연구하는 안씨의 기록

AI Companions Reduce Loneliness(2024)여섯 개 연구로 검증한 단기 효과, 일주일간의 변화, 그리고 이해받는 느낌1. 논문 정보저자: Julian De Freitas, Ahmet K. Uğuralp, Zeliha O. Uğuralp, Stefano Puntoni문서 유형: Harvard Business School Working Paper 24-078연구 유형: 관찰 데이터 분석, 무작위 실험, 종단 실험, 매개효과 분석으로 구성된 다중 연구 논문2. 한 문장 요약이 논문은 실제 AI 컴패니언 대화와 앱 리뷰, 단기 무작위 실험, 일주일간의 종단 실험을 통해AI 컴패니언과의 대화가 사용자의 순간적인 외로움을 줄일 수 있으며, 그 효과는 대화 성능 자체보다 사용자가 ‘내 이야기가..

A systematic review and meta-analysis of psychological and behavioural responses in human-agent vs. human-human interactions. Communications Psychology(2026)인간–에이전트와 인간–인간 상호작용을 비교한 체계적 문헌고찰 및 메타분석: ai 에이전트는 인간과 같은 사회적 반응을 이끌어내는가?1. 논문 정보저자: Jianan Zhou, Fleur Corbett, Joori Byun, Talya Porat, Nejra van Zalk학술지: Communications Psychology연구 유형: 체계적 문헌고찰 및 메타분석2. 간단 요약이 논문은 동일한 역할과 수행능력을 가진 AI 에이전..

Psychological insights into the research and practice of embodied conversational agents, chatbots and social assistive robots: a systematic meta-review (2024)챗봇·가상 에이전트·소셜 로봇 연구 315편을 종합한 체계적 메타리뷰대화형 에이전트 연구의 다음 단계는 더 자연스럽게 말하는 AI를 만드는 것이 아니라, 인간이 AI와 어떤 관계를 형성하며 그 관계가 인간의 감정·자기 인식·사회적 삶에 어떤 영향을 미치는지를 이해하는 것이다.저자: Keita Kiuchi, Kouyou Otsu, Yugo Hayashi학술지: Behaviour & Information Technology연구 유..

Physical AI 세미나 후기: 현실 세계에서 학습하고 움직이는 AI7월 10일, 교내 공학관에서 Dinesh Manocha 교수와 Ming C. Lin 교수의 Physical AI 세미나를 들었다. 이번 세미나는 AI가 텍스트나 이미지와 같은 디지털 환경을 넘어, 실제 물리적 환경을 인식하고 움직이며 인간과 상호작용하기 위해 어떤 기술이 필요한지를 다루었다. 첫 번째 강연인 Robot Navigation in the Wild에서는 가정, 야외 지형, 혼잡한 공공장소와 같이 예측하기 어려운 환경에서 로봇이 안전하게 이동하는 방법을 소개하였다. 로봇은 RGB 카메라, 3D LiDAR, 오도메트리 등 여러 센서로 주변 환경을 인식하고, 심층 강화학습과 경로 계획 알고리즘을 활용하여 장애물을 피하거나 적절..

교수님께서 이번에 연세대에서 열리는 2026 sigchi korea chapter summer event에서 co-chair를 맡으시면서, 이번 행사에 대해 소개해주셨다. 이후 sv(student volunteer) 모집 공고가 올라와 지원하게 되었고, 승인되어 처음으로 sv 활동을 맡게 되었다. SIGCHI(Special Interest Group on Computer-Human Interaction)는 의미 그대로, 컴퓨터 과학 학회인 ACM 안에서 HCI(Human Computer Interaction)을 전문으로 다루는 조직이다. HCI 학회 중에서도 가장 최상위의 컨퍼런스, CHI가 바로 SIGCHI의 대표 학술대회로, 정식 명칭은 ACM Conference on Human Factors in..

GitHub 프로젝트 생성 및 관리 실전 가이드매번 같은 곳에서 막히거나 헷갈리는 것 같아서, KT 부트캠프 때 팀프로젝트를 진행하며 익혔던 내용 기반으로, 필요할 때 찾아보기 편하게 이번 기회에 잘 정리해보고자 한다.목차기본적인 프로젝트 생성 방법프로젝트 생성 이후 — 로컬 연결커밋·푸시·되돌리기 핵심 정리코드 병합 시 유의할 점브랜치 이동 시 유의할 점(checkout)1. 프로젝트 생성 방법(A) GitHub에서 새 Repository 만들기GitHub 페이지에서 직접 시작하는 방법. 빈 저장소가 먼저 생기고, 이후 로컬에 Clone해서 작업한다.GitHub → New repositoryRepository name 입력Public / Private 선택README.md 추가 여부 선택 (추가하면 ..

이번 두번째 후기에서는 실제 프로젝트 진행 시 팀원들과 구체적으로 어떻게 프로젝트를 이어 나갔으며, 의견 전달 및 제안, 진행상황 보고 등을 어떤 방법으로 진행하였는지에 대해 회의록 작성 및 문서화와 관련하여 정리해보고자 한다. 이번 KT AIVLE 8기 빅프로젝트는 4,5차 미니프로젝트 팀과 동일한 팀 구성으로 이루어졌다. (그 다음 기수는 어떨지 모르겠다)4차 미니 프로젝트에서부터 나는 항상 팀 노션 페이지를 만들고 회의록 및 진행상황을 정리하는 역할을 맡았다.말로만 이야기하다보면 나중에 구체적으로 어떻게 하기로 했는지 기억이 나지 않고, 서로 다르게 기억하면 그로 인한 불필요한 충돌이 발생할 가능성이 있다. 이런 점을 걱정하여 항상 회의록을 작성해왔다. 하단에서 4차 미니프로젝트, 5차 미니프로..

9월 말부터 시작된 KT AIVLE 8기 활동 중에서도 최종장, 하이라이트라고 볼 수 있는 빅프로젝트가 끝났다. 2월 20일을 마지막으로 최종 산출물을 제출하고, 이제는 내일 메타버스 발표회를 앞두고 있다. 팀원들과 함께 거의 2~3달을 하나의 프로젝트에 쭉 매달려 진행하다보니 점점 서비스 규모가 커지고 기능들이 추가되면서 검토해야할 파일들도 덩달아 많아지고, 전부 하나의 데이터베이스에 연결되어있다보니 관련 에러도 많이 발견했던 것 같다. 우왕좌왕 왁자지껄하게 진행된 프로젝트로 많이 바쁘고, 힘들기도 했지만 결과적으로는 하나의 프로젝트를 완수하고, 제대로 기능이 돌아가는 것을 확인하며 뿌듯했던 것 같다. 내가 빅프로젝트에서 맡은 역할은 구체적으로는 소개하지 못하지만, 나의 역할은 AI 챗봇 기능과 데이..