Earticle

초록

한국어

최근 인공지능(AI) 기술이 박물관 및 전시관 분야에서 폭넓게 활용되고 있으나, 실제 관람객의 인지적․정서적 반응 메커니즘을 실증적으로 규명한 연구는 제한적이다. 이 연구는 전시 상황에서 제공되는 AI 오디오 가이드의 내레이션 유형(공식 가이드 vs. 생성형 AI)과 전시 주제(교육 vs. 문화)가 관람객의 인지된 이해도와 태도에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 인지부하이론(Cognitive Load Theory, CLT)과 멀티미디어 학습이론(Multimedia Learning Theory, MLT)을 기반으로 ‘정보 제시 유형-인지적 처리-태도 형성’의 논리적 구조를 설정하였다. 연구는 2×2 요인설계(between-subjects design)에 따라 온라인 실험을 실시하였으며, 총 202명의 유효 응답을 바탕으로 분산분석(ANOVA)과 매개효과 검증을 수행하였다. 분석 결과, 생성형 AI은 공식 가이드에 비해 관람객의 인지된 이해도와 태도에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 전시 주제의 주효과 및 상호작용효과는 유의하지 않았으며, 인지된 이해도는 전시에 대한 태도에 정(+)의 영향을 미치는 매개변수로 검증되었다. 이러한 결과는 AI 기반 전시 콘텐츠 설계 시, 단순 정보 전달보다 적응형․일반화된 내레이션의 효과성을 강조하며, 전시 주제 유형과 무관하게 AI 내레이션이 보편적 이해 향상에 기여할 수 있음을 시사한다. 이 연구는 인지부하이론과 멀티미디어 학습이론의 적용 범위를 확장하고, 디지털 전시 환경에서의 AI 기술 활용 전략에 대한 실무적 통찰을 제공한다.

영어

Although artificial intelligence (AI) technologies have been widely adopted in museum and exhibition cont exts, empirical studies examining visitors’ cognitive and affective response mechanisms remain limited. This s tudy investigates how the type of AI guide narration (official Guide vs. Generative AI) and exhibition theme (E ducational vs. Cultural) influence visitors’ perceived understanding and attitudes toward exhibitions. Grounde d in Cognitive Load Theory (CLT) and Multimedia Learning Theory (MLT), a framework linking information presentation - cognitive processing - attitude formation was developed. Using a 2×2 between-subjects experim ental design, data from 202 valid participants were analyzed through ANOVA and mediation tests. Results sho wed that Generative AI narration significantly enhanced visitors’ perceived understanding and attitudes comp ared to the official guide, while the main and interaction effects of exhibition theme were not significant. Moreo ver, perceived understanding positively mediated the relationship between narration type and attitude. These fi ndings underscore the effectiveness of adaptive and Generative AI narration in improving comprehension rega rdless of exhibition theme, extending CLT and MLT to AI-mediated experiences and offering practical insight s for designing intelligent narration in digital exhibitions.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
2.1 정보처리 이론의 통합적 이해
2.2 인지된 이해도와 전시 경험
2.3 전시, 박물관에 대한 최근 연구 동향
Ⅲ. 연구모형 및 가설개발
3.1 연구모형
3.2 연구 H개발
Ⅳ. 연구 방법 및 분석 결과
4.1 연구방법
Ⅴ. 분석결과
5.1 분석방법
5.2 메시지 조작점검
5.3 탐색적 요인분석과 신뢰도 분석
5.4 가설검증
Ⅵ. 결론 및 논의
6.1 결론
6.2 시사점
6.3 연구한계 및 향후연구방향
참고문헌
Abstract

저자

• 경단혜 [ Danhye Kyoung | 경희대학교 스마트관광원 석사과정 ] 교신저자
• 구철모 [ Chulmo Koo | 경희대학교 스마트관광원 교수 ]

참고문헌