• 제목/요약/키워드: 체화된 대화형 에이전트

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인공지능 에이전트 대화형 인터랙션에서의 감탄사 효과: 자율주행 맥락에서 (The Effect of Interjection in Conversational Interaction with the AI Agent: In the Context of Self-Driving Car)

  • 이수지;서지윤;최준호
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권1호
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    • pp.551-563
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    • 2022
  • 이 연구의 목적은 자율 주행 차량의 체화된 에이전트가 '감탄사'를 사용하여 감정 표현을 드러낸 대화 상호작용을 할 경우 사용자 경험에 어떠한 효과를 나타내는지 확인하는 것이다. 감탄사 포함 유무와 대화 유형(과제 중심적 대화 vs. 관계 중심적 대화)의 조건에 따라 실험을 설계하였다. 온라인 실험으로 각 조건별로 4가지 대화 시나리오영상을 시청한 후, 해당 에이전트에 대한 친밀도, 호감도, 신뢰도, 사회적 실재감, 지각된 의인화, 향후 이용 의도를 측정하였다. 분석 결과, 에이전트가 감탄사를 사용할 경우 두 대화 유형 모두에서 사회적 실재감의 주 효과가 나타났다. 에이전트가 감탄사를 사용하지 않을 경우 과제 중심적 대화 유형에서 신뢰와 향후 이용 의도가 높았다. 에이전트가 감탄사를 사용하여 감정적 표현을 더하는 것은 사회적 실재감을 높이는 효과는 발견했지만, 다른 사용자 경험 요인에 대한 영향은 나타나지 않았다.

반자율주행 맥락에서 AI 에이전트의 멀티모달 인터랙션이 운전자 경험에 미치는 효과 : 시각적 캐릭터 유무를 중심으로 (The Effect of AI Agent's Multi Modal Interaction on the Driver Experience in the Semi-autonomous Driving Context : With a Focus on the Existence of Visual Character)

  • 서민수;홍승혜;이정명
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권8호
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    • pp.92-101
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    • 2018
  • 대화형 AI 스피커가 보편화되면서 음성인식은 자율주행 상황에서의 중요한 차량-운전자 인터랙션 방식으로 인식되고 있다. 이 연구의 목적은 반자율주행 상황에서 음성뿐만 아니라 AI 캐릭터의 시각적 피드백을 함께 전달하는 멀티모달 인터랙션이 음성 단일 모드 인터랙션보다 사용자 경험 최적화에 효과적인지를 확인하는 것이다. 실험 참가자에게 주행 중 AI 스피커와 캐릭터를 통해 음악 선곡과 조정을 위한 인터랙션 태스크를 수행하게 하고, 정보 및 시스템 품질, 실재감, 지각된 유용성과 용이성, 그리고 지속 사용 의도를 측정하였다. 평균차이 분석 결과, 대부분의 사용자 경험 요인에서 시각적 캐릭터의 멀티모달 효과는 나타나지 않았으며, 지속사용 의도에서도 효과는 나타나지 않았다. 오히려, 정보품질 요인에서 음성 단일 모드가 멀티모달보다 효과적인 것으로 나타났다. 운전자의 인지적 노력이 필요한 반자율주행 단계에서는 멀티모달 인터랙션이 단일 모드 인터랙션에 비해 사용자 경험 최적화에 효과적이지 않았다.