사용자 타이핑 습관 분석해 질문 전문성 파악
맞춤형 답변에 반영
질문 내용 뿐만 아니라 질문자의 행동까지 분석해 맞춤형 답변을 내놓는 인공지능(AI)이 개발됐다.
공태식 UNIST 컴퓨터공학과 교수팀은 질문 속 전문 용어를 타이핑할 때 나타나는 사용자 행동을 분석해 사용자 수준에 맞는 답변을 도출하는 AI 개인화 기술 'ExPerT'를 개발했다. 타이핑 속도와 리듬으로 전문 지식 수준을 가늠하고 수준에 맞춰 답변을 제시한다.
기존 AI 개인화 기술은 사용자 프로필이나 과거 대화 내용처럼 고정 정보에 의존한다. 새로운 질문이 나오면 적절한 답변 수준을 가늠하기 어렵다. 전문가가 익숙한 내용을 짧고 단순하게 질문할 수 있고, 반대로 일반인이 전문 용어를 사용해 전문가처럼 질문할 수도 있기 때문이다.
공 교수팀은 개별 질문마다 사용자 전문성을 새로 파악하는 질문별 개인화가 필요하다고 보고, 질문 내용뿐 아니라 질문할 때 나타나는 타이핑 행동을 함께 분석했다. 같은 전문 용어를 사용해도 타이핑 습관에 나타나는 미세한 차이에 착안했다.
'ExPerT'는 질문에 쓰인 표현, 전문 용어 등 의미 정보와 타이핑 행동 정보를 생성형 AI에 입력해 사용자 전문성을 5단계로 추정한다. 이어 추정 결과와 원 질문을 생성형 AI에 다시 전달해 답변 수준을 조절한다.
공 교수팀은 화학·컴퓨터과학·경영 분야 40명이 입력한 질문 1270개를 대상으로 ExPerT 성능을 검증했다.
그 결과, 질문의 의미 정보만 분석했을 때는 AI 추정 전문성 수준과 참가자 직접 평가 전문성 수준은 평균 0.488 단계 차이를 보였다. 반면 타이핑 정보를 함께 분석하자 그 차이는 0.398로 18.4%나 줄었다.
의미 정보만 분석한 기존 AI 개인화 기술과 비교 평가에서도 더 나은 성능을 나타냈다. 기존 기술은 평균 1.162 단계 차이로 'ExPerT' 0.488과 큰 차이를 보였다.
공태식 교수는 “사용자별 질문의 실시간 맥락을 반영하지 못하는 개인화 AI의 한계를 극복하고자 했다”며 “의료·법률·금융 등 전문 지식 격차가 큰 분야, 사용자별 이해도 파악이 중요한 에듀테크와 B2B 고객지원시스템 등에서 최적화한 개인 AI 인터페이스를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다.
이 연구 결과를 담은 논문은 지난 7월 미국 샌디에이고에서 열린 자연어처리 분야 국제학술대회 'ACL 2026'에서 상위 2% 논문에 주어지는 'SAC 하이라이트 어워드'를 수상했다.
울산=임동식기자 dslim@etnews.com
