AIFrenz 참여자들은 어떤 연구를 하고 있을까?

– AIFrenz에서 활동하는 연구자들에게서는 전통적인 공학 분야(기계, 재료)와 첨단 기술(기계학습, 나노, 플라즈마, 네트워크, 로봇) 분야 뿐만 아니라 우주, 환경, 핵 에너지 분야의 전문성이 나타날 것으로 보입니다. 또한 AI 교육 관련 전문가들도 포함되어 있다는 점에 주목할 만 합니다. 더보기 >> AIFrenz 참여자들은 어떤 연구를 하고 있을까?

ChazaYOU, 어떻게 쓸까요?

ChazaYOU의 기본 개념은 사람을 찾는 것입니다.  현재는 국내 연구자를 찾는 것에 초점을 맞추어,  연구내용, 연구자 이름, 연구기관명 등을 검색 질의로 입력하여 원하는 연구자들을 찾아내고,  연구 내용에 대한 설명을 자동 추출합니다.

내가 관심있어 하는 주제를 실제로 연구하는 국내 연구자가 있을까?

– “다양한 수요가 있음에도 불구하고, 세부 연구 주제를 실제로 연구하는 국내 연구자들을 찾기는 쉽지 않은 것이 현실입니다. 방송, 세미나, 언론 기사 등을 통해 비교적 잘 알려진 전문가들도 있지만, 실제로 연구를 수행하는 대부분의 연구자들은 외부 활동 보다는 연구에 주로 시간을 쓰고, 외부 활동을 하더라도 주로 제한된 그룹 내에서만 활동하는 성향을 보입니다. 연구자들이 자신의 더보기…

한국의 HCI 연구자들은 Autism 관련 주제에 대해 어떤 연구를 했을까?

“국내 연구자들의 대표적인 연구들을 4가지 그룹 – (1) 정신건강 상태 인식 및 지원 기술, (2) 자폐 스펙트럼 지원을 위한 인터랙티브 기술, (3) 자폐 성인 대상 신체 활동 증진 연구, (4) 자폐인을 위한 감정 인식 및 사회적 소통 지원 – 으로 나누어 보면, 각 연구자들이 어떤 방법으로 Autism 관련 주제에 접근하고 더보기…

한국의 HCI 연구자들은 정신적 질환이나 문제를 겪는 사람들을 위해 인공지능이나 언어모델을 어떻게 활용하고 있을까?

– 이 주제와 관련한 국내 연구자들의 대표적인 연구들을 3가지 축 – (1) 텍스트 기반 감지·지원, (2) AI 개입 기법 설계, (3) 센서·상호작용 모니터링 – 으로 나누어 보면, 각 연구자들이 어떤 방법론과 데이터 소스를 활용해 정신 건강 문제에 접근하고 있는지 파악할 수 있습니다. 더보기 >> “한국의 HCI 연구자들은 정신적 질환이나 문제를 더보기…

한국의 HCI 연구자들은 Smart Home 관련 주제에 대해 어떤 연구를 했을까?

– “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. 특히 고령자, 원격근무자, 학습자 등 더보기…

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

– “AI를 탑재한 서비스들이 줄을 이어 출시되고 있습니다. 이러한 추세에 따라 HCI(Human-Computer Interaction) 분야의 연구자들은 인간과 AI간의 상호작용(Human-AI Interaction)과 관련된 주제에 대해 관심을 가지기 시작했습니다.” 더보기 >> 한국의 HCI 연구자들은 Human-AI Interaction 주제에 대해 어떤 연구를 했을까?

지금 우리가 서 있는 놀이터는 누구의 것일까?

“AI는 신비로운 마법이 아닙니다. 결국 사람이 만들고, 사람이 사용하는 도구이며 기술 기업으로 하여금 돈을 벌게 해주는 비즈니스 모델입니다. 이 강력한 도구가 어떻게 쓰이고, 누구를 위해 작동하며, 어떤 가치를 기반으로 발전해 나갈지는 결국 우리의 선택에 달려있습니다. 그리고 수익을 최우선으로 추구하는 거대한 공룡 기업에게만 그 선택을 맡겨서는 안됩니다.” 더보기 >> 지금 우리가 더보기…

한국의 HCI 연구자들은 Large Language Model에 대해 어떤 연구를 했을까?

– “국내의 HCI 연구자들이 Large Language Model에 대해 언급한 내용들을 주제 별로 분류해 보면 9가지로 나눌 수 있었습니다. 각 주제들을 살펴보면, 교육, 맞춤형 에이전트, 콘텐츠 생성, UI/UX 설계 보조, 의료 응용, 정보탐색 및 추천 시스템, 접근성 강화 등과 같은 주제들이 보입니다. 그리고 무엇보다 Large Language Model의 윤리적 측면과 사회적 영향을 고려하는 주제도 있습니다.” 더보기…