Human-centered AI는 인공지능 기술을 인간의 요구와 특성에 맞추어 설계하고 구현하는 접근 방식입니다. IXLAB에서는 사용자의 물리적, 인지적, 정서적 상태를 정확하게 파악하고, 이를 기반으로 시스템이 적절하게 반응할 수 있도록 하는 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 인간과 인공지능의 상호작용에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하고, 사용자가 보다 자연스럽고 효율적으로 기술을 활용할 수 있도록 돕는 데 목적이 있습니다. 본 연구실은 다양한 센서와 데이터 수집 기법을 활용하여 사용자의 행동, 감정, 맥락 정보를 실시간으로 감지합니다. 예를 들어, 감정 노동 환경에서 근로자의 정서적 부담을 다중 모달 센싱을 통해 측정하고, 이를 머신러닝 모델로 분석하여 자동으로 평가하는 연구를 수행하였습니다. 이러한 연구는 실제 업무 환경에서의 스트레스 관리, 생산성 향상, 그리고 심리적 건강 증진에 실질적인 도움을 줄 수 있습니다. 궁극적으로 Human-centered AI 연구는 기술이 인간의 삶에 긍정적인 영향을 미치도록 하는 데 초점을 맞춥니다. IXLAB은 사용자의 개별적 특성과 맥락을 이해하고, 이에 맞추어 맞춤형 서비스를 제공하는 지능형 시스템 개발을 통해, 인간 중심의 미래 사회 구현에 기여하고자 합니다.

데이터 기반 모델링은 대규모의 다양한 데이터를 분석하여 사용자의 행동 패턴, 맥락, 성과 등을 정량적으로 이해하고 예측하는 기술입니다. IXLAB에서는 특히 사용자 개개인의 특성을 반영한 모델 개인화(personalization)에 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 동일한 시스템이라도 각 사용자에게 최적화된 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 반자동화 공장 환경에서 작업자의 행동과 성과를 장기간에 걸쳐 수집된 기계 생성 데이터를 바탕으로 분석하고, 인간-기계 협업 시스템에서의 성과 변동을 설명하는 모델을 개발하였습니다. 또한, Esports 선수들의 신체적·인지적 능력을 수치화하여 개별 선수의 역량을 정밀하게 측정하고, 맞춤형 훈련 및 관리 방안을 제시하는 연구도 진행하고 있습니다. 이러한 데이터 기반 모델링 및 개인화 연구는 사용자의 다양성과 변화하는 요구를 반영하여, 더욱 정교하고 유연한 지능형 시스템을 구현하는 데 필수적입니다. IXLAB은 머신러닝, 딥러닝, 통계적 분석 등 첨단 기법을 활용하여, 실제 환경에서 적용 가능한 실용적 모델을 지속적으로 개발하고 있습니다.

다중 모달 센싱과 센서 융합은 여러 종류의 센서(예: 모션 캡처, 아이 트래커, 마우스, 키보드, 근전도, 맥박 센서 등)에서 수집된 데이터를 통합하여 사용자의 상태와 행동을 보다 정확하게 파악하는 기술입니다. IXLAB에서는 이러한 기술을 활용하여 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야에서 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 예를 들어, FPS 게임에서 프로 선수와 아마추어 선수의 신체적 전투 기술 차이를 다양한 센서 데이터를 통해 분석하거나, 콜센터와 같은 감정 노동 환경에서 근로자의 정서적 부담을 실시간으로 측정하는 연구를 진행하였습니다. 이 과정에서 센서 융합 기술을 적용하여, 단일 센서로는 포착하기 어려운 복합적인 사용자 상태를 정밀하게 추론할 수 있습니다. 다중 모달 센싱 및 센서 융합 연구는 미래의 지능형 인터랙티브 시스템이 사용자와 더욱 깊이 있고 정밀하게 상호작용할 수 있도록 하는 핵심 기반 기술입니다. IXLAB은 이러한 기술을 바탕으로, 다양한 응용 분야에서 인간 중심의 혁신적인 솔루션을 제시하고 있습니다.