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'눈치 좋은 인공지능 비서'…말 걸어도 좋은 타이밍 찾았다

송고시간2020-10-28 13:00

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KAIST, 3천500개 사용자 데이터 분석해 대화 어려운 요인 분류

실험용 스마트 스피커를 이용한 데이터 수집
실험용 스마트 스피커를 이용한 데이터 수집

[KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]

(대전=연합뉴스) 박주영 기자 = "오늘 하루 어땠나요? 많이 힘드셨죠?"

피곤한 몸을 이끌고 집에 들어왔는데 인공지능 비서가 이렇게 말을 건다면 피로가 저절로 풀릴 것이다.

하지만 급하게 외출하려는데 비서가 눈치 없이 말을 건넨다면, 도리어 짜증이 날지도 모른다.

국내 연구팀이 이처럼 인공지능 비서가 말 걸기 좋은 최적의 타이밍을 찾아냈다.

한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 이의진 교수 연구팀이 사용자 데이터를 통해 스마트 스피커의 최적 발화 시점을 결정하는 사용자 상황 맥락 요인을 정리했다고 28일 밝혔다.

질문과 응답을 통한 데이터 수집(CG)
질문과 응답을 통한 데이터 수집(CG)

[KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]

연구팀은 실험용 스마트 스피커를 제작, 교내 기숙사 거주 학생 40명의 방에 설치해 일주일 동안 3천500개의 데이터를 모았다.

사용자 움직임이 감지되거나 일정한 시간이 지나면 스마트 스피커가 대화해도 좋을지 질문하고 학생들이 그에 따른 답과 이유를 말하는 방식으로 진행됐다.

이를 통해 스마트 스피커가 대화를 시작하거나 중단할 상황 맥락 요인을 크게 개인적 요인과 사회적 요인, 움직임 요인으로 분류했다.

우선 개인적 요인은 활동 집중도, 긴급함과 바쁨 정도, 정신적·육체적 상태, 듣기 또는 말하기 가능한 상태 등 4가지로 나눌 수 있다.

대화하기 좋은 타이밍에 대한 세 가지 요인 그림
대화하기 좋은 타이밍에 대한 세 가지 요인 그림

[KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]

예를 들어 집중해서 공부하고 있거나 피곤할 때, 드라이기로 머리를 말리고 있을 때는 대화가 어렵다고 답했다.

사회적인 요인으로는 룸메이트와 함께 있을 때로, 룸메이트가 자고 있거나 어떤 활동에 집중하고 있을 때 대화하기 곤란하다고 응답했다.

끝으로 움직임 요인으로는 외출, 귀가, 활동 전환 등 3가지로 나눌 수 있는데 귀가하는 상황일 때는 대부분 대화하기 좋은 시점이라고 답했다.

사용자에게 복약 시간을 알려주고, 스케줄을 파악해 일정을 조절하는 등 선제적인 서비스를 제공하는 인공지능 비서 개발에 기여할 것으로 기대된다.

이번 연구에 제1저자로 참여한 차나래 학생은 "센서 데이터로 상황 맥락 정보를 감지해 스마트 스피커가 알아서 대화를 시작하거나 중지하는 등 지능적인 음성 서비스를 제공할 수 있다"고 말했다.

jyoung@yna.co.kr

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