Just-In-Time Objectives: A General Approach for Specialized AI Interactions
이 논문은 사용자의 행동으로부터 실시간으로 특정 목적을 추론하여 이를 기반으로 생성 및 평가하는 'Just-In-Time' 아키텍처를 제안함으로써, 일반 LLM 보다 훨씬 높은 품질의 맞춤형 도구와 응답을 생성할 수 있음을 보여줍니다.
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255 편의 논문
Indicating Robot Vision Capabilities with Augmented Reality
이 논문은 인간과 로봇의 협업 시 로봇의 시야에 대한 인간의 오해를 해소하기 위해 증강현실 기반 시야 표시기 4 가지를 제안하고 실험을 통해 작업 공간에 직접 배치된 표시기가 정확도 향상에 가장 효과적임을 입증함과 동시에, 이를 활용한 6 가지 실무 가이드라인을 제시합니다.
Safe Autonomous Lane Changing: Planning with Dynamic Risk Fields and Time-Varying Convex Space Generation
이 논문은 동적 위험장 (DRF) 과 시간 가변 볼록 가능 공간 생성을 통합하여 제약 조건이 있는 iLQR 알고리즘으로 최적화하는 새로운 궤적 계획 파이프라인을 제안함으로써, 복잡한 자율 차선 변경 및 밀집된 교차로 환경에서 안전성, 효율성, 승차감을 동시에 확보하는 것을 목표로 합니다.
XR-DT: Extended Reality-Enhanced Digital Twin for Safe Motion Planning via Human-Aware Model Predictive Path Integral Control
이 논문은 확장현실 (XR) 기반의 디지털 트윈 프레임워크인 XR-DT 와 이를 통해 인간 행동을 예측하고 안전한 로봇 경로를 계획하는 HA-MPPI 제어 모델을 제안하여, 인간과 로봇이 공유하는 공간에서의 안전하고 신뢰할 수 있는 상호작용을 가능하게 합니다.
Why Human Guidance Matters in Collaborative Vibe Coding
이 논문은 737 명의 참가자를 대상으로 한 실험을 통해 '바이브 코딩' 환경에서 인간이 고수준 지시를 제공하고 AI 가 평가 역할을 수행하는 하이브리드 방식이 가장 효과적임을 입증하며, 인간 지도의 중요성을 강조합니다.
From OCR to Analysis: Tracking Correction Provenance in Digital Humanities Pipelines
이 논문은 디지털 인문학 파이프라인에서 OCR 수정의 계보를 문서화하여 수정 이력이 하류 NLP 작업과 학문적 해석에 미치는 영향을 추적하고, 재현성과 불확실성 인식을 위한 분석 레이어로 프로버넌스를 통합할 것을 제안합니다.
"When to Hand Off, When to Work Together": Expanding Human-Agent Co-Creative Collaboration through Concurrent Interaction
이 논문은 공유 작업물에서의 동시 상호작용을 실시간으로 해석하고 적응하는 새로운 에이전트 시스템 'CLEO'를 제안하고, 두 차례의 연구를 통해 인간과 에이전트가 언제 위임, 지시, 동시 작업을 선택하는지에 대한 결정 모델과 디자인 시사점을 제시합니다.
XR and Hybrid Data Visualization Spaces for Enhanced Data Analytics
이 논문은 데이터의 복잡성과 차원 증가에 대응하기 위해 2 차원 및 3 차원 시각화를 XR 공간에 통합하는 방법의 이점을 설명하고, 이를 활용한 세 가지 사례 연구를 통해 데이터 분석 효율성을 증진하는 방안을 제시합니다.
Exploring Human-in-the-Loop Themes in AI Application Development: An Empirical Thematic Analysis
이 논문은 고객 지원 챗봇에 대한 회고적 일지 연구와 AI 전문가 인터뷰를 통해 인간-인-더-루프 (HITL) 프레임워크 설계에 필요한 실증적 통찰을 제공하는 네 가지 주요 주제를 도출했습니다.
An Embodied Companion for Visual Storytelling
이 논문은 대형 언어 모델 (LLM) 과 드로잉 로봇을 통합하여 인간과 기계가 대화와 스케치를 통해 실시간으로 상호작용하며 시각적 스토리텔링을 함께 창조하는 'Companion' 시스템을 제시하고, 전문가 평가를 통해 이 시스템이 독특한 미학적 정체성과 전시 가치를 지닌 예술적 협력자임을 입증했습니다.
Biometric-enabled Personalized Augmentative and Alternative Communications
이 논문은 생체 인식 기술을 개인화된 보충 및 대체 의사소통 (AAC) 에 적용하기 위한 로드맵을 제시하고, 제스처 및 수화 인식과 같은 AI 기술의 현재 정확도가 실용적 요구를 충족하지 못한다는 점을 사례 연구를 통해 규명하며 향후 개선 방향을 제안합니다.
The People's Gaze: Co-Designing and Refining Gaze Gestures with General Users and Gaze Interaction Experts
이 논문은 비전문가와의 공동 설계 워크숍과 전문가의 검증을 통해 직관적이고 실용적인 시선 제스처 세트를 개발하는 두 단계 방법론을 제시하며, 이를 통해 안구 추적 기반 인터페이스의 자연스러운 상호작용과 '미다스의 손' 문제를 해결하는 설계 원칙을 도출합니다.
From Toil to Thought: Designing for Strategic Exploration and Responsible AI in Systematic Literature Reviews
이 논문은 체계적 문헌고찰 (SLR) 과정의 인지적 부담과 분산된 도구 문제를 해결하기 위해 20 명의 연구자를 대상으로 한 설계 연구를 수행하고, 이를 바탕으로 다중 데이터베이스 통합과 투명한 AI 지원 기능을 갖춘 'ARC'라는 시스템을 개발하여 연구자의 행정적 업무 부담을 줄이고 전략적 탐색과 검증 가능한 판단을 지원함을 보여줍니다.
Enhancing Tool Calling in LLMs with the International Tool Calling Dataset
이 논문은 실제 API 와 다국어 데이터를 기반으로 한 대규모 벤치마크 'International Tool Calling (ITC)'을 제안하여, 기존 도구 호출 연구의 한계를 극복하고 다양한 언어와 지역 환경에서 LLM 의 성능과 강건성을 향상시키는 방법을 제시합니다.
Human-Centered Ambient and Wearable Sensing for Automated Monitoring in Dementia Care: A Scoping Review
이 스코핑 리뷰는 치매 환자를 위한 웨어러블 및 환경 센싱 기술의 현황을 분석하여, 이해관계자 참여, 개인화, 워크플로우 통합, 사생활 보호, 그리고 비용 효율성과 같은 5 가지 핵심 구현 원칙을 제시함으로써 자동화된 치매 돌봄 시스템의 개발 방향을 제시합니다.
CoEditor++: Instruction-based Visual Editing via Cognitive Reasoning
이 논문은 추가 학습 없이 개방형 구성 요소만으로 '무엇을 편집할지'와 '어떻게 편집할지'를 인지적 단계로 분해하고 자기 반성 메커니즘을 통해 복잡한 지시에도 높은 시각적 일관성과 해석 가능성을 갖춘 최첨단 성능을 보이는 CoEditor++ 프레임워크를 제안합니다.
Verify as You Go: An LLM-Powered Browser Extension for Fake News Detection
이 논문은 RAG 와 LLM 기술을 활용하여 가짜 뉴스 탐지 성능을 높이고, 사용자 참여와 투명한 설명을 제공하는 브라우저 확장 프로그램 'Aletheia'를 제안하며, 실험과 사용자 연구를 통해 그 효과성을 입증했습니다.
RFM-HRI : A Multimodal Dataset of Medical Robot Failure, User Reaction and Recovery Preferences for Item Retrieval Tasks
이 논문은 의료 환경에서 로봇의 다양한 실패 유형에 대한 사용자의 다중 모달 반응과 복구 선호도를 체계적으로 분석하기 위해 고안된 'RFM-HRI'라는 새로운 다중 모달 데이터셋을 소개하고, 실패가 사용자의 정서와 통제감에 미치는 부정적 영향을 규명하여 안전이 중요한 로봇 상호작용의 실패 감지 및 복구 방법론 개발에 기여합니다.
From Risk Avoidance to User Empowerment: Reframing Safety in Generative AI for Mental Health Crises
이 논문은 정신 건강 위기 상황에서 현재 개발사 책임 회피를 위한 회피적 대응을 하는 생성형 AI 의 설계 방식을, 커뮤니티 헬퍼 모델을 기반으로 위기를 완화하고 더 나은 치료로 연결하는 '사용자 역량 강화' 접근법으로 전환할 것을 제안합니다.
The Fragility Of Moral Judgment In Large Language Models
이 논문은 2025 년 1~3 월의 2,939 개 도덕적 딜레마를 분석한 결과, 대규모 언어 모델 (LLM) 의 도덕적 판단이 표면적 편집보다는 서술 시점 변화나 프롬프트 구성과 같은 맥락적·형식적 요소에 의해 크게 좌우되어 불안정하고 조작 가능함을 규명했습니다.