현재의 실시간 영상 시청 환경에서는, 시청자들이 채팅을 통해 감정과 의견을 공유하며 상호작용하는 방식이 일반화되어 있으나, 이러한 대화는 익명성과 무작위성으로 인해 감정 조율이나 관심사의 일치가 어려워, 대화 몰입을 저해하거나 역기능적 발화(도배, 악플 등)를 유발하는 경우가 많다. 인공지능 기술의 발전으로 실시간 챗봇이나 Q&A 형태의 인터페이스가 일부 ...

본 과제는 디자인을 감각이 아닌 데이터로 이해·평가·추천하는 ‘디자인사이언스’ 정립 연구임. 온라인 이미지와 반응 데이터, 전문가 평가를 모아 디자인 가치를 정량화함. 연구 목표는 디자인사이언스를 학문적으로 정립하고, 디자인 요소 정량화 및 빅데이터 시스템 기반 추천·가이드·평가 모델을 개발하는 데 있음. 디자인 이미지 객체 추출, 디자인 요소·메타정보·소비자/시장 반응·다면적 평가를 연동한 데이터베이스 및 인터페이스 구축, 딥러닝 기반 모델 학습과 성능평가 수행함. 기대 효과는 디자인 가치의 데이터화와 표준화 기반 마련, 디자인 융복합 연구·산업의 해외 진출 및 인재양성에 기여함.

장애인을 위한 인간-인공지능 상호작용 지원에 필요한 핵심 기술들을‘상황 이해’와 ‘피드백 제공’으로 분류하였습니다. 이 기술들은 세부 응용 서비스(연구 목표) 별 기술 요구 사항에 맞춰 연구, 개발될 것입니다. (1) 상황 이해를 윈한 상호작용 지원 기술: 인공지능이 사용자 주변 객체에 대한 인식부터, 사용자의 현재 상태 및 동작, 나아가는 주변 상황과 분위기를 이해하는데 필요한 기술 ① 상황 데이터 수집 및 센싱 기술: 감각 대체(sensory substitution)를 위해 필요한 행동 인식을 위하여 다양한 센서들의 효율적인 조합을 탐색합니다. 또한, 수집된 센서 데이터를 활용하여 객체/행동/표정/감정 등에 대한 이미지/음성 인식 딥러닝 모델 구축하여 인식 성능의 고도화하는 방안을 연구합니다. ② 적응형 기계 학습을 통한 상황 변화 대응 기술: 사용자 모델링이나 상황 모델링이 고정되어 있는 것이 아니라, 입력되는 데이터에 따라 유연하게 수정되고 적응할 수 있는 적응형 기계 학습 기술을 연구합니다. ③ 선제적 상호작용을 통한 상황 인지 고도화 기술: 상황 인지의 성능을 높일 수 있는 선제적 상호작용의 방법과 시점 등을 연구합니다 (2) 피드백 제공 상호작용 지원 기술 : 사용자의 현 상태와 상황에 따라 적합한 컨텐츠를 적절한 시점에 개인화 된 모달리티로 사용자에게 전달하는 기술을 말합니다. ① 피드백 제공 방식 디자인 연구: 다양한 피드백 제공 방식에 대한 사용자 스터디를 수행합니다 (상호작용 피드백 방식, 행동 유도 방법 등). 나아가 Generative Adversarial Network 활용하여 피드백 방식의 변형을 주어 새로운 자극을 주는 방법을 연구합니다. ② 행동 변화 유도를 위한 설득 컴퓨팅 연구: 인공지능의 행동 유도 상호작용이 어떻게 디자인되어야 사용자에게 신뢰를 받을 수 있을지, 사용자가 더 나은 결정을 하기 위해서는 어떠한 정보를 제공해야 될지 연구합니다. ③ 최적의 개입 상호작용 시점 탐색 기술: 인간-인공지능 상호작용 시 잠재적 부작용에 대해 고려하여, 상호작용 방법과 발생을 균형 있게 잘 조절하는 방안을 연구합니다.