프로젝트 모음 4
#3. 1기 엑스포 ‘봄-여름’
포롱
권민지, 김도영, 이서희, 박진희
저희는 스마트 디바이스에 친숙한 미래 세대들이 어휘 및 문해력 부족으로 인해 실제로 직장 내에서 언어적 소통 장벽을 느끼고 있는 상황에 집중하여 소통 대상 맞춤 번역 서비스를 설계했어요. 디지털 사회가 발달함에 따라, 스마트폰은 일상 속에서 필수 요소로 자리 잡았으며, 이러한 환경에 익숙한 디지털 네이티브 세대는 주로 유튜브 shorts, 인스타그램 릴스, 틱톡과 같은 숏폼 형태의 소셜 미디어를 가장 많이 이용한다는 사실을 어렵지 않게 발견할 수 있었어요.
이러한 사실은 작은 화면의 스마트폰으로 글을 읽고, 영상이나 이미지와 함께 짧은 문장을 접하는 디지털 리터러시의 시대가 도래하였음을 시사하고 있죠. 이 환경에 놓인 세대들은 빠르게 변화하는 트렌드에 민감하고 갈등 상황을 회피하는 경향이 있으며, 오프라인보다는 온라인에서 자신을 더 잘 표현한다는 연구 결과도 있었어요.
여기서 저희는 이 디지털 네이티브 세대가 오프라인 상황에서 다세대와 접촉하며 의사소통에 갈등을 겪게 되는 경우에 대해 생각해 보았어요. 한 공간에 여러 세대가 조직을 구성하고 의사 소통하는 경우는 주로 직장인 것을 알 수 있었죠. 실제 연구에 따르면, 직장 내 세대 갈등을 유발하는 요인으로는 세대 간의 가치관, 행동 양식, 이해관계의 차이가 다수였습니다. 이와 관련해 다양한 연구와 매체에서는 세대 갈등을 해소하기 위해서
서로 간 소통을 통해 다름을 이해하고 인정하며 존중하는 방식으로 해결고리를 찾아야 한다고 주장하는데요, 서로 다른 세대가 소통을 하기 위해서는 말과 대화를 비롯한 언어가 필수적인데, 서로 언어가 통하지 않는 상황에서 이상적인 소통이라는 것을 할 수 있을까라는 아이러니와 함께 근본적인 세대 갈등 해결이 불가능할 것이라는 생각이 들었어요.
이에 대해 우선 디지털 네이티브 세대의 디지털 의존도와 언어 능력 인지 실태에 대한 파악이 필요하다 느꼈고, 디지털 의존도에 따라 언어 및 의사소통 문제가 심화될 것이라는 전제를 바탕으로 20-30대 청년세대 76명을 대상으로 2023년 2월 20일부터 22일까지 3일간 온라인 설문조사를 진행했어요.
응답자는 최근 SNS에서 문해력 논란으로 화제가 된 ‘심심한 사과’, ‘금일’, ‘사흘’ 등의 어휘를 습득한 경로에 대해 유머 게시글, 대학 과제 공지, 업무 메일, 부모님 혹은 주변 어른을 통한 습득 등 다양한 답변을 주셨어요. 이를 통해 저희는 같은 어휘를 배우더라도 소통 대상이나 상황에 따라 다양한 경로와 방식으로 언어를 습득한다는 사실을 알 수 있었죠.
위 사실을 가설로 설정한 후, 실제 직장 내에서는 어떤 상황에서 소통의 문제가 발생하는지를 수집하기 위해 직장인 청년 세대와 기성세대 8명을 심층 인터뷰 해 보았어요. 여기서 알 수 있었던 점은 1)직장 상사가 본인만의 줄임말을 사용하는 경우 검색의 불편함, 2)사회초년생이 느끼는 업무 용어와 약칭에 대한 어려움, 3)업무 도중 순식간에 이루어지는 용어 관련 교육 및 습득이 되는 경우 제대로 이해하지 못하고 넘어가게 되는 아쉬움이 존재한다는 것이었어요.
이를 바탕으로, 3개월 차 신입사원이자 효율적인 업무를 추구하지만, 한자와 영어로 이루어진 어려운 업무 용어와 약칭에 대해 어려움을 느끼고, 이를 잊지 않도록 메모를 해 놓지만 이후 메모 경로를 망각하여 재검색을 반복하는 상황의 퍼소나를 설정했어요. 구체적인 사용 시나리오를 작성하여 실제 서비스 적용이 가능한 시점을 파악하기 위해서였죠.
이에 따라, 저희는 앞서 진행한 유저 리서치를 통해 얻은 핵심 인사이트와 페인 포인트를 바탕으로 구체적인 서비스 솔루션을 도출했어요.
첫째, 소통 대상에 따라 어휘를 받아들이는 상황과 맥락에 차이가 있다는 점에서, 번역 대상 프로필을 등록 후 대상에 따른 번역 데이터를 대화를 통해 축적하여 점차 더 맥락 있는 번역을 제공할 수 있도록 했어요. 여기서, 대화를 통해 AI를 학습시켜 맥락의 의미를 반영한 답변을 하도록 하는 ChatGPT의 특성을 활용했어요.
둘째, 업무 중 순식간에 어휘 교육 및 습득이 이루어지는 경우 기억이 나지 않았던 경험에 대해, 음성 인식으로 신속하게 용어를 추출하고 번역한 후, 결과를 자동으로 저장해 주어 나중에 다시 학습하기를 제안하도록 했어요. 실제 근무 환경에서 용어를 번역해 준들, 심도 있게 이해하고 암기할 시간이 없기 때문이죠. 그래서 번역 시 실시간으로 번역 결과를 보여주되, 바로 휴대폰을 끄더라도 자동 보관이 되고, 보관된 번역 내역에 대해 팝업이나 알림 표시를 띄워 두어 출퇴근과 같은 자투리 시간에 활용할 수 있도록 했어요.
셋째, 직무별로 통용되는 언어문화가 다른 점에서 검색에 어려움을 겪는 경험에 대해, 온보딩에서 나의 직무와 근무지를 등록하여 위치 기반으로 통용되는 언어 데이터 기반의 번역을 제공하도록 했어요. 병원에 근무하는 간호사 간에 사용하는 용어와 사무실에 근무하는 디자이너 간에 사용하는 용어가 다르듯이, 직무의 성격을 분석한 배경 데이터를 인지하도록 하면 번역 결과의 정확도를 높일 수 있겠다 생각했기 때문에요.
또한, IT 기업들이 집중되어 있는 지역인 판교에서 자주 사용되는 언어라고 해서 ‘판교 사투리’라는 단어가 생겨났듯이, 사람들의 언어문화는 나의 거주 지역, 활동 지역을 기반으로 형성되기 때문에 이러한 점을 반영하는 것이 중요하다 여겼어요.
최종적으로 설계된 포롱은 작은 새가 가볍게 날아오르는 소리를 뜻하는 순우리말로, 직장 내 청년 세대에게 경험의 폭을 넓히고, 지식의 성장을 이룰 수 있도록 하는 서비스 목표 의식을 비유하였어요. 이를 통해 직장에서 발생하는 세대 간 소통 문제를 본질적으로 해결할 수 있도록 최적의 어휘 학습 환경을 제공하고자 해요.
D.mo
김효정, 전우림, 최다빈, 송은별, 김소연
현대 사회에서 청년층 우울증은 지속적으로 심화되고 있는 심각한 문제이다. 20~30대의 청년층은 사회적 변화에 가장 민감한 세대로, OECD 국가 중 우울증 발병률 1위인 대한민국에서 34%가 넘는 비율로 우울증을 겪고 있다. 이는 디지털화로 사회적 관계 접촉 빈도가 낮아지면서 청년층의 사회 활동 시간이 줄고, 감정적 해소가 어려워지는 등의 이유로 인한 것으로 보인다.
우리는 이러한 청년층 우울증 문제에 대응하기 위해 '목소리'를 우울증 치료 수단으로 활용할 수 있도록 하고자 한다. 목소리는 인간 감정과 심리 상태를 표현하고 전달하는 강력한 수단으로, 개인의 감정과 느낌, 생각, 태도, 가치관, 행동 등을 표현하고 전달하는데 도움을 주며, 소리와 에너지를 통해 타인과 연결해 주는 역할을 한다.
더하여, '목소리'를 치료 수단으로 활용하기 위해 AI 기술을 모색했다. 딥러닝을 통해 발전된 TTS(음성합성기술)는 연예인 뿐만 아니라 사용자가 원하는 인물의 음성을 구현하는 것이 가능하며, Chat GPT와 같은 AI 챗봇은 사람과 자연스러운 대화를 나눌 수 있어 소통이 중요하게 작용하는 우울증 치료에 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 이러한 기술은 실제 사례로 상담 AI 챗봇 테스(Tess)의 사용한 사람들의 우울증 증상이 감소 했음을 확인한 것으로써 사용자들의 우울증 증상 완화에 도움을 준다는 유의미한 영향을 확인했다.
리서치를 바탕으로 청년층이 외로움을 느끼는 이유와 우울감 해소에 있어 목소리가 긍정적인 영향을 미치는지, 그리고 AI 기술에 대한 가능성과 감정에 미치는 영향에 대해 사전조사로 확인하고자 했다. 사전조사는 익숙한 연예인 목소리로 구성된 음성을 TTS 사용 상황이라 가정하고 영상을 보여준다. 사전조사 결과 청년층은 혼자 있는 것에 외로움과 우울감을 느끼며 그 이유로 대화할 사람의 부재 등이 있었다. 우울감을 떨치기 위한
노력으로는 주변인과 대화 등 목소리와 같은 청각적 요소와 대화로 우울감을 개선시키고자 하였다. 첨부된 영상 시청 후 긍정적인 감정을 형성한 응답자가 47.7%로 과반수에 가까웠고, 안정감이 느껴져 편안하고, 쌍방향 소통 시 우울감 해소에 도움이 될 것이라 응답했다.
사전조사를 기반으로 퍼소나와 사용자 여정 지도를 제작하여, 사용자는 우울감과 혼자인 것에서 오는 외로움을 해소하고 현재 내 상황에 대해 부담 없이 공감하고 소통할 수 있는 친숙한 대상이 필요하다는 인사이트를 얻었다. 또한 이해 관계자 지도를 통해 챗봇형 AI 서비스는 먼저 말을 걸어야 한다는 한계와 생생하지 않다는 문제점, 친숙한 지인은 대화를 나누고 위로를 받고 싶지만 조건적, 제한적 한계가 있다는 문제점을 인지했고,
우울감 경험자에게는 챗봇형 AI 서비스와 친숙한 지인 간의 상호보완이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
이에, 청년층 우울감 해소를 위해 TTS 음성 합성 기술을 활용 한 서비스 D.mo(디모)를 제작하였다. 디모는 사용자가 대화와 위로를 받고 싶은 원하는 목소리를 직접 설정하면 사용자의 상황을 인지한 후 적절한 위로의 말과 대화를 제공한다.
서비스 디모는 Dear emotion, 소중한 감정의 약자이며, 캐릭터 모모는 서비스에 대한 진입 장벽을 낮춰주기 위한 디모의 캐릭터다. 본 서비스를 시작하게 되면 사용자가 원하는 대상의 음성 파일을 업로드 후. 딥러닝을 통해 컬렉션에 저장된 음성을 선택, 사용이 가능하다.
AI의 선제적 발화 기능을 포함함으로 해당 기능을 이용하고 싶지 않은 시간대는 별도 설정이 가능하도록 하였다. 적절한 시점의 선제적 발화를 위해 GPS 설정 기능을 부여했으며, 해당 기능을 통해 하루 일과 중 방문한 장소와 머물렀던 시간 등의 분석에 의해 개인 맞춤 메시지를 제공한다. 또한 스마트 워치와 연동하여 심박수를 측정해 대화에 반영한다.
사용자의 상태를 인식한 기기는 위로의 선제적 발화를 하고, 발화되는 음성을 텍스트 형식으로 동시 제공한다. 사용자가 발화 중에 음성을 인식하여 동시에 텍스트화한다. 대화의 몰입감을 높이기 위한 수단으로 블루투스 조명 스피커와 연동 이용이 가능하도록 디자인하였다.
이후 실증적 검증을 위해 SUS 검증을 진행했다. 실험 결과, 결과값이 91.03으로 긍정적인 평가를 받아 쓸만한 수준임을 확인했으며 더 나은 인사이트를 도출하기 위해 서술 형식의 설문을 추가로 진행했다. 개인화된 감정적인 경험 제공하는 차별성, 높은 편의성과 접근성에 의한 만족도, 몰입을 위한 자연스러운 구현을 제공하는 실현성을 제공해 줄 수 있는 서비스임을 확인할 수 있었다.
해당 서비스는 이론적인 측면에서 음성을 활용할 수 있는 새로운 관점의 가능성과 다양한 우울감 해소 관련 서비스에 적용될 수 있는 가능성을 제시한다. 실증적인 측면에서는 AI 대화 기술을 활용한 우울감 해소 서비스의 실현 가능성과 디지털 의료 분야에서 기술 활용을 촉진하고 새로운 사용자 경험 제공 가능성을 보여주고 있다.
