미술치료에서 스케치 기반 그리기 평가는 인지 장애나 정신질환과 같은 개인의 인지 및 심리 상태를 이해하기 위해 널리 활용된다. 설문지에 기반한 자기보고식 측정과 더불어, 심리적 그리기 평가는 개인의 심리 상태에 관한 정보를 보완할 수 있다. 그러나 그리기 평가는 해석에 상당한 시간과 노력이 필요하며, 특히 학교나 기업과 같은 대규모 집단에 적용할 경우 더욱 그러하고, 미술치료사의 전문성이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 미술치료사와 심리학자를 대상으로 대규모 자동 그리기 평가를 수행할 수 있도록 지원하는 인공지능(AI) 기반 전문가 보조 시스템인 AlphaDAPR를 제안한다. 연구 1에서는 AlphaDAPR에 대한 사용자 경험을 먼저 조사하였다. 64명의 미술치료사를 대상으로 한 설문을 통해, 제안된 시스템을 사용하려는 상당한 의향(참여자 64.06%)을 확인하였다. 구조방정식 모형은 인터페이스 설계에서 설명가능한 AI의 핵심적 역할이 지각된 유용성, 신뢰, 만족, 사용 의도에 영향을 미침을 보여주었다. 그러나 면담 결과, 보다 미묘한 관점이 드러났다. 즉, 많은 미술치료사가 제안된 시스템 사용에 대한 강한 의향을 보였으면서도 잠재적 AI의 한계와 위험에 대한 우려도 표명하였다. 대부분의 우려는 우리의 관심의 초점이었던 ‘신뢰 부족’에서 비롯되었으므로, 신뢰를 향상시키기 위한 목적으로 연구 2를 수행하였다. 연구 2에서는 신뢰를 높이기 위해 AI와 사용자 간 역할 분담에 관한 명확한 의사소통의 필요성을 보다 심층적으로 탐구하였다. 추가로 26명의 미술치료사를 대상으로 한 실험을 통해, 명확한 의사소통이 우리 시스템에 대한 사용자의 신뢰를 향상시킨다는 것을 입증하였다. 본 연구는 AlphaDAPR이 그리기 평가를 간소화할 잠재력을 지님과 동시에 심리 영역에서의 인간-AI 협업에 대한 보다 광범위한 함의를 강조한다. 우려를 해소하고 의사소통을 최적화함으로써, AI와 인간의 전문성이 상호보완적으로 공존하는 관계의 토대를 마련하여 궁극적으로 심리 평가 도구의 효율성과 접근성을 향상시킨다.

미술치료에서 스케치 기반 그리기 평가는 인지 장애나 정신질환과 같은 개인의 인지 및 심리 상태를 이해하기 위해 널리 활용된다. 설문지에 기반한 자기보고식 측정과 더불어, 심리적 그리기 평가는 개인의 심리 상태에 관한 정보를 보완할 수 있다. 그러나 그리기 평가는 해석에 상당한 시간과 노력이 필요하며, 특히 학교나 기업과 같은 대규모 집단에 적용할 경우 더욱 그러하고, 미술치료사의 전문성이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 미술치료사와 심리학자를 대상으로 대규모 자동 그리기 평가를 수행할 수 있도록 지원하는 인공지능(AI) 기반 전문가 보조 시스템인 AlphaDAPR를 제안한다. 연구 1에서는 AlphaDAPR에 대한 사용자 경험을 먼저 조사하였다. 64명의 미술치료사를 대상으로 한 설문을 통해, 제안된 시스템을 사용하려는 상당한 의향(참여자 64.06%)을 확인하였다. 구조방정식 모형은 인터페이스 설계에서 설명가능한 AI의 핵심적 역할이 지각된 유용성, 신뢰, 만족, 사용 의도에 영향을 미침을 보여주었다. 그러나 면담 결과, 보다 미묘한 관점이 드러났다. 즉, 많은 미술치료사가 제안된 시스템 사용에 대한 강한 의향을 보였으면서도 잠재적 AI의 한계와 위험에 대한 우려도 표명하였다. 대부분의 우려는 우리의 관심의 초점이었던 ‘신뢰 부족’에서 비롯되었으므로, 신뢰를 향상시키기 위한 목적으로 연구 2를 수행하였다. 연구 2에서는 신뢰를 높이기 위해 AI와 사용자 간 역할 분담에 관한 명확한 의사소통의 필요성을 보다 심층적으로 탐구하였다. 추가로 26명의 미술치료사를 대상으로 한 실험을 통해, 명확한 의사소통이 우리 시스템에 대한 사용자의 신뢰를 향상시킨다는 것을 입증하였다. 본 연구는 AlphaDAPR이 그리기 평가를 간소화할 잠재력을 지님과 동시에 심리 영역에서의 인간-AI 협업에 대한 보다 광범위한 함의를 강조한다. 우려를 해소하고 의사소통을 최적화함으로써, AI와 인간의 전문성이 상호보완적으로 공존하는 관계의 토대를 마련하여 궁극적으로 심리 평가 도구의 효율성과 접근성을 향상시킨다.

고도로 현실적인 딥페이크 비디오의 확산은 대중의 신뢰와 디지털 정보의 무결성을 위협한다. 그러나 정교한 딥페이크를 탐지하려면 표면 수준의 시각적 인공물에 대한 분석을 넘어서는 접근이 필요하다. 본 연구는 생리적 근육 역학과 전체적인 의미 맥락을 적응적 주의(attention) 메커니즘을 통해 통합하여, 행동 단위(Action Unit)를 시간-문맥적 임베딩과 조화시키는 Harmonizing Action Units with Temporal-contextual Embeddings(HAUTE)를 제안한다. HAUTE는 시간에 따른 Action Unit의 조정(coordination) 패턴과 고수준 맥락 임베딩을 포착함으로써, 단일 양식에 의존한 분석에서는 지각하기 어려운 합성(synthesis)으로 인한 불일치를 모델이 드러낼 수 있도록 한다. 광범위한 실험을 통해 최신 성능을 확인하였으며, 특히 상용 도구 기반의 고품질 딥페이크에서 강한 교차 데이터셋 적응성을 보였다. 이는 웹 생태계에서 신뢰할 수 있는 콘텐츠 검증을 진전시킨다.

저널링은 자폐성 청소년이 서사(narrative) 능력을 향상시키는 데 효과적인 방법이 될 수 있다. 그러나 텍스트 중심의 특성과 높은 수준의 집행기능(executive functioning) 요구는 실제 적용에 장벽이 된다. 우리는 태블릿용 AI 안내형 멀티모달 저널링 앱인 Autiverse를 제시하며, 이는 대화형 프롬프트와 시각적 지원을 통해 매일의 서사를 단계적으로 구성하도록 돕는다. Autiverse는 또래와 같은(peer-like), 맞춤형(customizable) AI와의 단계적 대화를 통해 청소년이 선택한 사건(event)의 핵심 세부 정보를 이끌어내고, 이를 편집 가능한 4칸 만화 스트립 형태로 구성한다. 10쌍의 자폐성 청소년-부모 다이애드(dyads)를 대상으로 한 2주간의 배치 연구에서, Autiverse가 자폐성 청소년이 일상 경험과 감정을 조직하도록 어떻게 지원하는지 살펴보았다. 연구 결과, Autiverse는 청소년의 일관된 서사를 구성하도록 돕는(scaffolded) 한편, 부모가 자녀의 사건과 감정에 대한 추가 세부 정보를 파악할 수 있도록 하였다. 또한 맞춤형 AI 또래는 공유를 위한 편안한 공간을 만들어 주어 즐거움을 촉진하고 강한 주체감(agency)을 형성하게 하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 자폐 스펙트럼의 다양한 프로파일(profile)에 걸친 적응적( adaptive) 스캐폴딩(scaffolding), 사회·정서적으로 적절한 AI 또래 설계, 그리고 자율성과 부모 참여의 균형에 대한 함의를 논의한다.

낭만적 관계에 있는 커플들은 언어적 의사소통만으로 복잡한 감정과 관계 역학을 탐색하는 데 종종 어려움을 겪으며, 이는 더 깊은 연결과 이해를 위한 기회를 제한할 수 있다. 이에 대응하기 위해, 본 연구는 커플이 상호작용을 분석하면서 구조화된 그리기 활동에 참여할 수 있도록 하는 AI 매개 협력적 드로잉 시스템을 제시한다. 미술 치료사에 대한 인터뷰에서 영감을 받아, 우리의 시스템은 행동 데이터 수집, AI가 생성한 질문, 그리고 다중모달 증거를 종합하는 포괄적 보고서를 통합한다. 시스템의 효과를 평가하기 위해 20쌍의 커플(N = 40)을 대상으로 사용자 연구를 수행하였다. 그 결과, 본 시스템은 높은 사용자 수용성을 바탕으로 자기성찰, 파트너에 대한 이해, 그리고 관계적 인식을 촉진하는 것으로 나타났다. 참여자들은 관계에 대한 통찰과 더 깊은 상호 이해를 얻는 데 있어 비언어적 의사소통이 독특한 경로로서 가치가 있음을 강조하였다. 본 연구는 AI를 촉진자(facilitator)로 위치시키는 AI 매개 관계 도구에 대한 설계 시사점을 제공하며, 커플이 관계 패턴을 탐색하고 의사소통을 강화할 수 있도록 접근 가능하고 창의적인 방안을 제시한다.