(K-HCI) 국내 HCI 연구자들의 최신 연구결과를 소개합니다. (2)

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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 환자들이 특정 과제를 수행할 때 뇌의 신경망 연결성이 어떻게 달라지는지 분석했습니다. 연구자들은 신호를 필터링하고 임계값을 적용하여 정상군과 환자군 간의 네트워크 변화를 관찰했고, 병리적 연결 패턴을 시각화했습니다. 향후에는 이 방법을 응용해 양극성 장애의 조기 진단 보조 도구로 사용하거나, 치료 효과를 비침습적으로 모니터링하는 시스템 개발에 활용할 수 있습니다.

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Soo Hyun Park (Yonsei University Department of Psychology)

Title: 대학생의 인지적 정서조절 전략에 따른 정신건강 양상의 차이 분석: 잠재프로파일 분석
Authors: 임유경, 박수현, 어유경

대학생들이 사용하는 ‘인지적 정서조절 전략’을 기반으로 잠재 프로파일 분석을 실시해 적응적·부적응적·중간형 세 집단을 도출했습니다. 각 집단의 우울, 불안, 스트레스 지표를 비교해 정서조절 전략이 정신건강에 미치는 영향을 파악했으며, 특히 적응적 전략 그룹에서 긍정적 심리 지표가 유의미하게 높았습니다. 이 결과는 대학상담 프로그램이나 모바일 심리 지원 앱에서 개인별 정서조절 스타일에 맞춘 맞춤형 개입 방안을 설계하는 데 이용될 수 있습니다.

Title: 직무 만족도와 자살사고의 관계에서 자아존중감의 매개효과: 미혼 남성을 중심으로
Authors: 이지웅, 박수현
미혼 남성 직장인을 대상으로 직무 만족도가 자살사고에 미치는 영향을 분석하고, 그 사이에 자아존중감이 매개 역할을 하는지를 검증했습니다. 결과적으로 자아존중감이 부분 매개효과를 보여, 직장 내 만족도가 높아질수록 자아존중감이 올라가고 그로 인해 자살사고 위험이 낮아짐을 확인했습니다. 실무에서는 기업 인사·복지 정책에 자아존중감 증진 프로그램(자기효능감 워크숍, 멘토링 등)을 도입해 직원들의 심리적 안전망을 강화하는 데 활용할 수 있습니다.

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YoungBin Kim (Chung-Ang University)

Title: Plug-in and Fine-tuning: Bridging the Gap between Small Language Models and Large Language Models
Authors: Kyeonghyun Kim, Jinhee Jang, Juhwan Choi, Yoonji Lee, Kyohoon Jin, YoungBin Kim
대형 언어 모델(LLM)처럼 높은 성능을 내지만 연산 비용이 낮은 소형 모델을 만들기 위해, 외부 ‘플러그-인’ 모듈과 파인튜닝을 결합하는 새로운 방법론을 제안했습니다. 핵심 아이디어는 기본 소형 모델에 경량 플러그-인을 연결해 추가 지식을 주입하고, 이후 필요에 따라 전체 모델을 미세조정하는 것입니다. 이 접근은 엣지 디바이스나 모바일 환경에서 실시간 언어 처리 기능을 제공하면서, 클라우드 기반 LLM과 유사한 수준의 언어 이해 및 생성 능력을 달성하게 해 줍니다.

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Jang Hyun Kim 김장현 (Sungkyunkwan University)

Title: Pitcher Performance Prediction in Major League Baseball (MLB) by Temporal Fusion Transformer
Authors: Wonbyung Lee, Jang Hyun Kim
이 연구는 시계열 데이터 예측에 강점을 가진 Temporal Fusion Transformer를 활용해 메이저리그 투수의 경기 성적(탈삼진, 볼넷, 방어율 등)을 미리 예측했습니다. 과거 경기 기록, 피홈런율, 투구패턴 등의 변수를 입력으로 사용해 모델을 학습시키고, 미래 성적을 높은 정확도로 예측했죠. 향후에는 구단의 스카우팅 시스템에 이 모델을 통합해 유망 주전 투수 영입 전략 수립이나 투수 교체 시점을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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Hyunggu Jung (Seoul National University)

Title: The use of mixed reality for people with visual impairments: a systematic review
Authors: Yunjung Bae, Hyunggu Jung
시각장애인을 위한 혼합현실(MR) 기술 활용 사례를 문헌 리뷰 방식으로 정리하고, 기술 유형별(증강현실, 가상현실, 햅틱 피드백 등) 장·단점을 분석했습니다. 주로 길 찾기, 사물 인식, 사회적 상호작용 지원에 효과를 보였으며, 접근성 고려 디자인 원칙과 사용자 맞춤형 인터페이스의 중요성을 강조했죠. 이 종합 결과는 미래 MR 애플리케이션 개발 시, 실제 사용자 요구를 반영한 프로토타입 설계 가이드라인으로 활용될 수 있습니다.

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Gahgene Gweon (Seoul National University)

Title: The Effects of Cognitive Engagement and Humanness of Chatbots on Learning Outcomes and Motivation
Authors: Jiwon Lai Kim, Gahgene Gweon, Muhsin Menekse
ICAP(Interactive–Constructive–Active–Passive) 프레임워크를 기반으로, 챗봇의 상호작용 수준과 ‘인간다움’(humanness)이 학습자의 이해도 및 동기부여에 미치는 영향을 실험적으로 검증했습니다. 결과적으로, 사용자를 적극적으로 질문에 참여시키고 인간 같은 응답을 제공하는 챗봇이 학습 성취도와 자기주도 학습 동기를 크게 높이는 것으로 나타났습니다. 교육용 챗봇 설계 시, 보다 자연스러운 대화 스타일과 맞춤형 피드백 기능을 도입하면 학습 효과를 극대화할 수 있습니다.

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Gyu Hyun Kwon (Hanyang University)

Title: 지능형 IoT 서비스를 위한 사용자 경험 평가 프레임워크 개발
Authors: 박가현, 이여름, 한지은, 권규현, 허준연, 이강민, 오경희, 강효진
스마트 홈 및 기타 IoT 애플리케이션에서 사용자 경험(UX)을 종합적으로 평가할 수 있는 프레임워크를 제안했습니다. 사용성, 만족도, 맥락 인식(context-awareness) 등 다섯 가지 주요 지표를 포함하며, 설문조사와 현장 테스트를 통해 타당도를 확인했죠. 이 도구를 통해 디자이너와 개발자는 실제 사용자 피드백을 체계적으로 수집·분석해, 직관적이면서도 개인화된 IoT 인터페이스를 설계할 수 있습니다.

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Hyeon-Jeong Suk (KAIST, Industrial Design)

Title: User Experience Factors of Home Appliance Lighting
Authors: 김병진, 석현정
가전제품에 탑재된 조명의 디자인 요소가 사용자 경험에 미치는 영향을 설문 및 실험을 통해 분석했습니다. 시각적 편안함, 조명 색온도, 인터랙션 피드백 등 세 가지 핵심 요인을 도출했으며, 각 요인이 제품 만족도와 브랜드 호감도에 어떻게 기여하는지 정량화했습니다. 이 연구 결과는 조명 기능이 중요한 스마트 가전(냉장고, 오븐, 세탁기 등)의 UI/UX 디자인 가이드라인으로 활용되어, 사용자의 일상 편의성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

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Eunil Park (Sungkyunkwan University)

Title: We know who wins: graph-oriented approaches of passing networks for predictive football match outcomes
Authors: Jinmo Lee, Eunil Park, Angel P del Pobil
축구 경기 중 선수 간 패스 네트워크를 그래프로 모델링해, 네트워크 중심성·클러스터링 계수 등 그래프 이론 지표를 활용해 경기 승패를 예측했습니다. 경기 진행 중 실시간으로 네트워크 변화를 분석하면 승부 추이를 조기에 파악할 수 있죠. 향후 스포츠 중계 시청자에게 실시간 승률 예측 정보를 제공하거나, 코칭 스태프가 전술 수정 시기를 결정하는 의사결정 지원 도구로 활용될 수 있습니다.

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Soo-Mi Choi (Sejong University)

Title: Spatial prediction and visualization of PM2.5 susceptibility using machine learning optimization in a virtual reality environment
Authors: Seyed Vahid Razavi-Termeh, Jalal Safari Bazargani, Abolghasem Sadeghi-Niaraki, X Angela Yao, Soo-Mi Choi
머신러닝 기법을 통해 대기 중 PM2.5 농도를 공간적으로 예측한 뒤, 가상현실(VR) 환경에서 그 분포를 시각화했습니다. 사용자는 VR 헤드셋을 통해 오염 취약 지역을 직관적으로 탐색할 수 있으며, 최적화된 모델 파라미터를 조정해 시나리오별 오염 변화를 모의할 수도 있죠. 도시 계획가나 환경 정책 입안자는 이 툴을 사용해 다양한 공기정화 전략의 효과를 가상 환경에서 사전 검증할 수 있습니다.

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Joonhwan Lee (Seoul National University)

Title: PromptPilot: Exploring User Experience of Prompting with AI-Enhanced Initiative in LLMs
Authors: Soomin Kim, Jinsu Eun, Yoobin Elyson Park, Kwangwon Lee, Gyuho Lee, Joonhwan Lee
LLM(대형 언어 모델)에 대한 사용자의 프롬프트 작성 경험을 개선하기 위해, AI가 미리 제안하는 ‘이니셔티브(Initiative)’ 기능을 갖춘 시제품을 개발하고 사용자 연구를 수행했습니다. 사용자들은 제안 받은 예시를 바탕으로 더 빠르고 효과적으로 다양한 질문을 구성할 수 있었고, 인터페이스 만족도가 크게 향상되었죠. 향후 AI 기반 작문 보조 도구나 챗봇 UI에 이 기능을 통합하면, 비전문가도 손쉽게 고품질 프롬프트를 작성할 수 있을 것입니다.

Title: Balancing Artificial Intelligence and Human Expertise: Ideal Fact-Checking Strategies for Hard and Soft News
Authors: Yunju Kim, Joonhwan Lee
하드 뉴스(정치, 경제)와 소프트 뉴스(문화, 연예) 각각에서 AI 자동 검증 시스템과 사람 편집자의 협업 방식을 최적화하는 전략을 제안했습니다. 실험 결과, 하드 뉴스는 AI의 빠른 데이터 검색 능력과 전문 검증자의 판단을 결합할 때 가장 높은 정확도를 보였고, 소프트 뉴스는 인간의 맥락 이해력이 더 큰 비중을 차지해야 효과적이었습니다. 언론사에서는 이 가이드라인을 활용해 기사 유형에 맞는 하이브리드 팩트체크 워크플로우를 설계할 수 있습니다.

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