AI 음성비서의 사투리 구사가 사용자의 친밀감과 사용성에 미치는 영향

2. 1. AI와 의인화

의인화는 사전적으로 사람이 아닌 것에 사람과 같은 특징을 제시하여 생명을 부여하는 것을 뜻한다. Schiaffino&Amandi(2004)는 인간이 AI와 인터렉션 하는데 개성의 반영이 명확할수록 감정이 변화하는 것을 발견 하였다. Lim et al.(2017)은 영화 <그녀(Her)>에서 AI 인공비서 ‘사만다’에 대한 사용자의 감정이입은 목소리로 표현되는 인터페이스 때문인데, 이를 인터페이스 의인화에 따른 호감도의 향상으로 제시했다. Dautenhahn (2007)은 인간과 AI 사이의 ‘사회적 관계와 행동’의 차원에서 서로 대화가 가능하다고 제시했다. 즉, 사람과 유사한 말투를 구사하는 AI의 의인화는 현실감을 반영하고 사용자의 호감을 향상시킨다고 할 수 있다.

2. 2. 언어규범

언어규범은 올바른 커뮤니케이션을 위해 구사하는 주된 말의 성질을 의미한다. 정부에서는 지역, 계층, 집단의 차이에 따라 구사하는 언어의 차이가 있기 때문에, 표준화 된 언어사용을 장려했다. 하지만, 표준어 보급은 특정 지역의 정체성이 사라지는 문제와 직결된다. Hong(2008)은 지역정체성을 타 지역과 차이를 통해 느낄 수 있는 심리적인 특성으로 제시했다. 이러한 지역정체성으로, ‘사투리’ 또는 ‘지역 방언’이 있다. Han&Park(2004)은 고향과 관련한 정체성이 반영된 사투리는 청자와 화자 사이에 정서적 친밀감을 향상시킨다고 제시했다. 즉, 사투리는 지역 정체성을 바탕으로 화자와 청자의 심리에 영향을 미치는 언어규범이다.

2. 3. 사투리 및 지역 방언

사투리 및 지역 방언은 특정지역에서 구사되는 일상적인 생활언어이다. 사투리는 특정한 지역에서 사용되는 말이고, 지역 방언은 지역을 단위로 규합할 수 있는 언어체계를 의미한다. 사투리는 표준어와 다르다고 해서 성립되지는 않는다. 이는 언어학적으로 대인간의 커뮤니케이션이 가능할 때 성립된다. 따라서 동일한 언어를 사용함에도 커뮤니케이션이 불가능하거나 어려움이 따른다면, 그 언어는 사투리로 정의할 수 없다. 사투리는 및 지역 방언은 세계적으로 존재하는 언어문화다. 한국의 경우, 북부(평안도, 함경도), 중부(황해도, 경기도, 강원도 영서지방), 남부 (충청도, 전라도, 경상도)의 지역으로 방언을 구분할 수 있다. 제주도말은 한반도 내 한국어와 의사소통이 어려워 별도의 언어로 취급한다. 다음으로 해외 사례다. 일본의 경우, 동일본(도쿄, 도호쿠, 도카이토산)과 서일본(오사카, 교토, 긴키, 주고쿠, 운파쿠, 시고쿠), 큐슈지역(호니츠, 히치쿠, 사쓰구)의 지역으로 방언을 구분한다. 오키나와, 하치조 섬의 말은 본토와 의사소통이 어려워 별도의 언어로 취급한다. 영국은 지역 문화에 따라 사투리를 구분한다. 이는 앵글로색슨과 켈트의 문화의 차이에 따라, 스코틀랜드, 웨일즈, 아일랜드 방언의 구분이다. 또한 잉글랜드는 남부와 북부의 지역차이에 따른 방언을 구분할 수 있다. 여기서, 남부에서는 상류층과 노동자 계급의 언어차이를 구분한다.

2. 4. AI의 음성 서비스

Mitchelle et al.(2011)은 AI가 디바이스와 어울리지 않는 보이스로 커뮤니케이션하면 사용자가 로봇으로 인지하여 친근감이 하락한다고 제시했다. 따라서, AI 음성비서는 친밀감 향상을 위해 다양한 목소리 서비스를 제공한다. AI 음성비서 목소리 서비스는 다음과 같다. 첫째, 삼성전자의 빅스비는 여성과 남성의 성우와 방송인 ‘서유리’의 목소리를 제공한다. 둘째, 네이버의 클로바는 여성, 남성의 목소리 외 친절한, 장난 스러운, 빠른, 앙증맞은 목소리를 선택할 수 있다. 또한, 방송인 ‘유인나’ 목소리를 제공한다. 셋째, 카카오의 카카오아이는 여성, 남성의 목소리와 친절한 말투, 친구같은 말투를 제공한다. 별도로 카카오 네비에서는 애니메이션의 캐릭터 목소리와 방송인 ‘배성재’, ‘장예원’ 아나운서 등 목소리 다운로드할 수 있다. 넷째, 구글 어시스턴트의 사례다. 구글은 오렌지, 레드로 명명된 서비스로 남녀 목소리를 제공한다. 구글은 국내의 사례와 다르게, 다양한 국가의 언어 서비스를 제공하고 있다. 여기서, 영어는 국가 별 특징을 분류하여 음성 서비스를 제공한다. 이는 미국, 영국, 캐나다, 오스트레일리아, 인도, 탄자니아 등 지역특징이 구현된 영어 음성서비스의 사례다. 사투리는 표준어와 차이가 있지만 커뮤니케이션이 가능한 언어규범이다. 따라서, 영어로 커뮤니케이션이 가능하지만 지역 별 차이에 따른 정체성 구분이 가능하다면, 이는 사투리의 개념으로 설명할 수 있다. 따라서, 구글 어시스턴트 영어 음성서비스는 사투리의 개념으로 설명할 수 있다. 이러한 개념을 바탕으로, 본 연구는 사투리가 사용자에게 미치는 영향을 조사한다.

Figure 1

A Case of Voice Change in AI voice-activated personal assistant service in Korea

Figure 2

Case of Voice Change in AI voice-activated personal assistant service of Google

3. 1. 관련연구 문헌조사

사투리를 구사하는 내비게이션, 사투리를 이해하는 AI의 기업적 사례는 존재하나, 학술적으로 연구된 사례는 찾아보기 어렵다. AI의 사투리 구사가 사용성에 미치는 연구는 국내에서 비교적 최근에 진행되었다. Jeong(2019)는 경상도 사투를 구사하는 AI과 관련한 영상을 통해 유대감과 지속사용의도를 연구했다. 위 연구의 한계는 다음과 같다.

사투리 구사가 관련집단 사이의 유대감 향상의 유의미한 결과를 도출 하였지만, (1)지속사용의도를 발견하지 못하였다. (2)한 지역의 사투리로 연구를 진행하였다. (3)사용자는 사투리를 구사하는 AI와 관련한 영상을 시청한 후 설문조사를 진행한 간접적 인터렉션으로 구성 되었다. 본 연구는 다양한 사투리를 구사하는 AI와 사용자의 직접적 인터렉션으로 실험하여 상기 연구의 한계를 보완하고자 한다.

3. 2. 연구모형 및 가설

본 연구는 사투리를 구사하는 AI 음성비서가 친밀성과 사용성에 미치는 영향을 조사한다. 연구 진행을 위한 독립변수로 한국의 표준어와 사투리 (충청도, 경상도, 전라도)를 제시한다. 그리고 AI 음성비서 사용에 따른 ‘친밀감’과 ‘사용성’을 종속변수를 설정한다. Law(2008)은 사용자는 AI와 인터렉션에서 감정적 유대 및 기대감을 형성하게 되는데, 이러한 심리적 영향은 사용성 만족도 조사로서 평가가 가능하다고 제시했다. 따라서, 본 실험은 사용자가 AI 음성비서가 구사하는 표준어와 사투리의 서비스를 사용하고 느끼게 되는 만족도를 평가하고자 한다. 더하여, 사투리와 관련이 있는 지역의 사용자와 타지의 사용자를 조절변수로 설정한다. 이를 통해, 인구통계학 변인에 따른 사용자 집단에 따른 결과를 분류하여 결과를 확인하고자 한다.

Figure 3

Research model

Table 1

Study hypothesis

3. 2. 실험 과정

실험참가자는 근 3개월 동안 AI 음성비서의 사용경험이 있는 사용자를 모집했다. Song(2011)은 사람의 성장기에 사투리의 특수성을 습득하게 되고, 언어문화의 인식체계를 확장해간다 제시했다. 이에 따라, 참가자는 출생 후 고등학교 졸업까지 동일지역에서 성장한 사용자를 대상으로 선정한다. 이는 성장기에 습득하게 되는 언어가 변화하면 실험에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 그리고, 참가자는 기본값으로 설정된 AI 음성비서만 사용한 경험자를 모집했다. 이는 사투리, 연예인의 목소리와 같은 음성을 경험한 경우, 실험에 있어 편향된 답변을 제시할 수 있기 때문이다. 이를 바탕으로, 편의추출을 통해 수도권, 경상도, 전라도, 충정도 출신의 사용자를 25명씩 총 100명 모집했다. 실험 진행은 <Table 2>의 16가지 항목을 무작위로 AI 음성비서에게 질문하도록 요구했다.

Table 2

Collection of usual questions to AI voice assistant

학습효과를 최소화하기 위해 라틴스퀘어를 적용하여, 사투리의 순서를 무작위로 배정하였다. 사투리 순서의 변화는 4번의 질문마다 적용하였다.

AI 음성비서가 구사하는 표준어와 사투리는 전문적인 여성 성우가 녹음한 파일을 사용하였다. 전문 성우는 지역 별 사투리 녹음 경험이 있는 성우로 모집했다. 전문 성우 한 명이 녹음을 한 이유는, 사투리 별 성우를 개별로 녹음하게 되면 성우 개인의 목소리 특징에 따른 청자의 호불호가 평가에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 성우가 녹음한 답변의 리스트는 <Table 3>과 같다.

Table 3

Answers in standard language and dialect

실험은 AI음성비서가 활성화되는 영상을 재생한 아이폰으로 진행했다. 참가자는 컴퓨터와 연결된 블루투스 이어폰을 장착한 뒤, 아이폰에 질문하였다. 재생되는 영상은 질문에 답변을 할 수 없기 때문에, 답변은 컴퓨터로 연결된 이어폰으로 들려줬다. 테스크 진행 후, 친밀성에 대한 5점 리커트 척도와 벤다이어그램 기반의 설문조사를 진행했다. Park & Park(2006)은 비교적 단시간 안에 형성 되는 친밀감을 (1)AI와 유대감, 애정에 대한 정서적 친밀성과 (2)AI를 자율적 이고 독립적인 존재로 인정하는 인지적 친밀성으로 구분했다. 이를 바탕으로, 본 실험은 정서적 친밀성과 인지적 친밀성으로 구분하여 실험을 진행했다. 벤 다이어그램은 타인과 참여자가 유사하다고 느끼는 정도를 나타낸 IOS Scale로 Aron et al에 의해 개발되었다. 벤다이어그램은 교집합의 영역이 넓을수록 친밀도가 높아지도록 설정했다. 이는 <Table 4>, <Figure 4>와 같다.

Table 4

Questions of emotional intimacy

Figure 4

Van diagram for question of cognitive intimacy

다음으로, 사용성 평가는 시스템 유용척도인 SUS(System usability scale) 평가항목에서 본 연구에 활용 가능한 부분을 바탕으로 제작하였다.

Table 5

Questions of usability based SUS(System Usability Scale) questionnaires

마지막으로, 개인 성우가 구사하는 사투리는 지역출신의 참가자가 어색 하게 느낄 수 있는 변수가 있다. 이를 확인하고자, 설문조사 후 1:1 인터뷰를 통해서 참가자의 주관적 의견을 확인하였다.

4. 1. 정서적 친밀성

Kruskal-walis 결과 출신지역의 사투리를 구사하는 AI와 타 지역 사투리와 표준어를 구사하는 AI의 사이의 정서적 친밀성은 차이가 유의미하였다._{(충청도 출신 참가자:chi-squared=37.449, p=3.687e-08***, 경상도 출신 참가자:chi-squared=21.054, p=0.0001026***, 전라도 출신 참가자:chi-squared=34.391, p=1.638e-07***)} 수도권 출신 사용자들은 표준어를 사용하는 AI에게 정서적 친밀성을 느끼지 않았다. _{(chi-squared=0.624, p=0.89)}. 사후검정 결과, 타 지역이 사투리와 표준어를 구사보다 출신지역의 사투리를 구사하는 AI 음성비서의 정서적 친밀성을 유의미하게 평가했다 <Table 6>. 따라서 가설 H1-1, H1-2를 수용한다.

4. 2. 인지적 친밀성

Kruskal-walis 결과 출신지역의 사투리를 구사하는 AI와 타 지역 사투리와 표준어를 구사하는 AI의 사이의 인지적 친밀성은 차이가 유의미하였다._{(충청도 출신 참가자: chi-squared=26.704, p=6.791e-06***, 경상도 출신 참가자:chi-squared=21.054, p=0.0001026***, 전라도 출신 참가자:chi-squared=32.45, p=4.206e-07***)} 정서적 친밀성 결과와 달리 인지적 친밀성의 수도권 사용자 평가에서 유의미한 차이가 관찰되었다. _{(chi-squared=26.704, p=6.791e-06***)} 사후검정 결과, 타 지역 사투리를 구사보다 출신지역의 사투리(수도권 지역의 경우 표준어)를 구사하는 AI에 높은 인지적 친밀성을 느낀다는 점을 확인하였다 <Table 7>. 따라서 가설 H2-1, H2-2를 수용한다.

4. 3. 사용성

수도권 출신 참가자를 제외한 참가자들은 타 지역 사투리를 구사하는 AI 음성비서와 출신지역의 사투리를 구사하는 AI 음성비서 사이의 사용성에 차이가 있다고 응답하였다._{(충청도 출신:chi-squared=21.642, p= 7.744e-05***, 경상도 출신:chi-squared=21.054, p=0.0001026***, 전라도 출신:chi-squared=13.276, p=0.004076***)} 사후검정 결과, 타 지역 사투리를 구사보다 출신지역 사투리를 구사하는 AI 음성비서의 사용성을 높게 평가하였다. 그러나, 표준어를 구사하는 AI 음성비서와 출신 지역의 사투리를 구사하는 AI 음성비서 사이의 사용성 차이는 무의미했다. 사후검정 결과는 <Table 8>과 같다. 따라서 가설 H2-1, H2-2를 수용한다.

4. 4. 1:1 인터뷰

실험참가자는 본 실험에서 사용한 사투리에 어색함을 제시하지 않았다. 하지만, 지역 별 사투리 구사가 완벽하지 못하다는 의견을 제시하였다. 이는 전라도 출신에 있어 전라북도와 전라남도의 차이, 경상북도와 경상남도의 사투리에 차이가 존재한다는 의견이다. 실험참가자 출신 중 전주, 광주 출신과 대구, 울산, 부산 출신이 동일한 의견을 제시하였다.

5. 1. 이론적 함의

본 연구의 이론적 함의는 다음과 같다. (1)사투리를 구사하는 AI 음성비서에 친밀성이 향상되는 이유는 사투리로 커뮤니케이션하는 화자와 청자 사이에 고향과 관련한 지역정체성 때문이라 사료된다. 사투리는 지역정체성의 특징을 나타나는 언어규범으로, 타 지역과 차별화되는 지역만의 정서적 심리로 영향을 미치기 때문이다. (2)수도권 출신 사용자는 표준어를 구사하는 AI 음성비서에 정서적 친밀감을 느끼지 못한다. 문헌조사에서 표준어는 한 국가에서 명확한 커뮤니케이션을 위해 통일한 언어적 규범임을 확인했다. 즉, 표준어는 한 국가의 모든 지역에서 구사하는 언어다. 현재 한국의 표준어는 서울방언이며, 경기방언은 표준어와 유사한 특징이 있다. 따라서, 보편적으로 사용하는 일상어이기 때문에 수도권 참가자들은 인지적으로는 친밀하나, 정서적으로는 친밀하게 느끼지 못하였다고 사료된다. (3)표준어를 구사하는 AI 음성비서는 친밀성과 사용성에서 다른 타 지역 사투리보다 높은 평가를 받았다. 이는 본 실험의 참가자는 표준어로 설정된 AI 음성비서만 사용하였기 때문이다. 즉, 표준어를 구사하는 AI 음성비서만을 사용한 경험은 본 실험에 대한 답변에 영향을 미쳤을 것이다. 또한, 국가에서 표준어 사용을 장려하기 때문에 다른 지역의 사투리보다 친근하다는 생각이 영향 미친 결과로 사료된다.

5. 2. 실증적 함의(Contribution)

본 연구의 실증적 함의는 다음과 같다. (1)사용자와 관련된 사투리를 구사하는 AI 에이전트는 대화와 지속적인 사용을 유도하여 친밀감 향상에 긍정적 영향을 미칠 것이다. 이는 기계학습을 위한 데이터 수집에도 기여할 수 있을 것이라 사료된다. (2)사용자의 과거 데이터를 기반으로 사투리 구사여부를 판단해야 한다. 사용자의 출신 지역과 성장 지역이 다를 경우, 출신 지역의 사투리가 긍정적이지 않을 수 있기 때문이다. (3)사투리를 명확하게 구분하여 구사해야 한다. 이는 지역 방언으로서 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만, 출신지역의 사투리와 다르다고 느낀다면 지역정체성에 따른 긍정적 영향을 기대할 수 없기 때문이다.

5. 3. 한계

본 연구의 한계는 다음과 같다. (1)크게 네 지역의 사투리로 나누어 실험을 진행하였으나, 사투리는 더 정밀하게 남도-북도의 차이처럼 모든 지역의 세밀한 사투리를 모두 반영하지 못하였다. (2)데이터 수집 방식에 있어 설문조사를 이용한 점이다. 이는 로그데이터 수집에 비해 인지적인 평가기 때문에 신뢰도가 부족할 수 있다. (3)실험참가자 연령대가 20~30대에 집중된 표본의 한계가 존재한다. 특히, 경상도의 경우 타 지역에 비하여 40대 표본이 부족하였다. 따라서, 지역 별 연령대에 따른 명확한 조사가 부족하다. (4)경상도 지역 참가자들은 타 지역의 참가자들에 비해서 자신의 고향에 현재 거주중인 경우가 많았다. 이는 지방 출신이지만 현재 수도권에 거주중인 참가자들과 차이가 날 수 있다.

5. 4. 후속 연구

본 연구에서 제시한 한계점을 개선하는 후속 연구를 진행하고자 한다. 이는 지역 별 특색이 명확한 사투리를 사용하여, 지역 방언의 개념보다 명확한 조사를 진행하고자 하는 점이다. 그리고, 실험참가자를 다양한 연령대를 구분하여, 연령대 별로 친밀감과 사용성에 대한 조사를 명확하게 하고자 한다. 더하여, 현재 고향 지역에 계속하여 거주하는 사용자 및 수도권으로 이동하여 지내는 사용자를 구분하여 조사하고자 한다. 이는 수도권에 오래 지낸 지방 출신의 참가자와 현재 까지도 출신지역에 거주하는 사용자 사이에서 친밀감과 사용성에 차이가 있을 것이라 예측하기 때문이다. 또한, 충청도, 경상도, 전라도 출신의 사용자가 타 지역의 사투리를 구사하는 AI 음성비서에 대한 호감도를 추가적으로 조사하고자 한다. 이는 타 지역에 대한 좋지 않은 생각이나 편견과 같은 ‘지역감정’이 친밀감과 사용성에 영향을 미치는지 조사하기 위함이다. 이러한 지역감정이 AI 음성비서의 의인화에 악영향을 미친다는 점을 고려한다면 부정적 영향을 미연에 방지할 수 있을 것이기 때문이다.