스마트폰 기반 AI 음성비서 서비스의 고령자 UX 경험에 관한 탐색적 연구

1-1 연구 배경

급속한 디지털 전환 속에서 고령층은 스마트폰 기반 AI 서비스 활용 수준이 낮아, 기술수용 격차를 보이고 있다[1]. 최근 조사에서 70세 이상 고령층의 스마트폰 보급률은 73%로 역대 최고치를 기록하였고, 60대 이상 사용자의 92%가 삼성 갤럭시 스마트폰을 이용하는 것으로 나타나 특정 기기에 대한 높은 의존도를 보여준다[2],[3]. 이러한 맥락에서 인공지능(AI; Artificial Intelligence) 기반 음성비서는 직관적 상호작용을 통해 접근성을 높일 수 있으나, 실제 사용에서는 음성 인식 오류나 불충분한 피드백으로 인해 기대와 경험 사이에 간극이 발생하며 신뢰와 지속 사용 의도가 약화되는 것으로 보고된다[4].

기존 연구들은 이러한 문제를 주로 음성 인식 정확도, 접근성, 조작 편의성과 같은 기능 중심 관점에서 다루어 왔다[7]. 그러나 사용자 경험(UX; User Experience)은 기능적 효율성을 넘어 정서적 경험, 심미적 가치, 사용 맥락 등으로 확장되고 있으며[5]-[7], 고령자에게는 친밀감·안정감·신뢰성과 같이 정서적 요소가 기술 수용 과정에서 중요한 영향을 미치는 것으로 나타난다. 그럼에도 고령자의 음성비서 경험을 기능·정서·가치 요소를 포함한 다차원 UX 틀에 기반하여 종합적으로 분석한 연구는 확인되지 않는다. 이러한 공백이 본 연구의 출발점이다.

이에 따라 신뢰성있는 사용성 평가 도구인 시스템 사용성 척도(SUS; System Usability Scale)[8],[9]와 기능·정서·가치를 통합적으로 다루는 UX 경험 모델[5]을 함께 적용한 분석이 요구된다. 이러한 접근은 고령자의 실제 요구와 정서적 경험을 반영한 지속 가능한 사용자 경험 설계로 이어질 수 있을 것이다.

1-2 연구 목적

본 연구는 고령자가 스마트폰 사용 과정에서 음성비서 활용에 어려움을 겪는 원인에 대한 문제의식에서 출발한다. 기존의 사용성 연구는 주로 효율성과 효과성에 초점을 두어 고령자의 맥락적·정서적 경험을 충분히 반영하지 못했다[8]-[10]. 그러나 고령자의 기술 수용은 단순한 기능적 요인에 국한되지 않고, 정서적 안정감, 사회적 관계 유지, 독립성 보장과 같은 가치적 요인까지 포괄한다[1],[11]. 이에 따라 본 연구는 시스템 사용성 척도(SUS)와 UX 피라미드 모형을 결합하여 고령자의 음성비서 경험을 기능적·정서적·가치적 층위에서 종합적으로 탐구하고자 한다[5]-[7],[12]. 이러한 분석을 토대로, 정서적 피드백 강화를 중심으로 한 디자인 가이드라인을 제안하여 학문적·실무적 기여를 도모하고자 한다.

1-3 연구 질문

선행연구는 기술 사용성의 정량적 평가에 집중해 왔으나, 고령자의 실제 경험 과정에서 나타나는 정서적 반응과 가치 인식의 변화는 충분히 조명되지 않았다[5],[9]. 이에 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 다음의 연구 질문을 제시한다.

RQ1. 고령자의 AI 음성비서 사용성은 SUS를 통해 어떻게 정량적으로 측정될 수 있는가?

RQ2. UX 피라미드의 6단계를 적용할 때, 고령자의 음성비서 사용 경험은 기능적 수준에서 정서적·가치적 수준으로 어떠한 방식으로 확장·심화되는가?

RQ3. 정량 분석에서 포착되지 않는 고령자의 맥락적·정서적 경험은 심층 인터뷰와 주제분석을 통해 어떤 요인으로 규명될 수 있는가?

RQ4. 이러한 탐구 결과를 종합하여 고령자 친화적 음성 인터페이스 설계에 어떠한 구체적 가이드라인을 제시할 수 있는가?

2-1 시스템 사용성 척도

시스템 사용성 척도(SUS)는 소프트웨어, 웹사이트, 모바일 기기 등 다양한 기술 환경에서 사용성을 평가하기 위해 개발된 표준화 도구로, 10개의 문항으로 구성된 단일 척도를 기반으로 한다[8]. 개발 초기부터 다양한 제품군에 적용되면서 높은 신뢰도와 간편성이 입증되었으며, 짧은 문항 구성에도 불구하고 사용성의 전반적 수준을 안정적으로 측정할 수 있어 산업·학계 전반에서 널리 활용되고 있다[9].

SUS는 짧은 시간 안에 사용성을 파악해야 하는 상황에서도 효과적으로 적용할 수 있으며, 고령층처럼 설문 피로도에 민감한 사용자 집단을 대상으로 할 때 특히 적합하다. 또한 긍정·부정 문항이 균형 있게 배치되어 있어 응답 편향을 최소화할 수 있다는 점에서 고령자의 인지적 특성을 고려한 평가 도구로서 강점을 갖는다. 이러한 이유로 본 연구는 고령자의 스마트폰 기반 AI 음성비서 사용성을 소비자 관점에서 간결하게 파악하기 위해 SUS를 주요 평가 척도로 채택하였다.

2-2 UX 피라미드 6단계 구조

사용자 경험(User Experience, UX)은 단순한 사용성 평가를 넘어, 사용 과정 전반에서 사용자가 지각하는 인지적·정서적 반응을 포함한 총체적 경험으로 정의된다[5],[12]. UX는 기술과 상호작용하는 과정에서 기능적 효율성과 심리적 만족, 의미적 가치가 복합적으로 형성되는 다층적 개념이다[6].

본 연구는 이러한 UX의 다차원적 속성을 바탕으로, 기능성에서 가치 인식으로 확장되는 여섯 단계의 경험 구조를 분석틀로 설정하였다[5],[12]. 이는 고령자의 AI 음성비서 사용 과정을 기능적 이해에서 정서적 수용, 그리고 가치 확립으로 이어지는 누적적 경험 구조로 해석하기 위함이다.

첫째, 기능성(Functionality) 단계는 서비스의 기본 기능을 인지하고 명령 수행 가능성을 판단하는 초기 수준으로, 기술적 이해가 형성되는 단계이다[5].

둘째, 안정성(Reliability) 단계는 시스템 반응의 일관성과 예측 가능성을 통해 신뢰가 구축되는 과정으로, 사용자가 기술을 신뢰 가능한 도구로 인식하기 시작하는 수준이다[12].

셋째, 사용성(Usability) 단계는 효율성, 학습 용이성, 피드백 이해도 등을 중심으로 상호작용이 원활해지는 시점으로, 효과성과 만족도가 향상된다[6],[9].

넷째, 편의성(Convenience) 단계는 반복 사용을 통해 기술이 일상생활에 통합되고, 효율성과 편리함을 체감하는 단계로, 사용의 지속성이 강화된다[5].

다섯째, 정서적 경험(Emotional Experience) 단계는 상호작용에서 안정감·친밀감·만족감 등 긍정적 정서가 형성되는 수준으로, 감정이 사용 의도에 직접적인 영향을 미친다[12].

여섯째, 가치 인식(Value Perception) 단계는 기술이 개인의 삶 속에서 의미 있고 유용한 존재로 인식되는 단계로, 심리적 애착과 자율성이 강화된다[5],[6].

이와 같은 여섯 단계는 기능적 품질에서 감성적 품질, 나아가 가치적 품질로 확장되는 경험의 누적 구조를 보여준다. 특히 고령자의 AI 음성비서 사용 맥락에서 이러한 단계적 구조는 ‘기능적 이해 → 신뢰 형성 → 정서적 수용 → 가치 확립’의 경험 전환 과정을 체계적으로 설명하는 분석 틀로써 활용될 수 있다[5],[12]. 기존 UX 이론의 기능·정서·가치 요소를 기반으로 재구성한 UX 피라미드 6단계 구조는 그림 1에 정리하였다.

Fig. 1.

Reconstructed 6-level UX pyramid

본 연구에서 사용하는 UX 피라미드 6단계 구조는 기존 UX 이론에서 제시된 기능적·정서적·가치적 요소를 기반으로 하여[5], 이를 고령자의 음성비서 사용 맥락에 맞게 재구성한 분석 틀이다. 즉, 선행 연구에서 제안된 UX 구성 요소를 준거로 삼되, 본 연구의 목적에 따라 기능·감성·가치 경험을 단계적으로 해석할 수 있도록 구조화한 모델이다.

2-3 고령자의 기술 사용 특성과 한계

고령자는 신체적·인지적 제약으로 인해 새로운 기술을 학습하고 사용하는 과정에서 어려움을 겪는다[13]. 작은 화면, 복잡한 메뉴, 음성 인식 오류 등은 사용 회피와 피로를 유발하며, 이러한 문제는 정서적 안정감과 자기 효능감을 약화시킨다[12]. 예측 가능한 반응을 제공하지 못하는 시스템은 인지적 부담을 높이고, 초기 신뢰 형성을 지연시킨다[12].

이러한 경향은 보조운전시스템(ADAS) 연구에서도 확인되는데, 고령 사용자가 시스템의 오류나 지연 응답 시 예측 불가능성을 경험할 경우, 신뢰 수준이 급격히 저하된다고 보고하였다. 이는 인지적 예측 가능성(cognitive predictability) 과 정서적 안정감(emotional stability) 이 고령자의 기술 수용 유지에 핵심 요인임을 시사한다[14].

결과적으로 고령자의 기술 수용 과정은 기능성(Functionality)·안정성(Reliability) 단계에서 정체되고, 정서적 경험(Emotional Experience) 및 가치 인식(Value Perception) 으로의 전환이 늦어지는 경향을 보인다. 따라서 사용성 평가는 효율성과 정확성뿐 아니라 자율성·유능감·관계성 같은 정서적·가치적 요인을 함께 고려해야 하며, 이를 통해 고령자의 긍정적 사용자 경험 형성 메커니즘을 포괄적으로 이해할 수 있다[5],[12].

2-4 AI 음성비서의 상호작용 특성과 감성 UX

AI 음성비서는 시각적 조작이 어려운 고령자에게 대화형 상호작용 기반의 접근성을 제공함으로써, 사용의 부담을 줄이고 효용성을 높이는 기술로 평가된다[5],[6]. 음성 기반 인터페이스는 명령 전달 과정에서 정서적 반응을 유도하고, 신뢰·공감·친밀감의 기반을 형성하여 감성적 수용을 촉진한다[4]. 이러한 상호작용은 단순한 정보 전달을 넘어 정서적 상호작용의 매개체로 기능하며, 사용자의 감정적 요구를 수용하는 과정에서 안정감과 만족감을 강화한다. 결과적으로 감성 UX의 관점에서 AI 음성비서는 기술적 신뢰(Trust) 와 정서적 만족(Emotional Satisfaction) 간의 연결을 매개하며, 고령자의 지속적 사용 의도와 긍정적 경험 형성을 지원한다. 나아가 정량적 지표(SUS)와 함께 정서·가치 전환 과정을 병행 분석함으로써, 신뢰 형성과 지속 사용의 매개 경로를 실증적으로 규명할 수 있다[9],[12].

3-1 연구 설계

본 연구는 고령자의 AI 음성비서 경험을 다차원적으로 탐구하기 위해 혼합 연구 방법을 적용하였다. 정량적 연구에서는 SUS(System Usability Scale)을 활용해 사용성을 측정하였고, 정성적 연구에서는 심층 인터뷰를 통해 경험의 맥락과 정서적 반응을 분석하였다. 인터뷰 데이터는 주제분석을 거쳐 핵심 주제를 도출하고, 어피니티 다이어그램을 통해 인사이트 클러스터링과 저니맵으로 사용자 경험의 흐름을 시각화하였다. 이를 통해 정량 지표와 정성 맥락을 통합적으로 해석함으로써 연구의 타당성을 높이고자 하였다.

3-2 연구 대상 선정

조사 참여자는 연구자가 접근 가능한 지역 사회 내 고령층 네트워크를 통해 자발적으로 모집된 만 60세 이상 사용자들로 구성되었다. 참여자들은 스마트폰을 일상적으로 활용하고 있었으며, 상당수가 AI 음성비서 기능을 사용한 경험이 있어 본 연구의 탐색적 목적에 부합하는 표본으로 판단되었다. 자료 수집은 대면 응답과 온라인 링크 방식을 병행하여 이루어졌고, 고령층의 이해를 돕기 위해 연구자가 응답 절차를 구두로 안내하였다. 시스템 사용성 척도(SUS)는 간단하면서도 높은 신뢰성이 입증된 도구로, 소규모 집단에서도 타당성이 확보되는 것으로 알려져 있다[8]. 다양한 표본 규모에서 SUS가 일관된 결과를 제공함을 보고하였으며[9], 이는 본 연구의 표본 수가 충분함을 뒷받침한다. 또한 고령자를 대상으로 한 선행연구[1],[11]를 고려하여 77명을 모집하였으며, 이는 SUS 기반 분석의 최소 기준을 충족하면서 고령자 집단의 다양한 사용 경험을 반영하기에 적절하다.

정성 연구는 동일 연령대의 참여자 중 16명을 선정하여 심층 인터뷰를 실시하였다. 질적 연구에서 주제분석은 데이터 포화(data saturation)를 핵심 기준으로 삼으며, 일반적으로 6~12명의 인터뷰로도 충분히 달성될 수 있다[15]. 이에 본 연구는 16명을 표본으로 하여 데이터 포화 수준을 충족하였고, 성별·연령·스마트폰 사용 경험·음성비서 사용 빈도를 고려해 참여자 구성을 다양화하였다.

3-3 데이터 수집

정량 자료는 구조화된 설문지를 통해 수집하였다. 설문지는 시스템 사용성 척도(SUS) 문항과 UX 피라미드 기반 경험 측정 항목으로 구성되었으며, 온라인과 오프라인을 병행하여 배포하였다. 설문 응답자는 총 77명으로, 응답 결과는 기술통계와 신뢰도 분석을 통해 검증하였다. 정성 데이터는 심층 인터뷰를 통해 확보하였다. 인터뷰는 반구조화(semi-structured) 형식으로 진행되었으며, 질문지는 UX 피라미드의 6단계를 기반으로 구성하였다. 설문지와는 별도로 심층 인터뷰는 총 16명의 고령자가 참여하였고, 면담 시간은 약 40분 동안 이루어졌다. 인터뷰 내용은 전사 후 주제분석 절차에 따라 코딩하고 범주화하였다. 한편 본 연구 참여자의 다수가 삼성 스마트폰을 사용하고 있어 수집된 음성비서 경험은 자연스럽게 Bixby 중심으로 구성되었다. 온라인 설문이 병행되면서 디지털 활용도가 상대적으로 높은 고령층이 표본에 더 많이 포함되었을 가능성이 있으며, 이는 결과 해석 시 고려해야 할 한계로 본다.

3-4 연구 절차

본 연구는 정량적 방법과 정성적 방법을 통합하여 수행되었다. 정량 분석에서는 SPSS를 활용해 기술통계, 평균, 표준편차, 빈도분석을 실시하였으며, SUS 점수는 기존 연구의 해석 기준을 따라 평가하였다[9],[16]. 또한 SUS를 단일 차원의 지표로 활용하되, 개별 문항은 UX 피라미드와 매핑하여 층위별 해석의 근거로 삼았다[16].

정성 분석에서는 인터뷰 전사본을 기반으로 주제분석을 수행하였으며, 어피니티 다이어그램과 인사이트 클러스터링을 통해 주요 경험 요소를 구조화하였다[15]. 이를 통해 단순한 수치 해석을 넘어 고령자의 맥락적 경험을 도출하였다. 연구 절차의 요약은 아래 표 1에 정리하였다.

Table 1.

Summary of research procedure

특히 SUS 10문항을 UX 피라미드 6단계와 대응시켜 분석을 정교화하였다. Q1은 가치(Value), Q2·Q3·Q7·Q10은 사용성(Usability), Q4·Q5는 기능성(Functionality), Q6은 안정성(Reliability), Q8은 편의성(Convenience), Q9는 감성적 경험(Emotional) 단계와 연결된다. 이를 통해 SUS의 정량적 결과와 UX 피라미드의 층위별 해석을 결합하여 고령자의 음성비서 경험을 기능적·정서적·가치적 차원에서 종합적으로 이해하였다. 이와 같은 매핑은 표 2에 정리하였다.

Table 2.

Mapping between the System Usability Scale (SUS) and the Six Levels of the UX Pyramid

4-1 설문조사

본 연구에서는 고령자의 AI 음성비서 사용 경험을 실증적으로 검증하기 위하여 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문은 구글 설문지(Google Forms)를 활용하여 배포하였으며, 연구 목적과 절차를 충분히 설명한 후 동의한 응답자를 대상으로 진행되었다. 총 77부의 유효 응답이 수집되었다.

설문지는 크게 세 부분으로 구성되었다. 첫째, 인구통계학적 특성을 파악하기 위해 성별, 연령, 스마트폰 사용 기간, AI 음성비서 사용 여부 및 사용 빈도에 관한 문항을 포함하였다. 둘째, 시스템 사용성 평가를 위해 국제적으로 검증된 SUS(System Usability Scale) 척도를 활용하였다. SUS는 총 10개 문항으로 이루어져 있으며, 각 문항은 5점 리커트 척도(1=전혀 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)를 통해 측정하였다. 셋째, 실제 사용 맥락을 반영하기 위해 사용자 여정(Journey Map) 관련 문항을 구성하였다. 여기에는 빅스비의 주요 사용 기능, 사용 시간대, 사용 장소, 만족 요인과 불편 요인 등이 포함되었다. 이와 같이 설계된 설문은 고령자의 사용 특성과 경험을 다각도로 파악할 수 있도록 구조화되었으며, 이후 인구통계학적 특성 분석, 기술통계 및 신뢰도 분석을 통해 연구의 타당성과 설득력을 확보하였다.

본 설문은 특정 과업 수행을 전제로 한 평가가 아니라, 참여자가 일상적으로 AI 음성비서를 사용하면서 경험한 전반적 인식과 상황을 기반으로 응답하도록 구성하였다. 기능 수행의 세부 정확도보다는 실제 사용 과정에서 느낀 편리함, 어려움, 활용 맥락을 자연스럽게 기술할 수 있도록 설계했으며, 고령층의 사용 특성과 감정적 반응을 파악하기 위해 선택형 문항과 짧은 기입형 문항을 함께 포함하였다.

4-2 인구통계학적 특성 분석

본 연구의 조사 대상자는 총 77명으로, 성별은 남성 42명(54.5%), 여성 35명(45.5%)이었다. 연령 분포는 60~64세 15명(19.5%), 65~69세 27명(35.1%), 70~74세 31명(40.3%), 75세 이상 4명(5.2%)으로 나타났으며, 70세 이상이 전체의 절반을 차지하였다. 스마트폰 사용 기간은 ‘10년 이상’이 62명(80.5%)으로 가장 높은 비율을 보였고, 7~9년 5명(6.5%), 4~6년 5명(6.5%), 1년 미만 3명(3.9%), 1~3년 2명(2.6%)으로 조사되어 장기 사용자가 다수를 차지하였다.

AI 음성비서 사용 여부에서는 ‘사용 경험 있음’이 58명(75.3%), ‘사용 경험 없음’이 19명(24.7%)으로 확인되었다. 사용 빈도의 경우 ‘최근 1개월 사용하지 않음’이 26명(33.8%)으로 가장 많았으며, 이어서 ‘주 1~2회’ 21명(27.3%), ‘주 3~6회’ 14명(18.2%), ‘월 1~2회’ 11명(14.3%), ‘거의 매일(1회 이상)’ 5명(6.5%) 순으로 나타났다.

이와 같이, 연구 참여자는 전반적으로 장기간 스마트폰을 사용해 온 고령자가 다수를 이루며, AI 음성비서 사용 경험은 보유하고 있으나 실제 사용 빈도는 낮은 편으로 확인되었다. 이러한 결과는 고령자의 AI 음성비서 활용 경험을 탐색하는 본 연구에서 중요한 배경 특성으로 작용한다. 연구대상자에 대한 인구통계학적 특성은 표 3에 정리하였다.

Table 3.

Demographic characteristics of participants

4-3 기술 통계 분석

본 연구에서는 총 77명의 응답 자료를 바탕으로 SUS(System Usability Scale) 문항별 기술통계를 산출하였다. 기술통계는 표본의 전반적 분포와 응답 경향을 확인하는 기초 단계로, 후속적인 신뢰도 분석 및 가설 검증의 타당성을 확보하기 위해 수행되었다. 분석 결과, 문항별 평균값은 2.60(Q8)에서 3.66(Q7) 사이로 분포하였으며 전반적으로 3점대 수준을 나타냈다. 특히 “시스템을 사용하기에 충분히 자신감이 있다”의 Q7 문항은 평균 3.66점으로 가장 높게 나타났으며, “시스템을 사용하기 전에 많은 것을 배워야 한다고 생각한다”의 Q8 문항은 평균 2.60점으로 가장 낮게 나타났다. 이는 응답자들이 사용성 측면에서 비교적 자신감을 가지고 있으나 학습 부담에 대해서는 부정적 인식을 갖고 있음을 보여준다. SUS 총점은 최소 20.0점, 최대 90.0점으로 나타났으며, 평균은 57.66점(표준편차 12.29)으로 확인되었다. 이는 SUS 국제 기준점인 68점보다 낮은 수준으로, 연구대상자의 전반적 사용성 경험이 보통 이하임을 시사한다. 이러한 결과는 고령자의 AI 음성비서 활용 경험이 제한적임을 보여주며, 향후 사용자 경험 개선을 위한 실증적 근거를 제공한다. 기술통계 분석 결과는 표 4에 정리하였다.

Table 4.

Results of descriptive statistical analysis of SUS items

4-4 신뢰도 분석

본 연구에서는 SUS 척도의 내적 일관성을 검증하기 위하여 신뢰도 분석을 수행하였다. 신뢰도 분석은 동일한 개념을 측정하는 문항들이 응답에서 얼마나 일관성을 보이는지를 확인하는 절차로, 측정 도구의 안정성과 타당성을 확보하기 위해 필수적으로 요구된다. 특히, 본 연구는 고령자의 AI 음성비서 사용성을 탐색하는 데 목적이 있으므로, 측정 도구의 신뢰성을 확보함으로써 후속 통계 분석과 결과 해석에 학문적 설득력을 제고할 수 있다.

SUS 전체 문항에 대한 Cronbach’s α는 .787로 나타나 일반적으로 수용 가능한 수준(.70 이상)의 내적 일관성이 확인되었다. 이는 SUS 척도가 본 연구의 맥락에서도 일관된 사용성 경험을 측정할 수 있는 유효한 도구임을 의미한다. 년의 신뢰도 분석 결과 요약은 아래 표 5에 정리하였다.

Table 5.

Summary of reliability analysis of SUS

더 나아가 문항별 신뢰도 분석 결과, 항목과 총점 상관(Corrected Item-Total Correlation)은 .288~.619의 범위에서 나타났으며, 각 문항 제거(Cronbach's α if Item Deleted)시, Cronbach’s α는 .750~.790 범위로 안정적으로 유지되었다. 이는 특정 문항이 척도의 신뢰도를 저해하지 않음을 보여주며, SUS 척도의 구성 타당성이 확보되었음을 시사한다.

종합하면, SUS 척도는 고령자의 AI 음성비서 사용성 경험을 측정하는 데 있어 신뢰할 수 있는 도구임이 확인되었으며, 이러한 결과는 본 연구의 후속 분석을 정당화하는 기초적 근거로 기능한다. SUS 문항별 신뢰도 분석 결과는 아래 표 6에 정리하였다.

Table 6.

Reliability analysis of SUS items

4-3 UX 피라미드 매핑 결과

본 연구는 SUS 10개 문항을 UX 피라미드 6단계에 매핑하여 고령자의 AI 음성비서 경험을 다차원적으로 분석하였다. 기술통계와 신뢰도 분석 결과, 일부 문항은 기존 분류에서 조정되었으며 특히 Q3은 사용성보다는 편의성과 더 밀접하게 연계되어 편의성 층위로 재배치되었다. 기능성 층위는 평균 점수가 낮게 나타나 복잡성과 초기 학습 부담이 주요 제약 요인임을 보여주었다. 안정성 층위는 일부 부정적 반응이 있었으나, 전반적으로 내적 일관성은 유지되었다. 사용성과 편의성 층위는 대체로 긍정적으로 평가되었으며, 학습 용이성과 자신감 형성이 강조되었다. 반면 가치 층위는 국제 기준에 미치지 못하는 수준으로 나타나, 생활적 의미와 활용 가치에 대한 인식이 제한적임을 시사하였다. SUS와 UX 피라미드의 매핑 결과는 아래 표 7에 정리하였다.

Table 7.

Mapping results of SUS and UX Pyramid 6 Levels

실증 분석 결과, 고령자는 AI 음성비서 사용 과정에서 기능적 복잡성과 인지적 부담을 크게 인식하였다. 특히 기능성(Functionality)과 안정성(Reliability) 항목의 평균 점수가 낮아, 초기 사용의 불확실성과 신뢰 부족이 확인되었다.

반면, 반복 사용을 통해 편의성과 사용성 인식이 향상되며 상위 UX 층위로 전이되는 양상이 나타났다. 이는 사용 경험이 기능적 효율성을 넘어 정서적 반응과 가치 인식으로 확장될 가능성을 보여준다.

따라서 본 연구는 정량 분석에서 드러나지 않은 맥락적·정서적 요인을 보완하기 위해, 다음 장에서 심층면접과 주제 분석을 중심으로 한 정성 연구를 수행하였다.

5-1 심층 인터뷰 개요

정량 분석은 고령자의 음성비서 사용성을 수치적으로 확인하는 데 기여했으나, 정서적 반응과 맥락적 경험을 충분히 설명하기에는 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해 별도의 고령자 16명을 모집하여 반구조화 심층 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰는 UX 피라미드 6단계를 토대로 설계되었으며, 각 면담은 약 40분간 진행되었다. 모든 면담은 사전 동의를 거쳐 녹음·전사하였으며, 자료는 후속 주제분석의 기초 자료로 활용하였다. 참여자의 대부분은 스마트폰 사용 경력이 10년 이상이었으나, 빅스비 사용 경험은 제한적이었다. 심층 인터뷰 참여자 특성은 표 8에 제시하였다.

Table 8.

Characteristics of interview participants

5-2 주제 분석 결과

심층 인터뷰 자료는 전사 후 6단계 절차에 따라 주제분석을 실시하였다[15]. 본 연구의 주제분석은 6단계 절차—①자료 숙지, ②초기 코딩, ③주제 탐색, ④주제 검토, ⑤주제 정의 및 명명, ⑥결과 보고—에 따라 수행하였다. 이러한 체계적 절차를 통해 반복되는 의미 단위를 도출하고, UX 피라미드 층위와 비교·검증함으로써 해석의 타당성을 확보하였다[15]. 초기 코딩을 통해 반복적으로 나타나는 의미 단위를 도출하고, 이를 범주화하여 잠정적 주제를 형성하였다. 분석 과정에서는 질적분석 프로그램(Nvivo, Taguette)을 활용하여 자료의 체계성과 신뢰성을 보완하였다. 이후 유사한 주제를 통합·정제하고, UX 피라미드의 층위와 비교·검증함으로써 해석의 타당성을 확보하였다.

그 결과, 고령자의 AI 음성비서 경험은 기능성 제약, 사용성 및 편의성, 정서적 반응, 가치 인식 등으로 분류되었으며, 이는 정량 분석에서 포착되지 않은 맥락적 요인을 보완하는 데 기여하였다. 주요 응답 예시와 도출된 주제, 그리고 대응되는 UX 피라미드 층위는 아래 표 9에 정리하였다. 본 매핑표는 인터뷰 전사 자료에서 발췌된 원문 응답을 요약·정리한 대표 발언으로, 분석의 투명성과 신뢰성을 확보하기 위해 포함하였다.

Table 9.

Map UX Pyramid with in-depth interview response-based thematic analysis results

5-3 인사이트 클러스터링 결과

앞선 주제분석에서 도출된 대표 발언과 주제를 기반으로 어피니티 다이어그램 기법을 적용하여 상위 범주로 통합하였다. 이를 통해 응답에서 나타난 세부 경험 요소들이 구조화되었으며, 고령자의 음성비서 경험은 네 가지 영역으로 구분되었다.

첫째, 기능성 제약은 “어떻게 켜는지 몰랐다”와 같은 진술에서 드러나듯, 초기 설정 과정에서의 학습 부담과 진입 장벽을 포함한다.

둘째, 안정성 한계는 “결과가 정확할지 믿기 어렵다”라는 응답을 통해 확인된 신뢰성 부족과 오류 발생 경험을 반영한다.

셋째, 편의성과 효율성은 “날씨나 시간을 바로 알려줘서 유용하다”, “손을 사용하지 않고 말로 명령할 수 있어 편하다”와 같은 진술을 통해 반복적 일상 과업 수행의 효율성과 시간 절약 효과를 강조한다.

넷째, 정서적 반응과 가치 인식은 “잘 작동할 때 뿌듯하고 자신감이 생겼다”는 긍정적 경험과 “위로가 되지 않았다”는 부정적 경험을 모두 포함한다. 또한 일부 참여자는 “알람이나 일정 관리가 없어서는 안 될 만큼 필요하다”고 진술하며, 음성비서 기술이 일상 속 필수적 가치로 확장될 가능성을 시사하였다.

이와 같은 인사이트 클러스터링 결과는 정량 분석에서 파악하기 어려운 맥락적·정서적 요인을 구체적으로 드러내며, 후속 단계인 사용자 여정 및 저니맵 분석의 기초 자료로 활용되었다. 본 연구는 이러한 결과를 토대로 고령자의 실제 사용 흐름과 감성적 경험 변화를 시각화하기 위해 사용자 여정 및 저니맵 분석을 수행하였다. 심층 인터뷰 응답 기반으로 어피니티 다이어그램은 표 10에 정리하였다.

Table 10.

Affinity diagram based on in-depth interview esponses

5-4 사용자 여정 분석

정량 및 정성 분석 결과를 통합하여, 고령자의 AI 음성비서 사용 경험을 시간의 흐름에 따라 구조화하였다.

본 분석은 기능적 사용 과정뿐 아니라 정서적 반응과 가치 인식으로 확장되는 경험 변화를 설명하는 데 목적이 있다.

SUS 분석 결과, 사용성에 대한 자신감(Q7 평균 3.66)은 높았으나 학습 부담(Q8 평균 2.60)은 낮게 나타났다.

이는 초기 진입 단계에서의 복잡성과 인지적 장벽이 여전히 존재함을 보여준다. UX 피라미드 매핑 결과와 심층 인터뷰 인사이트를 종합한 결과, 고령자의 사용 경험은 여섯 단계로 구분된다.

인식 단계(Awareness)에서는 사용자가 음성비서의 존재를 알고 있었으나, 구체적인 사용법을 이해하지 못해 혼란과 부담을 느꼈다.

이는 기능적 진입 장벽이 높음을 시사하며, UX 피라미드의 ‘기능성(Functionality)’ 층위에서 불안정한 초기 경험으로 나타났다.

시도 단계(Trial)에서는 기본 명령(날씨 확인, 알람 설정 등)을 수행하는 과정에서 인식 오류와 결과 불일치가 발생하여 불신과 피로가 누적되었다.

이 시기의 경험은 ‘안정성(Reliability)’ 층위의 한계를 반영하며, 시스템 응답의 일관성 부족이 신뢰 형성을 저해하였다.

학습 단계(Learning)로 전이되면, 사용자는 반복 사용을 통해 음성 명령 구조를 이해하고 기능의 일부를 능동적으로 활용하기 시작하였다.

이 시점에서 ‘사용성(Usability)’ 층위가 두드러지며, 인지적 부담은 감소하고 기대감이 형성되었다.

활용 단계(Utilization)에서는 음성 명령을 통한 손쉬운 조작이 일상적 편리함으로 인식되었다.

반복된 과업 수행을 통해 효율성과 시간 절약이 경험되었으며, ‘편의성(Convenience)’ 층위의 긍정적 반응이 강화되었다.

정서 반응 단계(Emotional Response)에서는 시스템이 원활히 작동할 때 성취감과 자신감을 느끼며 기술에 대한 신뢰가 형성되었다.

이는 단순한 기능적 사용을 넘어, 감정적 만족과 심리적 안정감을 수반하는 ‘감성(Emotion)’ 층위의 경험으로 확장된 것이다.

마지막으로 가치 인식 단계(Value Perception)에서는 음성비서가 알람·일정 관리 등 일상 필수 도구로 자리 잡았다.

‘가치(Value)’ 층위에서는 편의성을 넘어 자율성·의존성·생활적 필요성이 함께 인식되었으며, 이는 기술이 고령자의 삶 속에서 정서적 동반자로 전환될 가능성을 보여준다.

결과적으로, 고령자의 사용자 여정은 ‘기능적 이해 → 신뢰 형성 → 정서적 수용 → 가치 확립’으로 이어지는 확장적 경험 구조를 보였다.

이는 정량 분석에서 확인된 낮은 사용성 점수를 맥락적으로 보완하며, 향후 고령자 대상 음성비서 서비스의 설계가 인지적 단순화, 정서적 친화성, 가치 기반 지원으로 발전해야 함을 시사한다. 사용자 여정 분석은 표 11에 정리하였다.

Table 11.

User journey analysis summary

6-1 정량·정성 결과의 종합 해석

본 연구는 정량적 분석과 정성적 분석을 통합하여 고령자의 AI 음성비서 경험을 다층적으로 해석하였다.

정량 분석 결과, 고령자의 사용자 경험은 기능적 이해에서 신뢰 형성, 정서적 수용, 가치 확립으로 이어지는 단계적 구조로 나타났다. 이는 UX 피라미드의 6단계 구조와 일치하며, 기술적 요인이 정서적 경험으로 확장되는 과정을 실증적으로 보여준다. 기능성(Functionality)과 안정성(Reliability)의 평균 점수가 낮아 초기 진입 단계에서 복잡성과 신뢰 부족이 주요 제약 요인으로 확인되었으나, 반복 사용을 통해 사용성(Usability)과 편의성(Convenience)의 인식이 향상되며 경험의 긍정적 전환이 나타났다.

정성 분석은 이러한 결과를 맥락적으로 보완하였다. 인터뷰 결과, 고령자는 음성비서를 단순한 도구가 아닌 심리적 안정과 자율성을 부여하는 정서적 매개체로 인식하였다. 일부 응답자는 “정확도가 높아지면 계속 사용할 것”이라 진술하며, 기능적 불만족이 반드시 사용 거부로 이어지지 않음을 시사하였다.

6-2 학문적 시사점

본 연구는 세 가지 측면에서 학문적 의의를 지닌다.

첫째, SUS와 UX 피라미드의 통합 적용을 통해 기능 중심의 사용성 평가를 감성 UX 관점으로 확장하였다. 이는 사용자 경험을 효율성뿐 아니라 정서적 몰입과 의미 형성의 과정으로 이해해야 함을 시사한다.

둘째, 고령자 UX 연구를 물리적 제약 중심에서 정서적·가치적 관점으로 확장하였다. 정서적 친밀감과 신뢰 형성이 고령자의 지속적 경험 유지에 핵심적임을 실증적으로 제시하였다.

셋째, 정량·정성 혼합연구의 타당성을 확인하였다. SUS 분석과 인터뷰 인사이트를 통합하여, 고령자의 경험을 인지–정서–가치의 연속 구조로 해석함으로써 다층적 UX 연구 틀로 발전할 가능성을 보여주었다.

6-3 실무적 시사점

본 연구 결과는 고령자 대상 AI 음성비서 서비스의 설계와 운영에 다음과 같은 실무적 함의를 제시한다.

첫째, 초기 진입 장벽을 완화하기 위한 인터페이스 단순화가 필요하다. 명령어 안내, 시각 피드백, 단계별 학습 기능을 강화하여 인지 부담을 줄이고 사용 지속성을 높여야 한다.

둘째, 신뢰 형성을 위한 피드백 구조 개선이 요구된다. 감정 기반 언어 피드백은 정서적 안정감 형성과 지속적 사용 경험 유지에 핵심적으로 기여한다.

셋째, 감성 친화적 UX 설계와 사회적 포용성 확대가 필요하다. 고령자가 음성비서를 기능적 도구가 아닌 생활 동반자로 인식할 수 있도록 감성적 접근을 강화하고, 감성 기반 돌봄 기술(emotional care technology)로의 확장을 고려해야 한다.