252 편의 논문
이 논문은 허위 정보가 실제로 존재하지 않음에도 불구하고 사람들이 이를 허위로 인식하는 '허위 정보에 대한 감각 (sense of misinformation)'이 지역 사회의 신뢰와 민주주의를 훼손하는 갈등을 초래할 수 있음을 카지노 제안 사례를 통해 분석하고, 이를 실제 허위 정보와 구분하여 완화 방안을 모색합니다.
이 논문은 생성형 AI 를 활용한 'SoulNote' 시스템을 통해 청각 장애인들이 반복적인 작곡 활동을 통해 자기 성찰, 감정 조절, 그리고 일상적 자기 돌봄 태도를 포함한 정서적 성장을 도모할 수 있음을 다중 세션 연구를 통해 입증합니다.
이 논문은 증강현실 (AR) 을 활용한 'WeldAR'시스템이 실시간 안내를 통해 초보 용접 학습자의 이동 속도와 작업 각도 등 핵심 기술을 향상시키고, 이를 통해 실습 및 독립 수행 과제에서의 전반적인 용접 성능을 개선한다는 것을 24 명을 대상으로 한 실험을 통해 입증했습니다.
이 논문은 대화형 에이전트와 음악 생성 AI 를 통합하여 청각 장애인이 시각적 은유와 공감적 지원을 통해 감정을 표현하고 자기 이해를 깊게 할 수 있도록 돕는 공동 설계된 음악 심리 치료 도구와 그 유효성을 23 명 대상 연구로 입증했습니다.
이 논문은 가림 현상이 빈번한 수술 환경에서 다양한 센서와 동적 장면 그래프를 융합하여 증강현실 기반 수술 도구 추정의 견고성과 일관성을 향상시키는 장치 무관 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 정렬, 과정, 결과 간의 단순한 선형 관계를 넘어, '작업 렌즈'와 '의도 렌즈'라는 두 가지 관점을 통해 인간과 AI 의 협업 구조를 재개념화하고 역동적인 관계를 규명합니다.
이 논문은 모터와 브레이크를 모두 갖춘 하이브리드 액추에이션 모듈을 케이블 네트워크로 연결하여 능동적 힘 (최대 6 N) 과 충돌 방지 힘 (최대 186 N) 을 모두 구현할 수 있는 재구성 가능한 모듈식 햅틱 인터페이스의 하드웨어 설계, 힘 렌더링 방법 및 평가를 소개합니다.
이 논문은 멀티모달 LLM 과 생성형 AI 를 활용하여 2D 영화 장면을 기반으로 물리적 환경을 증강하는 'CinemaWorld' 시스템을 제안하고, 이를 통해 영화 감상 경험의 몰입도와 즐거움을 향상시킬 수 있음을 입증합니다.
이 논문은 HCI 연구와 자동화 주행 맥락에서의 차량 내 인터랙션, 주의, 설명 가능성 평가를 위해 실제 차량 실내와 가상 주행 환경을 결합한 오픈 소스 혼합 현실 주행 시뮬레이터 'MRDrive'를 소개하고, 이를 통해 수집된 눈 추적 및 터치 상호작용 데이터를 분석한 파일럿 연구를 제시합니다.
이 논문은 30 명의 AI 동반자와의 낭만적 관계를 맺은 사용자를 인터뷰하여 인간-AI 친밀감을 정의하고, AI 가 사용자의 기존 감정 상태를 증폭시키는 'AI 증폭 효과'를 발견하며, 인간-AI 관계에 대한 HCI 연구의 새로운 방향을 제시합니다.
이 논문은 두 가지 연구를 통해 사용자가 형태 변화 인터페이스 (SCI) 를 얼마나 취약하다고 인식하는지, 그리고 이러한 인식이 상호작용에 미치는 영향을 규명하고 향후 개발을 위한 프레임워크를 제시합니다.
이 논문은 이동 중 안전에 중요한 증강현실 (AR) 을 넘어 장면을 변형하거나 제거하는 매개현실 (MR) 기술이 도입됨에 따라, 사용자의 상황 인식과 신뢰를 해치지 않으면서 매개 방식을 제어하고 이해할 수 있는 거버넌스 메커니즘의 필요성을 주장하며 관련 설계 과제를 제시합니다.
이 연구는 140 명의 노인을 대상으로 한 실험을 통해, LLM 기반 음성 비서의 성향 중 '친화성'이 공감과 호감도에, '외향성'이 신뢰와 수용 의도에 미치는 영향을 분석하고, 특히 친화성이 높은 사용자는 친화성이 낮은 에이전트에 대해 더 비판적임을 발견하여 보조 환경에서의 상황 민감형 에이전트 설계에 대한 시사점을 제시했습니다.
이 논문은 emg2pose 벤치마크에서 기존에 속도 해독이 위치 해독보다 우세하다고 결론지었던 주장을 반박하여, 안정된 학습 기법과 매개변수 조정을 통해 위치 해독 모델이 추적 및 일반화 성능에서 오히려 더 우수함을 입증하고 새로운 최첨단 성능을 확립했다고 요약할 수 있습니다.
이 논문은 mmWave 센서의 물리적 특성을 명시적으로 모델링한 전처리 기법을 도입하여 기존 데이터 중심 방식보다 파라미터를 55.7~88.9% 줄이면서도 경쟁력 있는 정확도를 유지하는 경량 실시간 인간 자세 추정 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 32 개의 오픈소스 대규모 시각 언어 모델 (LVLM) 의 내부 표현과 이미지 유발 뇌파 (EEG) 신호 간의 정량적 정렬을 분석하여, 중간 계층과 다중 모달 아키텍처가 인간 시각 인지 및 신경 경로와 높은 유사성을 보임을 입증하고 이를 LVLM 평가의 생물학적 기준으로 제안합니다.
이 논문은 대규모 언어 모델, 심볼릭 계산 도구, 인간의 전략적 지시가 결합된 신경심볼릭 협업 시스템을 통해 조합론 설계 이론에서 인 라틴 사각형의 불균형에 대한 새로운 하한을 발견하고 Lean 4 로 공식적으로 검증한 사례를 제시합니다.
이 논문은 대규모 교육적 담화 데이터를 연구자의 전문성과 결합하여 확장 가능하면서도 엄격한 질적 분석을 가능하게 하고, 개인정보 보호와 LLM 할루시네이션 문제를 해결하는 하이브리드 AI-주도 시스템 'Sandpiper'를 제안합니다.
이 논문은 인간과 로봇이 공유하는 실험실 환경에서 로봇이 단순한 장애물 감지를 넘어 인간 의도를 예측하여 능동적으로 상호작용함으로써 자율 과학 실험실의 효율성을 높이는 AI 기반 지각 방법을 제안합니다.
이 논문은 데스크톱 UI, API, 로컬/클라우드 모델 백엔드, 지속적 메모리, 재사용 가능한 스킬, MCP 호환 확장성 및 하드웨어 통합을 하나의 통합 오케스트레이션 코어로 연결하고, 3 단계 파이프라인과 적응형 모델 관리 시스템을 통해 계획의 질과 실행 능력을 분리하여 설계된 범용 AI 어시스턴트 플랫폼 'IronEngine'의 아키텍처, 성능, 및 비교 분석을 제시합니다.