• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.1-10
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• 2024

본 연구는 혼합현실과 가상현실을 포함하는 몰입형 가상환경에서 OpenAI의 ChatGPT를 활용한 가상 보조 에이전트의 인터페이스 응용에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 응용 방법은 사용자의 질의에 응답하는 정보 에이전트와 사용자의 요구에 맞춰 가상 객체, 환경 등을 제어하는 제어 에이전트로 구성된다. 이를 위해, Unity 3D 엔진, OpenAI, 그리고 가상현실과 혼합현실 사용자 참여를 위한 패키지 및 개발 도구를 통합하는 개발환경을 설정한다. 그리고 음성 입력으로부터 질문 쿼리에서 답변 쿼리, 또는 제어 요구 쿼리에서 제어 스크립트로 생성으로 연결되는 작업 흐름을 설정한다. 이를 기반으로 혼합현실, 가상현실 체험 환경을 직접 제작하고 에이전트의 성능 확인을 위한 실험을 정보 에이전트의 반응 시간, 제어 에이전트의 정확도로 나누어 진행하였다. 결과적으로 제안하는 인터페이스 응용을 통해 사용자 친화적이고 단순하고 반복적인 작업에서의 효율을 높이는데 유용할 수 있음을 확인하였다. 우리는 새롭게 제안하는 인터페이스를 통해 몰입형 가상환경에서 인터페이스로의 응용에 관한 새로운 방향성을 제시하고 발견된 문제점과 현재까지의 한계점을 분명히 밝힌다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.299-304
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• 2006

기존에 개발된 사용자 선호 정보를 이용한 TV 추천 시스템은 대부분 사용자의 명시적인 요구에 따라 방송 프로그램을 추천하는 데 중점을 두고 개발되었다. 하지만, 유비쿼터스 환경이 도래함에 따라서 사용자의 요구에 따라 반응하는 수동적인 서비스 보다는 상황정보(Context)를 활용하여 능동적인 서비스를 지원할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems) 상황인식 미들웨어를 이용하여 사용자 위치 상황정보에 따라 능동적으로 추천할 수 있는 TV 추천 서비스 에이전트를 제안한다. 제안된 시스템은 CAMUS 기반 서비스 에이전트와 태스크를 구현함으로써, 상황정보에 따라 능동적으로 다채널에서 방송되는 프로그램 및 사용자의 선호도 정보를 분석하여 사용자가 원하는 프로그램을 추천한다.

• 정보화정책
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• 제31권1호
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• pp.32-52
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• 2024

이 연구는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과를 검증하는 것을 목표로 한다. 외국어 학습맥락을 고려해 가상현실 에이전트를 원어민과 비원어민으로 구분해 이를 실험자 간 요인으로, 에이전트의 역할은 교사와 판매원으로 나누어 실험자 내 요인으로 설정한 후, 몰입형 가상환경 콘텐츠를 직접 개발하고, 2×2 혼합요인설계를 하여 실험을 진행했다. 자발적으로 참여한 72명의 대학생을 대상으로 실험을 한 결과, 학습만족감, 기억, 회상에서 에이전트의 원어민 여부와 역할간 상호작용 효과가 통계적으로 유의미하게 나타났으나, 학습자신감, 프레즌스는 상호작용 효과와 주효과 모두에서 유의미한 차이를 보이지 않았다. 가상환경에서의 맥락적 학습이 학습 효과와 만족감을 증진한다는 결과와 에이전트의 역할이 학습자의 기억에 영향력을 미친다는 결과는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과의 유효성을 증명한 것으로, 가상현실 에이전트를 활용한 다양한 처치 결과가 학습자의 인지 및 정서적 반응에 긍정적 효과를 줄 수 있다는 중요한 이론적, 실증적 함의를 제공한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.2361-2368
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• 2009

최근 게임에서의 인공지능에 대한 관심이 높아지고 있으며 인공지능 기술을 이용하여 게임 캐릭터를 좀 더 사실적이고 현실감 있게 하는 연구가 진행되고 있다. 특히 게임에서 NPC(Non Player Character)는 게임인공지능 관련 연구 대상의 중요한 부분으로 게임을 제작하거나 플레이하는 사람들 모두의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 PC(Player Character)에 능동적으로 반응하는 지능형 상황인지(Context Awareness) NPC 기술에 대하여 분석하고 이의 구현을 위한 지능형 NPC 프레임워크를 제안하였다. 제안된 상황인지 NPC 지능형 프레임워크는 다양한 상황인지 지능형 에이전트 구현에 적용될 수 있으며 또한 부가적인 에이전트의 추가와 삭제가 용이하기 때문에 점진적 개발과 다양한 응용에 적응적으로 개발이 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권7호
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• pp.440-447
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• 2006

그리드 컴퓨팅과 같은 분산 시스템은 하드웨어와 소프트웨어 구성 요소들이 다양하고 복잡하며 분산 배치되어 있어 전체적인 관리가 어렵다. 그리드나 유비쿼터스처럼 환경적인 요소가 다양하며 유동적으로 변경될 가능성이 많은 시스템은 실시간으로 자원에 대한 정보를 모니터링하고 그에 따라 반응할 수 있는 메커니즘을 제공해야 한다. 모니터링 어플리케이션의 개발시 시스템 자원의 다양성은 정보를 수집하는 에이전트의 개발에 대한 비용 부담을 증가시킨다. 본 논문에서는 다양한 시스템 환경에서 추가적인 에이전트 개발의 부담을 최소화시키며 환경적인 변화에 능동적으로 대처할 수 있고 통신 프로토콜과 사용자 질의간의 의존성을 없애주는 계층형 구조를 기반으로 구현된 모니터링 시스템을 제시한다. 본 논문의 계층형 구조는 통신, 질의 언어, 모니터링 에이전트의 분리를 통해 분산 환경에서 모니터링 시스템의 구성 및 변경을 용이하게 한다.

• 감성과학
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• 제25권3호
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• pp.15-32
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• 2022

본 연구는 의인화와 긍정적인 사용자 경험의 기제를 밝히기 위해 수행되었다. 이때 CASA (Computers Are Social Actors) 패러다임 접근법을 차용해 사회적 반응과 의인화의 인과관계를 검증하고 이 패러다임에 대한 올바른 이해를 도모했다. 본 연구는 대인관계에서 나타나는 깊은 자기개방의 친밀감 형성 및 의인화 효과를 사람과 대화형에이전트의 관계에 적용해 사회적 반응과 의인화를 모두 유도했다. 그리고 친밀감으로 치환되는 사회적 연결감과 의인화의 인과관계를 밝히는 심리학 모델로 깊은 자기개방의 의인화 효과에 대한 친밀감의 매개효과를 탐색했다. 더 나아가 대인 특성이 적용된 에이전트 사용 경험이 긍정적으로 나타나는 데 친밀감과 의인화가 어떻게 관여하는지 탐구했다. 연구 결과, 자기개방 깊이가 깊을수록 에이전트가 더 친밀하고 사람답게 지각됐으며, 사용자 경험이 더 긍정적이었다. 그리고 자기개방 깊이가 의인화와 긍정적인 사용자 경험에 미치는 영향을 친밀감이 완전히 매개하였다. 사람이 사회적 단서를 가지는 대상에 사회적으로 반응하기 때문에 대인 특성이 반영된 컴퓨터를 의인화하고 긍정적으로 평가하는 것이다. 본 연구는 CASA 패러다임과 의인화 연구를 연결하며 인간 - 컴퓨터 상호작용에 대한 심리학적 설명 가능성을 시사한다. 그리고 의인화와 긍정적인 사용자 경험의 충분조건으로서 사회적 반응 즉, 친밀감의 중요성을 강조한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 3부
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• pp.854-858
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• 2006

디지털화의 가속, 고속 통신 인프라의 확대 등으로 전자, 정보 통신 기기들이 단일 네트워크로 연결되어 영상 및 음향 정보를 서로 공유할 수 있으며, 생활 공간 내에서 실생활의 질 향상을 위한 지능적 정보 서비스와 자연스럽고 편한 내추럴 인터페이스 기술에 의한 지능형 반응 정보 서비스 공간 기술이 중요한 이슈로 등장하고 있다. 본 연구에서는 지능형 반응 공간의 물리적 객체로서 학교, 연구 기관 및 회사 등의 회의실을 선정한다. 그리고, 이를 대상으로 회의 참여자들이 자연스럽고 편리하게 의견 교환, 관련 자료 및 정보 처리를 할 수 있는 시스템 구축을 위한 아키텍처에 대하여 논의한다. 본 연구에서 제안하는 시스템 아키텍처는 회의와 관련된 문서나 회의 내용 등의 정보를 실감 가시화 노드로 추상화되고 메타 정보화함으로써 전체 회의 내용의 파악과 회의 정보에 대한 체계적이고 논리적인 관리를 가능하게 한다. 또한 여러 사람의 공동 작업을 필요로 하는 정보 또는 문서에 대한 동시 편집 기능과 자연스러운 동작에 의한 데이터 조작을 지원하는 실감 워크벤치 및 워크스크린 기술, 정보 핸들링의 다양성과 조작의 편리성을 위한 실감 아이콘에 의하여 자연스럽고 편리한 회의를 가능하게 한다. 그리고, 이러한 요소 기술들이 에이전트에 의해 회의 프로세스 및 요소 기술들의 시스템적 통합을 가능하게 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.96-104
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• 2017

최근의 스마트 기기들은 사용자의 의도와 사용 맥락을 반영하는 지능형 에이전트의 형태로 발전하고 있으며, 기능을 더 쉽고 편리하게 활용할 수 있는 사용자 경험 설계가 경쟁력의 핵심이 되고 있다. 본 연구는 인간중심의 내추럴 인터랙션이 최적의 스마트TV 경험에 필수적이라는 전제하에 TV에 특화된 음성 인터랙션 방식을 탐구하고자 하였다. 사용자가 자연스러운 행태로 TV를 조작하는 모델을 구축하기 위하여 스마트TV의 주요 기능을 지능형 에이전트에 명령하도록 하였고 대화 패턴을 수집하였다. 수집된 문장은 CfA 모델에 대입하여 기능 실행을 위한 반응 별로 분류하였다. 분류된 5가지 대화 패턴은 스마트TV가 실행하는 기능 특성에 따라 '기능 실행'과 '정보 검색'으로 나눌 수 있었다. 사용자와 TV간의 음성 상호작용에서 모호한 요청의 경우 재확인을 위한 CfC1이 발생하고, 복합 의도나 조건부 요청에 대한 대응이 필요한 경우는 CfC2가 발생한다는 부분도 확인하였다. 본 연구의 결론은 스마트TV에서의 음성 UI 설계에서 Simple Request Type이 가장 효율적 모델이라는 점과 대화형 인터랙션은 가능한 사용자의 모호한 요청을 구체화하기 위한 단계에서만 활용되는 것이 적합하다는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.49-58
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• 2011

증강현실은 가상의 상황에 대한정보를 실체화하여 영상에 정합하여 제공함으로써 정보의 시각화를 통해 사람의 인지능력을 보조한다. 증강현실 기술은 최근 카메라와 디스플레이 장치가 장착된 정보기기의 보급으로 인하여 교육, 디자인, 관광, 산업분야 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 증강현실 시스템들은 대부분 사용자의 명령에 따라 반응하는 제한적 상호작용을 하기 때문에 실제 세계의 상황을 다양하게 반영하기에는 제한이 있다. 본 연구에서는 기존의 증강현실 시스템을 기반으로 상황정보를 제공하는 상황인지 에이전트와, 영역지식을 기반으로 지능적 기능을 제공할 수 있는 지식기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 증강되는 객체가 상황정보를 반영하여 지능적으로 동작하고, 다중 객체 사이의 상호작용을 가능하게 한다. 본 연구에서는 규칙 기반 상황인지 시스템과 이에 따른 3D 모델을 생성하고, 증강되는 객체들 간의 상호작용을 실험하였다. 또한 시스템 개발에 있어 사용들이 쉽게 증강현실 환경을 구현할 수 있는 프레임워크를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.331-338
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• 2022

차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.