A Study on Human–AI Interaction Design Based on Flow Theory -focusing on the Linfen museum application-

본 연구는 린펀시(臨汾市) 박물관 앱을 사례로 하여, 몰입 이론(Flow Theory)과 인간-인공지능 인터 랙션(HAI) 관점에서 박물관 모바일 관람 맥락에서의 HAI 기능이 몰입 경험 형성에 어떻게 기여하는지를 분석하고, 이에 기반한 상호작용 디자인 프레임워크를 구축하였다. 문헌분석을 통해 몰입 이론의 3단계와 9가지 특성을 박물관 앱의 몰입 경험 분석 틀로 전환하고, HAI 관련 선행연구, 박물관 디지털 모듈 사례, 기존 린펀시 박물관 앱 인터페이스를 비교와 진단하였다. 또한 사용자 요구 수집, 가와키타 지로(Kawakita Jiro) 친화도법, Kano–AHP 분석을 통해 15개 HAI 후보 기능을 도출한 뒤, 12개 핵심 기능을 선별하였다. 연구 결과, HAI 기능은 몰입 경험 단계와 비교적 명확한 대응 관계를 보였으 며, 기본형 기능은 목표 인지와 경로 이해, 기대형 기능은 상황 몰입과 조작의 연속성, 흥분형 기능은 지속적 참여와 경험 확장을 주로 지원하는 것으로 나타났다. 특히 AI 적응형 해설 및 질의응답, AI 지 능형 전시 안내, AR 상황 탐색, 즉시 피드백, AR 공예 복원 전시 기능의 중요도가 높게 나타났다. 이에 본 연구는 핵심 기능을 주입구 시각 질서, 몰입 장면 구조, 결과 연장 구조의 세 가지 시각 전략 차원으로 재구성하고, 이를 바탕으로 린펀시 박물관 앱의 인공지능 인터랙션 디자인안과 초기 프로토타입을 제안하였다. 사용자 검증 결과, 최적화된 프로토타입은 기존 앱보다 몰입 경험은 23.21%, 시각 경험은 36.29% 향상된 것으로 나타났다. 이는 몰입 이론에 기반한 HAI 기능 체계와 시각적 상호작용 전략이 박물관 앱의 몰입 경험과 시각 경험 개선에 효과적일 수 있음을 보여준다.