다감각 촉각 경험은 몰입형 미디어(IM)의 핵심 구성요소이지만, 이러한 감각 자극을 제작하기 위한 효과적인 방법은 충분히 연구되지 않은 상태이다. 본 논문에서는 사용자가 다감각 촉각 피드백을 쉽게 설계할 수 있도록 하는 AI 보조 공동창작 제작 시스템 HAPhy를 제안한다. HAPhy는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 먼저 가상 객체에 대한 의미론적 설명을 생성하고, 이후 해당 설명과 다중 시점 이미지들을 이용해 적절한 촉각 렌더링 파라미터와 물리적 특성을 추론한다. 우리는 HAPhy의 사용성 및 생성된 자극의 품질을 평가하기 위해 두 차례의 사용자 연구를 수행했으며(N = 20 및 N = 16), 그 결과 HAPhy는 전통적인 수작업 제작 방법에 비해 사용성, 효과성, 시간 효율성에서 더 우수한 것으로 나타났다. 또한 눈가림 비교에서는 HAPhy로 제작된 자극이 수작업으로 제작된 자극과 유사하게 평가되었고, AI 단독 출력에 비해 유의미하게 더 높은 평가를 받았다. 이러한 결과는 풍부하고 다양한 촉각 피드백을 포함하는 고품질 몰입형 미디어를 생성하는 데 필요한 진입 장벽을 HAPhy가 크게 낮출 수 있음을 보여주며, 고도화된 몰입형 미디어 경험을 위한 유망한 접근법임을 시사한다.

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