인지 메커니즘 분석을 통한 사용자 행동 수준별 AI 상호작용 설계 가이드라인 개발 = Developing AI Interaction Design Guidelines Based on User Behavior Levels Through Cognitive Mechanism Analysis

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 생성형 인공지능 협업 맥락에서 AI 컨펌 방식(명시적, 암묵적, 제안형)과 사용자 행동 수준(전략적 판단, 중간 과업, 단순 조작)의 정합성이 사용자 경험(신뢰, 통제감, 인지부하)을 매개로 기술 수용에 미치는 영향을 검증하고, 이를 바탕으로 행동 수준별 AI 상호작용 설계 가이드라인을 개발하는 것을 목적으로 한다.
1차 정량 연구(N=210)에서는 3×3 혼합요인 설계를 적용하고 혼합 분산분석과 구조방정식모형을 통해 주효과와 연쇄 매개 경로를 검증하였다. 분석 결과, 명시적 및 제안형 컨펌이 암묵형보다 사용자 경험에 유리하였으며, 사용자 경험에서 기술 수용으로 이어지는 매개 경로가 지지되었다. 조건부 간접효과 분석에서는 중간 과업에서 암묵형이 만족도와 사용 의도를 저하시키는 패턴이 확인되었다. 선호 분석 결과, 전략적 판단과 중간 과업에서는 제안형이, 단순 조작에서는 명시적 컨펌이 선호되었으며, 암묵형은 모든 행동 수준에서 비선호되었다.
2차 질적 연구(N=15)에서는 Rasmussen의 SRK 인지 처리 모형을 분석틀로 적용하였다. 분석 결과, 전략적 판단에서는 지식 기반, 중간 과업에서는 규칙 기반, 단순 조작에서는 숙련 기반 처리가 우세하였다. 설계 요인의 우선순위는 전략적 판단과 중간 과업에서는 사용자 통제가, 단순 조작에서는 투명성이 최우선으로 나타났다. 특히 중간 과업 참여자 전원에게서 적응형 컨펌 니즈가 발견되었으며, 각 하위 기능별 트레이드오프와 가드레일이 도출되어 구체적 설계 임계값이 제시되었다.
이상의 결과를 종합하여 설계 매트릭스, 8단계 플로우차트, 기능별 가드레일, 5레벨 체크리스트로 구성된 AI 상호작용 설계 가이드라인을 개발하였으며, 전문가 평가를 통해 내용 타당도를 검증하였다. 본 연구는 SRK 프레임워크를 AI-HCI 분야로 확장하고 행동 수준 기반 적응형 컨펌 설계의 이론적 토대를 제시하였으며, AI 시스템 설계자에게 구체적이고 실행 가능한 지침을 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigates how the concordance between AI confirmation modes (explicit, implicit, suggestive) and user behavior levels (Goal, Task, Action) influences the pathway from user experience (trust, perceived control, cognitive load) to technology acceptance in generative AI collaboration, and develops behavior-level-specific AI interaction design guidelines accordingly.
Study 1 (N=210) employed a 3×3 mixed-factor design, applying mixed ANOVAs and structural equation modeling to test main effects and sequential mediation paths. Results indicated that explicit and suggestive confirmations yielded more favorable user experience outcomes than implicit confirmation, and the mediation pathway from user experience to technology acceptance was supported. Conditional indirect effect analysis revealed that implicit confirmation at the Task level significantly decreased satisfaction and behavioral intention. Preference analysis demonstrated that suggestive confirmation was preferred at the Goal and Task levels, explicit confirmation at the Action level, whereas implicit confirmation was disfavored across all levels.
Study 2 (N=15) applied Rasmussen's SRK cognitive processing model as an analytical framework. Analysis revealed that knowledge-based processing predominated at the Goal level, rule-based at the Task level, and skill-based at the Action level. Design factor priorities varied accordingly: user control was prioritized at the Goal and Task levels, transparency at the Action level. Notably, all Task-level participants expressed needs for adaptive confirmation, and trade-offs and guardrails for sub-features were identified, yielding specific design thresholds.
Integrating these findings, AI interaction design guidelines were developed comprising a design matrix, an 8-step flowchart, feature-specific guardrails, and a 5-level checklist; content validity was verified through expert evaluation. This study extends the SRK framework to the AI-HCI domain and establishes a theoretical foundation for behavior-level-based adaptive confirmation design, while providing practitioners with actionable guidelines for implementing context-appropriate confirmation mechanisms.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 문제 제기 2
• 1.2 연구 필요성 및 기존 연구 한계 3
• 1.3 연구 목적 및 질문 5
• 1.4 연구 구성 및 프로세스 6
• 2. 이론적 배경 및 선행 연구 고찰 9
• 2.1 생성형 AI와 인간-AI 협업 10
• 2.2 AI 컨펌 방식의 유형 및 특성 11
• 2.3 사용자 행동 단계 및 인지 구조 12
• 2.4 피드백과 컨펌 메커니즘 13
• 2.5 사용자 행동 수준 이론 기반 컨펌 전략의 정합성 14
• 2.6 사용자 경험 요인과 기술 수용 경로 15
• 2.7. 인간 인지 처리 모델 16
• 2.8 상호작용 설계 요인 17
• 3. 연구1: AI 컨펌 방식이 사용자 경험과 기술 수용에 미치는 영향 22
• 3.1 연구 모형 및 가설 23
• 3.1.1 조작적 정의 및 변수 체계 23
• 3.1.2 연구모형 제시 25
• 3.1.3 연구 가설 26
• 3.2 연구 방법 28
• 3.2.1 참여자 28
• 3.2.2 실험 설계 29
• 3.2.3 실험 절차 31
• 3.2.4 측정 도구 32
• 3.2.5 자료 수집 및 분석 절차 35
• 3.3 분석 결과 36
• 3.3.1 측정모형의 신뢰도 및 수렴·판별 타당도 37
• 3.3.2 가설 검증 39
• 3.3.3 1차 연구 개요 및 핵심 결과 요약 47
• 4. 연구2: AI 컨펌 방식의 인지 메커니즘 및 설계 요인 확장 연구 50
• 4.1 연구 개요 및 분석틀 51
• 4.1.1 연구 개요 51
• 4.1.2 분석 범주 및 코드북 52
• 4.1.3 분석틀 55
• 4.2 연구 방법 56
• 4.2.1 참여자 56
• 4.2.2 실험 설계 59
• 4.2.3 실험 절차 61
• 4.2.4 측정 도구 62
• 4.2.5 자료 수집 및 분석 절차 67
• 4.3 분석 결과 71
• 4.3.1 선호 컨펌 방식 분석 71
• 4.3.2 우세 SRK 인지 처리 수준 분석 72
• 4.3.3 컨펌 방식 선호 및 이유 핵심 인사이트 73
• 4.3.4 설계 요인 우선순위 분석 76
• 4.3.5 설계 요인의 필수 하위 요소(기능) 및 가드레일·트레이드 오프 분석 79
• 5. AI 상호작용 설계 가이드라인 개발 및 전문가 평가 91
• 5.1 AI 상호작용 설계 가이드라인 개발 92
• 5.1.1 개발 원칙 및 방법론 92
• 5.1.2 구성 및 내용 93
• 5.1.3 최종 산출물 96
• 5.2 전문가 평가 97
• 5.2.1 전문가 선정 및 구성 97
• 5.2.2 평가 방법 및 절차 98
• 5.2.3 전문가 평가 결과 및 반영 100
• 6. 결론 및 논의 105
• 6.1 연구 결과 요약 및 함의 106
• 6.1.1 1차 연구 결과 106
• 6.2.1 2차 연구 결과 107
• 6.1.3 통합 결과 108
• 6.2 연구 기여 110
• 6.2.1 이론적 기여 110
• 6.2.2 실무적 기여 111
• 6.3 연구 한계 및 향후 연구 방향 112
• 6.3.1 연구 한계 112
• 6.3.2 향후 연구 방향 113
• 맺음말 115
• 참고문헌 116
• 영문 초록 122