논문 구두 발표 및 포스터 프로그램으로 학회에서 발표한 논문 중 논문 심사위원들의 심사를 통해 11편의 구두 우수 논문과 5편의 포스터를 우수 논문으로 선정하였습니다.
논문명 : The impact of self-disclosing chatbots for academic stress assessment on student self-reflection
수상자 : 박민영, 박보겸, 서경원(Seoul National University of Science and Technology)
Enhancing argumentation skills is vital for developing
critical thinking, communication, and problemsolving
skills. While chatbots show promise in
supporting these skills, passive learning with chatbots
can limit their educational effectiveness. Facilitating
active learning with chatbots that promote deep
cognitive engagement is essential but remains
underexplored. In this study, we developed ArguePro,
a Large Language Model (LLM)-based chatbot
designed to foster active learning by progressively
deepening students’ cognitive engagement using the
ICAP framework. To assess the impact of different
engagement levels (active vs. passive) with chatbots on
argumentation skills, we conducted a pretest-posttest
quasi-experimental study with 20 undergraduate
engineering students assigned to either active or
passive learning groups. Results showed that active
learning with the chatbot significantly improved
argumentation skills by enhancing critical thinking
and perspective-taking compared to passive learning.
These findings offer insights into optimizing chatbot
use to maximize learning outcomes.
논문명 : ArguePro: Enhancing argumentation skills through active learning with chatbots
수상자 : 이사빈. 이동엽, 서경원(Seoul National University of Science and Technology)
Enhancing argumentation skills is vital for developing
critical thinking, communication, and problemsolving
skills. While chatbots show promise in
supporting these skills, passive learning with chatbots
can limit their educational effectiveness. Facilitating
active learning with chatbots that promote deep
cognitive engagement is essential but remains
underexplored. In this study, we developed ArguePro,
a Large Language Model (LLM)-based chatbot
designed to foster active learning by progressively
deepening students’ cognitive engagement using the
ICAP framework. To assess the impact of different
engagement levels (active vs. passive) with chatbots on
argumentation skills, we conducted a pretest-posttest
quasi-experimental study with 20 undergraduate
engineering students assigned to either active or
passive learning groups. Results showed that active
learning with the chatbot significantly improved
argumentation skills by enhancing critical thinking
and perspective-taking compared to passive learning.
These findings offer insights into optimizing chatbot
use to maximize learning outcomes.
논문명 : 인간-로봇 협력 작업 중 인간의 실수에 대응하는 로봇의 완화 전략에 관한 예비 연구
수상자 : 강동현, 김지환, 김광욱(한양대학교)
효율적인 인간-로봇 협업을 위한 다양한 연구들이 수
행되어왔으나, 인간 작업자의 실수에 대한 로봇 협력
자의 완화 전략 관련 연구는 부족하였다. 본 연구는
인간-인간 협업에 기반하여, 인간이 실수하였을 때
로봇의 완화 전략의 영향을 평가하였다. 협력자 유형
(Robot vs. Human)과 협업 시나리오(Success vs.
Failure with No Feedback vs. Failure with
Affective Feedback vs. Failure with Cognitive
Feedback)에 따른 협업 경험을 분석했으며, 실패 후
정서적 또는 인지적 피드백을 제공하면 협업 경험의
질이 증진됨을 확인하였다. 본 연구는 인간의 실패에
대한 로봇의 완화 전략이 인간 작업자의 협업 경험에
미치는 효과를 확인함으로써 양방향 실패 완화 전략
의 가능성을 제안한다.
논문명 : AI 챗봇의 애정 표현에 대한 사용자 경험 연구
수상자 : 이채윤, 박지원, 소유진, 성진루빈, 장유진, 윤재영(홍익대학교)
본 연구는 AI 챗봇의 애정 감정 표현이 사용자 경험에 미
치는 영향을 분석한다. 이를 위해 AI 의 대화 유형(직접
표현형, 간접 표현형, 회피형, 차단형)과 Knapp 의 관계
발전 단계(실험, 강화, 통합)에 기반하여 AI 의 애정 표
현에 대한 사용자 반응을 조사하였다. 분석 결과, AI 의
절제되고 간접적 표현이 사용자에게 상대적으로 높은 만
족도와 지속 사용 의도를 유도하였다. 한편, AI 의 감정
표현에 대해 과몰입을 유도하고 불신이 생긴다는 우려
를 보이기도 하였다. AI 가 단순한 도구를 넘어 정서적
상호작용에까지 활용되면서 AI 와 사용자 간에 세심한
인터랙션 디자인 설계가 요구된다.
논문명 : 민원99: LLM 기반 텍스트 감정 완화 기술을 활용한 악성 민원 필터링 시스템안
수상자 : 정종욱, 오유수(고려대학교)
대표적인 온라인 민원 시스템인 국민신문고에는 민원
인들이 감정적으로 인신공격이나 욕설이 포함된 글을
작성하는 경우가 빈번하고, 이는 공무원들에게 과도한
감정 노동과 업무 부담을 초래하며, 효율적인 민원 처
리를 저해하는 주요 요인으로 작용하고 있다. 본 연구
에서는 대형 언어 모델(LLM) 기반 욕설 필터링 및 유
사 민원 처리 사례 소개 시스템인 민원99를 제안한다.
민원99는 민원의 유해도를 표시하고 유사 처리 사례
를 제공하여, 공무원의 감정 노동을 줄이고 업무 효율
성을 높일 수 있는 시스템이다. 본 연구에서는 민원99
의 성능 평가를 위해 '언스마일 데이터셋' 15,000개에
필터링을 적용해 효용성을 측정했고, 22명의 현직 공
무원을 대상으로 한 SUS(System Usability Scale) 및
제품 반응 카드 기법을 적용해 민원99의 사용성, 감
정 완화 능력을 확인했다.
논문명 : AI as Opponent or Ally in Video Games: A Study of Viewer Interaction and Sentiment
수상자 : Taeyoung Kim, Song Yi Kim, Young June Sah(서강대학교)
Artificial intelligence (AI) is progressively
transforming the gaming industry by
functioning as either competitive adversaries
or supportive assistants, each role distinctly
influencing player interactions and audience
engagement. This research examines the
impact of these AI roles on sentiment within
gaming-related YouTube content, analyzing a
dataset of 309 videos that feature human-AI
interactions. Employing sentiment analysis on
both viewer comments and content creator
transcripts, alongside topic modeling
techniques, the study identifies that
competitor AI elicits strong positive
sentiments from viewers, driven by
excitement surrounding its advanced strategic
capabilities. In contrast, assistant AI is
portrayed positively by content creators, who
emphasize its reliability and effectiveness in
enhancing the gameplay experience. By
demonstrating how the presentation of AI
roles can influence audience engagement and
emotional responses, this study offers
valuable guidance for optimizing AI integration
in gaming environments to foster enhanced
user experiences and sustained audience
interest.
논문명 : 시각장애인을 위한 협력형 VR 게임의 사회적 상호작용과 몰입 경험 연구
수상자 : 안호준(한양대학교), 한상선(한국과학기술연구원), 김기범(한양대학교)
본 연구는 시각장애인과 비장애인이 협력적으로
참여할 수 있는 가상현실(VR) 게임 VR 쇼다운을
기반으로 상호작용 및 몰입 경험을 탐구하였다. VR
쇼다운은 시각적 피드백 대신 공간 오디오와 햅틱
피드백을 활용하여 시각장애인도 공의 움직임을
감지하고 게임에 참여할 수 있도록 설계되었다.
27 명의 시각장애인과 27 명의 비장애인이 실험에
참여하였으며, 두 가지 게임 모드(PvA: AI 와의 대결,
PvP: 다른 플레이어와의 대결)를 통해 게임 성능,
사회적 상호작용, 그리고 몰입 경험을 평가하였다.
연구 결과, 시각장애인과 비장애인은 VR 쇼다운을
통해 몰입도 높은 게임 경험을 공유하였으며,
비장애인은 시각 정보가 제한된 환경에서
시각장애인의 경험을 간접적으로 체험하며 높은
수준의 공감을 형성하였다. 이러한 결과는 협력형 VR
게임이 시각장애인의 사회적 참여를 촉진하고,
비장애인이 시각장애인을 더 깊이 이해할 수 있는
매개체로 활용될 수 있음을 보여준다.
본 연구는 협력형 VR 게임이 포용적인 사용자 경험
설계와 장애인 접근성을 증진시키는 데 있어 중요한
가능성을 제시하며, 향후 다양한 장애 유형과 협력
시나리오로의 확장을 제안한다.
논문명 : 실사 몰입형 비디오의 효과적인 실시간 렌더링을 위한 다중 시점 배경 영상 기법
수상자 : 최라원(서강대학교), 곽상운(ETRI), 정원식(ETRI), 이광순(ETRI), 임인성(서강대학교)
깊이 정보를 포함하는 다중 시점 비디오(multiview
plus depth video)인 몰입형 비디오
(immersive video)는 가상/확장 현실과 같은 몰입형
환경에서 효과적인 응용을 제작하기 위해 주목받고
있다. 효율적인 저장과 전송을 위한 MPEG 몰입형 비
디오 인코딩 표준의 핵심 요소인 푸루닝(pruning) 과
정은 3D 공간에서 중복된 영역에 해당하는 픽셀을 제
거함으로써 비디오의 크기를 줄인다. 그러나 CG 기
반 몰입형 비디오와 달리 실사 촬영 몰입형 비디오에
서는 깊이 추정 오차가 존재하여 푸루닝 과정을 최대
한 억제해야 하는 경우가 많다. 이로 인해 비디오 크
기가 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실사 촬
영 몰입형 비디오의 효과적인 표현 방식과 비폐색
(disocclusion)으로 인해 발생하는 홀의 크기를 줄일
수 있는 다중 시점 배경 영상 기법을 제안한다. 본 방
법은 2D 기반 기술과 달리 전체 몰입형 비디오 프레
임을 분석하여 3D 공간에서의 배경 정보를 구축한 후,
이를 홀 영역 축소에 활용하여 렌더링 품질을 향상시
킨다. 본 방법의 유용성을 입증하기 위해 실험을 통
해 몰입형 비디오의 크기나 렌더링 시간의 증가를 억
제하면서, 실사 촬영 몰입형 렌더링 화질을 향상시킬
수 있음을 보인다.
논문명 : Analysis of Coupang Taiwan Localization UX:Cultural Characteristics and Cognitive Factors in Website Design
수상자 : Sheng Che Lin, Seunghun Yoo(고려대학교)
After its IPO on the New York Stock Exchange in 2021,
Coupang identified Taiwan as a key international
market, recognizing its significant e-commerce
growth potential. To meet the demands of Taiwanese
consumers and compete with established ecommerce
platforms, ensuring the effective
localization of Coupang Taiwan became a critical
priority. This study aims to explore and improve the
effectiveness of Coupang Taiwan's localization UX to
ensure satisfaction among Taiwanese users. The
analysis focuses on four primary user tasks,
examining Coupang Taiwan's alignment with
Taiwan's cultural characteristics, performance
within a localization evaluation framework, and
ability to meet user cognitive needs. Based on these
analyses, the study proposed 21 design
recommendations to enhance the localization
effectiveness of Coupang Taiwan. The findings
provide insights for other e-commerce companies
seeking to localize effectively in Taiwan's market.
논문명 : The Impact of Music Lyrics and Personal Preferences on Typing Performance:Insights for Adaptive HCI Environments
수상자 : Jane Lee, Dantae An, Dain Kim, Jinwook Seo,
Jiyeon Shin, Eunseo Ryu, Myung Hwan Yun (서울대학교)
Academic stress profoundly impacts students' well-being and academic performance, highlighting the need for effective tools that foster self-reflection to enable meaningful academic stress assessment. This study explores the effectiveness of incorporating self-disclosure in chatbots to encourage students’ self-reflection on their academic stress. Two chatbots were developed: non-self-disclosure chatbot (NSD) and self-disclosure chatbot (SD). An experiment was conducted with 20 university students who interacted with their assigned chatbot. Analysis of the interview responses revealed that the SD chatbot fostered deeper self-reflection, aiding in clear identification of stress factors and planning for future actions. In contrast, the NSD chatbot failed to sufficiently elicit self-reflection due to the superficial conversations. Additionally, students expressed expectations for educational uses of self-disclosure chatbots and concerns about privacy and data security. Based on these findings, we propose design recommendations for developing chatbots that support meaningful academic stress assessments by fostering self-reflection.
논문명 : 지역사회 거주 장애인을 위한 스마트홈 환경수정 적용: IoT 기술을 중심으로
수상자 : 박수범, 김동완, 김종배(연세대학교)
장애인의 복지와 삶의 질에 대한 요구도가 증가함에
따라 주거문제 또한 삶의 질에 중요한 요인 중 하나
로 자리잡고 있다. 본 연구의 목적은 향후 장애 유형
별 스마트홈 사용자용 가이드라인과 서비스 제공자
용 가이드라인 제작을 위해 맞춤형 스마트홈 환경수
정을 제공하고, 활용된 사물인터넷(IoT)의 기술을 분
석하는 것이다. 본 연구는 2024 년 5 월부터 7 월까지
총 3 개월간 서울과 강원 지역에 거주하는 지체장애
12 명, 뇌병변 5 명, 청각장애 1 명, 시각장애 1 명과
지적장애 1 명을 대상으로 스마트홈 환경수정을 제공
하였다. 가정 내 4 개 공간(현관, 침실, 거실/주방, 화
장실)에 대한 적정 기술을 선정하기 위해 대상자의 주
요 요구, 개인능력 그리고 작업수행도를 평가할 수 있
는 체크리스트가 활용되었다. 본 연구에서 적용된
IoT 기술은 Zigbee-Type 과 Bluetooth-Type 의 기
기로 구성되었다. 본 연구는 연구자가 직접 가정환경
을 수정하며 적용 가능한 IoT 기술을 분석한 연구로,
향후 지역사회 거주 장애인의 스마트홈 환경수정을
위한 적정 IoT 기술 선정의 방향성을 제시할 수 있을
것으로 기대된다.
논문명 : 증강현실 원격 상호 작용 시 뇌 동기화에 관한 예비 연구
수상자 : 안나경, 유재환, 정면걸, 김광욱(한양대학교)
기존 연구에 따르면 대면 상황에서 뇌 동기화(Inter
Brain Synchrony; IBS)는 잘 알려져 있으나, 이러한
IBS 가 원격 상호작용에서도 이루어지는지는 분명하지
않다. 본 연구에서는 대면 상황과 원격 증강현실
(Augmented Reality; AR) 상호작용에서 협업 조건과
개별 조건에서 IBS 수준을 비교하였다. 본 연구 결과에
따르면 AR 그리고 대면 그룹 모두 협업 조건이 개별
조건보다 높은 IBS 수준을 보여줬으며, IBS 수준이
높을수록 과제 수행 능력이 높을 가능성을 보여주었다.
이러한 결과는 AR 원격 상호작용에서도 대면
상호작용과 유사한 IBS 효과를 낼 수 있음을 시사하고,
향후 본 연구를 통해 확인되어야 함을 제시한다.
논문명 : Two-stream 에서의 사용자의 얼굴 특징 추적 기반의 치매 조기 진단 시스템 개발
수상자 : 함신우(건국대학교), 정현택(건국대학교), 김룡빈(건국대학교), 신정은(보이노시스), 김은이(건국대학교)
치매는 인지 기능이 장기적 및 점진적으로 저하되는 신
경 퇴행성 질환으로, 인지 기능 저하와 함께 일상 생활에
부정적인 영향을 미쳐 삶의 질을 크게 저하시킨다. 따라
서 치매 조기 진단은 환자의 상태 악화를 방지하고, 치료
와 관리 전략을 보다 효과적으로 수립하는 데 필수적이
다. 본 연구는 저비용 웹캠을 활용하여 높은 접근성을 갖
춘 비침습적 치매 조기 진단 시스템을 제안한다. 본 논문
에서는 사용자의 시선과 머리 움직임 데이터를 결합하
여 인지 기능 저하를 평가하는 새로운 접근 방식을 제시
한다. 먼저 사용자의 비디오에서 시선과 머리 자세 정보
를 추출한 후, 이를 2 차원 이미지로 변환하여 시간적, 공
간적 특징을 동시에 분석할 수 있도록 하였다. 이를 위해
이중 스트림 CNN 모델을 설계하여, 시선과 머리 움직
임의 비정상적 패턴을 독립적으로 분석하면서도 결합된
정보를 통해 진단의 정확성을 높였다. 자체 수집한 112
명의 데이터를 바탕으로 한 실험에서 본 모델은 91.09%
의 진단 정확도를 기록하며, 단일 스트림 모델 대비 우수
한 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 비용 효율적이며 접
근성이 높은 치매 조기 진단 방법의 가능성을 제시하며,
향후 다양한 환경에서의 임상 적용 가능성을 강조한다.
논문명 : 3D 인간 자세 추정을 이용한 상지 재활 운동 인식 시스템 개발 및 평가
수상자 : 김호준, 박규동(광운대학교)
모바일 기기를 이용한 원격 재활 서비스는 환자에게 재
활 서비스에 대한 접근성을 크게 향상시킨다. 특히 인간
자세추정(HPE) 기술은 스마트폰 및 저비용 카메라를 활
용할 수 있고 비침습적 방식으로 환자의 운동 자세를 측
정할 수 있어 현실적인 대안으로 평가되고 있다. 하지만,
카메라 위치 등 환경적인 변화에 취약하고 카메라 방향
의 움직임을 인식하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 따
라서, 본 연구에서는 스마트 태블릿과 3D HPE 를 이용
하여 카메라 위치 변화에 강건하면서 카메라 촬영 방향
의 움직임을 파악할 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한,
사용성 평가를 통해 일반화 성능, 실시간 피드백에 대한
만족도를 평가하였다.
논문명 : XR 콘텐츠의 연속적 비연속적 전환 연구
수상자 : 김주현, 성정환(숭실대학교)
본 연구는 영화, 게임 전환의 XR 적용을 확인하기
위해 프레임워크를 제작하여 사례 분석을 진행하였다.
분석을 반영하여 프로젝트를 제작 및 분석을 하였고,
전환 방식은 서사의 특성과 공간적 맥락에 따라
설계되고 사용자 경험과 몰입도를 강화하는 핵심
요소임을 확인했다.
논문명 : 컴퓨터 비전을 활용한 자동화된 협력학습 측정에 관한 예비 연구
수상자 : 김재명, 조영욱, 신윤희, 김광욱(한양대학교)
협력학습은 현대 교육의 필수 요소 중 하나로,
협력학습에서 성과를 측정하는 방법도 중요한 문제
중 하나이다. 그러나 전통적인 교사 관찰 기반 평가는
자동화 및 실시간 정량화가 불가능하다는 한계가
있다. 본 연구는 컴퓨터 비전 기술을 활용하여,
자동화된 그룹 성과 측정 방법론을 제안한다.
OpenCV 라이브러리와 Mediapipe 프레임워크를
통해 분석하여 지표를 추출하였다. 또한, 해당
지표에서 계산된 동시 기울임 행동을 기반으로 그룹
상호작용을 정량화 하는 행동 동시성 점수를
개발하였다. 연구 결과, 행동 동시성 점수 값이
높을수록 교사 관찰 기반 점수 또한 높게 나타남을
확인하였다. 이러한 결과는 행동 동시성 점수가 협력
학습 성과를 실시간으로 측정하는 도구로 사용될 수
있음을 보여준다.
