본 연구는 OpenAI가 개발한 고급 언어 모델인 ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer)와 사용자의 애착 유형 간의 관계를 탐구한다. 인공지능(AI)이 점차 일상생활에 통합되면서, 다양한 애착 유형을 가진 개인들이 AI 챗봇과 상호 작용하는 방식을 이해하는 것은 특정 사용자 요구를 충족하고 사용자와 가장 이상적인 방식으로 상호 작용하는 더 나은 사용자 경험을 구축하기 위해 중요하다. 심리학의 애착 이론을 기반으로 한 이 연구에서는 애착 유형이 ChatGPT와 상호 작용에 미치는 영향을 탐구하여 인간과 AI 간의 상호 작용에 대한 이해에서 중요한 공백을 메우고 있다. 예상과는 달리, 애착 유형은 ChatGPT 사용에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 애착 유형에 관계없이 중요한 정보를 전달하는 ChatGPT를 완전히 신뢰하는 것을 주저했으며, AI 시스템의 신뢰 문제를 해결해야 할 필요성을 강조한다. 단, 본 연구는 사용자와 ChatGPT 간 독특한 상호 작용에 중점을 두어, 애착 유형이 이러한 상호 작용에 미치는 영향을 해명하여 AI 챗봇의 개인화된 사용자 경험을 개발하는 데에 도움이 되고자 한다. 또, 본 연구는 Perceived Partner Responsiveness Scale의 도입은 사용자가 ChatGPT의 역할에 대한 인식을 평가하는 유용한 도구로 기능하며, AI의 인격화에 대한 관점을 제시한다. 본 연구는 인간과 AI 간의 관계에 대한 넓은 토론에 기여하며, 사용자 중심의 미래를 위해 AI 시스템에 감정 지능을 통합하는 중요성을 강조한다.
본 연구는 Tiled Display 기반의 협업 환경에서 인터랙션을 위한 적외선 포인터를 구현하는 목적으로 진행되었다. 적외선 발광 다이오드에서 나오는 빛을 인지하여 포인터의 궤적을 인식하는 기술과 이를 응용하여 여러 분야에 접목시키는 것에 주안점을 두었다. 기본적인 마우스 클릭 기능과 단순 포인팅 기능을 제공하는 기존의 포인터와는 달리 적외선 발광 다이오드가 탑재된 포인터를 조립, 이용하여 기존의 기능뿐만 아니라 컴퓨터와 사용자 간의 새로운 커뮤니케이션 수단을 제공하고 있다. 장점으로는 책상, 테이블과 같은 제한된 공간을 벗어나서 적외선 투과 필터가 장착된 카메라 하나만 설치할 수 있는 곳이면 구현이 가능하며 적외선을 이용하므로 가시광선의 영향을 적게 받아 효율적으로 영상 처리를 할 수 있다는 데에 있다. 그리고 적외선을 이용한 사용자의 모션을 추적, 인식하여 복합적이 여러 가지 기능을 실행할 수 있으며, 보다 더 사용자와 인터랙티브한 작업이 가능하다. 구현된 하드웨어와 소프트웨어 시스템은 프레젠테이션 및 게임 컨트롤 등에 사용되었다.
제어 가능하고 상황에 따라 반응하는 아바타의 제작은 컴퓨터 게임 및 가상현실 분야에서 중요한 연구 주제이다. 최근에는 아바타 애니메이션과 제어의 사실성을 높이기 위해 대규모 동작 캡처 데이타가 활용되고 있다. 방대한 양의 동작 데이타는 넓은 범위의 자연스러운 인간 동작을 수용할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만 동작 데이타가 많아지면 적절한 동작을 찾는데 필요한 계산량이 크게 증가하여 대화형 아바타 제어에 있어 병목으로 작용한다. 이 논문에서 우리는 레이블링(labeling)이 되어있지 않은 모션 데이타로부터 아바타의 행동을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 최소의 실시간 비용으로 아바타를 애니메이션하고 제어하는 것이 가능하다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 Q-러닝이라는 기계 학습 기법에 기초하여 아바타가 동적인 환경과의 상호작용에 따른 시행착오를 통해 주어진 상황에 어떻게 반응할지 학습하도록 한다. 이 접근 방식의 유효성은 아바타가 서로 간에, 그리고 사용자에 대해 상호작용하는 예를 보임으로써 증명한다.
인간과 컴퓨터의 상호작용은 컴퓨터의 기술적 발달과 함께 다양하게 변화하여 왔으며 웹의 보편화와 함께 웹의 특성을 반영한 다양한 형식과 방법의 상호작용이 시도되고 있다. 이러한 다양한 상호작용의 개념중 대화형 에이전트는 대화의 대상으로 캐릭터를 사용하며 대화에 의한 상호작용을 통해 자연스럽고 인간적이며 직관적인 상호작용을 제시하고 있다. 그러나 현재까지의 연구는 그 구현을 중심으로 진행되고 있으며 웹에서의 실질적인 적용은 시험적 단계를 거치고 있다. 따라서 본 연구에서는 가상 강좌 사이트에서 보다 적극적인 활용대상으로서 대화형 에이전트를 적용하기 위해 대화형 에이전트의 상호작용 방식의 주요 개념인 대화에 대하여 고찰하였다. 다음으로 웹에서 이루어지는 대화적 특성을 연구하고 웹에서의 대화 구성 방식을 도출하였다. 이를 바탕으로 대화형 에이전트를 구현하여 가상 강좌 사이트에 적용하였으며 사이트 운영 및 평가를 통해 대화형 에이전트의 적용 가능성을 살펴보았다.
학습자와 이러닝 시스템 사이의 상호작용은 이러닝 시스템의 효율성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 웹기반 콘텐츠의 경우에도 다양한 상호작용 기능이 채용되고 있지만 학습자들은 인간-컴퓨터 상호작용 기술의 한계에 따른 실시간 인간 교사로부터 받는 것과 같은 피드백을 경험하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 학습자의 얼굴 표정을 이용하여 감정을 인식하는 시스템을 개발하고 튜터링 시스템에 통합시켰다. 관찰되는 학습자의 감정 변화에 대하여 인간 교사가 하듯이 적합한 피드백 메시지를 제공하여 이러닝 환경에서 나타날 수 있는 학습자의 고립감을 제거할 수 있도록 하였다. 본 체제를 실제 수업에 도입한 결과 학업 성취도의 개선과 이러닝 학습의 흥미도 개선이 유의미하게 이루어질 수 있음을 보였다.
칼라 영상의 잡음 제거 및 복원은 컴퓨터 비젼 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되어지고 있는 분야이다. 칼라얼굴 영상에서의 잡음 제거 및 복원은 색상들 간의 미묘한 상호작용뿐만 아니라 얼굴의 구조학적 특징 때문에 일반적인 영상의 처리보다 더욱 어렵다. 본 논문은 벡터기반의 영상 필터들을 이용하여 제거하기 어려운 칼라 얼굴 영상의 복합 잡음을 제거 하기 위해 PCA 재구성 기반의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA를 이용한 정준 고유얼굴 공간의 학습단계, 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출 단계, Bilateral 필터를 이용한 복원된 칼라 영상의 재조명(Relighting) 단계, 학습 데이터들의 분산 값들을 이용한 잡음 영역 추출 단계, 입력 영상의 부분 정보를 이용한 재구성과 이를 원본 영상과 합성하여 잡음이 제거된 영상을 생성하는 단계 등 총 5 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 입력 얼굴 영상들의 구조적 특징들은 잘 유지하면서 복합적인 칼라 잡음 등을 효과적으로 제거하는 것을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.207-215
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2013
In this paper, we address the challenging computer vision problem of obtaining a reliable facial expression analysis from a naturally interacting person. We propose a system that combines a 3D generic face model, 3D head tracking, and 2D tracker to track facial landmarks and recognize expressions. First, we extract facial landmarks from a neutral frontal face, and then we deform a 3D generic face to fit the input face. Next, we use our real-time 3D head tracking module to track a person's head in 3D and predict facial landmark positions in 2D using the projection from the updated 3D face model. Finally, we use tracked 2D landmarks to update the 3D landmarks. This integrated tracking loop enables efficient tracking of the non-rigid parts of a face in the presence of large 3D head motion. We conducted experiments for facial expression recognition using both framebased and sequence-based approaches. Our method provides a 75.9% recognition rate in 8 subjects with 7 key expressions. Our approach provides a considerable step forward toward new applications including human-computer interactions, behavioral science, robotics, and game applications.
This research extends a general theory of cognition to address cognitive constraints on complex command production and allows us to make system design recommendations. The research described in this paper addresses the cognitive origins of problems user have producing sequence-dependent command strings while interacting with the UNIX operating system. We describe an empirical and theoretical analysis of user difficulties, and then show how our analyses lead to design recommendations. In addition, we summarize results from testing the impact of our design recommendations on system usability
This study examines the effects of self-presentation and aesthetics on purchase intentions toward a brand-new smartphone through a research model that accounts for these intentions in a more comprehensive manner than traditional ICT frameworks. The constructs were selected based on the three-level processing theory: aesthetics at the visceral level, perceived usefulness and playfulness at the behavioural level, and self-presentation at the reflective level. The hypotheses were developed from self-presentation theory and the attractiveness stereotype which is one of theories in human-computer interactions (HCI). For the validation of hypotheses, the research model was empirically tested for the purchase intention of Apple's iPhone5 by university students in Korea.
이 연구에서는 인간과로봇상호작용(HRI)에서 유아들을 대상으로 로봇을 활용한 증강현실 극놀이 실험을 통하여 아동들이 느끼는 상호작용 분석을 제시하고자 한다. 기존의 극놀이 로봇콘텐츠를 아동들이 상호작용하기에 편하도록 QR 마커의 단점을 개선하여 개발하였다. 또한 로봇을 활용한 증강현실 극놀이에 대해서 로봇 극놀이에 대한 흥미, 로봇분장의 적절성, 로봇이 똑똑해 보이는 정도, 극놀이에 몰입감에 대한 아동의 반응을 분석하여 보았다. 나이가 어릴수록 재미가 높고, 로봇이 똑똑하다고 생각하였고 로봇 사용경험이 없는 아이들이 상대적 흥미가 높고, 로봇분장에 대해서는 로봇사용 경험 있는 아이들이 차이를 인지하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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