AI 스피커의 상호작용 유지 전략 사용 여부가 아동 발화 및 이야기 이해 수행에 미치는 영향: 표현 언어발달 수준에 따른 차이 비교 연구

Ⅰ. 서 론

기술의 발전과 더불어 기기와 인간 간 상호작용은 점차 활발하게 이루어지고 있다. 이미 널리 보급된 컴퓨터와 스마트폰, 태블릿 PC뿐 아니라, 생활 가전 등에 기술을 결합하여 상호작용하도록 함으로써 인간의 일상 전반에 편의성을 높이고 생활의 질을 높이기 위한 시도가 지속되고 있다.

이전까지는 대부분 기기와의 상호작용이 디스플레이에 기반 하여 이루어져 왔다면, 최근에는 음성 인식 기술이 점차 향상됨과 더불어 음성 인터페이스를 활용한 상호작용 시도가 증가하고 있다. 음성 인터페이스를 적용한 대표적 스마트 디바이스로 인공지능 스피커(artificial intelligence speaker: AI 스피커)가 있다. 국외에서는 Google의 google home, Amazon의 Echo 등이 개발되었으며, 국내에서는 Kakao의 KakaoMini, 네이버의 CLOVA, SKT의 NUGU 등이 개발 및 상용화되었다. AI 스피커의 보급이 점차 확대됨과 더불어 서비스의 제공 범위 또한 확대되는 추세이다.

AI 스피커를 포함하여 음성 인터페이스를 활용하는 가전 및 스마트 디바이스가 증가함에 따라 해당 기술을 개발하는 시장에서는 AI 스피커를 사용하여 성인의 생활 편의를 향상시키기 위한 서비스 제공과 더불어, 가정 내에서 많은 시간을 보내는 학령 전기 아동을 대상으로 대화 상대자 역할 뿐 아니라 동화 읽기, 자료 검색, 동요 재생, 학습 자료 제공 등의 기능을 제공하고 있다.

이와 같이 AI 스피커가 제공할 수 있는 서비스의 범위는 점차 확대되는 반면 음성 인터페이스와 인간 간 상호작용 과정에서 음성 인식 부정확 등의 이유로 상호작용 단절(communication breakdown)이 잦은 빈도로 이루어지고 있다. 상호작용 단절은 음성 인터페이스와의 상호작용 과정에서 사용자의 발화를 정확히 인식하지 못하여 나타나는 오류 상황을 이른다(Beneteau et al., 2019). 상호작용 단절 상황이 나타나는 경우 사용자는 자신의 발화 길이를 줄이거나, 명확하게 재조음하여 발화하거나, 발화 속도를 조절하는 등의 발화 전략을 보이는 것으로 나타났다(Jiang et al., 2013).

상호작용 단절 요인은 AI 스피커 사용 과정에서의 불편함을 야기하는 주요 원인으로 지적되고 있다(Beneteau et al., 2019; Jung et al., 2020). 한국소비자원이 국내 AI 스피커 사용자를 대상으로 실시하였던 만족도 관련 설문조사에서 가장 높은 빈도로 나타난 불편 요인은 음성 인식 미흡 문제(56.7%)였으며, 자연스러운 연결형 대화가 불가하다는 문제(45.7%) 또한 만족도를 저하시키는 요인으로 지적되었다(Joongangilbo, 2017). 이와 같이 AI 스피커의 사용 과정에서 나타나는 상호작용 단절 요인은 편의성, 만족도, 지속 사용 등에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 불편 요인은 성인 사용자 뿐 아니라 아동 사용자에게서 나타날 수 있다. 아동 사용자를 대상으로 AI 스피커와 사용자 간 대화에서의 상호작용 단절 발생 비율에 대해 살펴본 선행연구에서는, 아동이 사용하였던 기능에 따라 현저한 차이가 나타나지만 전체 발화 중 적게는 29%에서 많게는 63%에 이르는 발화에서 상호작용 단절 상황이 나타나는 것으로 분석되었다(Hong & Choi, 2020). 또한, AI 스피커에 대한 아동의 발화 패턴에서 아동은 적극적으로 AI 스피커를 대상으로 대화차례 개시를 시도하지만, 이에 대해 AI 스피커의 적절한 답변은 절반 정도 수준에 그치는 것으로 나타났다(Lovato et al., 2019). 이처럼 아동 사용자 또한 AI 스피커와의 상호작용 과정에서 빈번한 단절 및 상호작용 실패 상황에 놓이는 것으로 알려져 있다.

특히, 타인과의 상호작용 과정에서 어휘, 구문, 상호작용 기술 등을 학습하며 언어발달을 활발하게 이루어나가야 하는 시기에 놓인 학령 전기 아동 사용자에게 이와 같은 상호작용 단절 요인은 부정적 영향을 미칠 가능성이 있다. 특히, 표현 언어발달이 미숙한 아동의 경우 발화 산출 및 상호작용 지속 측면에서 대화상대자의 역할이 더욱 중요한 만큼(van Balkom et al., 2010) 반복적인 상호작용 단절 문제는 아동의 발달에 부정적 영향을 미칠 가능성이 있다. 그러나 음성 인터페이스와의 상호작용 과정에서 상호작용 실패가 학령 전기 아동의 발화 요인에 미치는 영향에 대한 연구는 전무한 실정이다. 따라서 학령 전 시기의 아동에게 AI 스피커와의 상호작용 단절 문제가 어떠한 영향을 미칠 수 있는지, 그리고 이러한 영향력이 아동의 표현 언어발달 수준에 따라 다르게 나타날 수 있는지 알아보아야 할 필요성이 있다.

더불어 상호작용 단절 요인을 극복하거나 감소시키기 위한 방안에 대한 연구 또한 실시되어야 할 것이다. 특히, 현재 AI 스피커에 대한 사용자의 음성 및 발화에 대한 잦은 인식 오류가 지속되고 있다는 측면에서 이러한 문제를 발화 전략 차원에서 극복할 수 있는 방안이 있을지, 이에 대한 음성 인터페이스의 상호작용 유지 전략(communication maintenance strategy)에 대해 탐색하고 효과성 검증을 실시해야 할 것이다. AI 스피커와 아동을 대상으로 상호작용 단절 문제에 대해 연구하였던 대부분의 선행연구에서는 상호작용 단절 상황에서 아동이 어떠한 발화 수정 전략을 보이는지에 대해 초점을 맞추어 왔다(Beneteau et al., 2019; Lovato et al., 2019; Yuan et al., 2019). 이에 나아가 AI 스피커와 아동의 상호작용에서 나타나는 단절 상황을 극복하기 위한 추가적인 발화 전략에 대해 탐색하였던 연구는 부족한 실정이다.

대화상대자는 아동의 언어발달 증진을 위하여 상호작용 과정에서 다양한 전략을 사용할 수 있다. 특히, 다양한 상호작용 전략 중 아동에게 대화 주도권을 제공하고, 아동 발화에 대해 성인이 경청하고 있음을 알리는 전략으로 발화 모방 전략이 있다(Pepper & Weitzman, 2004). 본 연구에서는 선행연구 검토를 통하여 아동의 선행 발화 모방 전략을 상호작용 유지 전략으로 선정하고 이러한 전략을 AI 스피커가 상호작용 단절 상황에 대체하여 사용할 경우, 아동의 상호작용에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 특히, 모방 반응을 사용한 발화 전략은 아동이 산출한 발화를 인식한 그대로 다시 반응 형태로 사용할 수 있다는 점에서, 시스템 디자인 측면에서도 구현이 비교적 용이할 것이며, 아동 사용자에 대한 발화 인식률 저하로 인하여 지속적으로 발생하는 상호작용 단절 문제를 개선할 수 있는 가장 단순한 발화 전략으로 사용될 수 있을 것이라 가정하였기 때문에, 이것이 상호작용 단절 문제를 개선하기 위한 음성 인터페이스의 발화 전략으로 사용될 수 있을지에 대해 검증해보고자 하였다.

따라서 본 연구에서는 AI 스피커와 아동의 주요 상호작용 상황인 대화 상황 및 동화 읽기 상호작용 과정에서 AI 스피커가 상호작용 단절 반응을 보이는 경우와 상호작용 유지 전략을 사용하는 경우에 각각 아동의 발화 요인 및 이야기 이해 수행력이 어떻게 달라지는지 알아보고자 하며, 아동의 표현 언어발달 수준에 따라 이러한 수행력 차이가 다르게 나타나는지 확인해보는 것을 목적으로 한다.

이에 따른 연구 질문은 다음과 같다.

첫째, AI 스피커와 아동의 대화 및 동화 읽기 상호작용 과정에서 AI 스피커의 반응 방식(상호작용 단절 반응, 상호작용 유지 전략의 사용)에 따라 아동의 발화(평균 발화 길이, 대화 차례 주고받기) 및 이야기 이해 수행력에 유의한 차이가 나타나는가?

둘째, AI 스피커와 아동의 대화 및 동화 읽기 상호작용 과정에서 AI 스피커의 반응 방식(상호작용 단절 반응, 상호작용 유지 전략의 사용)에 따른 아동의 발화(평균 발화 길이, 대화 차례 주고받기) 및 이야기 이해 수행력은 표현 언어발달 수준에 따라 유의한 차이가 나타나는가?

Ⅱ. 연구 방법

1. 연구 대상

본 연구에는 총 8명의 남녀 아동이 참여하였으며, 전체 아동은 생활 연령이 만 4~6세에 해당하며, 비언어성 지능 검사(Kaufman & NL, 2004) 결과 –1SD(표준점수 85점) 이상이었다. 또한, 모든 아동은 부모를 통하여 시청각 기능의 문제가 보고되지 않았다. 표현 언어발달 수준에 따른 집단 비교를 위하여 전체 아동에게는 표준화 언어발달검사가 실시되었으며(Receptive and Expressive Vocabulary Test: REVT, Kim et al., 2009), 검사 결과에서 표현 언어발달이 백분위 점수 상위 30% 이상에 해당하는 아동이 표현 언어발달 높은 집단(n=4), 그리고 백분위 점수 하위 30% 이하에 해당하는 아동이 표현 언어발달 낮은 집단(n=4)에 배치되었다. 집단별 아동에 대한 연령 및 언어발달검사 결과에 대한 정보는 Table 1에 제시되었다.

Table 1.

Participants’ information

2. 연구 절차 및 분석 방법

연구에서 아동과의 대화 및 동화 읽기 상호작용에는 Kakao에서 개발한 AI 스피커인 KakaoMini C가 사용되었다. 연구 시작 이전에 연구자는 아동에게 먼저 AI 스피커에게 인사말을 건넬 수 있도록 하였으며, 대화 상황과 동화 읽기 상황에서 발화 상대가 된다는 것을 설명하였다. 또한, 연구자가 AI 스피커에게 날씨 정보를 물어보는 대화 상황을 시연한 뒤 본 검사를 진행하였다.

대화 및 책 읽기 상황은 각각 실험 조건과 통제 조건으로 구성되었다. 실험 조건에서는 아동의 발화에 대해 AI 스피커가 상호작용 단절 반응만 사용하도록 하였으며, 통제 조건에서는 아동의 발화에 대해 AI 스피커가 상호작용 유지 전략만 사용하도록 하였다. 순서 효과를 배제하기 위하여 각 실험 조건은 아동에게 역균형화(counterbalancing)하여 제시하였다.

본 연구에서의 전체 실험 과정은 오즈의 마법사 실험(wizard of oz experiment) 방식을 사용하여 이루어졌다. 오즈의 마법사 실험은 인간과 컴퓨터 상호작용(human-computer interaction) 연구 분야에서 사용성 평가를 위하여 사용되는 연구 방법론으로서, 연구대상자는 시스템의 자동적 반응과 상호작용 하는 것으로 여기고 연구에 참여하지만 실제로는 연구자가 시스템을 조작하는 방식을 통해 시스템과 연구대상자 간 상호작용 반응을 관찰하는 방법이다(Schlögl et al., 2015). 이에 따라 본 연구에서 AI 스피커가 아동에게 제시하는 모든 발화 즉, 상호작용 단절 반응과 상호작용 유지 전략은 연구자 1인에 의해 산출되었다. AI 스피커의 발화는 실제 KakaoMini C AI 스피커에 내장된 음성을 사용하기 위하여 Kakao에서 제공하는 TTS(text to speech) 시스템(http://speech-api.kakao.com/)을 활용하였다(Figure 1).

Figure 1.

Experimental setting

Ⅲ. 연구 결과

1. AI 스피커의 상호작용 유지 전략 사용 여부에 따른 아동의 발화 및 이야기 이해 수행력 차이

AI 스피커의 상호작용 유지 전략 사용이 대화 상황 및 책 읽기 상호작용 상황에서 아동의 평균 발화 길이, 대화 차례 주고받기, 그리고 책 읽기 이후 아동의 이야기 이해 수행력에 미치는 영향에 대해 알아보기 위하여 전체 아동을 대상으로 Wilcoxon 부호순위 검정이 실시되었다(Table 2).

Table 2.

Comparison of the differences with or without using communication maintenance strategy on preschoolers’ mean length of utterance, the number of turn-takings, and story comprehension performance

분석 결과, 대화 상황에서 AI 스피커가 상호작용 유지 전략 사용을 하는 경우 상호작용 단절 반응을 사용하는 것에 비해 아동의 대화 차례 주고받기 횟수가 유의하게 높은 것으로 나타났다(Z=-2.527, p=.012). 동화 읽기 상황에서도 아동은 AI 스피커가 상호작용 유지 전략을 사용할 때, 단절 반응을 사용하는 것에 비해 유의하게 높은 대화 차례 주고받기 횟수를 산출하는 것으로 분석되었다(Z=-2.032, p=.042). 그러나 대화 상황에서의 평균 발화 길이, 동화 읽기 상호작용 상황에서의 평균 발화 길이, 이야기 이해 수행력에서는 차이가 유의하지 않았다(p>.05).

2. AI 스피커의 상호작용 단절 반응 및 유지 전략 사용 상황에서 표현 언어발달 수준에 따른 아동의 발화 및 이야기 이해 수행력 차이

AI 스피커가 상호작용 단절 반응을 사용하는 경우, 그리고 상호작용 유지 전략을 사용하는 경우에 표현 언어발달 수준이 높은 아동과 낮은 아동 집단 간 발화 및 이야기 이해 수행력에서 차이가 나타나는지 알아보고자 Mann-Whitney U-검정이 실시되었다(Table 3, Table 4).

Table 3.

Group differences between the children with high and low levels of expressive language development on preschoolers’ mean length of utterance, the number of turn-takings, and story comprehension performance in the context of communication breakdown

Table 4.

Group differences between the children with high and low levels of expressive language development on preschoolers’ mean length of utterance, the number of turn-takings, and story comprehension performance in the context of using communication maintenance strategy

분석 결과는 다음과 같다. AI 스피커가 상호작용 단절 반응을 사용하는 경우, 대화 상황 및 동화 읽기 상호작용 상황에서 아동의 발화 및 이야기 이해 수행력에는 두 집단 모두 유의한 차이가 나타나지 않았다(p>.05). AI 스피커가 상호작용 유지 전략을 사용하는 경우, 대화 상황 및 동화 읽기 상호작용 상황에서 아동의 발화 변인에서도 마찬가지로 유의한 차이가 나타나지 않았다(p>.05). 그러나, AI 스피커가 상호작용 유지 전략을 사용하는 경우, 동화 읽기 상호작용 이후 아동의 이야기 이해 수행력에서 표현 언어발달 수준이 높은 집단의 아동이 표현 언어발달 수준이 낮은 집단의 아동에 비해 유의하게 높은 수행력을 보이는 것으로 분석되었다(Z=-1.999, p=.046).

Ⅳ. 논의 및 결론

본 연구는 AI 스피커와 아동의 대화 상황 및 동화 읽기 상호작용 상황에서 AI 스피커의 상호작용 단절 반응 사용, 그리고 AI 스피커의 상호작용 유지 전략 사용에 따라 아동의 발화 요인 및 이야기 수행력에 차이가 있는지 알아보고, 이러한 차이가 아동의 표현 언어발달 수준에 따라 다르게 나타나는지 확인해보는 것을 목적으로 하였다.

연구 결과, 전체 아동을 대상으로 분석하였을 때 AI 스피커가 상호작용 단절 반응을 사용하는 것에 비해 상호작용 유지 전략을 사용할 경우, 대화 상황 및 동화 읽기 상호작용 모두에서 아동의 대화 차례 주고받기 횟수가 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 실제 아동 발화 데이터를 통하여 볼 때, AI 스피커가 상호작용 단 절 반응을 보이는 경우 아동이 인식 오류를 인지하고 대화 차례를 중단하는 행동을 보이는 반면, 상호작용 유지 전략을 사용하는 경우에는 발화가 이어지는 것으로 여겨 대화를 지속하는 아동의 발화 패턴이 관찰되었다. Figure 2에 동일한 연구 대상 아동이 AI 스피커 발화 전략에 따라 대화 상황에서 보인 발화 패턴의 일부를 제시하였다.

Figure 2.

Samples in conversation by experimental conditions

아동 사용자를 대상으로 한 선행연구에서는 음성 인터페이스와의 상호작용 과정에서 상호작용 단절 상황이 나타났을 때, 사용자가 키워드를 중심으로 발화의 길이를 줄이는 형태, 또는 기존의 발화를 반복하는 형태, 기존의 발화를 그대로 반복하는 형태, 발화의 속도를 변화시키는 형태 등의 발화 수정 전략을 사용하는 것으로 나타났다(Beneteau et al., 2019; Yuan et al., 2019). 그러나 본 연구에서는 단순히 상호작용 단절 상황에서의 아동 발화 형태 뿐 아니라 상호작용 단절 상황을 극복하기 위한 상호작용 유지 전략 사용 상황에서의 아동 발화 형태에 대해 확인하고 이에 대한 비교 분석을 실시하였다. 그 결과, 상호작용 단절 상황에서 아동의 발화를 모방하는 간단한 형태의 요인을 포함하는 것만으로 아동의 대화 차례 주고받기 횟수를 증가시킬 수 있으며, AI 스피커와의 상호작용 단절 문제를 극복할 수 있는 대안으로 활용될 수 있다는 점을 확인하였다. 따라서 이러한 요인이 AI 스피커와의 상호작용 지속 등 장기적 측면에서의 긍정적 효과를 일으킬 수 있을 것이라 예측해 볼 수 있다. 해당 연구 결과는 단순히 상호작용 단절 상황에 나타나는 아동의 발화 패턴을 관찰하는 것에 그치지 않고 이에 대한 대안을 마련하여 효과성을 검증했다는 점에서 의의를 갖는다.

또한, 이와 같은 연구 결과는 아동의 교육을 목적으로 한 가정 내 AI 스피커의 보급률이 증가로 아동의 AI 스피커의 사용 빈도가 점차 높아지고 있으며(Yarosh et al., 2018), 스마트 디바이스를 활용한 가정 내 교육 서비스가 활발하게 이루어지는 추세임을 고려할 때 음성 인터페이스를 디자인하는 과정에 아동의 상호작용 촉진 및 언어발달 증진을 위한 교육학적 요인이 포함되어야 함을 시사한다. 이와 같이 아동의 언어발달이 고려된 음성 인터페이스를 사용할 경우, 일반 아동은 물론 언어발달이 지연된 아동을 가정에서 중재하고 이들의 상호작용을 촉진하는 과정에도 활용될 수 있을 것이다.

전체 아동을 표현 언어발달 상위 집단과 하위 집단으로 나누어 집단 비교를 실시한 결과, 상호작용 유지 전략을 실시한 동화 읽기 이후 이야기 이해 수행력에서 집단 간 차이가 유의한 것으로 나타났다. 즉, 상호작용 유지 전략만을 사용하여 동화 읽기 상호작용을 실시하는 것은 표현 언어발달 수준이 낮은 집단의 아동이 동화를 이해하는 과정에 도움을 주지 못하는 것으로 나타났다.

실제 아동이 산출한 자료를 토대로 해당 연구 결과를 해석하여 볼 때, AI 스피커가 표현 언어발달 수준이 높은 아동이 산출하는 발화를 모방할 때는 이야기와 관련하여 풍부하게 산출된 아동의 문장 표현을 그대로 모방하는 반면, AI 스피커가 표현 언어발달이 낮은 아동의 발화를 모방하는 경우 언어 표현이 미숙한 아동이 산출한 단조로운 문장을 그대로 모방하기 때문에 아동의 이야기 이해 수행 과정에 도움을 주지 못한 것으로 추측해 볼 수 있다. Figure 3에 각 집단의 아동이 상호작용 유지 전략을 사용한 AI 스피커와의 동화 읽기 상호작용에서 보인 발화 패턴의 일부를 제시하였다.

Figure 3.

Samples in the book reading interaction by language groups

본 연구에서 사용한 AI 스피커의 상호작용 유지 전략이 표현 언어발달 수준이 낮은 아동에게 이야기 이해 과정에 도움을 주지 못했다는 점은, 음성 인터페이스를 활용한 활동에서 아동의 동화 읽기 수행력을 높이기 위해서 단순히 아동의 발화를 모방하는 수준에서 그치는 것이 아니라, 보다 상위 수준의 발화 표현을 통하여 아동의 발화를 모방 및 확장해주어야 할 필요가 있음을 시사한다. 따라서 후속 연구에서는 어휘 간 의미연결망(semantic network)를 활용하여 아동의 문장을 모방 및 확장하거나, 음성 인터페이스와의 상호작용에서 아동이 산출하는 발화 패턴에 대해 정교하고 방대한 데이터를 수집함으로써 다양한 발화 상황에 대응할 수 있는 음성 인터페이스를 고안함으로써 이것이 아동의 발화 요인 및 이야기 이해 수행력에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지 확인해 보아야 할 것이다.

Acknowledgments

본 연구는 2020년 카카오 사(社)의 지원을 받아 수행되었음.

본 연구는 2020년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었음(NRF-2018S1A3A2075274).

This work was supported by Kakao Corp. in 2020.

This work was supported by the Ministry of Education of the Republic of Korea and the National Research Foundation of Korea (NRF-2018S1A3A2075274).

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