LLM 기반 음성 대화 에이전트(VCAs)는 사회적 상호작용 파트너로 부상하고 있으나, 실시간 즉시성은 의사소통 불안(Communication Apprehension, CA)을 지닌 사용자에게 심리적 부담을 증가시킬 수 있다. 본 연구는 LLM 기반 VCA 상호작용 중 사용자가 느끼는 불편함에 근거하여, CA 사용자의 불안을 완화하기 위한 상호작용 설계 단서를 탐구한다. 우리는 설문 스크리닝을 통해 CA를 지닌 10명의 사용자를 모집하고, 짧은 사전 인터뷰를 통해 일상적인 붕괴(부조화) 에피소드를 수집하여 이를 지원 카드(support-card) 스캐폴드로 번역하였다. 카드 기반 공동 설계 워크숍에서 참여자들은 LLM 기반 VCA와 실시간 음성 대화를 수행하고, 카드를 이용해 녹음된 순간들을 재구성함으로써 불안 유발 요인과 완화 전략을 식별하였다. 연구 결과, 발화 연속성이 단절되거나 턴 전환(turn transitions)이 예측 불가능해질 때 부담과 발화 억제가 더욱 높아지는 것으로 나타났다. 우리는 CA 사용자를 위한 안전한 음성 상호작용을 지원하기 위해 맥락에 기반한 턴테이킹, 능동적 경청(active listening) 단서, 그리고 명시적인 사용자 제어를 강조하는 설계 시사점을 제안한다.

음성 에이전트는 여러 가구 구성원이 관여하는 일상적 가족 갈등에서 중재자(mediator)로서 점차 더 많이 구상되고 있다. 이러한 개입은 역할, 권한, 정서적 역학이 절차적 의사결정이 어떻게 해석되는지에 영향을 미치는 사회적으로 구조화된 환경에서 발생한다. 본 연구는 동의(consent)를 요청할 때 에이전트의 첫 수신자(first addressee)가 다자간 가족 갈등에서 지각된 공정성, 존중, 수용성에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 살펴본다. 스토리보드 기반 비디오 시나리오를 사용하여 첫 수신자를 세 가지 조건—부모 우선, 자녀 우선, 동시 호명—으로 변인하고, 한국인 참여자 20명(부모 10명, 성인 자녀 10명)과 인터뷰를 수행하였다. 연구 결과는 호명(대응) 순서가 중재 자체를 평가하기 이전 단계에서 책임감과 정당성의 지각을 형성하는 절차적 신호로 기능함을 보여준다. 부모들은 권한 인지와 공손함을 강조한 반면, 성인 자녀들은 동등한 인지와 책임이 전환되는 양상에 대한 민감성을 강조하였다. 결론에서는 AI 중재를 위한 설계 전략으로 절차적 명확성에 중점을 두고, 기본값으로서 동시 호명을 제시하며, 가구 맥락에의 적응을 포함한다.

사용자들은 AI가 생성한 언어에 점점 더 많이 노출되고 있으며, 이는 잠재적인 기만 및 커뮤니케이션 위험을 야기한다. 본 연구는 AI가 생성한 언어가 사용자의 진실 판별에 미치는 수사학적(rhetorical) 영향의 측면을 탐구하였다. 우리는 인터뷰를 통해 사용자의 진실 탐지 방법을 이해하고자, 수사적 현존(rhetorical presence)의 3수준과 설득을 위한 수사 요소(persuasive rhetorical elements)의 4가지를 비교하는 사용자 연구를 수행하였다. 연구 결과, 수사 요소의 수가 더 적은 출력은 사용자가 진실과 거짓을 구별하는 데 어려움을 겪게 하는 반면, 수사가 더 많은 출력은 사용자를 거짓 진실로 오도하는 경우가 더 흔한 것으로 나타났다. 사용자의 AI 기대가 진실 판단에 영향을 미쳤으며, 기대에 부합하는 응답은 더 진실하다고 인식되었다. 가벼운 태도의 사람과 유사한 응답은 거짓으로 판단되는 경우가 많았고, 기술적이고 정확한 AI 응답이 선호되었다. 본 연구는 AI 언어의 수사 요소가, 진술의 실제 진실 여부와 무관하게 개인에게 상당한 편향을 유발할 수 있음을 강조한다. 인간- AI 간 커뮤니케이션에서의 투명성을 향상시키기 위해, AI 설계에서 수사 요소를 신중하게 통합하고 기만적인 응답 가능성을 최소화하기 위한 지침 원칙을 마련할 것이 권고된다.

LLM 기반 음성 대화 에이전트(VCAs)는 사회적 상호작용 파트너로 부상하고 있으나, 실시간 즉시성은 의사소통 불안(Communication Apprehension, CA)을 지닌 사용자에게 심리적 부담을 증가시킬 수 있다. 본 연구는 LLM 기반 VCA 상호작용 중 사용자가 느끼는 불편함에 근거하여, CA 사용자의 불안을 완화하기 위한 상호작용 설계 단서를 탐구한다. 우리는 설문 스크리닝을 통해 CA를 지닌 10명의 사용자를 모집하고, 짧은 사전 인터뷰를 통해 일상적인 붕괴(부조화) 에피소드를 수집하여 이를 지원 카드(support-card) 스캐폴드로 번역하였다. 카드 기반 공동 설계 워크숍에서 참여자들은 LLM 기반 VCA와 실시간 음성 대화를 수행하고, 카드를 이용해 녹음된 순간들을 재구성함으로써 불안 유발 요인과 완화 전략을 식별하였다. 연구 결과, 발화 연속성이 단절되거나 턴 전환(turn transitions)이 예측 불가능해질 때 부담과 발화 억제가 더욱 높아지는 것으로 나타났다. 우리는 CA 사용자를 위한 안전한 음성 상호작용을 지원하기 위해 맥락에 기반한 턴테이킹, 능동적 경청(active listening) 단서, 그리고 명시적인 사용자 제어를 강조하는 설계 시사점을 제안한다.

음성 에이전트는 여러 가구 구성원이 관여하는 일상적 가족 갈등에서 중재자(mediator)로서 점차 더 많이 구상되고 있다. 이러한 개입은 역할, 권한, 정서적 역학이 절차적 의사결정이 어떻게 해석되는지에 영향을 미치는 사회적으로 구조화된 환경에서 발생한다. 본 연구는 동의(consent)를 요청할 때 에이전트의 첫 수신자(first addressee)가 다자간 가족 갈등에서 지각된 공정성, 존중, 수용성에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 살펴본다. 스토리보드 기반 비디오 시나리오를 사용하여 첫 수신자를 세 가지 조건—부모 우선, 자녀 우선, 동시 호명—으로 변인하고, 한국인 참여자 20명(부모 10명, 성인 자녀 10명)과 인터뷰를 수행하였다. 연구 결과는 호명(대응) 순서가 중재 자체를 평가하기 이전 단계에서 책임감과 정당성의 지각을 형성하는 절차적 신호로 기능함을 보여준다. 부모들은 권한 인지와 공손함을 강조한 반면, 성인 자녀들은 동등한 인지와 책임이 전환되는 양상에 대한 민감성을 강조하였다. 결론에서는 AI 중재를 위한 설계 전략으로 절차적 명확성에 중점을 두고, 기본값으로서 동시 호명을 제시하며, 가구 맥락에의 적응을 포함한다.

사용자들은 AI가 생성한 언어에 점점 더 많이 노출되고 있으며, 이는 잠재적인 기만 및 커뮤니케이션 위험을 야기한다. 본 연구는 AI가 생성한 언어가 사용자의 진실 판별에 미치는 수사학적(rhetorical) 영향의 측면을 탐구하였다. 우리는 인터뷰를 통해 사용자의 진실 탐지 방법을 이해하고자, 수사적 현존(rhetorical presence)의 3수준과 설득을 위한 수사 요소(persuasive rhetorical elements)의 4가지를 비교하는 사용자 연구를 수행하였다. 연구 결과, 수사 요소의 수가 더 적은 출력은 사용자가 진실과 거짓을 구별하는 데 어려움을 겪게 하는 반면, 수사가 더 많은 출력은 사용자를 거짓 진실로 오도하는 경우가 더 흔한 것으로 나타났다. 사용자의 AI 기대가 진실 판단에 영향을 미쳤으며, 기대에 부합하는 응답은 더 진실하다고 인식되었다. 가벼운 태도의 사람과 유사한 응답은 거짓으로 판단되는 경우가 많았고, 기술적이고 정확한 AI 응답이 선호되었다. 본 연구는 AI 언어의 수사 요소가, 진술의 실제 진실 여부와 무관하게 개인에게 상당한 편향을 유발할 수 있음을 강조한다. 인간- AI 간 커뮤니케이션에서의 투명성을 향상시키기 위해, AI 설계에서 수사 요소를 신중하게 통합하고 기만적인 응답 가능성을 최소화하기 위한 지침 원칙을 마련할 것이 권고된다.

공공 경보 시스템(Public Warning Systems, PWS)은 비상 상황에서 생명을 보호하기 위한 핵심 인프라이나, 많은 사용자가 점차 경보를 무시하거나 비활성화하고 있다. 선행연구는 주의를 기울이는 수신자에 초점을 맞추었고, 정신적·행동적으로 이탈하는 사람들은 상대적으로 간과해 왔다. 본 연구는 경보 피로, 신뢰의 침식, 그리고 무효하다고 인식되는 상황에 의해 형성되는 심리적 거리두기의 점진적 과정으로서 이탈을 고찰한다. 하루 평균 80건의 메시지를 전송하는 한국의 고빈도 셀 방송 시스템에 주목하여, 수신자(responders), 무시자(ignorers), 차단자(blockers)로 분류된 37명의 참여자를 대상으로 EPPM과 PADM에 기반한 질적 연구를 수행하였다. 상호작용적 메시지 평가와 인터뷰를 통해, 메시지 수신에서 보호 행동 또는 비행동에 이르는 인지적·정서적 경로를 추적하였다. 연구 결과, 경보를 사전적으로 일축하는 고정된 인지적 앵커, 행동으로 거의 이어지지 않는 정보 탐색 행태, 그리고 반복되는 허위 경보에 대한 적응의 차이를 포함한 구조적·심리적 장벽이 확인되었다. 우리는 긴급 경보를 누적된 경험에 의해 형성되는 적응형 사용자–시스템 인터페이스로 재정의하며, 정적인 채널이 아님을 제시한다. 또한 경보가 포화된 환경에서는 PADM 경로가 비선형적이거나 단축되거나 붕괴될 수 있음을 보여준다. 본 연구는 보다 적응적이고 신뢰할 수 있으며 사용자에 민감한 긴급 경보 시스템을 위한 설계 시사점을 제공한다.

AI 설계를 위한 다양한 도구가 존재함에도 불구하고, 비전문가들은 자신의 의도를 명확히 표현하고 시스템 복잡성을 관리하는 데 여전히 어려움을 겪는다. 본 연구는 자연어 입력과 시각적 워크플로를 통합하는 노코드 플랫폼인 AIAP를 제안한다. AIAP는 조율된 다중 에이전트 시스템을 활용하여 모호한 사용자의 지시를 사용자에게는 통합된 단일 인터페이스 뒤에 숨겨진 채 모듈화되고 실행 가능한 단계로 분해한다. 32명의 참가자를 대상으로 한 사용자 연구에서, AIAP의 AI 생성 제안, 모듈형 워크플로, 그리고 데이터·행동·맥락을 자동으로 식별하는 기능은 참가자들이 서비스를 직관적으로 개발하는 능력을 유의미하게 향상시켰다. 이러한 결과는 자연어 기반 시각적 프로그래밍이 AI 서비스 설계에서의 진입 장벽을 크게 낮추고 사용자 경험을 향상시킨다는 점을 시사한다.