1. HCIK 2020 튜토리얼 :: 서울대학교 사용자경험 연구실
신박한
보이스 서비스 만들기
Making ‘Cool’ Voice Service
Tips 5+5

2. 2
HCI 연구실들은 매년 새로운 과제에 당면한다
IoT, AI, AVR, Robot 등 신기술이 HCI 챌린지를 만든다
한 해가 끝나면 연구실은 방법론을 정리해 공유한다
2016 2017
2018 2019

3. 3
지난 3년간 <보이스 서비스> 과제 진행
그동안 누적된 팁을 공유해보려 한다
산학과제 정부과제 수업
보이스 서비스는 2019년만의 챌린지는 아니었다.
지난 3년간, 산학과제, 정부과제, 그리고 수업을 통해 다양한 보이스 서비스 과제를 수행했다.

4. 4
<보이스 서비스> 는 무엇인가?
스마트 스피커에 딸려 오는 기본 서비스 외에 제3자가 개발한 추가 서비스들을 말함.
스마트폰의 앱과 비슷한 개념이며, 기본서비스와 함께 서비스 생태계를 만든다.
구글의 경우 구글홈(스피커)이 없이도 스마트폰 앱 ‘구글 어시스턴트’를 통해 사용 가능하다.
* 구글 외에도 시리, 빅스비, 누구 등의 스피커/음성비서가 있으나
사용자경험 연구실은 Data-driven NLU를 이용하는 구글의 DialogFlow를 개발툴로 사용하였다.
기본 서비스
알람
음악
날씨
…
제 3자 개발
미세먼지
동화 듣기
레시피
…

5. 5
왜 지금… 음성인가?
스마트스피커 등 인공지능 음성서비스는 거품(hype) 아닐까? 사놓고 열심히 쓰지 않기에…
우리 연구실은 그렇지 않다고 본다.
새로운 세대는 키보드와 화면을 바이패스하고 컴퓨팅을 할지 모른다.
음성서비스가 지금은 어눌하지만 점차 개선되고 추천/예측 기술과 접목되면,
커맨드엔 컨트롤 기반의 컴퓨팅이 대화 기반이나 맥락 기반으로 변할 것이다.
사람들은 더이상 글자를 타이핑하고 아이콘 등의 객체를 화면에서 조작하지 않을지 모른다.
화면을 건너뛴다는 것!

6. 6
그리고, 기술의 문턱이 낮아졌다
기술의 문턱이 낮아지는 순간들이 있어왔다. 웹이 도입되고 HTML이 나왔던 시기, 스마트폰이 나오
고 App개발이 쉬었던 시기, 오픈하드웨어 조작이 간단했던 시기, 그리고 지금은 ‘AI의 민주화’시기이
다. AI 툴킷이 개방되고 제3자 개발이 가능해지는 시점이다. 이 시기에는 기술자들이 아닌 사회문화
적 감각을 가진 사람들이 다양한 서비스를 시도해 ‘기술의 사회적 적응’을 탐색하는 중요한 시기이다.
그리고 이 윈도우는 조만간 닫힌다.
HTML APP 아두이노 보이스
서비스
기술의
블랙박스화
문턱이 낮은
시기

7. 7
20162004 2016
‘VUI 디자인’을 시작하려면…
보이스 서비스를 개발하기 위해서는 여러 책들을 참고할 수 있다.
이 책들은 보이스 인터액션의 개념, 특징과 개발 방법론들을 잘 설명하고 있다.

8. 8
기획, 대화 플로우, 대화셋 구축을 제시하지만…
하지만 이 책들의 공통점은, 전통적인 워터폴 기획 과정을 제시한다는 점이다.
서비스의 목표를 정하고, 대화 플로우 디자인, 기본 대화셋을 만든 뒤 사용을 통해 보완한다.
하지만 우리 랩의 3년에 걸친 시행착오는 이 과정 외에 꼭 고려해야 할 포인트들이 있다는 점이다.
이 팁들을 정리하여 공유하는게 이 발표의 목표이다.

9. 9
팁 소개를 위해 보이스 서비스를 나눠본다
Media 서비스:
뉴스, 음악, 동화, 이야기
숏 인터액션
롱 인터액션
콘텐츠 드리븐
Basic 서비스:
날씨, 위키B
M
먼저, 보이스 서비스를 두 종류로 나누어 볼 필요가 있다.

10. 10
Intent
KBIntent
Intent
Welcome
유형 1. 베이직 서비스
Basic 서비스:
날씨, 위키B
첫번째 유형은, 스마트스피커 사용 초기(그리고 이후에도)에 많이 사용하게 되는 숏인터액션 서비스
들이다. 묻고 답하기를 기반으로 한다. 보이스 서비스는 사용자의 질문을 이해하고, 지식베이스
(Knowledge base)에서 답을 꺼내 답해준다.

11. 11
Media 1Welcome Media 2-1
Media 2-2
Closing
유형 2. 미디어 서비스
Media 서비스:
뉴스, 음악, 동화, 이야기M
두번째 유형은, 스마트스피커를 오래 쓰게 되면서 사용 빈도가 높아지는 콘텐츠 기반 서비스이다. 뉴
스를 듣거나 음악을 틀거나 팟캐스트 등을 듣는 것이다. 스마트스피커는 음성 기반이기에 라디오의
사용양식이 우리에게 익숙하다. 대신 보이스 서비스는 인터액티브하다.

12. 12
자 그럼,
팁들을 공개합니다

13. B 13
5tipsBasic 서비스:
날씨, 위키
조수빈, 석사과정

14. 14
구글 어시스턴트, 아마존 에코 등은 제3자 서비스 개발의 문호를 개방했고 앱스토어 형식의
카달로그에서 다양한 추가 서비스들을 찾아볼 수 있다.
베이직 보이스 서비스의 성공요소는;
1) 지식기반(knowledge base)의 풍부성
2) 그리고 찰진 대화에 있다.
궁금증을 풀어주는 베이직 서비스들

15. 15
서비스 성공을 위해 풍부한 지식기반(knowledge base) 쌓기도 중요하지만,
대화관리(dialog management) 디자인도 중요하다.
대화가 유연하게 이어지는 ‘대화성공률’을 위해 UX적 고민이 필요하다.
찰진 대화, 대화 성공률의 키이다

16. 16
예시: 소개팅에 나온 ‘당돌한 여자’
*구글 어시스턴트에서 ‘당돌한 여자에게 말하기’로 테스트할 수 있습니다.

17. 17
1 Usecase: 안물안궁 피하기
2
대화 꼬리물기
WoZ: 발화로 디자인한다
인텐트 벌리기
온보딩 카드 만들기
3
4
5
Tips!

18. 18
B 1
Usecase: 안물안궁 피하기

19. 19
안물안궁 피하기
. 특정 주제에 대해 안물안궁이 아닌 상황?
. 제시된 상황은 질문의 모양을 유도한다
질문이 쏟아지는 ‘궁금한 상황’을 생각해보기
보이스서비스 기획의 첫번째 단계가 잘못되기 쉽다.
기획자는 알려주고 싶은게 많겠지만, 사용자들이 전혀 궁금해하지 않을 수 있다.
이런 경우 서비스는 작동되지 않는다.
사용자들이 궁금해 미치겠는 상황이 있다. 질문에 꼬리를 무는 Usecase를 발견해야 한다.
그리고, 그 상황이 질문의 모양을 만든다는 점을 고려한다.

20. 20
안물안궁 피하기
만약 자기소개봇을 만든다면,
’어떨 때 사람들이 나에 대한 질문을 하는가’를 생각해본다.
소개팅? 명절날? 학교 회식? 취업 인터뷰?
질문공세를 받았던 순간은?

21. 21
모든 걸 다 아는 만물박사의 제시보다, 특정 분야의 전문가를 제시하는게 대화를 깊게 만든다.
자동차가 퍼졌을 때 정비공과의 대화는 구체적이고 깊어진다.
구체적 상황에서의 대화는 만족도도 높다.
안물안궁 피하기
구체적 상황이 대화의 깊이를 만든다

22. 22
당돌한
소개팅 보이스 서비스
안녕하세요…
제가 소개팅은…
처음이라서요…
안녕하세요!
애프터 신청은
안 하세요?
둘 중에 뭘로?
보이스 서비스의 퍼르소나도 중요하다.
상황과 컨셉에 맞는 퍼르소나는 매력을 더하고 대화의 모양을 만든다.
페르소나는 이보크 워드와 에이전트의 말투를 통해서 드러낸다.
수줍은
안물안궁 피하기
상황에 맞춘 페르소나의 태도가 대화의 모양을 만든다

23. 23
B 2
WoZ: 발화로 디자인한다

24. 24
발화로 디자인한다
인공지능 서비스들은 대부분 데이터가 서비스를 설계한다.
Wizard of Oz 방법론은 아직 만들어지지 않은 시스템을 사용자들이 어떻게 대하는지에 대한 힌트
를 준다. 상황을 설정하고 사용자들이 어떤 질문을 할지 모아본다. 이렇게 모은 대화로 시스템을 디
자인한다. 번거롭지만, 기획자의 머리와 책상에서는 해결되지 않는다.
사용자의 발화에서 출발한다

25. 25
발화로 디자인한다
Wizard of Oz를 카카오톡 같은 MIM으로 대신할 수 있다.
1) 궁금한 상황(온보딩 카드 등으로) 제시,
2) 에이전트의 페르소나도 설정,
3) 대답을 위한 규칙(rule base)을 정해 놓고,
대화를 진행하면 초기 디자인을 위한 발화 데이터 수집이 가능하다.
친구 A
안녕하세요!
소개팅에 나온 당돌한 여자에요.
만나서 반가워요.
WoZ는 카카오톡도 OK!

26. 26
발화로 디자인한다
발화를 수집할 때 조사의 대상이 예상 사용자와 일치하는지 확인해본다.
예를 들어 소개팅 보이스 서비스를 만들고자 한다면 부모님보다는 친구를, 동성보다는 이성의 친구들
에게 조사를 진행하자.
발화 수집 대상 선정

27. 27
B 3
인텐트 벌리기

28. 28
Order Water
같은 인텐트
답변
물 주문해 줘
인텐트 벌리기
데이터드리븐 NLU 기반 보이스 서비스는 ‘질문-답’으로 짜 놓은 룰베이스의 대화셋이 아니라
발화를 ‘인텐트’ 벡터로 파악하기에,
다양한 표현을 사용한 다른 문장들도 같은 의도끼리 묶고 하나의 ‘인텐트’로 레이블링을 한다.
보이스 서비스는 ‘인텐트’를 기반으로 작동한다!
생수 사야지
물 떨어졌네

29. 29
인텐트 벌리기
무슨 일 하세요?
좋아하는 음식 있으세요?
뭐 드시고 싶으세요?
카페 가는 것 괜찮으세요?
우리 마실 것 시킬까요?
저희 이제 일어날까요
이제 들어가야할 것 같아요
question
suggest
end
conversation
발화 그룹핑하기
WoZ로 모아진 발화를 그루핑하고 인텐트를 도출한다.

30. 30
인텐트 벌리기
“저는 학생이에요”
“일식집 어떠세요?”
“네 카페 좋아요”
“저는 아이스 아메리카노 마실게요”
“오늘 즐거웠어요”
question_work
question_food
suggest_cafe
suggest_drink
그룹핑의 크기는?
얼마나 세밀하게 그룹핑해야 할지 모르겠다면, 한 인텐트 그룹을 하나의 대답으로 커버할 수 있을 때
까지 하면 된다.
무슨 일 하세요?
좋아하는 음식 있으세요?
뭐 드시고 싶으세요?
카페 가는 것 괜찮으세요?
우리 마실 것 시킬까요?
저희 이제 일어날까요
이제 들어가야할 것 같아요
end
conversation

31. 다양한 질문들
대응하기 어렵다
상황을 한정
상황을 한정하면
인텐트가 하나로 수렴
관련 인텐트 벌리기
관련 인텐트 벌리기
인텐트를 벌린다, 커버리지를 넓힌다
인텐트 벌리기
상황을 한정하여 서비스의 대응성이 좋아진다. 유도된 질문과 답을 하기 때문이다.
하지만 서비스의 인텐트가 하나, 혹은 두개로 좁혀지면 너무 단순해진다.
따라서 에이전트 퍼르소나가 커버할 수 있는 범위로 인텐트의 개수를 넓히면 서비스가 풍부해진다.

32. 32
B 4
대화 꼬리물기

33. 33
대화 꼬리물기
대화 꼬리 물기는 눈에 보이지 않는 음성서비스의 효능감(efficacy)을 개선하는 좋은 방법이다.
사용자는 스피커의 대답 뒤에 붙은 보조문에서 힌트를 얻어 스피커의 감춰진(hidden) 기능을 사용
할 수 있다.
말 끝을 툭 끝내지 않는다

34. 34
대화 꼬리물기
대화의 꼬리물기 첫 번째 방법은 다음 화제를 보조문에서 제시하는 것이다.
단, 한 마디 한 마디를 계속 다른 주제로 연결하면 너무 대화 주제가 튀는 느낌을 주니 주의할 것.
TYPE 1: 다른 주제로 연결하기

35. 35
대화 꼬리물기
두 번째 방법은 큰 주제 안에서 팔로업 질문들을 이어가는 것이다.
이를 통해 보다 자연스러운 대화의 흐름을 형성할 수 있다.
TYPE 2: 같은 주제 안에서 이어가기

36. 36
대화 꼬리물기
봇이 사용자의 발화를 이해하지 못하는 오류가 났을 때도, 맥락에 맞춰 자연스럽게 꼬리를 물며 재발
화를 요구한다. 동일한 오류 메세지를 일관적으로 띄우는 것보다 훨씬 ‘사람’스럽다.
# $ %
TYPE 3: 못 알아 들었을 때

37. 37
B 5
온보딩 카드 만들기

38. 38
온보딩 카드 만들기
요즘 서비스들 온보딩이 중요하다.
앱들은 너무 많아져서 사람들 마음이 급하고, 새로운 하드웨어들은 전례없는 형태라 낯설다.
IoT나 Voice 서비스들은 대상이 보이지 않아 설명이 부족하다.
한 번의 성공 이후, 매뉴얼-스킵 세대들이 서비스를 지속 사용한다.
보이스 에이전트는 ‘깜깜이’이다.
온보딩 정보가 서비스의 가치(value)와 절차(procedure)를 전달하는 유일한 힌트가 된다.
온보딩 카드는 종이일 수도, 어플의 첫 화면일 수도, 홈페이지일 수도 있다.
온보딩 카드를 통해 사용자의 기대감(expectation)을 조절하고 초기 대화의 물꼬를 틀 수 있다.
서비스의 첫인상, 온보딩 카드 만들기

39. 39
온보딩 카드 만들기
온보딩 카드는 서비스를 요약적으로 보여주고 시작을 돕는 안내서
✓ 상황제시
✓ 페르소나가 만드는 서비스의 컨셉과 분위기
✓ 서비스를 사용할 이유, 즉 베네핏
✓ 에이전트를 시작할 때 부르는 이보크 워드
✓ 초기 대화를 통한 기능 제시
온보딩 카드의 요소는?

40. M 40
5tipsMedia 서비스:
뉴스, 음악, 동화, 이야기
이수민, 석사과정

41. 41
미디어 보이스 서비스는 들을 수 있는 모든 것들을 들려주는, 어떻게 보면 가장 보이스 서비스의 역
할에 충실한 서비스다. 음악, 뉴스, 이야기, 지식, … 다양한 콘텐츠들을 들려준다. 이미 시중에 꽤 많
은 종류의 서비스가 출시되어있다.
‘읽어야 되는 모든 것’을 들을 수 있게…

42. 42
매일 두 편의 시를 들려주는 서비스를 만들었다.
콘텐츠 구성은 시, 해설, 다시 듣기, 연관 시. 마치 팟캐스트처럼 시를 들을 수 있다.
*구글 어시스턴트에서 ‘시렌디피티에게 말하기’로 테스트할 수 있습니다.
예시: ’시렌디피티’, 매일 두 편의 시를 스피커로

43. 43
1 콘텐츠를 선에 태우기
2
사용자 기억하기
해피 패스 잡기
무응답에 대응하기
미디어 마사지하기
3
4
5
Tips!

44. 44
M 1
콘텐츠를 선에 태우기

45. 45
콘텐츠를 선에 태우기
어떤 콘텐츠를 들려줄 것인가? 앱이나 웹이 아닌, 스피커로 들었을 때 매력적인 콘텐츠는 무엇일까?
음성은 시리얼(serial)하다. 즉 시간을 따라 콘텐츠가 흘러간다.
선형 구조에 어울리는 콘텐츠는 무엇인가?
메인 콘텐츠를 잡았다면, 어떤 부가 정보를 추가적으로 더 들려주면 좋을까?
스피커에서 빛이 날 콘텐츠를 찾기
시
동화
클래식
+
…
해설 연관 시 잡상식
+ +

46. 46
선형(linear) 구조화 하기
화면을 기반으로 한 서비스들은 ‘위계적 구조’를 가진다. 홈이 있고 트리구조상의 정보를 네비게이트
한다. 하지만 보이스 서비스는 선형(linear) 구조를 갖는다. 음악처럼 틀어둔 채로 듣다가 필요에 따
라 멈추거나 점프할 수 있다. 그래서 다차원 정보구조를 선형으로 바꾸는게 첫번째 미션이 된다.
리니어 아키텍쳐
위계형 아키텍쳐
콘텐츠를 선에 태우기
에피소드 1회
해설시 연관 시인사 종료

47. 47
선 위에서 디자인하기, 구성
콘텐츠를 선에 태우기
리니어한 구조에서는 구성(composition)이 중요하다. 사용자가 굳이 손을 대지 않아도 자연스럽고
매력적인 구성을 만들 수 있으면 성공이다. 유투브나 팟캐스트 역시 리니어한 구성에서 승부를 본다.
들려줄 메인 콘텐츠가 시라면, 해설, 작가 소개, 연관 시 등의 부가 콘텐츠를 상정하고 어떻게 배열할
지에 대해 고민해 본다. 듣는 상황이란 사용자가 행동제한적(captivate)이기에 초기에 ‘하이라이트’등
을 전체 구성의 힌트를 주는 것도 중요하다.
해설시 연관 시인사 종료하이라이트

48. 48
선 위에서 움직이기
리니어한 구조의 미디어 서비스에서 인터액션은 세 종류가 있다.
1) 미디어 콘트롤: Play, Stop, Forward, Backward, Jump
2) 수직적 콘트롤: 뎁스 내리기(작가 설명 등), 뎁스 올리기(처음으로)
3) 수평적 콘트롤: 다음회
이런 콘트롤을 다 넣으면 꽤나 복잡해진다. 최소의 필요 인터액션으로 제한하는 것이 필요하다.
다음으로뒤로
건너뛰고
해설시 연관 시인사 종료 해설시인사
콘텐츠를 선에 태우기
작가는 누구
처음으로

49. 49
네비게이션을 구성의 일부로…
아예 다시 듣기 기능을 기본 기능으로 추가하거나, 서비스가 먼저 질문해서 다음에 듣고 싶은 콘텐츠
를 직접 선택하게 할 수도 있다. 혹은 ‘처음부터 들려줘’, ‘다음 화로 넘어가기’와 같이 명확한 명령어
를 사용할 수 있게 섬세하게 작업한 명령어들을 추가해줘야한다.
“해설 들려줄까?”
“다음 화 들려줘”
해설
다시듣기
시 연관 시인사 종료 해설시인사
콘텐츠를 선에 태우기

50. 50
M 2
해피 패스 잡기

51. 51
해피 패스(Happy Path)를 먼저 잡기
해피 패스란 사용자가 이대로 써주길 바라는 가장 이상적인 유즈 플로우.
해피 패스 잡기
해설 다시 듣기시 연관 시인사 종료하이라이트

52. 52
해피 패스는 변한다
해피 패스 잡기
해설 다시 듣기시 연관 시인사 종료하이라이트
해설시하이라이트
해설 다시 듣기시하이라이트
다시 듣기
시 연관 시하이라이트 해설
시하이라이트
시 연관 시하이라이트
시 연관 시하이라이트
시하이라이트
다시 듣기
초기에 잡은 해피패스를 서비스하며 사용자의 사용 로그를 분석하여 해피패스를 유연하게 바꾼다.

53. 53
M 3
무응답에 대응하기

54. 54
미디어 서비스는 틀고 잊어버리기 쉽다
무응답에 대응하기
숏 인터액션, 베이직 서비스는 대화에 집중해 주의를 잃을 일이 없지만,
미디어 서비스는 틀어둔 채로 듣다가 잊어버리기 쉽다. 종종 사용자는 주의를 빼앗기고 서비스의 질
문에 답이 없는(no response) 경우가 많다. 이런 경우 어떻게 대응할 것인가? 어떻게 처리해야 에러
로 빠지지 않고 서비스가 부드럽게 전개될까?
시작
하이
라이트
시
낭송
해설
Yes
“……”해설
들을래?
다시
들을래? ?

55. 55
무응답에 대처하는 세 가지 방법
다음 콘텐츠를 들을지 묻는 질문에 답이 없다면,
1) 자동으로 넘어간다. 두번의 질문에 무응답이면 다음 콘텐츠로 넘어간다.
2) 다시 질문한다. 주의를 환기시킬 효과음과 함께 질문을 던진다.
3) 이전 반응을 고려하여 작동한다. 카운터 변수의 히스토리 기반으로 작동한다.
“……”설명
들으실래요? 주의 환기
그냥 재생
대화 히스토리 참고
무응답에 대응하기
구성이 중요
불쾌하지 않은 주의 환기
방법의 디자인
사용자 성향 파악하는
온고잉 로그 분석

56. 56
시작
하이
라이트
시
낭송
해설
시
낭송
종료
No
Yes Yes해설
들을래?
다시
들을래?
연관
시
들을래?
Yes 연관시
낭송
무응답 상황까지 고려하여 서비스가 전개될 수 있는 모든 경우의 수를 파악했다면, 서비스의 알고리
듬을 그려보자. 최종적으로 흐름을 명확히 이해하는 데에도 좋고, 출시 이후 실제 사용 데이터를 분
석할 때도 사람들의 사용 패턴을 파악하는 데에 도움이 될 수 있다.
무응답을 고려한 전체 서비스가 알고리듬 그려보기
무응답에 대응하기
무응답
No
무응답
No
무응답

57. 57
M 4
사용자 기억하기

58. 58
사용자를 알아보고 히스토리를 기억하기
사용자의 계정 정보를 받아오면, 개별 사용자의 반복 방문을 알아챌 수 있다.
카운트 함수를 사용하면 청취 진도에 맞게 다음 콘텐츠를 들려줄 수 있다.
대화 외부의 정보와 히스토리를 통해, 개인화된 서비스를 제공하면 만족도를 높일 수 있다.
사용자 기억하기
안녕하세요 Tony님,
오늘은 열번째 시를 들려드릴게요.
가족과 관련된 시는 오늘이 마지막이랍니다!

59. 59
계정 정보나 카운터 함수를 사용여부가 ‘콘텐츠 편성의 전략’을 만든다. 일회분의 에피소드들을 어떻
게 전개해나갈 것인가?가 구성(composition)의 문제라면, 에피스드들의 관계는 편성(schedule)의
문제이다. 난이도를 높여갈 수도 있고, 테마로 묶어볼 수도 있고, 랜덤으로 재생해줄 수도 있다.
Episode 1
Episode 2
Episode 3 Episode 1
Episode 2
레벨 상승형 테마형
Episode 3
Episode 4
Episode 5
랜덤형
Episode 1 Episode 2
카운트 함수로 편성의 전략을 만든다
사용자 기억하기

60. 60
어디까지 들어야 한 에피소드 완료?
한 회의 어디까지 들어야 다 들은 것으로 판단할 것인가? 시작하자마자? 혹은 메인 콘텐츠를 다 들어
야? 한 회를 들었음을 세는 ‘카운트 함수’를 어디에 심는지에 따라, 다음에 틀었을 때 나오는 회차가
달라진다.
사용자 기억하기
해설 다시 듣기시 연관 시인사 종료하이라이트

61. 61
M 5
미디어 마사지하기

62. 62
퍼르소나에 맞게 목소리 고르기
클로바 보이스에서는 여성과 남성, 여아와 남아 목소리 뿐만 아니라 기쁨과 슬픔 등의 감정까지
설정할 수 있다. 서비스 컨셉과 퍼르소나에 가장 잘 맞는 톤을 찾아 TTS에 입혀보자.
미디어 마사지하기

63. 63
어색한 TTS를 자연스럽게 마사징
미디어 마사지하기
사랑은 대단하고
우아한 게 아니라,
마치 두부 같은 것
사랑은, 대단하고
우우와안 게 아니라?
마치이, 두부가튼것.
슬픔 ver.
정직한 스크립트 마사징한 스크립트
TTS 파일을 들어보면서 어색하거나 이상하게 들리는 부분들을 수동으로 조정한다. 단어를 늘려 쓰
기, 변형하기, 문장 부호 넣기, 띄어쓰기, 다른 버전의 감정 사용하기 등으로 TTS를 보다 자연스럽게
수정하고, 퍼르소나에 맞는 말투를 구현할 수 있다. TTS 마사징은 말버릇 같은 시그니쳐를 만들 수
있다.
기쁨 ver.

64. 64
콘텐츠를 풍요롭게, 귀를 즐겁게
미디어 마사지하기
적절한 타이밍에 센스있는 효과음, 배경음 등을 활용하면 콘텐츠가 더욱 다채로워진다. 기억에 남을
만한 시그니처 멘트를 활용해서 서비스를 더욱 매력적으로 만들어볼 수도 있다.
시그니처 멘트이어 캔디, 효과음
오늘은 여기까지,
그럼, 잘 자요~
BGM

65. 신박한 팁이 갖는 UX적 의미
Outro

66. 66
Next is coming
문서 작성, 민원 처리 등 훨씬 복잡한 보이스 서비스들이 개발중이다.
우리 주변에는 대화의 형식으로 풀 수있는 것들이 많다.

67. Voice, more delicate control
스위치를 누르는 것보다, 음성을 통한 콘트롤이 훨씬 정교할 수 있다.
대화과정에서 노출된 맥락, 사용자 정보를 전자레인지가 파악면 커피를 덥히거
나 냉동닭을 해동하는데 필요한 최적 가열 곡선을 적용할 수 있다.

68. 68
음성 인터페이스… 장점도 있지만 한계도 많다.
no visual affordances
no clear indications of what the interface can do or what their options are
voice is more on interpersonal communication rather person-technology interaction
특정 상황에서 유효하다. 운전중, 미드필드, 파필드 홈
화면(스마트폰)과 중복되면 약해진다.

69. 69
장점이 잘 유지되어야 쓰인다.
hands-free, eyes-free way while focusing their attention elsewhere
- Audio augmentation
bypass monitor / keys: 어린이, 노인, 장애인
- typing less, menu bypass
Extreme personlization: 대화 맥락을 기반으로 사용자 이해
IoT 등 뉴 디바이스 콘트롤
Natural이 유용한 상황
- no command and control decomposed,
- skip 절차, 배치 프로세스
Virtual assistants <- cool
- 학습을 통해 절차 제시, 문제 해결

70. 감사합니다
ux.snu.ac.kr
HCIK 2020 튜토리얼 :: 서울대학교 사용자경험 연구실