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(K-HCI) 한국의 HCI 연구자들은 Smart Home 관련 주제에 대해 어떤 연구를 했을까?

인간 중심의 생활 지원 시스템 최근 5년 동안 국내 HCI 연구자들이 수행한 Smart Home 관련 연구들은 “인간 중심의 생활 지원 시스템”이라고 말할 수 있습니다. 센서 네트워크 최적화, 음성 인터페이스, 웨어러블 기반 행동 인식, 그리고 가족 중심의 정서 공유 시스템에 이르기까지 다양한 기술들이 사용자의 삶의 질을 향상시키기 위해 융합되고 있습니다.

(K-HCI) 한국의 HCI 연구자들은 Human-AI Interaction 주제에 대해 어떤 연구를 했을까?

상상해 본 에피소드 (“에듀미터 서비스의 일탈” : https://shadowego.net/articles/59) 위의 링크에 공개된 글은 인간과 AI가 소통하는 경우를 묘사하고 있습니다. 왠지, 이 에피소드만 보면, 언젠가는 AI가 사람보다 현명해지는 시대가 올 지도 모르겠다는 생각도 듭니다. 과연 정말 그런 날이 올까요? - Human-AI Interaction? AI를 탑재한 서비스들이 줄을 이어 출시되고 있습니다.

지금 우리가 서 있는 놀이터는 누구의 것일까?

- AI를 빼놓고 세상의 흐름을 이야기하기 어려운 시대입니다. 아침에 눈을 뜨면 스마트폰 음성 비서가 날씨를 알려주고, 유튜브 알고리즘이 각자의 취향에 맞는 영상을 추천해 주지요. 궁금한 게 생기면 ChatGPT나 Gemini, Perplexity 등과 같은 생성형 AI에게 질문을 던져보는 것도 매우 자연스러워졌습니다. 바야흐로 'AI와 함께 사는 시대’가 활짝 열린 것 같습니다.

(K-HCI) 한국의 HCI 연구자들은 Large Language Model에 대해 어떤 연구를 했을까?

- HCI 연구가 점점 중요해지고 있습니다. 최근에는 인공지능 기술이 발전하고 성숙해져 가면서, HCI 분야 연구의 중요성이 더욱 높아지고 있습니다. 인공지능 기술이 서비스의 형태를 띄면서 사용자들에게 직접 다가가는 단계에 이미 도달했기 때문입니다. 따라서, 인포리언스는 국내에서 HCI 분야의 연구를 수행하고 있는 연구자들의 데이터를 계속 수집하고 있습니다. 현재까지 약 200여 명의 데이터를 수집했고,

자, 이제부터 HCI 연구에도 주목해 봅시다.

- Human-Computer Interaction (HCI, 인간-컴퓨터 상호작용) 분야는 매우 폭넓은 주제들을 포함합니다. 공학, 디자인, 사회학, 심리학, 의학, 뇌과학 등과 같은 다양한 분야에서의 융합연구가 가장 활발히 이루어지는 분야이기도 합니다. 특히 최근에는 인공지능 기술이 발전하고 성숙해져 가면서, HCI 분야 연구의 중요성이 더욱 높아지고 있습니다. 기술이 서비스의 형태를 띄면서 사용자들에게 직접 다가가는 단계에 이미

국내의 IT 분야에서는 어떤 연구를 하고 있을까? (1)

- 인공지능 기술의 발전 추세가 놀랍습니다. 특히 최근에는 중국발 서비스들이 인공지능 분야 전체를 흔들기도 했지요. 그렇다면 문득 궁금해집니다. 전산분야의 연구를 하는 국내 대학의 교수 연구팀들은 어떤 최신 세부기술을 연구하고 있을까요? - 약 3만 6천여 건의 논문 데이터를 모았습니다. 국내 대학에 소속된 교수 연구팀들의 연구내용을 분석하기 위해, 인포리언스는 Computer Science 관련

“촉촉한 인공지능은 없습니다.”

우리는 인공지능에게 질문을 던지고 답을 얻습니다. 딱딱한 정보를 찾기도 하지만, 때로는 농담을 던지기도 하죠. 시를 써달라고 할 수도 있고, 그림을 그려달라거나 음악을 만들어 달라고 할 수도 있습니다. 인생의 중요한 결정을 하는 순간에 인공지능에게 답을 요구할 수도 있습니다. - 질문을 던지면 인공지능은 아주 빠른 시간 안에 답을 해줍니다. 사람이라면 불가능한 속도지요.

(CHI 2024 Best Paper 리뷰) LLM을 탑재한 대화형 검색 서비스를 쓰면 내 생각이 편향된다고?

생각해 봅시다. 우리는 모두 각자의 생각과 의견을 가지고 있습니다. * 차범근, 박지성, 손흥민 중에서 누가 가장 위대한 한국 축구선수일까요? * 인공지능이 궁극적으로 인간을 대체하게 될까요? * 대한민국은 선진국인가요? 만약, 자신의 의견에 확신이 서지 않으면, 검색엔진을 써서 정보를 더 찾아볼 수 있습니다. 최근에는 LLM을 기반으로 한 대화형 검색 서비스가 쏟아져 나오고 있어서 잘 정리된

(CHI 2024 논문 리뷰) 초등학생을 대상으로 한 교육과정에 생성형 AI를 쓰겠다고?

시작해 봅시다. 교육 및 학습과정에 적용할 만한 새로운 기술들이 많이 제시되어 왔지만, 대체로 기대에 미치지 못했습니다. 특히 개인화된 학습 플랫폼은 학습과정의 복잡도, 가르치는 과정의 높은 난이도, 알고리즘의 품질 부족 등에 의해 만족스럽지 못했던 것이 사실입니다. 그런데 생성형 AI 시스템이 발전하면서, 이러한 시스템들이 보다 자연스럽고 편안한 인간-AI 상호작용을 제공할 수 있을

인공지능을 의심해 봅시다.

정보장치와 정보를 공유하는 방식의 변화 정보가 기록되고 사람들 사이에서 공유되기 시작했습니다. 과거에는 주로 종이에 기록한 형태로 정보를 공유하였습니다. 대화를 하지 않고 종이만 들여다 볼까 걱정스럽기도 했습니다. 라디오와 텔레비전이 나타났습니다. 정보는 전파를 타고 더 빠르게 사람들 사이를 파고 들었습니다. 대화를 하지 않고 바보상자에만 의존할까 걱정스럽기도 했습니다. 컴퓨터와 인터넷이 나타났습니다. 정보를 받는