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Human-Computer Interaction (HCI, 인간-컴퓨터 상호작용) 분야는 매우 폭넓은 주제들을 포함합니다. 공학, 디자인, 사회학, 심리학, 의학, 뇌과학 등과 같은 다양한 분야에서의 융합연구가 가장 활발히 이루어지는 분야이기도 합니다.
특히 최근에는 인공지능 기술이 발전하고 성숙해져 가면서, HCI 분야 연구의 중요성이 더욱 높아지고 있습니다. 기술이 서비스의 형태를 띄면서 사용자들에게 직접 다가가는 단계에 이미 도달했기 때문입니다.
사실, 한국에서도 많은 연구자들이 HCI 관련 연구를 수행하고 있습니다. 다양한 관련 학회가 조직되어 있기도 하고요.
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한국의 HCI 연구자들은 어떤 연구를 하고 있을까?
인포리언스는 국내에서 HCI 분야의 연구를 수행하고 있는 연구자들의 데이터를 계속 수집하고 있습니다. 현재까지 약 200여 명의 데이터를 수집했고, 이를 바탕으로 국내에서는 어떤 내용의 HCI 연구가 진행되고 있는지 분석하고 있습니다.
그리고 앞으로는 이러한 분석결과에 대해 조금씩 공유해 보고자 합니다.
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인공지능 시대니까 “Human-AI-Interaction”
** 이 글에서 제시하는 각 연구자의 연구내용은 인포리언스가 구현 중인 시스템에서 자동 분석한 결과들입니다. 따라서 오류가 포함되어 있을 가능성이 있습니다.
2020년부터 2025년 사이에 ‘Human-AI-Interaction” 및 이와 관련된 키워드를 직접 언급한 국내 연구자는 총 16명입니다.
이들 중에서 5명을 선택하여 어떤 내용을 언급하였는지 분석해 본 결과는 다음과 같습니다.
Kyungho Lee(UNIST)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 생성 인공지능을 활용하여 텍스트를 입력하면 원하는 이미지가 생성되는 기술에 대해 연구하고 있습니다. 저희 연구에서는 특히 디자이너나 일반 창작자들이 원하는 분위기와 스타일의 이미지를 보다 쉽게 얻을 수 있도록, AI와의 상호작용 과정을 개선하기 위한 인터페이스 디자인에 주목하였습니다. 이러한 연구 결과는 광고, 콘텐츠 제작, 취미 활동과 같이 일상에서도 원하는 이미지를 보다 직관적으로 생성할 수 있는 시스템 개발에 응용될 수 있습니다. URL: https://dl.designresearchsociety.org/iasdr/iasdr2023/fullpapers/155/
Younah Kang(Yonsei University)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 인간과 컴퓨터, 나아가 인공지능이 상호작용하는 다양한 방식을 살펴보고 있습니다. 저희는 특히 기도와 같이 생산성 외의 감성적, 정서적 경험에서 AI가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 연구하였습니다. 본 연구에서는 사용자의 일상 생활과 영적 경험에 맞추어 AI가 깊은 성찰이나 간접적 커뮤니티 형성 등 새로운 방식을 제공할 수 있는 가능성을 모색하고 있습니다. 이를 통해 일상 속의 작은 순간에도 AI가 의미 있는 역할을 할 수 있을 것으로 기대됩니다. URL: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3613905.3650743
Kyungsik Han(Hanyang University)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 디자이너들이 창작 활동을 하면서 경험하는 모호함을 적절하게 활용하거나 제어하는 과정에 주목하여 연구를 진행하고 있습니다. 우리 연구에서는 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하는 AI 도구를 활용할 때, 창의적인 아이디어를 얻기 위해 일부러 모호한 표현을 사용하거나, 반대로 명확한 결과를 얻기 위해 모호함을 줄이는 과정을 살펴보았습니다. 이를 통해 개발한 CLAY 시스템은 실제 디자인 작업에서 시간 단축과 창의력 확장의 효과를 보여주며, 일반 사용자들도 사진 편집이나 개인 프로젝트에서 좀 더 유연하고 효율적인 도구로 활용할 수 있는 가능성을 제공합니다. URL: https://arxiv.org/abs/2411.08588
Juho Kim(KAIST)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 인공지능이 사용자 의도를 제대로 파악하고 그에 맞는 결과를 제공할 수 있도록 하는 AI 의도 정렬(intent alignment) 문제에 대해 집중적으로 연구하고 있습니다. 저희 연구에서는 사람 간의 의사소통 방식과 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과의 소통 방식을 비교 분석하여, 인간의 의도를 보다 명확하게 전달할 수 있는 전략들을 찾아내고자 하였습니다. 이러한 연구 결과는 스마트폰의 음성 비서나 고객 서비스 챗봇 등, 일상 생활 속에서 사람들이 좀 더 자연스럽고 정확하게 대화할 수 있는 AI 시스템 개발에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다. URL: https://arxiv.org/abs/2405.05678
Jang Hyun Kim 김장현(Sungkyunkwan University)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 최근 사회적으로 이슈가 된 AI 챗봇의 문제점을 분석하여, AI가 생성하는 내용과 개인정보 보호, 윤리 문제에 대해 심도 있는 연구를 진행하고 있습니다. 저희 연구에서는 특히 ‘Luda’ 챗봇 사례를 통해, AI가 부적절한 언어 사용이나 혐오 표현에 빠질 수 있는 문제와 함께, 사용자들이 조작하는 사례를 분석하였습니다. 이를 기반으로 사회 전반에서 AI를 보다 안전하고 윤리적으로 운용할 수 있는 방안을 모색하고 있으며, 일반 사용자들도 일상에서 AI와 상호작용할 때 신뢰할 수 있는 서비스를 경험할 수 있도록 하는데 기여하고자 합니다. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-78642-7_67
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인공지능은 사람의 감정을 어떻게 파악하나요?
2020년부터 2025년 사이에 ‘인공지능은 사람의 감정을 어떻게 파악하나요?”와 관련된 연구를 발표한 국내 연구자는 총 21명입니다.
이들 중에서 6명을 선택하여 어떤 내용을 언급하였는지 분석해 본 결과는 다음과 같습니다.
Uichin Lee(KAIST)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 인공지능이 사람의 감정을 파악하기 위해 다양한 신체 신호와 영상 정보를 활용하는 연구를 진행하고 있습니다. 저희는 기존에 주로 이미지, 영상, 음성, 두뇌 신호 등을 사용하던 감정 인식 방법에서 벗어나, 일상생활에서 쉽게 활용 가능한 웨어러블 기기나 주변 생리 신호를 활용하여 사용자의 감정을 파악할 수 있는 새로운 접근법을 모색하고 있습니다. 또한, 얼굴 인식 등 개인 정보 침해 우려가 있는 방식 대신, 프라이버시를 고려한 안전한 감정 인식 방법을 개발함으로써, 스마트워치나 기타 웨어러블 디바이스를 통한 건강 모니터링, 맞춤형 서비스 제공 등 일상 생활에 쉽게 적용될 수 있는 기술 개발에 기여하고자 합니다. 출처 URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9965601/, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9630252/, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9751038
MC Whang(Sangmyung University)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 감정을 정량적으로 측정하고 인식하기 위한 스마트 센싱 기법을 연구하고 있습니다. 저희 연구에서는 얼굴 표정, 몸짓, 생리적 신호 등을 비롯하여 감정의 변화와 맥락을 포착할 수 있는 다양한 센서를 활용해 사용자의 감정을 실시간으로 모니터링하는 방법을 제안하고 있습니다. 이러한 연구 결과물은 VR, AR, 소셜 로봇 등 일상생활에서 사람과 인공지능이 자연스럽게 상호작용할 수 있도록 도와주며, 보다 정확하고 신뢰성 있는 감정 인식 기술로 이어질 수 있습니다. 출처 URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/23/3/1098, https://www.mdpi.com/1424-8220/23/5/2839
Sowon Hahn(Seoul National University)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 생성형 인공지능이 인간의 감정을 얼마나 잘 이해하고 반영할 수 있는지를 평가하고 연구하고 있습니다. 저희는 AI가 창의적인 예술 작품을 생성할 때, 사용자의 감정을 얼마나 효과적으로 표현하는지, 그리고 나이 등 사용자 특성에 따라 AI가 감정을 인식하는 방식에 차이가 있는지를 분석하였습니다. 이러한 연구는 향후 감정에 민감한 예술 창작, 정신 건강 치료나 교육 분야 등에서 AI가 인간의 정서를 보다 잘 반영하여 상호작용할 수 있는 기술로 발전하는데 기여할 수 있습니다. 출처 URL: https://arxiv.org/abs/2304.13324, https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeId=NODE12038174
Yongjun Sung(Professor of Psychology, Korea University)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 인공지능 기술이 일상 속에서 사용자에게 미치는 심리적, 인지적 영향을 이해하기 위해 AI 스피커와 같은 기기를 활용한 질적 연구를 진행하고 있습니다. 저희 연구는 AI와의 상호작용이 사용자의 심리적 안녕감, 스트레스, 행동 양상 등 다양한 측면에 어떤 영향을 미치는지 심층적으로 살펴봄으로써, 보다 인간 친화적인 인공지능 인터페이스 개발에 기여하고자 하며, 이러한 연구 결과는 일상에서의 AI 사용 환경 개선에 직접적으로 응용될 수 있습니다. 출처 URL: https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeId=NODE11097297
Suh-Yeon Dong(Dept. IT Engineering, Sookmyung Women’s University)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 사람의 감정을 인식하는 가장 효과적인 방식 중 하나인 얼굴 표정을 중심으로, 이미지와 영상에서 감정 상태를 파악할 수 있는 딥러닝 기반의 기술을 연구하고 있습니다. 저희는 3차원 합성곱 신경망 등의 최신 딥러닝 기법을 활용해, 얼굴의 미세한 움직임과 시간에 따른 변화까지 포착함으로써 언제 어디서나 사용자의 감정을 빠르고 정확하게 인식할 수 있도록 하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 기술은 보안, 고객 서비스, 감정을 반영한 사용자 맞춤형 인터페이스 등 다양한 실생활 분야에 적용될 수 있습니다. 출처 URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/20/7/1936
Eunil Park(Sungkyunkwan University and Jaume I University)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 이미지가 불러일으키는 감정을 보다 정밀하게 분석하기 위해, 기존의 단순 분류 방식을 넘어서 감정의 다양한 뉘앙스를 포착할 수 있는 차원적 접근법을 도입하여 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 소셜 미디어, 광고, 엔터테인먼트 등에서 이미지가 주는 감정적 효과를 정밀하게 평가하고, 사용자 맞춤형 콘텐츠 제작 및 마케팅 전략 수립 등 실생활에 직접적으로 응용될 수 있는 기반 기술을 제공할 수 있습니다. 출처 URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10685506
Borae Jin(Joongbu University)
- [AI-generated]: 제가 속한 연구팀에서는 인공지능에 인간의 감정을 부여하는 의인화 현상과 그 심리적, 사회적 기제를 분석하는 연구를 진행하고 있습니다. 저희는 사람들이 인공지능이나 기계에 ‘마음’을 부여하는 이유와 그로 인한 상호작용의 변화를 살펴보며, 이러한 현상이 인공지능의 신뢰성과 대응성에 어떤 영향을 미치는지를 비판적으로 고찰하고자 하였습니다. 이와 같은 연구는 일상에서 인공지능과의 상호작용이 단순한 기능적 관계를 넘어서 감정적 소통으로 이어질 수 있는 가능성을 제시하며, 보다 책임감 있고 인간 친화적인 인공지능 디자인에 기여할 수 있습니다. 출처 URL: https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeId=NODE11757509
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국내 연구자를 검색하고 분석해 주는 서비스?
인포리언스에서는, 늦어도 2025년 상반기 내에 서비스를 오픈하는 것을 목표로, 국내에서 HCI 분야의 연구를 수행하고 있는 연구자들이 어떤 연구를 수행하는지 검색, 분석하는 시스템을 개발하고 있습니다.
연구자 정보도 더 많이 수집하고 있고, 기능을 추가하거나 개선하는 작업도 진행하고 있습니다.
더 다양한 분야로 확장할 수도 있겠지요?
아직 많은 정보를 공개한 것은 아니지만, 그래도 혹시 이러한 시스템에 관심있으신 분은 contact@inforience.com 으로 연락 주세요!!
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