[논문]대화형 에이전트의 설명 기능과 프라이버시 염려 수준에 따른 사용자 경험 차이에 관한 연구

강찬영; 최기은; 강현민

doi:10.5392/jkca.2020.20.02.203

대화형 에이전트의 설명 기능과 프라이버시 염려 수준에 따른 사용자 경험 차이에 관한 연구
A Study on the User Experience according to the Existence of Explanation Facilities and Individuals Privacy Concern Level 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.2, 2020년, pp.203 - 214

강찬영 (연세대학교 정보대학원 UX트랙) , 최기은 (연세대학교 정보대학원 UX트랙) , 강현민 (연세대학교 정보대학원 UX트랙)

초록
AI-Helper

오늘날 스마트 스피커는 점차 개인화되어 사용자들을 위해 특정 제품을 추천하는 추천 에이전트의 역할을 하고 있다. 본 연구의 목적은 스마트 스피커의 대화형 에이전트 맥락에서 '설명 기능'이 투명성, 인지된 신뢰, 사용자 만족도, 재사용 행동 의도, 프라이버시 위협, 추천 품질에 미치는 영향을 살펴보는 것이다. 또한 개인의 프라이버시 염려 수준이 평가에 영향을 미치는지 알아보기 위해 염려 수준을 사용자 구분을 위한 척도로 활용하였다. 연구결과, 설명이 있는 조건이 없는 조건 보다 모든 측정 변인에서 높게 평가되었음을 확인하였고, 프라이버시 염려 수준이 인지된 신뢰, 프라이버시 위협에 미치는 정적인 영향을 확인하였다. 본 연구는 스마트 스피커 맥락에서 설명 기능이 적용될 수 있다는 시사점과 프라이버시 역설 현상을 발견하였으며, 프라이버시 염려 수준에 따른 인지부조화의 가능성을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Nowadays, smart speakers are increasingly personalized and serve as recommendation agents for user. The aim of this study is find out effects of 'Explanation facilities' on transparency, perceived trust, user satisfaction, behavioral intentions of users to reuse, privacy risk, and quality of recommendation in the context of an interact with smart speaker's conversational agents. And we also use measurement for level of privacy concerns to see individuals's level of privacy concerns affected the assessment. The result of this study as follow; First, all measurement variable are significantly related to 'Explanation facilities' Second, perceived trust, privacy risk are significantly related to individual's level of privacy concern. This study found that 'Explanation facilities' could be applied in context of smart speaker and possibility of cognitive dissonance according to the level of privacy concerns.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그러나 본 논문에서는 정보 프라이버시 외에도 ‘자신을 표현하기 위한 권리’인 표현적 프라이버시 등을 포함한 다차원 프라이버시 개념을 제안한 선행연 구의 프라이버시의 개념을 사용하고자 한다[12].
Buchanan(2006)은 위와 같은 척도 들의 한계를 지적하며, 정보 프라이버시뿐 아니라 물리적, 표현적 프라이버시 등을 포함한 프라이버시 염려 측정 척도를 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 정보 프라이버시에 특정된 척도가 아닌 프라이버시의 다차 원적 정의를 반영하여 사용자가 전반적인 삶에서 프라 이버시에 대해 가지고 있는 태도를 측정할 수 있고, 개인의 주관적인 판단 기준인 프라이버시 염려 수준을 측정하고자 하는 Buchanan의 척도를 사용하고자 한다 [12].
따라서 본 연구에서는 VUI를 활용한 스마트 스피커의 대화형 에이전트 맥락과 GUI를 활용한 온라인 추천 에이전트의 차이점에 대해 먼저 살펴본 후, 설명 기능의 유무가 대화형 에이전트에 대한 사용자의 투명성, 인지된 신뢰, 만족도, 재사용 행동 의도, 프라이버시 위협, 추천 품질 평가에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보 고자 한다. 또한, 스마트 스피커와 같이 사용자의 취향 데이터, 구매 이력, 인적 사항 등 다양한 개인정보를 수집하는 개인화된 제품의 경우 프라이버시에 대한 민감 도가 중요한 사용자 경험 요인으로 작용할 수 있기 때문에, ‘개인정보 제공으로 인한 잠재적 위험에 대한 걱정’을 의미하는 프라이버시 염려 수준에 따라 설명 기능에 대한 평가가 달라지는지 확인해보고자 한다.
그러나 프라이버시 위협을 느끼고 있는 집단에서 사용의도가 아닌 인지된 신뢰를 긍정 적으로 평가했다는 결과는 기존에 발견되었던 프라이 버시 역설로는 설명할 수 없는 부분이 있다. 따라서 사용자의 인지부조화로 인한 평가로 해석해보고자 한다.
본 연구는 스마트 스피커에서 개인화 정보를 활용한 설명 기능을 적용하였을 때, 사전연구들과 같이 투명성이 높아지고 신뢰가 형성되는 등 긍정적인 영향을 미치는지, 반대로 사용자가 개인정보 제공으로 인한 프라이버시 위협을 느껴 신뢰도와 만족도 등에 부정적인 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 또한, 사용자의 프라이버시 염려 수준에 따라 평가가 달라지는지 실험을 통해 검증하고자 하였다.
또한, 스마트 스피커와 같이 사용자의 취향 데이터, 구매 이력, 인적 사항 등 다양한 개인정보를 수집하는 개인화된 제품의 경우 프라이버시에 대한 민감 도가 중요한 사용자 경험 요인으로 작용할 수 있기 때문에, ‘개인정보 제공으로 인한 잠재적 위험에 대한 걱정’을 의미하는 프라이버시 염려 수준에 따라 설명 기능에 대한 평가가 달라지는지 확인해보고자 한다.
본 연구에서는 스마트 스피커와 같이 개인화 제품에서 자신의 개인정보가 사용되었다는 사실을 알게 하는 설명 기능을 적용하였을 때, 이 기능이 투명성을 높이고 신뢰가 형성되는 등 긍정적인 영향을 미치는지 아니면 반대로 개인정보 활용으로 인한 프라이버시 위협을 느끼게 하고 부정적인 영향을 미치는지 실험을 통해서 검증해보고자 한다. 또한, 이러한 결과가 사용자의 프라 이버시 염려 수준에 따라 달라질 것인지 살펴보고자 프라이버시 염려 수준을 측정하여 참가자 구분을 위한 변인으로 활용하고자 한다.
본 연구는 스마트 스피커에서 개인화 정보를 활용한 설명 기능을 적용하였을 때, 사전연구들과 같이 투명성이 높아지고 신뢰가 형성되는 등 긍정적인 영향을 미치는지, 반대로 사용자가 개인정보 제공으로 인한 프라이버시 위협을 느껴 신뢰도와 만족도 등에 부정적인 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 또한, 사용자의 프라이버시 염려 수준에 따라 평가가 달라지는지 실험을 통해 검증하고자 하였다.
본 연구에서는 설명 기능 조건이 사용자가 인지한 추천 품질에 영향을 미치는지 알아보기 위해 ‘추천의 품질은 내가 기대한 것과 동일하다.
본 연구에서는 스마트 스피커와 같이 개인화 제품에서 자신의 개인정보가 사용되었다는 사실을 알게 하는 설명 기능을 적용하였을 때, 이 기능이 투명성을 높이고 신뢰가 형성되는 등 긍정적인 영향을 미치는지 아니면 반대로 개인정보 활용으로 인한 프라이버시 위협을 느끼게 하고 부정적인 영향을 미치는지 실험을 통해서 검증해보고자 한다. 또한, 이러한 결과가 사용자의 프라 이버시 염려 수준에 따라 달라질 것인지 살펴보고자 프라이버시 염려 수준을 측정하여 참가자 구분을 위한 변인으로 활용하고자 한다.
개인 정보를 활용하여 추천 서비스를 제공하는 상황에서 사용자가 자신의 정보를 제공하여 추천을 받게 된다면 프라이버시 염려가 높은 사용자는 해당 서비스를 이용을 기피하고 개인정보를 보호하고자 하는지 아니면 오히려 프라이버시 역설이 나타나 서비스를 더 이용하고자 하는지에 대한 의문점이 제기된 다. 본 연구에서는 이 부분에 초점을 맞추어 프라이버시 염려 정도가 다른 사람들이 추천 서비스에서 개인 정보를 활용하게 될 때 어떠한 사용자 경험을 보고하는지 살펴보고자 한다.

가설 설정

첫 번째는 프라이버시 위협이 높을수록 해당 제품 사용을 기피하게 된다는 주장이다[6]. 해당 연구에서는 프라이버시에 대한 걱정이 사용의도를 저해시킬 것이라는 가설을 세우고 연구를 진행하였다. 스마트 스피커 사용을 거부한 집단의 인터뷰 결과, 프라이버시에 대한 염려(Privacy concern)를 나타낸 사용자들은 자신들의 정보를 보호하는 기업에 대한 불신 등으로 스마트 스피커 사용을 거부하였다는 사실을 보고하였다.

제안 방법

’와 같이 본 논문의 특성에 맞게 수정하여 세 개의 문항을 통해 사용자 만족도를 측정하였다[21].
4개의 카테고리를 설명이 있는 조건과 없는 조건으로 구분하여 총 8번의 시행을 진행하였고, 실제 개인화된 스마트 스피커를 사용하는 경험과 유사한 체험을 위해 특정 카테고리에 대한 추천을 사용자가 요구한 후, 에이전트가 하위 카테고리 중 사용자의 선호도를 묻는 질문을 2번 실행하도록 하였으며 해당 응답에 따라 적절한 응답을 사전에 준비하였다. 도서, 여행지, 뉴스 카테고리의 하위 카테고리는 설명이 있는 조건과 없는 조건 모두 동일하게 적용하였고 상품 카테고리의 경우 설명 조건에 따라 다른 상품을 추천받도록 하여 실험을 진행 하였다.
개인 정보를 제공하여 맞춤화된 서비스를 받을 수 있다면 기꺼이 제공할 수 있을 것 같다”등의 응답으로 자신이 스마트 스피커에 개인정보를 제공했다는 언급을 했던 반면, 염려 수준이 낮은 참가자는 “선택할 수 있는 카테고리가 제한적이라 불편했다”, “에이전트의 말투가 약간 기계적이라 어색했다” 라고 응답하는 등 개인정보 제공에 대한 사실보다는 에이전트의 기능적인 차원에 대해 언급하였다.
4개의 카테고리를 설명이 있는 조건과 없는 조건으로 구분하여 총 8번의 시행을 진행하였고, 실제 개인화된 스마트 스피커를 사용하는 경험과 유사한 체험을 위해 특정 카테고리에 대한 추천을 사용자가 요구한 후, 에이전트가 하위 카테고리 중 사용자의 선호도를 묻는 질문을 2번 실행하도록 하였으며 해당 응답에 따라 적절한 응답을 사전에 준비하였다. 도서, 여행지, 뉴스 카테고리의 하위 카테고리는 설명이 있는 조건과 없는 조건 모두 동일하게 적용하였고 상품 카테고리의 경우 설명 조건에 따라 다른 상품을 추천받도록 하여 실험을 진행 하였다. 에이전트의 음성은 AWS(Amazon web service)에서 제공하는 TTS(Text to Speak) 폴리 (Polly)를 사용하였으며 모든 추천 결과 응답은 20초 내외로 구성하여 문장 길이로 인한 경험 변화를 통제하 고자 하였다.
이후, 같은 카테고리를 연속하여 실행하는 조건이 아니라면, 다른 조건에 영향을 받지 않고 무선으로 선정한 순서에 따라 8번의 본시행을 진행하였으며, 각각의 시행이 끝나면 설문에 응답하도록 하였다. 마지막 시행 후에는 사후 인터뷰를 통해 사용자가 설명 기능의 유무를 체감과 평소 스마트 스피커 사용 경험 및 프라이버시 염려에 대한 행동을 묻는 사후 인터뷰를 진행하였다.
스마트 스피커는 실험자가 배후에서 조작하는 오즈의 마법사(Wizard of OZ)를 통해 실험 참가자가 실제 대화형 에이전트를 사용하는 것처럼 느끼도록 진행하였고, 실험 환경은 [그림 1]과 같이 스마트 스피 커를 검은 종이 상자로 가려 외관으로 인한 효과를 통제하고자 하였다. 본 시행을 진행하기 전에 본 시행에서 사용된 4개 카테고리(도서, 여행지, 뉴스, 상품) 외의 영화를 추천받는 상황을 사용하여 실험 절차에 대해 이해하는 연습 시행을 진행하였다. 이후, 같은 카테고리를 연속하여 실행하는 조건이 아니라면, 다른 조건에 영향을 받지 않고 무선으로 선정한 순서에 따라 8번의 본시행을 진행하였으며, 각각의 시행이 끝나면 설문에 응답하도록 하였다.
실험 진행은 사전 설문-본 실험-사후인터뷰 순서로 구성하였다. 사전 설문은 실험실 방문 전에 참가자의 인적사항과 프라이버시 염려 수준을 수집하였으며, 본 실험 단계에서는 실험실에 방문한 참가자에게 실험 진행 방법과 유의사항, 스마트 스피커 조작 방법 등을 설명한 후 진행하였으며, 실험 시나리오는 사전 설문으로 수집한 인적사항을 적용하여 준비된 음성 파일을 활용하였다. 스마트 스피커는 실험자가 배후에서 조작하는 오즈의 마법사(Wizard of OZ)를 통해 실험 참가자가 실제 대화형 에이전트를 사용하는 것처럼 느끼도록 진행하였고, 실험 환경은 [그림 1]과 같이 스마트 스피 커를 검은 종이 상자로 가려 외관으로 인한 효과를 통제하고자 하였다.
설명 기능에서 사용되는 개인 정보는 사용자 정보기 반의 개인화 콘텐츠 추천 시스템을 개발한 선행연구를 참고하여[18] 연령대, 성별, 직업 정보를 활용하였으며, 사전 설문을 통해 수집한 정보를 토대로 참가자마다 개별 시나리오를 본 실험 참여 이전에 구성하여 진행하였 다. 설명 조건에 따른 에이전트 응답의 예시는 [표 1]과 같다.
사전 설문은 실험실 방문 전에 참가자의 인적사항과 프라이버시 염려 수준을 수집하였으며, 본 실험 단계에서는 실험실에 방문한 참가자에게 실험 진행 방법과 유의사항, 스마트 스피커 조작 방법 등을 설명한 후 진행하였으며, 실험 시나리오는 사전 설문으로 수집한 인적사항을 적용하여 준비된 음성 파일을 활용하였다. 스마트 스피커는 실험자가 배후에서 조작하는 오즈의 마법사(Wizard of OZ)를 통해 실험 참가자가 실제 대화형 에이전트를 사용하는 것처럼 느끼도록 진행하였고, 실험 환경은 [그림 1]과 같이 스마트 스피 커를 검은 종이 상자로 가려 외관으로 인한 효과를 통제하고자 하였다. 본 시행을 진행하기 전에 본 시행에서 사용된 4개 카테고리(도서, 여행지, 뉴스, 상품) 외의 영화를 추천받는 상황을 사용하여 실험 절차에 대해 이해하는 연습 시행을 진행하였다.
신뢰는 ‘시스템의 의도에 대한 신뢰’와 ‘시 스템이 올바른 추천을 제공할 수 있는 수준이나 역량에 대한 신뢰’로 구성되며, 선행 연구의 설문 문항을 번역 하여 ‘나는 티나가 추천을 수행하는 데 필요한 능력을 가지고 있다고 생각한다’ 등 세 개의 문항으로 인지된 신뢰를 측정하였다[20].
실험 진행은 사전 설문-본 실험-사후인터뷰 순서로 구성하였다. 사전 설문은 실험실 방문 전에 참가자의 인적사항과 프라이버시 염려 수준을 수집하였으며, 본 실험 단계에서는 실험실에 방문한 참가자에게 실험 진행 방법과 유의사항, 스마트 스피커 조작 방법 등을 설명한 후 진행하였으며, 실험 시나리오는 사전 설문으로 수집한 인적사항을 적용하여 준비된 음성 파일을 활용하였다.
실험자 모집은 스마트 스피커 사용에 문제가 없는 20 세 이상의 성인을 대상으로 진행하였다. 실험자의 프라 이버시 염려 수준은 사전 설문을 통해 인적사항과 함께 수집하였으며, 집단 구분과 상관없이 설명이 있는 조건과 없는 조건 모두 참여하도록 실험을 구성하였다. 실험 참가자는 남성 23명, 여성 37명으로 모집하였으며, 실험 종료 후 불성실 응답자를 제외한 참가자는 남성 23명, 여성 36명으로 총 59명이 참여하였다.
알렉사(Alexa), 누구(Nugu)와 같이 스마트 스피커 에이전트에 특정한 이름을 부여하는 것을 고려하여, 실험에서 사용된 스마트 스피커 에이전트의 이름을 ‘티나’ 라고 명명하였으며, 모든 명령어는 ‘티나야’라는 호출어를 시작으로 진행되도록 지시하였다.
도서, 여행지, 뉴스 카테고리의 하위 카테고리는 설명이 있는 조건과 없는 조건 모두 동일하게 적용하였고 상품 카테고리의 경우 설명 조건에 따라 다른 상품을 추천받도록 하여 실험을 진행 하였다. 에이전트의 음성은 AWS(Amazon web service)에서 제공하는 TTS(Text to Speak) 폴리 (Polly)를 사용하였으며 모든 추천 결과 응답은 20초 내외로 구성하여 문장 길이로 인한 경험 변화를 통제하 고자 하였다.
본 시행을 진행하기 전에 본 시행에서 사용된 4개 카테고리(도서, 여행지, 뉴스, 상품) 외의 영화를 추천받는 상황을 사용하여 실험 절차에 대해 이해하는 연습 시행을 진행하였다. 이후, 같은 카테고리를 연속하여 실행하는 조건이 아니라면, 다른 조건에 영향을 받지 않고 무선으로 선정한 순서에 따라 8번의 본시행을 진행하였으며, 각각의 시행이 끝나면 설문에 응답하도록 하였다. 마지막 시행 후에는 사후 인터뷰를 통해 사용자가 설명 기능의 유무를 체감과 평소 스마트 스피커 사용 경험 및 프라이버시 염려에 대한 행동을 묻는 사후 인터뷰를 진행하였다.
00였다. 집단 구분을 위해 프라이버시 염려 점수를 표준화한 후 .2표준편차를 기준으로 고, 저 집단을 구분하였다. 이에 따라 평균값과 유사한 12명은 분석에서 제외되고 높은 수준 집단(고)은 22명과 낮은 수준 집단(저)은 25명을 통해 분석을 실시하였다.
처치물은 스마트 스피커를 사용하여 추천을 받는 상황을 가정하기 위해 사용자에게 익숙할 것으로 예상되는 4개의 카테고리(도서, 여행지, 상품, 뉴스)를 선정하 였고, 각 카테고리에 해당하는 지시사항을 [그림 2]과 같이 태스크 카드를 통해 제공하였다.

대상 데이터

실험자의 프라 이버시 염려 수준은 사전 설문을 통해 인적사항과 함께 수집하였으며, 집단 구분과 상관없이 설명이 있는 조건과 없는 조건 모두 참여하도록 실험을 구성하였다. 실험 참가자는 남성 23명, 여성 37명으로 모집하였으며, 실험 종료 후 불성실 응답자를 제외한 참가자는 남성 23명, 여성 36명으로 총 59명이 참여하였다.
실험자 모집은 스마트 스피커 사용에 문제가 없는 20 세 이상의 성인을 대상으로 진행하였다. 실험자의 프라 이버시 염려 수준은 사전 설문을 통해 인적사항과 함께 수집하였으며, 집단 구분과 상관없이 설명이 있는 조건과 없는 조건 모두 참여하도록 실험을 구성하였다.
2표준편차를 기준으로 고, 저 집단을 구분하였다. 이에 따라 평균값과 유사한 12명은 분석에서 제외되고 높은 수준 집단(고)은 22명과 낮은 수준 집단(저)은 25명을 통해 분석을 실시하였다.

이론/모형

본 논문 에서는 Lee(2017)에서 사용한 문항을 참고하여 구성하 였으며 ‘나는 내가 직접 정보를 찾는 것보다 티나에게 물어보는 것이 더 쉽기 때문에 만족한다.

성능/효과

개인이 자신의 개인정보 활용, 프라이버시 위협에 얼마나 민감하게 반응하는지 판단하기 위해 활용된 프라이버시 염려 수준에 따른 차이도 발견할 수 있었는데, 프라이버시 염려 수준이 비교적 높은 사용자는 염려 수준이 낮은 사용자보다. 인지된 신뢰, 프라이버시 위협에 대해서 더 높이 인식하는 결과를 발견하였다.
결론적으로, 프라이버시 위협이 존재할 때 상황에 따라서 어떤 사용자들은 민감하게 반응하여 부정적인 경험을 할 수 있고, 반대로 프라이버시 위협을 느끼기보다 효용을 높게 평가하여 사용을 지속할 수도 있다. 이는 개인이 가진 프라이버시에 대한 염려 수준과도 밀접한 관련이 있을 것으로 보이며 높은 염려 수준을 가진 사람과 낮은 염려 수준을 가진 사람 간에 차이가 존재할 수 있다.
그 결과 설명 기능을 제공하였을 때 프라이버시 위협이 높아짐에도 불구하고 투명성, 인지된 신뢰, 사용자만 족, 재사용 행동 의도, 추천 품질 등을 긍정적으로 평가 하는 프라이버시 역설 현상을 확인할 수 있었다. 또한, 프라이버시 염려 수준이 높은 집단에서 프라이버시 위협뿐 아니라 인지된 신뢰를 더 높게 인식하는 인지부조 화의 가능성을 발견하였다.
둘째, 실험에서 사용된 개인정보는 사전 설문을 통해 수집해야 했으며, 참가자의 개인정보 보안 등의 문제로 가장 기본적인 수준의 개인정보가 활용되었다는 점이 다. 본 실험에서 사용된 연령, 성별, 직업 등의 개인정보와 실제 스마트 스피커 기업이 설명 기능을 적용하기 위해 사용하는 개인정보와는 차이가 있을 수 있다.
둘째, 프라이버시 염려 수준에 따라 사용자가 개인정보 제공으로 인해 느끼는 잠재적인 위협인 프라이버시 위협이 달라질 수 있음을 실증적인 검증으로 밝혀내었 으며, 위협을 느낌에도 인지된 신뢰를 더 높게 인식하는 인지부조화의 가능성을 제시하였다. 또한 사후 인터뷰 진행 결과 원활한 실험 진행을 위해 선택지가 제한 되었다는 불편함을 제외하고 실제 스마트 스피커 사용 경험과 다르다는 의견은 발견되지 않았으며, 대화가 자연스러워 실제 스피커 사용 경험과 유사하다는 응답을 통해 선행 연구들에서 활용된 오즈의 마법사 형식이 VUI 맥락에서 설명 기능의 사용성을 관찰하고자 하는 실험 방식으로 적합함을 확인할 수 있었다.
또한 사후 인터뷰 진행 결과 원활한 실험 진행을 위해 선택지가 제한 되었다는 불편함을 제외하고 실제 스마트 스피커 사용 경험과 다르다는 의견은 발견되지 않았으며, 대화가 자연스러워 실제 스피커 사용 경험과 유사하다는 응답을 통해 선행 연구들에서 활용된 오즈의 마법사 형식이 VUI 맥락에서 설명 기능의 사용성을 관찰하고자 하는 실험 방식으로 적합함을 확인할 수 있었다.
이는 GUI 맥락의 온라인 추천 에이전트와 상호작용에서 프라이버시 역설 현상을 발견한 선행 연구들[5][25]과 유사한 결과로서 스마트 스피커를 활용 하는 VUI 맥락에서 프라이버시 위협이 높아짐에도 불구하고, 사용을 지속하려고 하는 프라이버시 역설 현상이 발견되었음을 의미한다. 또한, 설명 기능이 투명성을 높이고 신뢰를 형성하는 기능이 스마트 스피커 맥락에 서도 적용된다는 사실도 발견할 수 있었다.
그 결과 설명 기능을 제공하였을 때 프라이버시 위협이 높아짐에도 불구하고 투명성, 인지된 신뢰, 사용자만 족, 재사용 행동 의도, 추천 품질 등을 긍정적으로 평가 하는 프라이버시 역설 현상을 확인할 수 있었다. 또한, 프라이버시 염려 수준이 높은 집단에서 프라이버시 위협뿐 아니라 인지된 신뢰를 더 높게 인식하는 인지부조 화의 가능성을 발견하였다. 즉 본 연구는 VUI를 활용한 대화형 에이전트 맥락에서 프라이버시 위협의 부정적인 영향보다 설명 기능의 긍정적인 영향이 우세하다는 것을 밝혀내었다는 것에 의의가 있다.
분석 결과에서 나타났듯 프라이버시 염려 수준이 높은 사용자는 낮은 사용자에 비해 프라이버시 위협을 많이 느끼고 있었으 며, 개인정보 제공 사실에 대한 인지적 차이도 사후 인 터뷰에서 발견되었다.
설문 문항의 신뢰성을 검증하기 위해 신뢰도 분석을 진행한 결과, 투명성(.89), 인지된 신뢰(.83), 사용자 만 족도(.85), 재사용 행동 의도(.92), 프라이버시 위협 (.94), 추천 품질(.91), 프라이버시 염려 수준(.91) 모든 항목에 대하여 Cronbah’s α 값이 0.7 이상으로 분석 되어 모든 측정 변인의 신뢰성이 검증되었다.
셋째, 프라이버시 염려 수준이 높은 사용자들은 프라이버시 위협을 많이 느낀다는 사실을 검증하였지만, 위협을 느낌에도 불구하고 설명 기능이 존재할 때, 모든 측정 변인이 긍정적으로 평가되는 것을 검증하였다. 이는 스마트 스피커에서 개인정보를 활용한 설명 기능을 적용하였을 때, 프라이버시 위협으로 인한 부정적인 영향보다 투명성의 증가로 인한 긍정적 영향이 우세하다는 것을 의미하며, 스마트 스피커에서 설명 기능과 프라이버시를 살펴본 연구가 충분하지 않은 상황에서 신뢰와 재사용 행동 의도 등을 높일 수 있도록 실무에 적용할 수 있는 시사점을 발견하였다.
실험 결과, 투명성, 인지된 신뢰, 사용자 만족도 재사용 행동 의도, 프라이버시 위협, 추천 품질로 구성되었던 모든 측정 변인이 설명을 제공했을 경우 그렇지 않은 조건보다 통계적으로 유의하게 높아진 것을 확인할수 있었다. 이는 GUI 맥락의 온라인 추천 에이전트와 상호작용에서 프라이버시 역설 현상을 발견한 선행 연구들[5][25]과 유사한 결과로서 스마트 스피커를 활용 하는 VUI 맥락에서 프라이버시 위협이 높아짐에도 불구하고, 사용을 지속하려고 하는 프라이버시 역설 현상이 발견되었음을 의미한다.
셋째, 프라이버시 염려 수준이 높은 사용자들은 프라이버시 위협을 많이 느낀다는 사실을 검증하였지만, 위협을 느낌에도 불구하고 설명 기능이 존재할 때, 모든 측정 변인이 긍정적으로 평가되는 것을 검증하였다. 이는 스마트 스피커에서 개인정보를 활용한 설명 기능을 적용하였을 때, 프라이버시 위협으로 인한 부정적인 영향보다 투명성의 증가로 인한 긍정적 영향이 우세하다는 것을 의미하며, 스마트 스피커에서 설명 기능과 프라이버시를 살펴본 연구가 충분하지 않은 상황에서 신뢰와 재사용 행동 의도 등을 높일 수 있도록 실무에 적용할 수 있는 시사점을 발견하였다.
또한, 프라이버시 염려 수준이 높은 집단에서 프라이버시 위협뿐 아니라 인지된 신뢰를 더 높게 인식하는 인지부조 화의 가능성을 발견하였다. 즉 본 연구는 VUI를 활용한 대화형 에이전트 맥락에서 프라이버시 위협의 부정적인 영향보다 설명 기능의 긍정적인 영향이 우세하다는 것을 밝혀내었다는 것에 의의가 있다. 그러나 개인정보의 중요도를 고려할 수 없었다는 한계점을 지니고 있다.
개인 정보를 제공하여 맞춤화된 서비스를 받을 수 있다면 기꺼이 제공할 수 있을 것 같다”등의 응답으로 자신이 스마트 스피커에 개인정보를 제공했다는 언급을 했던 반면, 염려 수준이 낮은 참가자는 “선택할 수 있는 카테고리가 제한적이라 불편했다”, “에이전트의 말투가 약간 기계적이라 어색했다” 라고 응답하는 등 개인정보 제공에 대한 사실보다는 에이전트의 기능적인 차원에 대해 언급하였다. 즉 프라이버시 염려가 높은 사용자는 개인정보 제공을 인지하고 있었으며, 실제로 프라이버시 위협이 높다는 반응을 보였다. 하지만 제품 품질에 대한 평가나 만족, 재사용 의도에 대해서는 프라이버시 염려가 낮은 사용자와 차이가 없었다.
첫째, 기존 GUI를 활용한 온라인 추천 에이전트 맥락에서 적용되어오던 설명 기능의 긍정적인 효과가 VUI를 활용하고 있는 스마트 스피커 맥락에서도 유사 하게 적용될 수 있음을 검증하였다.
프라이버시 염려 수준과 설명 기능 유무가 사용자 만족도에 미치는 영향에 대하여 반복 측정 분산 분석(Repeated Measures ANOVA)을 실시한 결과, 설명 기능 유무에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 [F(1, 45) = 5.30, p < .05, η p 2 = .11].
프라이버시 염려 수준과 설명 기능 유무가 인지된 신뢰에 미치는 영향에 대하여 반복 측정 분산 분석 (Repeated Measures ANOVA)을 실시한 결과, 설명 기능 유무에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 [F(1, 45) = 7.96, p < .01,ηp2 = .15].
프라이버시 염려 수준과 설명 기능 유무가 재사용 행동 의도에 미치는 영향에 대하여 반복 측정 분산 분석 (Repeated Measures ANOVA)을 실시한 결과, 설명 기능 유무에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 [F(1, 45) = 6.20, p < .05, η p 2 = .12].
프라이버시 염려 수준과 설명 기능 유무가 추천 품질에 미치는 영향에 대하여 반복 측정 분산 분석 (Repeated Measures ANOVA)을 실시한 결과, 설명 기능 유무에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 [F(1, 45) = 5.46, p < .05, η p 2 = .11].
프라이버시 염려 수준과 설명 기능 유무가 투명성에 미치는 영향에 대하여 반복 측정 분산 분석(Repeated Measures ANOVA)을 실시한 결과, 설명 기능 유무에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다[F(1, 45) = 15.74, p < .001, ηp2 = .26].
프라이버시 염려 수준과 설명 기능 유무가 프라이버시 위협에 미치는 영향에 대하여 반복 측정 분산 분석 (Repeated Measures ANOVA)을 실시한 결과, 설명 기능 유무에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 [F(1, 45) = 4.04, p < .01, η p 2 = .08].

후속연구

시스템과 사용자의 인터랙션에서 사용되는 모달리티가 달라진다는 것은 전반적인 사용자 경험에 영향을 미치는 요소이기 때문에 사전연구와 본 연구는 개별적인 검증이 필요하다.
또한, 개인정보 수준에 따라 제공의도가 달라진다는 사전 연구[15]와 같이 사용자들이 느끼는 프라이버시 위협 역시 차이가 있을 수 있다. 따라서 후속 연구에서는 개인정보 유형에 따라 사용자 경험이 달라질 수 있음을 유의해야 하며 정보 유형에 따른 효과를 검증하기를 제안한다.
이 연구의 첫 번째 한계점은 실험참가자가 20~30대 로만 구성되었다는 점이다. 즉, 본 연구에서 발견된 사실을 모든 연령층에 확대하여 적용하는 것에는 한계가 있다.
이 연구의 첫 번째 한계점은 실험참가자가 20~30대 로만 구성되었다는 점이다. 즉, 본 연구에서 발견된 사실을 모든 연령층에 확대하여 적용하는 것에는 한계가 있다. 그러나 스마트 기기와 같은 발전된 형태의 제품에 대해서는 연령에 따른 차이가 발견되므로 주 사용자인 20~30대로 한정하여 연령에 따른 차이를 통제한 것이 바람직한 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	추천 서비스에서 설명 기능의 목적을 무엇이라고 정의했는가?	Johnson and Johnson(1993)[2]의 연구는 ‘설명 기능’이 복잡한 시스템과 사용자 사이에서 중요한 역할을 한다고 주장하며, 설명 기능의 목적을 ‘원인과 결과에 대한 묘사’라고 정의하였다. 설명 기능은 시스템의 투명 도를 높이는 주요 기능으로 주목을 받고 있으며, 사용자 경험 측면에서도 긍정적인 효과가 사전연구를 통해 보고되고 있다[3][4].
	프라이버시 위협이란 무엇인가?	프라이버시 위협(Privacy Risk)은 개인정보 제공과 관련하여 높은 잠재적 손실이 발생할 수 있다고 믿는 정도를 의미한다[13]. 사용자들이 프라이버시 위협을 느꼈을 때, 어떠한 결과가 예상되는지 살펴본 사전연구 결과는 두 가지로 분류할 수 있다.
	대화형 에이전트가 기존 정보 탐색, 날씨 검색 등 기본적인 사용행태 외에 발전해 나가고 있는 사례로 무엇이 있는가?	대화형 에이전트는 기존 정보 탐색, 날씨 검색 등 기본적인 사용행태 외에도 다양하 게 발전해 나가고 있다. 예를 들어 SKT의 ‘누구’는 11 번가와 제휴하며, 쇼핑 추천으로 사용 가능성을 확장하 였으며, KT의 ‘지니’는 자사의 OTT(Over the Top) 서비스에 활용되어 미디어 추천으로 확장되어 가고 있다. 이처럼 대화형 에이전트는 스마트 스피커 등의 IoT 기기에 탑재되어 사용자와 대화하며, 수많은 선택지를 탐색해야 하는 사용자의 노력을 감소시키고 더 좋은 선택을 할 수 있도록 돕는 역할을 수행하고 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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