Research
Embedded Files
1. Generative Agent Modeling and the Use of Large Language Models
1. Generative Agent Modeling and the Use of Large Language Models
생성형 에이전트 모델링은 거대 언어 모델 기반 에이전트가 데이터 수집, 문맥 해석, 적절한 응답 및 행동 생성과 같은 작업을 수행할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 인공지능의 새로운 분야입니다. 저희 연구실에서는 인간과 자연스럽게 상호작용하고, 실제 환경에서 인간의 요구와 문맥적 단서를 이해하며, 정보에 기반한 의사결정을 지원하는 거대 언어 모델 기반 에이전트 설계 방법을 연구합니다.
Generative agent modeling is an emerging area of artificial intelligence that focuses on enabling large language model-based agents to perform tasks such as data collection, context interpretation, and the generation of appropriate responses and actions. Our lab investigates methods for designing large language model-based agents that interact naturally with humans, understand human needs and contextual cues in real-world environments, and support informed decision-making.
2. Human-Centered AI Interfaces for Enhancing User Trust
2. Human-Centered AI Interfaces for Enhancing User Trust
인공지능 시스템이 일상생활과 산업 현장에 점점 더 깊숙이 자리 잡으면서 사용자 신뢰 구축은 매우 중요한 과제로 떠오르게 되었습니다. 저희 연구실은 인간 중심적인 AI 인터페이스를 설계하고, 이론 기반 실험을 통해 인지적 및 정서적 반응을 분석함으로써 인터페이스 디자인이 사용자 신뢰와 만족도를 어떻게 향상시킬 수 있는지 연구합니다. 통제된 사용자 연구와 실제 상호작용 데이터 분석을 통해 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 위한 이론적 및 실증적 기반을 제공하고, 다양한 응용 분야에서 긍정적이고 효과적인 인간-AI 협업을 지원하는 실용적인 인터페이스 디자인 가이드라인을 제시합니다.
As AI systems become increasingly embedded in everyday life and industrial settings, establishing user trust has emerged as a critical challenge. Our lab designs human-centered AI interfaces and examines how interface design can enhance user trust and satisfaction by systematically analyzing users’ cognitive and emotional responses through theory-driven experiments. Through controlled user studies and analyses of real-world interaction data, we provide both theoretical and empirical foundations for trustworthy AI systems, as well as practical interface design guidelines that support positive and effective human–AI collaboration across diverse application domains.
3. Online User Behavior Analysis and Data-Driven Decision Support
3. Online User Behavior Analysis and Data-Driven Decision Support
현대 디지털 사회에서 온라인 사용자 행동을 이해하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 저희 연구실은 소셜 미디어, 뉴스 매체, 온라인 커뮤니티 등 다양한 온라인 플랫폼에서 수집한 대규모 데이터를 분석하여 의견 형성, 상호작용 패턴, 집단 내외 차이를 연구하고 데이터 기반 의사결정 지원 시스템을 개발합니다. 이러한 연구는 기업 전략, 공공 정책, 사회 트렌드 예측에 실질적인 통찰력을 제공하는 동시에 온라인 사용자 경험을 향상시키고 혁신적인 데이터 기반 서비스를 구현하는 데 필요한 기반 기술을 제공합니다.
Understanding online user behavior is a critical challenge in contemporary digital society. Our lab analyzes large scale data from diverse online platforms such as social media, news outlets, and online communities to investigate opinion formation, interaction patterns, and both intra and inter group differences, and to develop data driven decision support systems. Through this work, we provide actionable insights for corporate strategy, public policy, and social trend forecasting, while contributing foundational technologies that enhance online user experiences and enable innovative data driven services.
Page updated
Google Sites
Report abuse