다른 글에서 ‘맥락’을 객체적인 관점과 프로세스의 관점에서 이야기하고, 스냅사진과 흐름이라는 표현을 사용한 적이 있다. 이러한 표현도 역시 문헌들에 모두 존재하는 관점들이다.
우선 스냅사진이나 객체적 관점에서의 ‘맥락’은 특정 시점의 ‘상황’을 특징짓는 시간, 위치, 사용자, 작업 등과 같은 일련의 설명적 속성의 집합이라고 생각하면 된다. 상황들로 이루어진 맥락에 대한 자각 서비스를 구축하는 데 유용하다. 이것은 Anind K. Dey와 Gregory D. Abowd의 문헌(1)에서 찾아볼 수가 있다.
두 번째로 프로세스나 흐름의 관점에서 ‘맥락’은 역동적인 것으로 여겨질 수 있다. 즉, 시간에 따라 연결된 상황들의 흐름이다. 많은 연구에서 상황을 변화하는 객체로 모델링하며, 시스템은 전환과 시간적 패턴에 대해 추론해야 한다. 이는 상황 모델링 및 의사 결정 지원 문헌에서 흔히 볼 수 있는 현상이다(2).
결론적으로 두 가지 모두 정확하고 상호 보완적이다. MASERINTS의 경우, ‘맥락’을 즉각적인 대응을 뒷받침하기 위해 현재의 설명적 상태와 예측 및 VCC(Virtual Created Context)를 뒷받침하기 위해 일련의 시간적 연속성과 그 프로세스로 모두 다루어야 한다.
맥락에 대한 객체적인 관점
MASERINTS의 지원과 도움을 받아야 하는 주인공인 PTS(Person to be served)가 방 안에 서 있는데, 조명, 소리, 그리고 온도, 심지어 PTS의 심장 박동까지, 이 모든 것들이 합쳐져서 지금 PTS의 상황을 구성하고 있다. MASERINTS가 그 순간 일어나는 모든 일, 즉 PTS의 자세, PTS의 얼굴 표정, 그 당시 시간, PTS가 무엇을 하고 있는 지 그 행동까지 스냅사진들을 찍으면, 그 스냅사진들은 저장된 ‘맥락’이 된다. 이때는 ‘맥락’을 하나의 객체나 사물로 본다는 것이다. 마치 어떤 의미를 담은 사진과 같은 것이다.
MASERINTS의 디지털 공간에서는 그 사진들을 저장해 두었다가 나중에 다시 볼 수도 있다. 예를 들어, 이렇게 저장할 수 있다는 것이다. “오후 10시 15분에 PTS는 차를 마시면서 어두운 조명 아래에서 조용히 책을 읽는 경향이 있다.” 그래서 오후 10시 15분이 다시 돌아오면, MASERINTS는 그 객체들, 즉 저장된 패턴을 불러와 자동으로 PTS를 위한 환경을 만들어 줄 수 있다. 조명을 어둡게 하거나, 부드러운 음악을 틀거나, 심지어 PTS의 메모가 있다면, 그것을 PTS의 시선이 머무는 곳에 제공해 줄 수도 있다. 이것이 바로 객체의 측면이다. 순간을 포착하고, 획득하고 저장하고, 참조하는 것이다. MASERINTS가 PTS가 기억하도록 도와주는 것이다. 그것은 기억 같은 것인데, 여기서 ‘맥락’은 MASERINTS가 PTS에게 의미가 있을 수 있다고 생각되는 순간들을 기억하는 객체이다.
맥락에 대한 프로세스의 관점
이제 시간을 조금 지나 PTS가 차를 마시고 기지개를 켜고, 혼잣말을 하고, PTS가 무엇인가 골똘히 생각하면서 천장을 흘끗 볼 때 가끔 MASERINTS의 터미널 시스템인 VEB(Virtually Expanded Brain)가 PTS가 궁금해하는 것을 PTS의 시선이 머무는 곳에 디스플레이가 되도록 한다.
MASERINTS의 디지털 공간은 PTS를 단순히 지켜보는 것이 아니라 PTS의 삶의 흐름과 같이 흐른다. 그렇게 함으로써 지금 무슨 일이 일어나고 있는지 계속 감지하고, 방금 전에 일어났던 일과 연결하고, 다음에 무슨 일이 일어날지 조심스럽게 예측한다. 이것이 바로 프로세스의 측면이 되는 것이다. ‘맥락’은 고정된 것이 아니라 살아 있고 움직이는 것이다.
MASERINTS는 마치 경험의 흐름과 같다. 매 순간마다 MASERINTS는 PTS의 “지금”에 대한 이해를 업데이트한다. MASERINTS는 기억하는 데 그치지 않는다. 연속되는 ‘순간’들을 통해 배우며, 언제 변화가 다가오는지 그 순간을 감지할 수 있다. 자각한다는 것이다. 예를 들어, PTS의 몸 상태가 바뀌거나 PTS의 생각이 다른 것으로 바뀌고 있을 수도 있다. 이러한 PTS의 삶의 흐름 속에 대한 ‘자각’ 덕분에 MASERINTS는 적응하고 예측할 수 있는 것이다.
그래서 객체는 기억이고, 프로세스는 흐름이라는 것이다. 그래서 ‘맥락’은 객체의 관점에서 저장된 장면들과 같다. “그 순간의 진실은 이랬다”, 이렇게 이야기할 수 있다. 그리고 프로세스의 관점에서 ‘맥락’은 PTS의 삶의 지속적인 리듬과 같다. “의미는 순간순간 PTS가 가지는 의미가 변화하는 방식이다”, 이렇게 이야기할 수 있는 것이다.
그렇기 때문에 MASERINTS에서는 객체적인 관점에서의 ‘맥락’과 프로세스 관점에서의 ‘맥락’이 모두 필요한 것이다. MASERINTS가 ‘맥락’을 객체로만 취급한다면, 마치 아름답고 정적인 기억으로 가득한 것은 사실이지만 실제로 그 시간에 반응하지 못하는 박물관과 같을 것이다.
그런데 또 ‘맥락’을 하나의 프로세스로만 취급한다면, 프로세스 관점의 ‘맥락’은 실시간으로 감지하고 반응하는데 집중하므로 순간에는 잘 적응한다. 마치 경계하고 반응하는 사람처럼 지금 일어나는 일에 따라 항상 스스로를 업데이트 하는 것이다. 하지만 항상 앞으로 나아가기 때문에 방금 경험한 것을 저장하지 못할 수도 있다. 그래서 순간들을 연결하는 저장된 객체가 당연히 부족하게 되기 때문에 과거를 잊고 연속성을 잃게 될 수도 있다. 마치 기억이 없는 사람처럼 말이다.
결국 객체적인 ‘맥락’은 연속성을 제공한다고 할 수 있고, 프로세스 관점의 ‘맥락’은 적응성을 제공한다고 할 수 있다. 그래서 MASERINTS에는 둘 다 필요하다고 하는 것이다. 즉 PTS를 알기 위한 기억과 PTS와 함께하기 위한 흐름 말이다.
이렇게 표현할 수도 있다. “‘맥락’을 객체로 보는 것은 MASERINTS가 PTS가 누구인지 기억하는 데 도움이 된다. ‘맥락’을 프로세스로 보는 것은 MASERINTS가 PTS가 되어가는 모습에 머물도록 도와준다”고 말이다(3).
그래서 ‘자각’을 ‘인식’으로 대체하여 번역하거나 생각하려는 것은 무엇인가를 식별하거나 알아차리는 행위를 강조하려는 경향이 있기 때문이라는 생각이 맞는 것 같다. ‘자각’은 지각, 이해, 그리고 ‘상황자각’에서처럼 ‘예상’이란 부분을 포괄하는 반면, ‘인식’으로 대체하여 번역하거나 생각하는 것은 한 순간의 지각과 이해에 더 중점을 둔다고 생각되는 것이다.
이러한 표현의 구분은 반드시 필요한데, 과학 기술, 특히 Ubicomp이나 HCI과 같은 분야에서는 의미의 작은 차이가 디자인 결정에 영향을 미치기 때문이다.
인공지능 시스템에 지각 능력이 있다면 신호를 받아들일 수 있다는 것을 의미한다. 인식 능력이 있다면 그 신호를 저장된 패턴과 일치시킬 수 있다. 그리고 자각 능력이 있다면 진행 중인 상황에 대한 더 높은 수준의 변화에 대한 이해를 유지할 수 있다는 것이다. 이 단어들을 함부로 섞어 사용하면 시스템이 정확히 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 설명하기 어려워질 수도 있다는 것이다.
이것이 바로 지금 단어를 특별하게 구분하려고 노력하는 이유이다. 명확한 구분을 통해 이론을 구축하고, 기술을 디자인하고, 시스템을 비교할 때 혼동을 피할 수 있다.
따라서 일상 대화에서는 이 두 단어를 바꿔 쓰는 것이 잘못된 것은 아니지만, MASERINTS의 개념적 디자인 단계에서 제대로 하지 않으면 어떻게 보면 나중에 길을 잃어버린 위험한 일이 발생할 수도 있다는 것이다.
‘자각’, ‘인식’, ‘지각’이 하나의 단어로 통용된다면, 인간과 컴퓨터가 실제로 정보를 단계별로 어떻게 처리하는지 명확하게 생각하는 능력을 잃게 될 수도 있다. 간단히 말해서, 각 단어가 경험의 다른 층을 나타내기 때문에 이들을 별도로 정의해야 한다는 것이다. 이러한 구분이 없다면 인간과 컴퓨터의 인지에 대한 명확하고 유용한 지도 대신 흐릿한 그림만 남게 될 것이다(4).
언급된 각주의 내용
(1) Towards a Better Understanding of Context and Context-Awareness, Anind K. Dey, Gregory D. Abowd, 2018, https://www.cs.umd.edu/class/spring2025/cmsc818G/files/contextdey.pdf
(2) Modelling situation awareness for Context-aware Decision Support, Yu-Hong Feng, Teck-Hou Teng, Ah-Hwee Tan, 2007, https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417407004769
>> Modelling situation awareness for context‐aware decision support, Yu-Hong Feng, Teck-Hou Teng, Ah-Hwee Tan, 2009, https://ink.library.smu.edu.sg/cgi/viewcontent.cgi?article=6217&context=sis_research
(3) Modeling and Using Context Information in Pervasive Computing, Karen Henricksen, Jadwiga Indulska, and Andry Rakotonirainy, 2002, https://www.cs.umd.edu/class/spring2025/cmsc818G/files/modelingcontext.pdf
>> Context awareness, https://en.wikipedia.org/wiki/Context_awareness
>> Situation awareness, https://en.wikipedia.org/wiki/Situation_awareness
>> Situational Awareness, Department of Psychiatry, UC San Diego School of Medicine, https://psychiatry.ucsd.edu/research/programs-centers/instep/tools-resource/definitions/emergent-states/cognitive-emergent-states/situational-awareness.html
>> Situational awareness, EBSCO Research Starters, https://www.ebsco.com/research-starters/social-sciences-and-humanities/situational-awareness
>> Situational Awareness, Skybrary, Aviation Safety, https://skybrary.aero/articles/situational-awareness
>> Cyber-physical systems, Context Awareness, Situation Awareness, Ambient Intelligence, Allen, 2021, https://securityboulevard.com/2021/11/cyber-physical-systems-context-awareness-situation-awareness-ambient-intelligence
(4) What Is Situational Awareness? BlackBerry, https://www.blackberry.com/us/en/solutions/critical-event-management/situational-awareness