KAIST 이의진 교수, 사용자 상황맥락요인 찾아내
개인, 움직임, 사회적 요인에 따라 최적 대화시점 추론
개인, 움직임, 사회적 요인에 따라 최적 대화시점 추론
KAIST 제공
KAIST는 이의진 교수 연구팀이 인공지능 비서가 선제적으로 말을 걸기 좋은 최적의 시점을 결정하는 중요한 상황맥락 요인을 찾아냈다고 28일 밝혔다.
현재 출시된 인공지능 비서는 음성기반 상호작용을 통해 사용자가 먼저 요청한 서비스만 제공한다. 사용자의 명령에 반응해 작업을 수행하는 수동적 방식이다.
하지만, 아무 때나 눈치 없이 말을 건넨다면, 도움은커녕 하는 일에 방해만 된다. 이 때문에 최근 들어 사용자의 상황에 맞춰 능동적인 서비스를 제공하는 형태로 진화하고 있다. 인공지능 비서가 사용자가 처해 있는 상황을 정확히 파악한 후, 선제적으로 일정이나 건강관리를 도와주는 방식으로 기술 발전이 진행되고 있는 것이다.
연구팀은 인공지능 비서가 음성서비스를 시작하거나, 중지 또는 재개 등을 스스로 결정하고 제어하는 데 필수적인 상황맥락 요인을 정확히 찾아냈다.
연구팀은 실험용 스마트 스피커를 제작, 교내 기숙사 거주 학생 40명의 방에 설치해 일주일 동안 3500개 데이터를 모았다. 사용자 움직임이 감지되거나, 일정 시간이 지나면 스마트 스피커가 대화해도 좋을지 질문하고, 학생들이 그에 따른 답과 이유를 말하는 방식으로 진행했다.
연구팀은 대화하기 적절한 시점을 결정하는 상황맥락 요인으로 크게 개인적 요인과 움직임 요인, 사회적 요인을 꼽았다.
예를 들어, 개인적 요인에선 집중해서 공부하고 있거나, 헤어드라이로 머리를 말리고 있을 때는 대화하기 어려웠다.
움직임 요인에선 사용자 움직임이 있을 때는 스피커와 대화 가능한 거리가 최적 시점 판단에 큰 영향을 미쳤다. 귀가 상황일 때는 대부분 대화하기 좋은 시점으로 분류됐다.
연구팀은 전화 대화뿐 아니라, 누군가와 함께 있다는 것도 스피커와 대화하기 좋은 시점에 영향을 미친다는 현상을 발견했다.
논문 1저자로 참여한 차나래 KAIST 박사과정은 "앞으로 센서 데이터로 감지된 상황맥락 정보를 활용해 스마트 스피커가 스스로 대화를 시작, 중지, 재개하기 좋은 타이밍을 선제적으로 감지해 보다 지능화된 음성서비스를 제공할 수 있을 것"이라고 말했다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr
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