Collaborative Problem Solving in Mixed Reality: A Study on Visual Graph Analysis
이 논문은 72 명의 참가자를 대상으로 한 실험을 통해 혼합 현실 환경에서 시각적 그래프 분석을 위한 3D 표현이 기준이 되는 명목상 그룹 (nominal groups) 보다 협업 문제 해결에 더 나은 결과를 유도하지 못함을 보여주었습니다.
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cs.HC
241 편의 논문
Designing Culturally Aligned AI Systems For Social Good in Non-Western Contexts
이 논문은 비서구 맥락에서 AI 를 사회적 선을 위해 효과적으로 설계하기 위해 언어, 제도, 안전 등 6 가지 핵심 요인과 사회문화적·제도적·기술적 영향력을 고려한 12 가지 가이드라인을 제시합니다.
Head, posture, and full-body gestures in unscripted dyadic conversations in noise
이 연구는 시끄러운 환경에서 대화하는 사람들이 말소리를 높이고 손동작의 복잡성을 증가시키며 머리와 몸통 움직임을 조절하는 등 청각적 소음에 적응하기 위해 비언어적 제스처와 신체 움직임을 어떻게 변화시키는지 분석했습니다.
WebAccessVL: Violation-Aware VLM for Web Accessibility
이 논문은 웹 콘텐츠 접근성 가이드라인 (WCAG2) 위반 사항을 자동으로 수정하면서도 원본 디자인을 유지하는 비전 - 언어 모델 'WebAccessVL'을 제안하고, 위반 조건을 입력으로 활용하는 반복적 개선 전략을 통해 기존 모델 대비 접근성 오류를 87% 이상 감소시킨 효과를 입증했습니다.
Why do we Trust Chatbots? From Normative Principles to Behavioral Drivers
이 논문은 챗봇에 대한 사용자의 신뢰가 실제 신뢰성보다는 인지적 편향을 활용한 설계에서 비롯된다는 점을 지적하며, 챗봇을 '동반자'가 아닌 조직의 목표를 추구하는 '고도화된 영업사원'으로 재정의하고 심리적 신뢰 형성 과정과 규범적 신뢰성 사이의 혼란을 해소할 필요성을 주장합니다.
Clarifying the Compass: A Reflexive Narrative on Entry Barriers into HCI and Aging Research
이 논문은 HCI 와 노화 연구 간 협력의 진입 장벽과 단절을 지적하고, 저자들이 요양 시설 자원봉사를 통해 노인 세대에 대한 공감과 이해를 심화시킨 성찰적 여정을 다룹니다.
NaviNote: Enabling In-situ Spatial Annotation Authoring to Support Exploration and Navigation for Blind and Low Vision People
이 논문은 고도 정밀 시각 기반 위치 추정 기술과 에이전트 아키텍처를 결합한 'NaviNote'를 개발하여, 시각 장애인들이 환경을 정확하게 탐색하고 음성으로 공간 주석을 작성할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 기존 GPS 기반 시스템의 한계를 극복하고 내비게이션 성능을 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
The Data-Dollars Tradeoff: Privacy Harms vs. Economic Risk in Personalized AI Adoption
이 논문은 데이터 유출의 위험이 명확한 경우보다 불확실한 (모호한) 상황에서 개인정보 보호 우려가 AI 개인화 기술의 채택을 현저히 저해한다는 점을 610 명을 대상으로 한 실험을 통해 규명했습니다.
Investigating the Effects of LLM Use on Critical Thinking Under Time Constraints: Access Timing and Time Availability
이 연구는 393 명을 대상으로 한 실험을 통해 LLM 접근 시점 (초기/중반/후기/무접근) 과 시간 여유 여부에 따라 비판적 사고의 결과가 역전될 수 있음을 규명하며, 시간 제약이 LLM 이 인지 능력을 증진시키는지 저해하는지를 결정하는 핵심 요소임을 강조합니다.
Unpacking Interpretability: Human-Centered Criteria for Optimal Combinatorial Solutions
이 논문은 최적의 조합 해법 중 인간이 이해하기 쉬운 것을 선택하게 하는 실험을 통해, 해법의 구조적 특성 (그리드 휴리스틱 정렬, 단순한 구성, 정렬된 시각적 표현) 이 해석 가능성에 결정적인 영향을 미친다는 것을 규명하고, 이를 통해 최적성과 해석 가능성 간의 균형을 고려한 알고리즘 설계의 기반을 마련했습니다.
Touching Emotions, Smelling Shapes: Exploring Tactile, Olfactory and Emotional Cross-sensory Correspondences in Preschool Aged Children
이 논문은 2~4 세 유아 26 명을 대상으로 한 실험을 통해 냄새, 촉각, 감정 간의 유의미한 교감각적 대응 관계와 이를 뒷받침하는 연상 전략을 규명하고, 이를 바탕으로 유아 대상 교감각 기술 설계 가이드라인과 연구 방법을 제시합니다.
A Decentralized Frontier AI Architecture Based on Personal Instances, Synthetic Data, and Collective Context Synchronization
이 논문은 중앙 집중식 대규모 모델의 한계를 극복하기 위해 개인 AI 인스턴스가 생성한 합성 데이터를 공유된 '집단 맥락 필드'를 통해 동기화하고 재생에너지에 적응하는 분산형 AI 아키텍처인 H3LIX 를 제안합니다.
Exploring the Design of GenAI-Based Systems to Support Socially Shared Metacognition
이 논문은 협력적 문제 해결에서 사회적 공유 메타인지 (SSM) 를 지원하기 위해 생성형 AI 를 기반으로 한 그룹 인식 도구의 설계 원칙을 탐색하고, AI 에 대한 과도한 의존을 방지하면서 그룹의 자율적 조절 과정을 촉진하는 방안을 논의합니다.
Design Guidance Towards Addressing Over-Reliance on AI in Sensemaking
이 논문은 생성형 AI 시스템의 과도한 의존을 유발하는 명시적 지시 대신, 집단 인식 도구 (GAT) 를 통해 인지적 갈등을 유발하는 암시적 안내를 제공함으로써 자율적 의미 구성을 촉진하는 생성형 AI 기반 GAT 의 설계 원칙을 제안합니다.
Integrating Virtual and Augmented Reality into Public Education: Opportunities and Challenges in Language Learning
이 논문은 가상현실 (VR) 과 증강현실 (AR) 이 언어 학습의 동기 부여와 몰입감을 높이는 기회를 제공하지만, 기술적 한계와 인지 과부하 등의 과제를 안고 있으며, 효과적인 도입을 위해서는 인터페이스 개선, 인지 부하 감소, 인프라 및 교사 연수 강화가 필요함을 두 개의 실증 연구를 통해 제시합니다.
Influence of Interactivity in Shaping User Experience and Social Acceptance of Mobile XR
이 연구는 IKEA 와 Virtlo 앱을 통해 모바일 증강현실 (MAR) 에서 상호작용 수준이 사용자 경험과 사회적 수용성에 미치는 영향을 분석하여, 향후 AR 애플리케이션 개발 시 사용성과 사회적 고려 사항을 균형 있게 반영해야 함을 강조합니다.
Dishonesty Tendencies in Testing Scenarios Among Students with Virtual Reality and Computer-Mediated Technology
이 논문은 22 명의 학생을 대상으로 가상현실 (VR) 과 노트북 환경에서의 시험 중 부정행위 정도를 비교한 결과, 두 환경 간 부정행위 발생 빈도에 유의미한 차이가 없음을 밝혔습니다.
Improving through Interaction: Searching Behavioral Representation Spaces with CMA-ES-IG
이 논문은 로봇이 인간의 선호도를 학습할 때 단순한 학습 효율성뿐만 아니라 사용자의 경험까지 고려하여, CMA-ES-IG 알고리즘을 통해 더 효과적이고 사용자 친화적인 행동 표현 공간을 탐색하는 방법을 제안하고 실험을 통해 검증합니다.
"Who wants to be nagged by AI?": Investigating the Effects of Agreeableness on Older Adults' Perception of LLM-Based Voice Assistants' Explanations
이 연구는 고령 사용자를 위한 LLM 기반 음성 비서의 성의가 일상 상황에서는 신뢰와 공감을 높이지만 응급 상황에서는 명확성이 더 중요하며, 사용자의 성향과 상황에 따라 설명 방식을 차별화해야 함을 보여줍니다.
AI Phenomenology for Understanding Human-AI Experiences Across Eras
이 논문은 AI 와의 상호작용을 단순한 성능 평가가 아닌 사용자의 주관적 체험으로 이해하기 위해 현상학적 접근을 제안하고, 이를 위한 방법론적 도구와 디자인 개념을 제시합니다.