연구배경
최근 인공지능이 유망기술로 떠오르며 국내와 해외에서 집중적인 연구개발이 이루어지고 있으며 인공지능 기술을 활용한 지능형 비서 또한 성장하고 있다. 하지만 현재 지능형 비서가 사용자의 행동 패턴을 학습하여 지속해서 태스크를 제안하는 것은 미비한 실정이라고 볼 수 있다. 즉, 사용자의 컨텍스트 요소가 반영되어 있지 않기 때문에 상세 행동 단위를 분석하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 실시간 활동에 적응한 사용자 컨텍스트 기반 지능형 비서 서비스의 적시 경험 컨텍스트를 알아보는 것에 목표가 있다.
연구방법
본 연구는 사용자의 행동 동기를 명확하게 파악하고 컨텍스트를 이해하는 것이 중요하다고 판단하였기 때문에 심층 인터뷰, 사용자 관찰을 통한 사용자 경험 연구를 진행하였다. 이후에는 개인화된 경험에 영향을 주는 요소를 깊게 파악하고, 사용자가 필요로 하는 적시 경험을 이해하기 위한 참여적 디자인 연구를 위한 툴킷 개발을 하였으며 일반인 사용자를 대상으로 참여적 디자인 연구가 이루어졌다.
연구결과
사용자 경험 연구에서 도출된 사용자의 대표 행동 컨텍스트를 통해 요리 단계별 특징적인 요소로 분류하여 적시 경험 프레임워크를 개발하였다. 프레임워크를 개발함으로써 요리 단계별 지능형 비서가 적시 제공해야 하는 시점을 정의하고 사용자의 요리 상황에서의 컨텍스트를 개선하며 사용자 데이터의 트렌드와 패턴을 파악할 수 있도록 하였다.
결론
본 연구에서는 사용자 경험 연구를 통해 컨텍스트를 이해하고 도출된 요리 상황에서의 적시 경험 컨텍스트 데이터를 분석하였다. 이를 통해 프레임워크를 개발하였고 향후 요리 상황에서의 스마트홈 지능형 비서 서비스 개발을 위한 효과적인 데이터로 활용될 수 있을 것이라고 기대한다.
Background
Recently, artificial intelligence emerging as a promising technology, intensive research and development are being carried out in domestic and overseas, and intelligent assistant utilizing artificial intelligence technology is also growing. However, at present, the intelligent assistant can not be expected to propose a task continuously by learning the behavior pattern of the user. That is, there is a limitation in analyzing the detailed action unit since the user's context element is not reflected. Thus, this study aims to investigate the timely experience context of intelligent assistant service based on user context adapted to user's real - time activities.
Methods
In this study, it was important to grasp the user's motivation and to understand the context. Therefore, the user experience was studied through in - depth interview and user observation. After that, we developed a participatory toolkit for participatory design research to grasp the factors that affect personalized experience and to understand the timely experiences required by users. Participatory design research was conducted for general users.
Result
We developed a timely experience framework by classifying the characteristics of each stage of cooking through user's representative behavior context derived from user experience research. By developing the framework, we defined the point at which the intelligent assistant should timely braking by cooking stage, improving the context in the user's cooking situation, and grasping trends and patterns of user data.
Conclusion
In this study, we analyzed timely experience context data in the derived cooking situation by understanding context through user experience research. It is expected that the framework will be developed and used as effective data for smart home intelligent assistant service development in the future cooking situation.