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- 연구 #1: Self-Cascaded Diffusion Models for Arbitrary-Scale Image Super-Resolution 등록 저자: Se Young Chun (Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) 공동 저자: Junseo Bang and Joonhee Lee and Kyeonghyun Lee and Haechang Lee and Dong Un Kang and Se Young Chun 0. 가상의 활용 시나리오 예를

- Suh-Yeon Dong (Sookmyung Women’s University) Title: Network-based alterations in task-induced functional connectivity in bipolar disorder: A functional near-infrared spectroscopy study Authors: Seongyeon Lim, Suh-Yeon Dong, Bach Xuan Tran, Laurent …, Nguyen Cao Duy, Carl Latkin, Huyen Do, Roger Ho 이 연구는 fNIRS(기능적 근적외선 분광법) 장비를 이용해 양극성 장애

- Sangsu LEE (KAIST) Title: How to Better Translate Participant Quotes Using LLMs: Exploring Practices and Challenges of Non-Native English Researchers Authors: Huisung Kwon, Soyeong Min, Sangsu Lee 연구 현장에서 인터뷰나 설문 참여자가 남긴 말을 영어로 옮기는 과정에서 말투·뉘앙스를 살리기 어려워 비원어민 연구자들이 어려움을 겪습니다.. 이 논문은 대형 언어

- 국내 연구 추세 국내 HCI 분야에서 Autism 관련 연구를 하는 연구자들의 수도 꽤 많습니다. 위의 그림을 보면 발표된 논문의 수도 2021년부터 늘고 있는 것으로 보입니다. 그렇다면, 국내 연구자들은 어떤 연구를 해왔을까요? - 연구주제와 대표적인 연구자들 이 주제와 관련한 국내 연구자들의 대표적인 연구들을 4가지 그룹 – (1) 정신건강 상태 인식 및

- 세계적인 추세 - 인공지능과 언어모델은 우울증과 같은 정신적 문제를 겪는 사람들을 지원하는 과정에서 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 위의 그림은 Arxiv 의 인공지능 관련 분야에 제출된 논문들 중에서 이러한 주제를 언급한 논문들이 차지하는 비중을 2020년부터 최근까지의 기간 동안 3개월 단위로 측정해 본 결과입니다. 그림에서 알 수 있는 바와 같이,

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.

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.

- 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,

- 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

"Attention is All You Need" 논문은 2017년 Google Brain 팀에서 발표한 획기적인 연구로, 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킨 Transformer 모델을 소개한 논문입니다. 이 논문은 BERT, GPT 등 현대 자연어 처리 모델의 기반이 되는 아키텍처를 제시했다는 점에서 매우 중요한 의미를 갖습니다. 이 글에서는 논문이 발표된 후 이 논문의 1저자인