본 연구는 도예(세라믹 공예) 교육에서 AI 보조 시각화 도구의 도입과 효과를 살펴보며, 특히 교수자와 학습자 간의 설계 커뮤니케이션 및 피드백 교환을 개선하는 데 초점을 둔다. 실증적 연구를 통해 우리는 도예 설계 실천에서 개념의 표현을 향상시키기 위해 최첨단 이미지 생성 모델을 활용하는 AI 보조 시각화 도구를 개발하고 평가하였다. 본 연구는 1학년 도예(세라믹 공예) 학습자 12명과 교수자 9명을 포함하였으며, 설계 커뮤니케이션의 명확성, 피드백의 질, 기술 어휘 습득의 세 가지 핵심 영역에서 유의미한 개선을 확인하였다. 본 결과는 AI 도구가 도예(세라믹 공예) 교육의 특정 측면, 특히 개념적 설계와 물리적 구현 사이의 간극을 메우는 데 효과적으로 기여할 수 있음을 보여준다. 우리는 해당 도구가 학습자의 학습 과정, 교수자의 피드백 메커니즘, 전통 공예 관행의 보존에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 도구 통합이 공예 기반 교육에서 어떻게 특정 교수학적 과제를 향상시킬 수 있는지에 대한 이해를 돕는 실증적 근거를 제공함으로써, 촉각적·경험적 측면의 본질을 유지하는 기술 통합의 가능성을 시사한다. 또한 전통 공예 교육 내에서 AI 도구를 구현할 때의 핵심 고려사항, 즉 실습 기반 학습 경험의 유지와 예술적 진정성의 보존을 다룬다. 본 연구는 도예(세라믹 공예) 교육자가 기본적인 공예 기반 교수 방법론을 보존하면서 기술적 지원을 통합하고자 할 때의 실무적 통찰을 제공한다. • 도예 교육에서 설계 커뮤니케이션을 개선하기 위해 text-to-image 및 image-to-image AI 모델을 통합한 AICIT를 개발함. • AI 보조 시각화 도구가 교수자-학습자 간 상호작용을 강화하여 개념 표현을 더 명확히 하도록 지원함. • AI 생성 프로토타입이 도예에서의 기술 어휘 습득과 재료 이해 향상을 지원함. • 저작권 및 책임 있는 AI 통합을 포함하여 AI 보조 창의 교육에서의 윤리적 고려사항을 다룸. • 여러 창의 분야에 걸친 시각예술 교육에서의 학제 간 AI 응용에 대한 통찰을 제공함.

이 원고는 Pre-AttentiveGaze 데이터셋을 제시한다. 응시 기반 인증에서의 정의적인 특징 중 하나는 신속한 반응이 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 주어진 응시 자극에 대해 매우 짧은 시간 내에 “pre-attentive processing(전주의적 처리)”을 유도함으로써 안구 운동을 통해 개인을 식별하기 위한 데이터셋을 구성하였다. 총 34명의 참가자가 5회 세션에 걸쳐 76,840개의 안구 운동 샘플을 수집하였다. 데이터셋으로부터 선행 연구에서 제안된 응시 특징을 추출하고 이를 전처리한 뒤, 머신러닝 모델을 적용하여 데이터셋의 유효성을 검증하였다. 본 연구는 데이터셋의 효율성을 입증하고, 전주의적 처리를 유발하는 시각 자극에 대한 응시 기반 인증에 활용될 가능성을 보여준다.

몰입은 비디오 시청에서 핵심적인 역할을 하며, 몰입을 통해 시청자는 참여가 증가하고 피로가 감소하는 등 긍정적인 경험을 하게 된다. 그러나 비디오를 시청하는 동안 몰입을 측정하는 연구는 많지 않으며, 몰입 측정에는 통상 다른 응용 분야에서 사용되는 설문지가 활용된다. 이러한 방법은 시청자의 기억에 의존할 수 있어 편향된 결과를 초래할 수 있다. 따라서 본 연구는 비디오 시청 시 사람들의 응시(시선) 행동을 활용하여 객관적인 몰입 감지 모델을 제안한다. 30명의 참가자를 대상으로 한 실험실 연구에서, 몰입 상태를 식별하기 위해 다수의 응시 특징과 기계학습(ML) 모델에 대해 심층 분석을 수행한다. 여러 응시 특징은 몰입을 강하게 시사하며, 이러한 특징을 사용하는 ML 모델은 비디오 시청자의 몰입 상태를 감지할 수 있다. 사후 인터뷰 결과, 본 접근법은 비디오 시청 중간 단계에서의 몰입 측정에 적용 가능함이 확인되었으며, 이와 관련하여 일부 실무적 문제도 함께 논의된다.

작곡은 치료적 맥락에서 무의식적 감정을 표현하고 자기인식을 촉진하는 강력한 매체로 오랫동안 활용되어 왔다. 전통적 접근이 청각 중심이라는 특성으로 인해 청각장애인 및 난청인(Deaf and Hard-of-Hearing, DHH) 개인은 음악의 치료적 이점으로부터 종종 배제되어 왔다. 이에 본 연구는 치료사들과 공동 설계한 음악치료 도구를 제시하며, 상징적이고 치료적인 매체로서 대화형 에이전트(CAs)와 음악 생성형 AI를 통합한다. DHH 개인 23인을 대상으로 한 사용 연구를 통해, CA와의 협업적 작곡이 그들이 정서적 해방, 재해석, 그리고 더 깊은 자기이해를 경험하도록 돕는다는 점을 확인하였다. 특히 CA의 전략—지지적 공감, 예시 응답 선택지, 시각 기반 은유—은 DHH 개인을 위한 음악적 대화를 효과적으로 촉진하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 인간–AI 협업이 치료적 실천과 예술적 실천을 연결할 수 있는 잠재력을 보여줌으로써, 포용적인 AI 설계에 기여한다.

자극에 의해 유발된 응시(gaze) 역동성은 가상현실(VR)에서 안전하고 손을 사용하지 않는 신호를 제공하지만, 효과적인 시각 자극을 위한 설계 공간은 아직 충분히 이해되지 못하고 있다. 본 연구는 전처리(preattentive) 처리와 양안 경쟁(binocular rivalry)이 VR에서 응시 기반 식별을 위한 자극 설계에 어떻게 정보를 제공할 수 있는지 살펴본다. 우리는 2-part 연구를 수행하였다. (1) 상용 헤드셋(Meta Quest Pro)을 사용하여 수집한 44,928개의 응시 샘플을 바탕으로 26명의 참여자를 대상으로 폐쇄집합(closed-set) 식별 성능의 가능성(feasibility)을 평가하였고, (2) 인증 기법의 잠재적 방법으로서 로그인(login) 맥락에서 동일한 상호작용을 PIN과 비대역(out-of-band) 방식과 비교하는 사용성 연구를 16명의 참여자와 함께 수행하였다. 연구 결과는 개인 식별의 가능성을 확인하고, 사용성상의 장점을 부각하며, 로그인 결과에서 나타나는 개인 간 변이를 이해하기 위한 더 큰 투명성(transparency)에 대한 참여자들의 요구를 드러냈다. 종합하면, 본 결과는 자극에 의해 유발된 응시 행동을 형성하는 지각 메커니즘에 대한 개념적 통찰을 제공하고, 향후 VR 인증 워크플로에 대한 설계 시사점을 제시한다.

개인화 동화책이 발달에 주는 이점은 널리 보고되어 왔으나, 부모가 실제로 선호하는 개인화 접근 방식과 형식에 대해서는 거의 연구되지 않았다. 우리는 3–5세 아동을 둔 부모 12명과 동화책 전문가 3명에 대한 인터뷰를 수행하여 설계 요구사항을 도출하고, 개인화 SEL 동화책 생성을 위한 안내형 AI 시스템인 SELf-Storybook을 개발하였다. 피험자 내 연구(n = 12)에서 SELf-Storybook은 SEL 관련성, 인지된 개인화 정도, 창의성 지원, 사용자 경험 측면에서 Baseline과 비교 가능한 성과를 보였다. 그러나 질적 결과와 선택된 일부 정량 지표는 구조화된 인터페이스가 아동의 신체적 특성을 보다 일관되게 반영하는 경향이 있음을 시사하였다. 이러한 결과는 구조화되고 안내된 인터페이스와 프롬프트 기반의 비구조화 인터페이스 사이에 상충관계가 있음을 보여주며, 부모 중심의 AI 동화책 제작 시스템을 설계하는 데 대한 시사점을 제공한다.

본 연구는 도예(세라믹 공예) 교육에서 AI 보조 시각화 도구의 도입과 효과를 살펴보며, 특히 교수자와 학습자 간의 설계 커뮤니케이션 및 피드백 교환을 개선하는 데 초점을 둔다. 실증적 연구를 통해 우리는 도예 설계 실천에서 개념의 표현을 향상시키기 위해 최첨단 이미지 생성 모델을 활용하는 AI 보조 시각화 도구를 개발하고 평가하였다. 본 연구는 1학년 도예(세라믹 공예) 학습자 12명과 교수자 9명을 포함하였으며, 설계 커뮤니케이션의 명확성, 피드백의 질, 기술 어휘 습득의 세 가지 핵심 영역에서 유의미한 개선을 확인하였다. 본 결과는 AI 도구가 도예(세라믹 공예) 교육의 특정 측면, 특히 개념적 설계와 물리적 구현 사이의 간극을 메우는 데 효과적으로 기여할 수 있음을 보여준다. 우리는 해당 도구가 학습자의 학습 과정, 교수자의 피드백 메커니즘, 전통 공예 관행의 보존에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 도구 통합이 공예 기반 교육에서 어떻게 특정 교수학적 과제를 향상시킬 수 있는지에 대한 이해를 돕는 실증적 근거를 제공함으로써, 촉각적·경험적 측면의 본질을 유지하는 기술 통합의 가능성을 시사한다. 또한 전통 공예 교육 내에서 AI 도구를 구현할 때의 핵심 고려사항, 즉 실습 기반 학습 경험의 유지와 예술적 진정성의 보존을 다룬다. 본 연구는 도예(세라믹 공예) 교육자가 기본적인 공예 기반 교수 방법론을 보존하면서 기술적 지원을 통합하고자 할 때의 실무적 통찰을 제공한다. • 도예 교육에서 설계 커뮤니케이션을 개선하기 위해 text-to-image 및 image-to-image AI 모델을 통합한 AICIT를 개발함. • AI 보조 시각화 도구가 교수자-학습자 간 상호작용을 강화하여 개념 표현을 더 명확히 하도록 지원함. • AI 생성 프로토타입이 도예에서의 기술 어휘 습득과 재료 이해 향상을 지원함. • 저작권 및 책임 있는 AI 통합을 포함하여 AI 보조 창의 교육에서의 윤리적 고려사항을 다룸. • 여러 창의 분야에 걸친 시각예술 교육에서의 학제 간 AI 응용에 대한 통찰을 제공함.

이 원고는 Pre-AttentiveGaze 데이터셋을 제시한다. 응시 기반 인증에서의 정의적인 특징 중 하나는 신속한 반응이 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 주어진 응시 자극에 대해 매우 짧은 시간 내에 “pre-attentive processing(전주의적 처리)”을 유도함으로써 안구 운동을 통해 개인을 식별하기 위한 데이터셋을 구성하였다. 총 34명의 참가자가 5회 세션에 걸쳐 76,840개의 안구 운동 샘플을 수집하였다. 데이터셋으로부터 선행 연구에서 제안된 응시 특징을 추출하고 이를 전처리한 뒤, 머신러닝 모델을 적용하여 데이터셋의 유효성을 검증하였다. 본 연구는 데이터셋의 효율성을 입증하고, 전주의적 처리를 유발하는 시각 자극에 대한 응시 기반 인증에 활용될 가능성을 보여준다.