공항 셀프서비스 키오스크 사용성 문제 실증 분석 및 멀티모달 대화형 AI 도입 가능성 탐색

1. 서론

2. 이론적 고찰

2. 1. 셀프체크인 키오스크 도입 현황

공항 여객은 출발 시 탑승권 발급, 수하물 위탁 등 필수 절차로 인해 시간적 압박과 스트레스를 느낀다(Yao, Huang, & Liu, 2023). 출발 승객이 도착 승객보다 공항에 더 오래 머무는 경향은 이와 같은 특성을 뒷받침해준다(Kalakou and Moura, 2012). Tyagi and Lodewijks(2022)의 연구에서는 승객들이 셀프서비스 키오스크를 체크인 데스크보다 약간 더 빠르다고 인식하고 있음을 확인하였으며, 키오스크 사용 성공률이 연령이나 이용 경험에 따라 큰 차이를 보이고, 특히 고령층이 사용에 불편함을 겪는다고 지적했다. 국내에는 2007년 인천국제공항에 대한항공을 통해 처음으로 셀프체크인 키오스크가 도입되었고 지금은 대부분 국내 주요 공항에서 운영 중이며, 프로세스는 항공사 선택 → 예약 확인 → 여권 인식 → 탑승객 확인 → 좌석선택 → 발권 및 완료 등의 사용자 흐름으로 이루어진다. 또한 다국어 지원과 터치스크린 기반의 직관적 UI를 제공하고 체크인 기능 외에도 수하물 위탁, 좌석 업그레이드, 탑승정보 확인 등 다양한 기능을 통합하고 있다(Kim & Lee, 2025).

인천국제공항공사 내부 자료에 따르면 셀프체크인 키오스크 사용량은 COVID-19 팬데믹의 영향으로 감소하였다가 이후 다시 추세를 회복하고 있다.

Table 1

Incheon Airport Self check-in Kiosk usage records

또한, 2024년 한 해 동안 셀프체크인 키오스크 83대를 추가 운영하여 2025년 4월 기준 전년 대비 약 40.4% 증가한 총 288대를 운영 중이며, 세부 모델과 수량을 살펴보면 제 1터미널에는 ‘S3’ 9대, ‘S4’ 10대, ‘I-one-16’ 62대, ‘I-one-18’ 26대, ‘I-one-21’ 35대, ‘I-one-21’(교통약자용) 2대. 제2 터미널에는 ‘I-one-17’ 63대, ‘I-one-24’ 77대, ‘I-one-24’(교통약자용) 4대가 있다. S시리즈 모델은 초기 도입 모델이며, I-one 시리즈의 마지막 숫자는 도입 연도를 뜻한다. 각 모델은 성인이 서서 사용할 수 있는 높이로 상단에는 터치화면과 중단에는 여권 및 바코드 인식, 탑승권 및 수하물태그 출력 등 입출력부가 구성되어 있다. 21년 이전 모델은 중명도에 무채색에 가까운 색상으로 단조로웠지만, 이후로는 메탈릭의 분홍색 톤을 주로 사용하면서 좀 더 화사하고 여객 친화적인 이미지로 변모하고 있다. 한편, 한국공항공사의 자료에 의하면 2025년 5월 기준 전국 9개 공항에 총 316대(교통약자용 26대를 포함)를 운영 중이며, 2025년에는 24대를 추가 증설할 계획으로 약 8.2% 증가가 예상된다.

2. 2. 관련 기술 동향 및 정책

IATA(International Air Transport Association, 국제항공운송협회)는 Fast Travel Program을 통해 여객 처리 자동화 및 효율화를 추진하고 있다. 이 프로그램은 셀프서비스를 체크인, 수하물 처리, 탑승 절차 등 다양한 서비스에 적용하며 승객 편의를 향상하고 있다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2019).

Table 2

Fast Travel Program

한국공항공사는 전국 14개 국내 공항에 손정맥 인식을 활용한 ‘생체정보 인증 신분확인 서비스’를 통해 보안검색대 셀프서비스로 빠르게 통과할 수 있으며(Park and Park, 2023), 인천국제공항공사는 여권, 안면정보, 탑승권을 사전에 등록하면 출국장, 탑승게이트 등을 얼굴인증만으로 통과할 수 있는 스마트패스(Smartpass)서비스를 제공하고 있다(Incheon International Airport Corporation, 2025).

2. 4. 국내외 UI 가이드

본 연구의 키오스크 사용성 개선 방향으로 한국지능정보사회진흥원(NIA, 2024)에서 발표한 ‘키오스크 공통 UI 가이드’를 참고하였다. 여기에는 키오스크 UI 설계 시 준수해야 할 기본 원칙과 방향성을 제시하고 있다.

Table 3

NIA Kiosk UI Principles

또한 포용적 디자인의 개념으로 유니버설 디자인 7대 원칙도 참고하였다. 유니버설 디자인은 미국의 건축가인 로이드 메이슨(Ronal L. Mace)에 의해 그 개념이 시작되었으며 장애인을 포함한 유아, 노인 등 폭넓고 다양한 사용자를 대상으로 고려하는 개념으로 다음과 같은 7대 원칙이 있다(Oh, Kim & Seo, 2023).

Table 4

The 7 Principles of Universal Design

3. 셀프체크인 키오스크의 디자인 요소

본 연구는 공항 셀프체크인 키오스크의 사용자 경험과 인터페이스 사용성을 향상하기 위한 기초조사로서, 사용자의 행동과 환경, 인터페이스 상호작용 등을 체계적으로 분석하고자 했다. 따라서 키오스크의 하드웨어 UX를 포함한 하드웨어와 디지털 UX를 함께 보았다.

3. 1. 하드웨어 구성 요소

셀프체크인 키오스크의 하드웨어 구성은 사용자의 물리적 접근성과 자세, 행동 경로에 영향을 준다. 이에 본 연구에서는 다음과 같은 하드웨어 요소를 주요 조사 항목으로 설정하였다.

Table 5

Hardware Components and Observation Elements

이러한 하드웨어 구성 요소는 공공 디자인 영역에서도 반복적으로 중요성이 강조되고 있으며, 특히 정보 단말기 설계에서는 사용자의 ‘자세 변화’와 ‘조작 동선’이 물리적 피로도 및 오류 발생 빈도에 영향을 미친다. Kang and Lee(2020)의 연구에서도 패스트푸드점 키오스크의 카드 투입구, 바코드리더기, 영수증 프린터 등의 크기, 위치, 각도 등에 따라 사용자에게 불편을 가중할 수 있음을 시사하였다.

3. 2. 디지털 UX 구성 요소

일반적인 키오스크의 디지털 UX 구성 요소는 사용자와 시스템 간의 정보 교환 및 피드백을 담당하는 영역으로, 시각적 GUI 외에도 음성, 피드백, 터치 응답성을 포함하는 멀티모달 요소가 포함된다. 본 연구에서는 앞에서 알아본 국내외 UI 가이드 참고하여 다음 항목을 중심으로 조사했다.

Table 6

Digital UX Components and Observation Elements

4. 조사

본 연구의 조사는 총 세 가지로 방식으로 구성했다. 첫째, 사용자 비디오 관찰을 통해 행동을 분석하고 셀프체크인 단계와 모델별 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 차이를 파악하고자 하였다. 동시에 현장 소음을 측정하여 물리적 환경의 영향을 확인하였다. 둘째, 사용자 현장 인터셉트 인터뷰를 통해 페인포인트와 개선 요구를 조사하였다. 셋째, 개발자, 공항 관리자, 항공사 직원 포함한 이해관계자 인터뷰를 통해 이슈 확인 및 시스템 구조적 문제를 이해하였다.

Figure 1

Overview of the Investigation Plan

4. 1. 분석 방법론

본 연구는 관찰조사 방법론으로 AEIOU를 활용하였다. AEIOU는 시카고 도블린 그룹이 개발한 방법론으로 활동(Activities), 환경(Environments), 상호작용(Interactions), 사물(Objects), 사용자(Users)로 구성되며, 관찰 시 요소 간 상호작용을 체계적으로 기록하고 분석하는 데 효과적인 틀을 제공한다(Martin & Hanington, 2013).

Table 7

Five Categories of the AEIOU Framework

4. 2. 사용자 조사

4. 2. 1. 조사대상 선정

2025년 4월 24일부터 5월 13일까지 인천국제공항 제1 터미널 출발장에서 실시되었으며, 조사 대상자는 현장에서 즉석으로 참여한 내국인 33명과 외국인 15명으로 총 48명이다. 연구자는 사용자 뒤편에서 화면 동작을 영상으로 기록하고, 필요하면 직접 지원하며 페인포인트를 파악하였다. 특히 사용자의 머뭇거림, 잘못된 터치, 부적절한 조작, 자세의 불편 등 이론적 고찰에서 선정한 하드웨어 구성과 디지털UX 구성 관찰요소와 연관된 점들을 중점적으로 관찰하였고, 동시에 소음계를 활용해 물리적 환경 소음을 측정하였다. 수집된 데이터는, AEIOU 방법론을 바탕으로 분석하였으며, 셀프체크인 프로세스와 GUI도 함께 조사하였다.

4. 2. 2. 기기 모델(샘플) 선정

이론적 고찰에서 언급한 바와 같이 제1 터미널에 몇 가지 키오스크 모델이 설치되어 있으며, 공용 기기로 여러 항공사 애플리케이션이 탑재되어 있다. 그러나 실제 여객은 대부분 자신이 이용하는 항공사의 카운터 앞에 설치된 키오스크를 사용하는 경향을 보였다. 조사 대상으로 선정한 키오스크는 2016년 도입된 I-one-16 구형 모델과 2021년 도입된 I-one 21 신형 모델로, 각각 대형항공사(FSC, Full Service Carrier)인 아시아나항공과 저비용항공사(LCC, Low Cost Carrier)인 제주항공과 티웨이항공 카운터 앞에서 이용되고 있었다. 아시아나항공은 1988년 설립된 제 1터미널을 이용하는 국내 대형항공사이며, 제주항공과 티웨이항공은 2024년도 상반기 기준 국제선 여객 수에서 각각 1위와 2위를 기록한 국내 대표적인 LCC이다(Kim, 2024).

Table 8

Kiosk Model Types

4. 2. 3. 프로세스 단계

비디오 관찰을 기반으로 셀프체크인 키오스크의 사용자 프로세스 단계를 분석한 결과, 항공사 선택 후 항공사 UX는 총 4단계로 구성되어 있었다. ① 언어 선택 및 반입 금지 안내 ② 여객 및 항공편 조회 ③ 좌석 변경 ④ 탑승권 출력 및 완료. 단, 구형 모델의 경우 ③과 ④ 사이에 ‘수하물태그 출력’ 단계가 추가로 포함되어 있었다.

Table 9

Self-Check-in Kiosk Process and User Actions

4. 2. 4. 모델별 GUI 디자인

구형 모델의 아시아나항공을, 신형 모델은 제주항공과 구성이 거의 동일한 티웨이항공을 대표로 화면을 캡처하여 GUI를 비교하였다.

이론적 고찰에서 조사한 NIA 키오스크 공통 UI 가이드(Table 3) 및 유니버설 디자인 7대 원칙(Table 4)을 바탕으로, 디지털 UX 관찰 요소(Table 6)의 GUI 부분을 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation) 방식으로 분석하였다. 평가는 각 요소가 해당 준거를 충족하는 정도를 3단계(우수:○, 보통:△, 미흡:X)로 수행하였으며, 그 결과는 Table 10과 같다.

Table 10

Heuristic Evaluation of Digital UX(GUI)

평가 결과, 구형 모델은 전반적으로 사용성 준거를 충족하지 못했다. 특히 ‘폰트 크기 및 시인성(1번)과 버튼 배치(2번)’ 항목에서 ‘미흡X’ 평가를 받았다. 이는 Figure 2에서 확인되듯이 전반적인 폰트 크기가 작고, 주요 진행 버튼인 ‘다음’ 버튼이 일관성 없이 화면 모서리에 위치하여 사용자가 누르기 어렵기 때문이다. 그러나 정보는 명확하게 전달하고 있어(4번) ‘우수○’로 평가되었으며, ‘수행/오류 피드백 명확성(4번)’ 측면은, 완료 알림이 텍스트로만 제공되어(Figure 2, ④) 사용자에게 명확한 상태 변화를 전달하지 못해 ‘보통△’ 수준으로 평가되었다. 반면, 신형 모델은 구형 모델의 문제점들을 일부 개선하였으나 여전히 한계점이 보였다. ‘시인성(1번)’ 측면에서는 전반적으로 폰트와 버튼 크기를 확대하여 NIA원칙2를 준수하려는 노력이 보였다. 그러나 첫 화면 하단에 제시된 ‘모바일 체크인 완료 승객’ 관련 공지(Figure 2, ①)가 작은 글씨의 슬라이드 형태로 매우 느리게(약 10초 소요) 표시되어 대부분의 사용자가 내용을 인지 못하고 다음 단계로 넘어가는 문제가 관찰되었다. 이는 본 연구의 성공률 분석(Figure 3, 4)에서 확인된 주요 실패 원인(모바일 체크인 후 중복 시도)과 직결되는 문제로, 중요한 정보를 효과적으로 전달하지 못하여(NIA원칙1 위배) 결과적으로 ‘보통△’으로 평가를 받았다. 2번 ‘버튼 배치’의 경우 대부분의 화면에서 버튼 스타일과 배치가 일관되었으나, 여권 조회 단계에서 ‘일행 추가’ 버튼이 이전 단계들과는 다른 원형 디자인으로 제시되어(Figure 2, ②) NIA원칙5(일관성)을 부분적으로 위반하여 ‘보통△’ 평가를 받았다. 이는 관찰 조사에서도 일부 사용자가 해당 버튼을 정보의 일부로 보는 듯 즉시 인지하지 못하고 머뭇거리는 행동으로 나타나기도 했다. 3번 ‘정보 명확성 및 혼동 가능성’ 측면에서는, 여권 스캔 예시 사진이 실제 올바른 스캔 위치와 다르게 잘못 제시되어(Figure 2, ②) 오히려 사용자에게 혼란을 주고 오류를 유발할 수 있다는 점에서 NIA원칙3(직관적인 UI)과 UD원칙3(간단/직관적 사용)을 저해하여 ‘보통△’으로 평가되었다. 그러나 완료화면에 그래픽 캐릭터를 활용하는 등(Figure 2, ④) 사용자 친화적이고 명확한 피드백을 제공하려는 노력이 보여 4번 ‘수행/오류 피드백 명확성’은 NIA원칙3 및 UD원칙3을 잘 준수한 것으로 ‘우수○’로 평가를 되었다. 결론적으로 신형 모델은 구형 모델에 비해 주요 사용성 측면에서 뚜렷한 개선을 보여주었으나, 디자인 요소의 일관성 유지와 혼동을 유발할 수 있는 정보 제공 측면에서는 여전히 개선의 여지가 남아 있는 것으로 분석되었다.

Figure 2

Process and GUI by models

4. 3. 사용자 조사 결과

4. 3. 1. 조사 대상자의 인구통계학적 특성과 관찰 그룹 분류

조사 대상자의 인구통계학적 특성과 이용 키오스크는 Table 11과 같다.

Table 11

Demographic Characteristics of Survey Participants and Kiosks Used

성별, 연령, 국적 등이 대체로 고르게 분포하며 동반객을 포함하여 한 번에 여러 명을 수속하는 경우도 있었다. 이용 키오스크는 구형과 신형 각각 24명씩이다. Environments와 Objects는 모든 사용자에게 거의 유사하므로 공통 요소로 먼저 분석하였고, Activities, Interactions, Users는 키오스크 종류(구형/신형)와 연령대(40대 이하/50대 이상) 기준으로 4개 그룹으로 나누어 분석하였다. 이렇게 구분한 이유는 조사 대상자를 다음 Table 12와 같이 4가지 특성별로 ‘주변의 도움 없이 탑승권 출력 완료까지의 성공률’을 먼저 분석해본 결과 키오스크와 연령에 따른 격차가 가장 유의미하게 컸기 때문이다.

Table 12

Success Rate Comparison by Participant Characteristics

Table 13

AEIOU Analysis 4-Group Classification

4. 3. 2. Environments(환경) 관찰 결과

인천공항 제1 터미널은 여러 항공사가 밀집되어 있어 이용 밀도가 높았고, 제2 터미널보다 천장이 낮고 공간도 협소해 혼잡하게 느껴졌다. 오전 시간대에는 출국 여객이 몰려 상대적으로 붐비는 반면, 오후에는 비교적 한산해지는 경향이 있었다. 오후에는 해가 낮아지면서 햇빛이 키오스크 화면에 반사되는 사례도 관찰되었다. 키오스크 자체에는 음성안내가 없지만, 일반적으로 주변 소음이 사람의 집중에 영향을 미치므로 이를 측정하였다. 키오스크 사용자가 4~6명 있는 상태에서 15초간 소음계를 이용해 측정한 결과, 대화가 없을 때는 55~59dB 수준이었고, 사용자 간 대화가 있으며 동시에 청사 안내방송이 나올 경우에는 57~67dB의 분포를 보였다. 한국환경공단에서는 50dB을 교실 내부, 60dB을 일반적인 대화소리, 70dB을 15m 거리에서 지나가는 자동차 소리로 일반적인 소음원의 소리 수준을 예시하고 있다. 안내방송은 약 3분, 2분, 4분, 12분 등 불규칙한 간격으로 나왔으며, 한국어, 영어, 중국어 등으로 1~2분 정도 길이였다. 키오스크는 각 항공사의 체크인카운터를 바로 보았을 때, 정면과 측면 방향에 7~9대 정도씩, 멀리서 접근 시에도 잘 보이는 열린 공간에 배치되어 있었다.

Table 14

Environments

4. 3. 3. Objects(사물) 관찰 결과

여객 대부분은 가방을 메고 캐리어를 끌고 다녔다. 손에는 휴대폰과 여권 또는 예약확인서를 소지하고 있었으며, 일부는 스캔 단계에서야 가방에서 여권을 꺼내느라 지체하였다. 특히 한 손에는 휴대폰을 든 채 여권 커버를 벗기고 정확한 위치에 여권을 올려놓는 과정은 번거롭고 부담스러워 보였다.

Table 15

Objects

4. 3. 4. Activities(행동), Interactions(상호작용), Users(사람) 관찰 결과

Activities는 추가로 사용 전 단계에서 기기의 접근과 탐색을, 사용 후 단계에서는 체크인 성공 또는 실패에 따른 활동을 관찰 분석하였다. 또한, Users는 그 단계에서 주변의 도움을 받은 비율을 기록했다.

다음 Table 16은 ‘구형 모델 40대 이하’ 그룹 관찰이다.

Table 16

Group ‘Old Model Kiosk, Under 40s’ (13 participants)

다음 Table 17은 ‘구형 모델 50대 이상’ 그룹의 관찰이다.

Table 17

Group ‘Old Model Kiosk, 50s and Older’ (11 participants)

다음 Table 18은 ‘신형 모델 40대 이하’ 그룹의 관찰이다.

Table 18

Group ‘New Model Kiosk, Under 40s’ (14 participants)

다음 Table 19는 ‘신형 모델의 50대 이상’ 그룹의 관찰이다.

Table 19

Group ‘New Model Kiosk, 50s and Older’(10 participants)

4. 3. 5. 성공률 측정

본 연구에서 ‘성공’은 주변 도움 없이 탑승권 출력까지 완료한 경우로 정의하였으며, 이외의 모든 경우(도움받음, 진행 불가, 포기 등)는 실패로 간주하였다. SST 환경에서 사용자 경험 실패가 기술 불안과 밀접한 관련이 있으며, 과업 완수 여부가 만족도에 중요한 영향을 미친다(Meuter, Ostrom, Bitner & Rountree, 2003). 또한 ISO 9241-11에 따르면 사용성은 효과성, 효율성, 만족도로 측정될 수 있으며, 이 중 효과성(Effectiveness)은 ‘과업을 정확하고 완전하게 수행하는 정도’로 정의된다. 따라서 본 연구의 성공 정의는 이러한 평가 기준에도 부합한다. 그러나 이해관계자 인터뷰에 따르면, 대형항공사의 구형 모델은 수하물 위탁 병목을 줄이기 위해 모바일 체크인 후에도 키오스크 탑승권 발행을 허용하며 수하물태그 발행을 유도하는 반면, LCC의 신형 모델은 모바일 체크인 완료 후 추가 조작이 불가능하여 동일 기준으로만 평가 비교하기 어렵다. 이러한 상황을 고려하여 전체 48명을 구형, 신형, 전체의 세 그룹으로 나누어 성공률을 측정하여 분석하였다. 다음 Figure 3은 그 결과이다.

Figure 3

Self Check-in Kiosk Success Rate

전체 성공률이 41.7%로서 1분 이상 키오스크 앞에 머물렀을 때 탑승권 출력 단계까지 완료하는 비율이 생각보다 높지 않음을 확인할 수 있었다. 특히 신형 모델의 성공률은 29.2%로 매우 낮았다. 실패 원인을 살펴보면, 구형 모델에서는 도움을 받은 조사 대상자가 8명(72.7%)으로 가장 높은 비율을 차지했으며, 이는 수행 과정에서의 어려움으로 해석할 수 있다. 반면 신형 모델의 경우는 여객 조회 ‘수속 불가’ 메시지를 받은 비율이 9명(52.9%)으로 가장 높았다. 메시지 내용을 보면 모바일 체크인 시 표시되는 ‘이미 수속된 승객이거나 수속이 불가능한 상태입니다. 카운터에서 직원의 안내를 받으시기 바랍니다.’(4명)와 ‘도착지 국가 규정에 따라 왕복 항공권 확인이 필요합니다. 카운터에서 직원의 안내를 받으시기 바랍니다.’(3명)의 비중이 높았는데 이후에도 다시 체크인 시도를 하는 경우가 많았다. 이는 메시지를 제대로 인지하지 못해 반복 시도가 발생했다는 점에서, 시스템 설계의 안내 전달 방식과 사용자 형태가 맞물린 복합적 문제로 해설될 수 있다. 특히 관찰조사에 드러난 첫 화면의 하단의 작은 폰트로 10초간에 걸쳐 천천히 나타나는 ‘모바일체크인 완료 승객은 항공사 카운터로 바로 와주시기 바랍니다’의 슬라이드 메시지는 거의 모든 사용자가 메시지가 다 나타나기 전에 언어선택을 완료하고 다음으로 넘어갔다는 점에서 내용 전달 효과가 거의 없었다. 신형 모델은 구형 모델보다 진행 단계도 적고 GUI도 상대적으로 용이하게 만들어져 있으나 이러한 이유로 전체적인 성공률이 매우 낮게 측정되었다.

Figure 4

Self Check-in Kiosk Failure Reasons

다시, 앞서 정의된 AEIOU의 네 그룹 중 ‘성공’ 기준을 달성한 조사 대상자만을 대상으로 평균 수행 시간을 산출하였다. 이는 성공한 사용자 내에서도 키오스크 유형과 연령대에 따라 수행 시간에 차이가 나타나는지를 확인하고자 한 것이다. 분석 결과, 네 그룹 모두 평균 수행 시간이 약 1.5~3분 사이로 나타났으며[구형·40대 이하(10명): 2.90분, 표준편차 0.94 / 구형·50대 이상(3명): 2.67분, 표준편차 0.94 / 신형·40대 이하(6명): 1.67분, 표준편차 0.75 / 신형·50대 이상(1명): 2.00분, 표준편차 0.00], 이를 구형과 신형 모델로 나누어 보면, 신형 모델이 상대적으로 더 짧았다. 이는 성공률에서는 모바일 체크인과 혼동 등으로 신형 모델이 더 낮게 나왔지만, 실제 유효한 상황에서는 신형 모델이 더 높은 효율성을 보였음을 시사한다. 또한 신형과 구형의 더 빠른 연령대가 다른 것으로 보아 키오스크에 숙련자라면 연령에 따른 수행 속도의 차이는 유의미하지 않은 것으로 보인다.

Figure 5

Comparison of Completion Times for AEIOU Groups

4. 3. 6. 사용자 특성별 사용성 분석

본 연구의 ‘연구질문 2’는 키오스크 사용성 문제가 사용자 특성에 따라 어떻게 다르게 나타나는지를 규명하는 것이었다. 이를 위해 관찰 조사 대상자의 인구통계학적 특성(Table 11)과 성공률 비교 데이터(Table 12), 그리고 실제 참가자의 연령 분포 데이터를 바탕으로 주요 사용자 특성별 성공률 차이를 심층적으로 분석하였다.

분석 결과, 연령에 따른 성공률 차이가 가장 결정적 요인으로 나타났다. 40대 이하 사용자 그룹(16/29명, 55.2%)의 성공률은 50 이상 사용자 그룹(4/19명, 21.1%)보다 현저히 높았다(Table 12). 이는 AEIOU 관찰 결과(Table 17, 19)에서도 50대 이상 사용자들이 키오스크 조작 전반, 특히 여권 스캔이나 버튼 인지 등에서 더 많은 어려움을 겪고 도움을 요청하는 비율이 높았던 것과 일치한다. 작은 글씨, 복잡한 단계, 익숙하지 않은 인터페이스 등이 고령층의 성공적인 과업 수행을 저해하는 주요 장벽임을 재차 확인하였다.

국적 변수의 경우, 표면적인 성공률(외국인 46.7% : 내국인 39.4%)만 보면 외국인이 내국인보다 다소 높은 것처럼 보이나(Table 12), 이는 표본 내 연령 분포의 차이에 기인한 결과일 가능성이 매우 높다. 실제 참가자 연령 데이터를 분석한 결과, 내국인 그룹(33명)에서는 50대 이상 사용자가 약 48.5%(16명)를 차지한 반면, 외국인 그룹(15명)에서는 50대 이상 사용자가 약 33.3%(5명)에 그쳐 내국인 그룹의 고령층 비율이 상대적으로 높았다. 즉, 내국인 그룹에 성공률이 현저히 낮은 고령층 사용자가 상대적으로 더 많이 포함되어 있어. 그룹 전체의 평균 성공률이 낮아진 것으로 해석된다. 따라서 관찰된 국적별 성공률 차이는 국적 자체의 영향이라기보다는 연령이라는 교란 요인(confounding factor)의 영향이 크게 작용한 결과로 보는 것이 타당하다.

그럼에도 불구하고, 국적 변수가 사용성 문제와 전혀 무관한 것은 아니다. 성공률과 별개로, AEIOU 관찰 및 인터셉트 인터뷰 결과(Table 16, 20)에서는 외국인 사용자들이 초기 단계(언어 및 항공사 선택)에서 겪는 특정 어려움(예: 항공사 로고 인지 어려움, 번역 앱 사용)이 확인되었다. 이는 인터페이스의 문화적 보편성 측면에서는 여전히 개선이 필요함을 시사한다.

사용경험 수준 또한 사용성 문제 양상에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 인터셉트 인터뷰 결과(Table 20)를 살펴보면, 키오스크 사용경험이 1회인 사용자들은 주로 기본적인 조작 방식 자체에 대한 어려움을 토로했다.(예: “뭘 눌러야 할지 모르겠다”, “여권을 어떻게 인식시키는지 모르겠다”). 반면, 사용경험이 8회 이상인 숙련된 사용자들은 시스템의 비효율성이나 특정 기능의 불편함(예: 중복 정보 입력, 키패드 배열)을 지적하는 경향을 보였다. 이는 사용경험 수준에 따라 사용자가 직면하는 문제의 유형과 개선 요구사항의 초점이 다를 수 있음을 시사한다.

Table 20

Characteristics of Interview participants and Identified Pain Points

4. 5. 이해관계자 인터뷰(Stakeholder Interview)

현장조사와 같이 한정된 기간의 관찰이 아닌, 셀프체크인 키오스크의 사용 전반에 대한 이해와 주요 이슈를 파악하기 위해 관련 분야 이해관계 전문가 4명을 대상으로 심층 인터뷰를 실시하였다. 본 조사는 기존 현장조사 결과를 보완하고, 보다 장기적이고 구조적인 문제를 확인하기 위한 목적을 갖는다. 인터뷰는 2025년 5월 2일부터 19일까지 공항 현장과 관련 사무실을 직접 방문하여 진행하였으며, 심층적이고 개방적인 대화를 통해 다양한 관점과 인사이트를 폭넓게 수집하였다. 다음 Table 21은 인터뷰 대상자 목록이다.

Table 21

List of Stakeholders

먼저, 개발사 직원을 통해 시스템 설계 및 구현 과정에서의 기술적 한계, 실제 사용자 요구 반영 과정, UI/UX 개선 경험 등 개발 관점에서의 문제와 해결 사례를 파악하였다. 공항 관리자를 통해서는 시스템 기획 및 운영 관리, 실제 이용 현황과 운영 효율성에 대한 관점을 확인하였다. 마지막으로, 항공사 직원을 통해 승객 응대 및 서비스 제공 현장에서 발생하는 문제, 승객 만족도 및 불편 사례를 파악하고자 하였다. 다음 Table 22는 인터뷰의 결과 내용을 요약한 것이다.

Table 22

Stakeholder Interview Results

다음 Figure 6은 인터뷰 결과를 바탕으로 정리한, 셀프체크인 키오스크와 관련된 각 회사 간 이해관계 구조를 간략히 도식화한 것이다.

Figure 6

Self Check-in Kiosk and Stakeholder Structure

이해관계자 인터뷰와 시스템 구조 분석을 종합하면, 현재 공항운영자 - 항공사 - 개발사 간 삼각 구조는 통합적 의사결정을 어렵게 하고 책임 소재를 모호하게 만든다. 공항운영자는 인프라와 현장 관리를 담당하지만 시스템에는 개입이 제한되며, 개발사는 항공사별 다른 DCS 구조로 인해 통일된 UI/UX를 제공할 수 없다. 이로 인해 승객은 항공사를 바꿀 때마다 전혀 다른 시스템 환경에 적응해야 하는 불편을 겪고 있다.

5. 논의 및 제언

AEIOU 방법론에 따른 분석 결과, 공항 셀프체크인 키오스크 사용 시 여권 스캔 오류, 모바일 체크인 중복 시도(Activities), 혼잡한 환경과 소음(Environments), 낮은 시인성과 불명확한 피드백(Interactions), 하드웨어 설계 불편 및 GUI 비일관성(Objects), 낮은 전체 성공률과 특히 고령층의 어려움(Users) 등 다양한 문제점이 확인되었다.

따라서, 본 연구의 연구질문 1·2에 대한 주요 결과는 다음과 같다.

• • 연구질문 1(주요 실패 원인): 앞서 요약된 AEIOU 각 차원의 문제점들이 주요 실패 원인으로 규명되었으며, 특히 Activities 측면의 여권 스캔 오류와 모바일 체크인 관련 혼란, Interactions 측면의 낮은 시인성과 불명확한 피드백 등이 두드러졌다.
• • 연구질문 2(사용자 특성별 차이): Users 특성 분석 결과, 국적이나 사용경험보다 연령이 성공률에 가장 결정적인 영향을 미치는 변수였고, 50대 이상 사용자의 어려움이 심각함을 확인하였다.

선행 연구(ISO 9241-11; Meuter, Ostrom, Bitner & Rountree, 2003)에서 지적하듯, SST 환경의 사용자 실패는 인터페이스 문제로 인한 사용자 실수를 포함하며 서비스 만족도에 직접적인 영향을 미친다. 본 연구에서 확인된 실패 요인들은 바로 이러한 사용자 실수를 유발하는 인터페이스 문제점에 해당한다. 따라서 본 연구는 규명된 문제점 해결과 사용자 경험 개선을 위해 다음과 같이 두 가지 방향을 제안한다.

첫째, 공공 주도 표준화 및 포용적 사용자 인터페이스 설계를 강화해야 한다. 인천공항만 해도 연계된 20개의 항공사별로 GUI 구조가 상이하여 사용자 혼란을 유발하고 있으며, 이는 시스템 구조의 분절성과도 연관된다. 이해관계자 인터뷰에서도 나타난 바와 같이 항공사·공항운영자·개발사가 독립적으로 시스템을 운영하면서 통합적 개선이 어렵다는 문제가 있다. 이에 따라 국내 항공사만이라도 공공기관 주도 통합 UI 가이드라인을 마련하고, 특히 비행편 조회, 여권 스캔, 인원 추가, 좌석선택, 버튼 위치/크기/피드백 등을 통일하여 처음 접하는 사용자도 쉽게 인식할 수 있도록 해야 한다. 또한, 2024년 제정된 디지털포용법에 근거하여, 고령자·외국인·시각장애인을 위한 접근성 강화 기능(고대비 모드, 확대 텍스트, 물리 버튼 대체 등)의 설계 반영이 필수적이며, 이는 해당 법의 취지를 반영하고, 포용적 사용자 인터페이스 설계의 타당성을 뒷받침한다. 따라서 중립적인 플랫폼 설계를 통한 거버넌스 구축도 함께 고려되어야 한다.

둘째, 멀티모달 인터페이스를 도입해야 한다. 조사결과에서 드러난 바와 같이 시각 중심 정보 전달의 한계를 보완하기 위해 음성 인터랙션을 포함한 멀티모달 방식이 필요하다. 음성과 터치가 병행될 때 사용자의 이해도와 성공률이 높아진다(Ahn & Park, 2025; Kim, Nam & Kang, 2022). 이러한 맥락에서 대화형 AI의 음성 안내 및 음성 입력 기능은 실시간 피드백과 지원을 제공함으로써, 사용자 오류 발생 시에도 심리적 불안과 실패 인식을 줄이는 역할을 할 수 있다. 예를 들어 사용자의 목소리를 분석하여 어려움이 느껴진다면 더욱 상세하고 친절하게 안내를 해줄 수 있다. 다음 Table 23은 상황별 멀티모달 대화형 AI 도입 및 개선 시나리오를 제시한 것이다.

Table 23

Multimodal Conversational AI Improvement Scenarios

물론, AI 기반 멀티모달 인터페이스 도입에는 현실적인 과제들이 따른다. 공항 환경의 높은 배경 소음은 음성 인식의 정확도를 저해할 수 있으므로, 지향성 마이크 기술이나 AI 기반 소음 제거 알고리즘 적용이 필수적일 것이다. 또한, 다양한 국적의 사용자를 포용하기 위한 다국어 음성 인식 및 합성 기술의 지속적인 고도화가 요구된다. 더불어 민감한 개인정보 처리 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제에 대해서는 NIA원칙6(개인정보보호)에 입각한 기술적·제도적 보완책 마련이 선행되어야 한다.

• • 연구질문 3(AI 적용 방식 및 한계): 연구질문 1·2에서 규명된 문제점 해결을 위해 멀티모달 대화형 AI를 적용하는 구체적인 시나리오를 Table 23과 같이 제시하였다. 주요 적용 방식은 음성 안내/입력, 시청각, 선제적 안내 등이다. 그러나 성공적인 도입을 위해서는 공항 소음, 다국어 처리, 개인정보보호 등 기술적·제도적 한계를 극복해야 함을 확인하였다.

6. 결론

본 연구는 이론적 고찰을 바탕으로 공항 셀프체크인 키오스크 디자인 관찰요소를 도출하고 총 48명의 내·외국인 피실험자를 대상으로 현장 기반의 비디오 관찰과 AEIOU 분석을 수행하였으며 이 중 일부에 대해 인터셉트 인터뷰를 진행하여 보다 정확하게 사용성과 문제점을 도출하고 분석하였다. 또한, 장기간 노출된 전반적인 사용성과 시스템 구조적 문제를 파악하기 위해 이해관계자 인터뷰를 실시하여 보다 심층적인 조사가 이루어지도록 하였다. 그 결과 공항 셀프체크인 키오스크 사용 과정에서 여권 스캔 오류, 인원추가 시 혼란, 버튼 위치 인지 실패, 좌석 배치도 선택의 어려움, 이해관계사 간의 통합적 의사결정의 어려움 확인 등 다양한 페인포인트가 도출되었다. 특히 AEIOU 방법론을 활용하여 사용자 행동과 경험을 정성적·정량적으로 분석함으로써, 실제 사용 맥락에서 인터페이스의 문제를 구체적이고 체계적으로 진단할 수 있었다. 이러한 분석 결과는 기존 시각 중심 UI만으로는 다양한 사용자 요구를 충족시키기에 한계가 있음을 보여주며, 음성과 시각 피드백을 통합한 멀티모달 대화형 AI의 도입이 사용자 이해도와 성공률 향상에 효과적이라는 점을 확인할 수 있었다.

본 연구는 특정 키오스크 모델 중심으로 수행되어 다양한 시스템 및 사용자 특성을 충분히 반영하지 못했다. 연구 과정에서 관찰자가 사용자의 어려움을 인지하고 일부 도움을 준 사례가 있었고, 조사 대상이 여러 모델에 분산되어 각 모델 간 변동성이 사용자 경험 및 관찰 결과에 영향을 미쳤을 가능성이 있다. 또한 신형 모델은 모바일 체크인 시 일부 기능이 제한되는 정책적 차이로 인해 구형 모델과 성공률을 직접 비교하는 데 제약이 있었다. 이러한 한계를 보완하기 위해, 향후에는 다양한 항공사와 키오스크 모델을 대상으로 한 반복 실험과 정량적 효과 분석이 필요하며, 또한 사용성을 개선하기 위해 공항운영자, 항공사, 시스템 개발자 간의 협력을 통한 거버넌스 체계 마련과 대화형 AI 기술의 실무 적용 가능성에 관한 연구도 병행되어야 한다. 이러한 후속 연구가 이루어짐으로써, 본 연구가 공항 자동화 시스템 전반의 사용자 경험을 보다 포용적이고 직관적인 방향으로 전환하는 데 실질적으로 기여하기를 기대한다.

Acknowledgments

홍익대학교 대학교육혁신사업단의 지원을 받아 수행하였음.

This work was supported by 2025 Hongik University Innovation Support Program Fund.

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