각한 복지 사각지대에 있다. 자폐스펙트럼장애 아동의 경우 자신의 정서 상태를 제대로 표현하지 못하여 기존의 치료 및 교육 방법에 제약이 많기 때문에, 장애 아동의 정서를 실시간으로 인지하여 활용할 수 있는 새로운 개념의 치료 시스템의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 생체신호 감지를 통한 정서 상태 인지 기술 및 가상 감성 에이전트(agent) 모델링 기술을 포함한 감성 컴퓨팅 기술에 대하여 기술 동향 분석 결과를 제시하고, 새로운 자폐스펙 트럼장애 진단 및 치료를 위한 시스템 구성방식을 제안한다. 제안된 시스템은 뇌파 등의 생체신호로 부터 자폐아동의 정서 상태를 인지하기 위한 생체신호 감지 모듈, 가상현실 환경에서 자폐아동이 감성 에이전트와 사회적 상호작용을 하면서 다양한 진단 및 치료 시나리오를 수행하기 위한 가상 감성 에이전트 환경 모듈, 역감 교류(haptic interface)장치를 이용하여 자폐아동의 행동 입력이 가능하게 하고, 힘 반력을 자폐아동에게 전달해 주기 위한 역감 교류 모듈로 구성된다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통해 자폐스펙트럼장애를 객관적으로 진단할 수 있으며, 생활 속에서 지속적인 치료를 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 다양한 형태의 에듀테인먼트 시스템 내에서 사용자와 상호작용이 가능한 에이전트를 통하여 사용자에게 참여 동기 유발을 향상시키기 위한 시도가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 에이전트와의 상호작용을 통해 사용자에게 사회적 감정에 대한 이해를 향상시킬 수 있도록 하기 위하여 에이전트의 사회적 감정 생성 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 대부분 사회적 감정 생성에 중요한 영향을 끼치는 개인성에 대해 추상적인 면을 다루는데 그치고 있는 실정이다. 본 논문에서는 개인성에 따라 에이전트가 사회적 상황을 이해하는 경향에 대한 차이점을 중점적으로 다루는 평가 모델을 개발하고 이러한 평가 모델이 에이전트의 감정 생성에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 이를 위하여 인간의 개인성과 상황 인지에 대한 관계성을 구체적으로 다룬 심리학적 설명 양식(Explanatory style) 이론을 기반으로 하여 에이전트로 하여금 개인성에 따라 자신이 처한 상황에 대해 서로 다른 설명 성향을 나타낼 수 있도록 하는 프레임워크를 제안한다. 이는 심리학적 설명 양식에서 언급하는 주요 설명 변수들을 에이전트에 적용 가능한 형태로 모델링하고 설명 변수의 정도에 따라 에이전트로 하여금 상황을 인지하는 성향을 결정할 수 있는 방법론을 제시한다. 그리고 에이전트로 하여금 설명 경향에 따라 상황을 인지 및 자율적으로 해석할 수 있도록 하고 이에 따라 감정 상태를 선택할 수 있도록 한다. 더 나아가 제안한 프레임워크를 기반으로 사용자와 상호작용이 가능하며 자율적으로 상황을 해석할 수 있는 증강 에이전트를 개발하였다. 또한 구현한 증강 에이전트를 상호작용형 원예 체험 시스템에 적용하여 사용자로 하여금 서로 다른 설명 양식을 표현하는 에이전트를 경험할 수 있는 기회를 제공하였다. 궁극적으로 이러한 체험을 통하여 사용자의 감정조절 능력 개발 수단으로서의 개발한 에이전트의 적용 가능성을 검토하고자 한다.
본 연구는 의인화와 긍정적인 사용자 경험의 기제를 밝히기 위해 수행되었다. 이때 CASA (Computers Are Social Actors) 패러다임 접근법을 차용해 사회적 반응과 의인화의 인과관계를 검증하고 이 패러다임에 대한 올바른 이해를 도모했다. 본 연구는 대인관계에서 나타나는 깊은 자기개방의 친밀감 형성 및 의인화 효과를 사람과 대화형에이전트의 관계에 적용해 사회적 반응과 의인화를 모두 유도했다. 그리고 친밀감으로 치환되는 사회적 연결감과 의인화의 인과관계를 밝히는 심리학 모델로 깊은 자기개방의 의인화 효과에 대한 친밀감의 매개효과를 탐색했다. 더 나아가 대인 특성이 적용된 에이전트 사용 경험이 긍정적으로 나타나는 데 친밀감과 의인화가 어떻게 관여하는지 탐구했다. 연구 결과, 자기개방 깊이가 깊을수록 에이전트가 더 친밀하고 사람답게 지각됐으며, 사용자 경험이 더 긍정적이었다. 그리고 자기개방 깊이가 의인화와 긍정적인 사용자 경험에 미치는 영향을 친밀감이 완전히 매개하였다. 사람이 사회적 단서를 가지는 대상에 사회적으로 반응하기 때문에 대인 특성이 반영된 컴퓨터를 의인화하고 긍정적으로 평가하는 것이다. 본 연구는 CASA 패러다임과 의인화 연구를 연결하며 인간 - 컴퓨터 상호작용에 대한 심리학적 설명 가능성을 시사한다. 그리고 의인화와 긍정적인 사용자 경험의 충분조건으로서 사회적 반응 즉, 친밀감의 중요성을 강조한다.
음성인식 기술의 비약적 발전으로 최근 몇 년 사이 대화형 에이전트는 스마트폰, 인공지능 스피커 등을 통해 널리 보급되었다. 음성인식 기술의 인식의 정확도는 인간의 수준까지 발전하였으나, 여전히 말의 의미나 의도를 파악하는 것과 긴 대화를 이해하는 것 등에는 한계를 보이고 있다. 이에 따라 사용자는 대화형 에이전트를 사용함에 있어 다양한 오류 상황들을 경험하고 있으며 이는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 목소리를 주 인터페이스로 하는 인공지능 스피커의 경우, 대화형 에이전트의 기능 및 한계에 대한 피드백의 부족은 지속적 사용을 저해하는 요소로 꼽히고 있다. 따라서 사용자가 대화형 에이전트의 기능 및 한계를 보다 잘 이해하고 오류 상황에서 부정적인 감정을 완화할 수 있는 방안에 대한 연구에 대한 필요성이 높으나, 아직 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 사회적 전략 중 '사전 양해'와 '사과'를 대화형 에이전트에 적용하고 이러한 전략이 사용자가 에이전트에 대해 느끼는 인식에 어떠한 영향을 미치는지 조사하였다. 이를 위해 사전 양해와 사과 여부를 나누어 사용자가 대화형 에이전트와 대화하는 데모 영상을 제작하였고, 실험참가자들에게 영상을 보여준 뒤 느끼는 호감도와 신뢰도를 설문을 통해 평가하도록 하였다. 총 104명의 응답을 분석한 결과, 문헌조사를 토대로 한 우리의 예상과는 상반되는 결과를 얻었다. 사전 양해는 오히려 사용자에게 부정적인 인상을 주었으며, 특히 에이전트에 대한 신뢰도에 부정적인 영향을 주었다. 또한 오류 상황에서의 사과는 사용자가 느끼는 호감도나 신뢰도에는 유의미한 영향을 미치지 않았다. 심층인터뷰를 통해 원인을 파악한 결과, 실험참가자들은 인공지능 스피커를 사람과 같은 인격체보다는 단순한 기계에 가깝다고 인식했기 때문에 인간관계에 작용하는 사회적 전략이 영향력을 발휘하지 못한 것으로 해석된다. 이러한 결과는 사용자가 에이전트를 얼마나 기계, 혹은 사람에 가깝게 인식하는지에 따라 오류 상황에 대한 에이전트의 대처 방식 또한 달라져야 함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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