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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 181 - 197 (17page)
- DOI
- 10.15187/adr.2024.08.37.4.181
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연구배경 : 텍스트 생성 인공지능 챗봇은 새로운 정보탐색 서비스로 주목받고 있으며, 텍스트 생성 인공지능 챗봇과 의사소통을 통한 상호작용에 따라 대화 참여자의 정보 수용 방식이 확대되었다. 이에 본 연구는 텍스트 생성 인공지능 챗봇과 대화 참여자의 정보성 대화에서 비언어적 요소인 텍스트 움직임이 미치는 영향을 아이트래킹을 통해 살펴보고자 한다.
연구방법 : 움직임의 이론적 고찰을 통해 주요 속성을 도출했으며, 이를 텍스트 생성 인공지능 챗봇의 대화형 인터페이스에 적용해 4가지 유형을 분류했다. 챗봇이 생성한 대화 텍스트를 36명의 실험 참가자가 읽는 동안 아이트래킹을 통해 안구운동 데이터를 수집했다. 분석에서 반복측정 분산분석(Repeated measures ANOVA)과 Bonferroni 사후분석, 독립표본 t-test를 통해 차이점을 확인했다.
연구결과 : 하단에서 발생하는 텍스트 움직임 요소의 방향과 초점은 첫 고정 시간, 전체 고정 횟수, 도약진폭 등에서 상대적으로 높았다. 이는 ChatGPT와 Bing AI의 연속된 대화에서 나타나며 높은 인지 활동에 영향을 미쳤다. 또한 대화 텍스트의 생성 속도 증가는 텍스트 움직임 유형 간의 차이에 영향을 주었다. 따라서 과도한 인지활동을 낮추기 위해서는 움직임 요소가 화면 상단에서 조합되는 것이 필요하다.
결론 : 텍스트 생성 인공지능 챗봇과 효과적인 시각적 의사소통을 위해서는 참여자의 안구운동과 인지 활동에 영향을 미치는 텍스트 움직임을 고려하여, 정보 수용의 효율성을 높이고 인지 부담을 최소화하는 방향으로 설계할 필요가 있다.
연구방법 : 움직임의 이론적 고찰을 통해 주요 속성을 도출했으며, 이를 텍스트 생성 인공지능 챗봇의 대화형 인터페이스에 적용해 4가지 유형을 분류했다. 챗봇이 생성한 대화 텍스트를 36명의 실험 참가자가 읽는 동안 아이트래킹을 통해 안구운동 데이터를 수집했다. 분석에서 반복측정 분산분석(Repeated measures ANOVA)과 Bonferroni 사후분석, 독립표본 t-test를 통해 차이점을 확인했다.
연구결과 : 하단에서 발생하는 텍스트 움직임 요소의 방향과 초점은 첫 고정 시간, 전체 고정 횟수, 도약진폭 등에서 상대적으로 높았다. 이는 ChatGPT와 Bing AI의 연속된 대화에서 나타나며 높은 인지 활동에 영향을 미쳤다. 또한 대화 텍스트의 생성 속도 증가는 텍스트 움직임 유형 간의 차이에 영향을 주었다. 따라서 과도한 인지활동을 낮추기 위해서는 움직임 요소가 화면 상단에서 조합되는 것이 필요하다.
결론 : 텍스트 생성 인공지능 챗봇과 효과적인 시각적 의사소통을 위해서는 참여자의 안구운동과 인지 활동에 영향을 미치는 텍스트 움직임을 고려하여, 정보 수용의 효율성을 높이고 인지 부담을 최소화하는 방향으로 설계할 필요가 있다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 사례분석
4. 연구방법
5. 연구 결과 분석 및 논의
6. 결론 및 제언
References
초록
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