고령자 키오스크 접근성 개선을 위한 AI 평가모델에 관한 연구
A Study on an AI Evaluation Model for Improving Kiosk Accessibility for the Elderly
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초록
본 연구는 2025년 ｢장애인차별금지법｣ 개정에 따른 배리어프리 키오스크 수요의 급증에 대응하여 수행되었다. 기존 정부 인증 절차가 장기간(2개월 이상)과 고비용, 심사 실패 위험을 동반하는 한계를 지님에 따라, 이를 대체⋅보완할 수 있는 실효적 해법을 모색하였다. 연구는 트랜스제너레이셔널 디자인(Transgenerational Design) 철학을 토대로 고령자의 인지적⋅운동적 제약을 반영한 AI 기반 페르소나 시뮬레이션 시스템을 개발하고,이를 통해 키오스크 사용성을 사전에 정량적으로 평가하는 체계를 구축하는 것이다. 연구 방법은 강화학습 PPO 알고리즘을 활용해 사용자 상호작용정책을 학습시켰으며, 서울시 복지관에서 수집한 고령자(N=9)의 실제 사용 로그를 기반으로 느린 이동 속도, 손 떨림, 오버슈트 오류 가능성 등을행동 파라미터로 모델링하여 시뮬레이션 환경에 반영하였다. 또한 기존의 관찰 조사 방식을 대체하기 위해, 시선 및 클릭 이벤트를 시각적 흔적으로기록하는 “시선 경로 시각화 기법”을 제안하여 로그 기반 분석의 직관성을 확보했다. 연구 결과, 시선 경로 시각화 기법과 PPO(Proximal PolicyOptimization) 강화학습을 통합한 사전 평가 체계를 제시함과 동시에, LLM 기반 피드백 모듈을 통해 직관적 UI/UX 개선 기준과 자동 보고서생성 기능을 구현하였다. 본 시스템은 단순한 규격 준수를 넘어, 실제 사용 용이성을 핵심 목표 변수로 설정함으로써 출시 전 위험과 평가 비용을크게 절감하고, 접근성 중심의 품질관리 문화를 확산할 수 있는 실무적 대안을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study was conducted in response to the surge in demand for barrier-free kiosks following the 2025 amendment to theAnti-Discrimination against Persons with Disabilities Act. Given the limitations of the existing government certification process—characterized by prolonged duration (over two months), high costs, and the risk of evaluation failure—the research sought to explorea practical alternative solution. Grounded in the philosophy of Transgenerational Design (TD), the study aimed to develop an AI-basedpersona simulation system that reflects the cognitive and motor constraints of older adults, thereby establishing a framework forquantitatively evaluating kiosk usability in advance. Methodologically, the Proximal Policy Optimization(PPO) reinforcement learningalgorithm was employed to train user interaction policies. Based on real usage logs collected from older adults (N=9) at welfare centersin Seoul, behavioral parameters such as slow movement speed, hand tremors, and overshoot errors were modeled and incorporated intothe simulation environment. Furthermore, to replace conventional observational studies, a novel “Gaze-path Visualization Technique” wasproposed, which records gaze and click events as visual traces, enhancing the intuitiveness of log-based analysis. The results of this studypresent a pre-assessment framework that integrates the Gaze-path Visualization Technique with PPO reinforcement learning, while alsoimplementing an LLM-based feedback module capable of generating intuitive UI/UX improvement guidelines and automated reports. Beyond merely ensuring regulatory compliance, this system defines practical usability as a core evaluation criterion, thereby significantlyreducing pre-release risks and assessment costs. Ultimately, it offers a viable solution for promoting a culture of accessibility-centeredquality management.