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Chemi: “설명 가능한 인공지능 (XAI) 기반 ” 온라인 데이팅 앱 인터페이스 디자인
이은영(Eunyoung Lee),김유영(Yuyoung Kim),이현학(Hyeonhak Lee),김형신(Hyungsin Kim) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
최근 인공지능 기술은 성능과 정확도 면에서 급격히 진화하고 있다. 하지만 추천 시스템의 경우, 사용자가 인공지능이 제공하는 결과를 이해하고 신뢰하는 데 구체적 설명이 없이는 사용자가 추천을 받아들이는 데에는 한계가 존재한다. 우리는 선택의 폭이 넓은 상황에 놓이면, 내부 갈등이 증가하여 심리적 부담을 느끼게 되어 선택의 어려움을 종종 겪게 된다. 특히, 마음에 드는 이성을 만나는 과정은 시간과 노력이 많이들 뿐만 아니라, 끊임없는 시행착오를 거쳐서 이루어지는 경우가 많다. 본 연구에서 우리는 나와 가장 비슷한 관심사를 가진 사람을 추천해주는 인공지능 데이팅 앱인 Chemi 의 프로토타입을 제작하여 탐구해 보고자 한다. Chemi 는 인공지능이 추천해 주는 데이팅 상대에 대한 이유를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 인터페이스에서 제공해 주는 특징이 있다. 끝으로, 연구결과는 추후 인공 지능 알고리즘의 적용이 활발하게 이루어지고 있는 금융, 의료, 보험 분야 시스템 디자인의 활성화에 도움이 될 것이라 본다.
2030 세대의 외로움 해소를 위한 디지털 치료적 접근 : 음성 기반 객관적 자기인식 및 사회적 연결 애플리케이션을 바탕으로
김유영(Yuyoung Kim),소민경(Minkyoung So),이은영(Eunyoung Lee),이현학(Hyeonhak Lee),임정혁(Jeonghyeok Im),김진우(Jinwoo Kim) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
1 인 가구가 증가함에 따라 외로움을 느끼는 2030 세대가 늘고 있다. 조기사망률까지 이어지는 외로움은 현대 사회의 큰 사회적 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 외로움 해소를 위한 기존의 SNS 적 접근의 한계를 극복하기 위해 자기인식(Selfawareness)과 사회적 연결감(Social connectedness)을 증진시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 첫째, 애플리케이션이 제시하는 질문에 음성으로 답하며 객관적 자기 이해를 돕고, 둘째, 음성 답변을 공유하고, 발화 분석을 통해 나와 가장 말이 잘 통할 것 같은 상대를 찾아 사회적 연결감을 증진시킨다. 본 연구에서 제시한 음성 기반 디지털 치료(digital therapeutics) 인터렉션과 경험 요인은, 향후 2030 세대의 외로움 해소와 관련 연구에 기초 자료가 될 것으로 기대한다.