지각 기반 몰입형 인터페이스와 AI 활용 HCI 연구

Perception-driven Immersive Interfaces and AI-based HCI Research

연구 내용

VR·AR 몰입형 환경에서 사용자 지각과 상호작용을 AI로 보정·지원하여 정확도와 활용성을 높이는 연구

본 연구실은 몰입형 Virtual reality와 Augmented reality 환경에서 사용자 지각을 고려한 상호작용 설계와, 이를 지원하는 AI 기반 소프트웨어 요소를 함께 다룹니다. 가상공간에서 distance perception 불일치가 발생할 때 statistical correction으로 오차를 완화하는 접근과, 딥러닝 기반 로봇 진단 결과를 AR로 전달하는 접근을 수행합니다. 두 흐름은 모두 Human–computer interaction의 핵심 지표를 ‘인지-행동의 정합성’으로 두고, 컴퓨터 비전 및 정보 시각화 같은 구성요소를 결합해 기능을 구현합니다. 또한 빅데이터 및 차세대 반도체 인재양성 관련 사업 참여를 통해 데이터 처리와 구현 기반을 확장하는 방향의 연구 역량을 확보하고 있습니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

연구는 몰입형 환경에서 사용자의 인지 과정이 상호작용 성능에 미치는 영향을 규명하는 단계로 시작했습니다. 2021년에는 distance perception이 중요한 변수임을 전제로, whole-body movement와 direct manipulation을 구분하고 현실-가상 거리 지각 heterogeneity를 분석했습니다. 이어서 오차를 줄이기 위한 statistical correction을 제안하며 실험 기반으로 방법의 효과를 확인했습니다. 2024년에는 동일한 HCI 관점에서 딥러닝 기반 산업용 로봇 failure diagnosis와 maintenance를 Augmented reality 시각화로 연계하는 연구로 확장했습니다. 최근에는 이를 플랫폼 수준의 구현과 데이터 기반 고도화로 이어가고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

지각 기반 인터랙션 보정
몰입형 HCI 설계 프레임
VR 사용자 경험 평가
AR 기반 작업 안내
상호작용 오차 원인 분석
로봇 진단-정비 결합
데이터 기반 유지보수 전략
가상-현실 정합성 강화
교육용 시뮬레이션 고도화
공간 인지 모델 기반 UI