LAMDA연구실(지도교수: 오하영) 2026 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEE VR 2026) 1편 게재 승인(Accept)

LAMDA연구실(지도교수: 오하영)의 논문이 가상현실·시각화 분야의 국제 학술대회인 2026 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEE VR 2026)에 1편 게재 승인(Accept) 되었습니다. When Effort Becomes Visible: Facet-Level Shifts in Evaluation and Workload during VR Teamwork LAMDA Lab 실감미디어공학과 이현민 학생(지도교수: 오하영) 동료의 작업량과 속도를 드러내는 것은 VR 협업의 양상을 바꿀 수 있지만, 기존 연구는 종종 이러한 사회적 단서를 환경적 작업 부하와 혼동해 왔다. 우리는 TRACE-VR을 통해 사회적 채널만을 분리하여 살펴보았다. TRACE-VR은 공간 구조, 물리 법칙, 규칙, 타이밍을 모두 동일하게 유지한 상태에서, 노력의 식별 가능성(traceable vs. anonymous)과 동료의 노력 수준(속도; high vs. low)만을 독립적으로 조작한다. 2x2 반복측정 실험(n-32)에서 각 참가자는 3분 동안 아홉 명의 스크립트된 공동 작업자와 함께 고정된 집하 지점과 하차 지점 사이를 자신이 선택한 경로로 16개의 상자를 운반했으며, 공동 작업자들은 사전에 작성된 고정 경로를 따랐다. 우리는 내재적 동기, 사회적·평가적 부담, NASA-TLX, 그리고 행동 및 과정 관련 결과를 측정했다. 그 결과, 식별 가능성과 더 높은 동료 노력 수준(속도)은 각각 완료율을 소폭 증가시키는 것으로 나타났으며, 그 효과의 비대칭성은 책임성 단서와 규범적 속도가 부분적으로 서로를 대체할 수 있음을 시사한다. 또한, 감시받는다는 인식과 시간적 요구는 두 요인의 조합에 따라 달라졌다. 식별 가능성은 낮은 속도 조건에서는 감시 인식을 높였고, 높은 속도 조건에서는 시간 압박을 더욱 증폭시켰다. 반면, 종합 TLX 점수와 완료한 참가자들의 수행 시간은 조건 간에 대체로 유사했다. 즉, 이러한 단서들은 주로 누가 과제를 끝마치는지를 결정할 뿐, 완료한 사람이 얼마나 빠르게 움직이는지에는 큰 영향을 주지 않았다. 또한 높은 속도가 항상 동기를 높이는 것은 아니었다. 우리는 식별 가능성과 속도를 협업 VR에서 사회적·평가적 경험과 세부 동기 요소를 조절하는 부분적으로 대체 가능한 두 가지 수단으로 해석하며, 템포 인식형 및 책임성 인식형 가이던스를 위한 설계 방향을 제안한다.

main Lab(지도교수: 김재광) The 2026 ACM Web Conference (WWW) Research Track 게재 승인

main Lab. 연구실 (지도교수: 김재광) 논문이 Top-tier 국제학술대회 The 2026 ACM Web Conference (WWW) Research Track에 게재 승인되었습니다. 논문은 26년 4월 두바이에서 발표될 예정입니다. "FCRLLM: Aligning LLM with Collaborative Filtering for Long-tailed Sequential Recommendation" 논문은 허병문 (인공지능융합학과 박사과정), 이남준 (인공지능융합학과 석사과정), 김선아 (소프트웨어학과 석사과정) 이 저자로 참여하였고 김재광 교수가 교신저자로 참여하였습니다. 이 연구는 상호작용 데이터가 부족한 Long-tailed 사용자 및 아이템에서의 추천 문제를 해결하기 위해, 거대언어모델(LLM)의 풍부한 의미론적(Semantic) 지식과 기존의 협업 필터링 신호를 결합한 FCRLLM 프레임워크를 제안합니다. 핵심 기술인 '플립드 클래스룸(Flipped Classroom)' 메커니즘은 협업 표현과 의미론적(Semantic) 표현이 서로 스승과 제자의 역할을 교차 수행하며 동적으로 정렬(aligned) 되도록 유도합니다. 이 과정에서 홉필드 네트워크 기반의 에너지 함수를 활용하여 두 양식 간의 어텐션 패턴 차이를 최소화하고 상호 보완적인 학습을 가능하게 합니다. 제안 방법은 세 개의 실제 데이터셋을 활용하여 실험하였고, 그 결과 제안 방법이 아이템의 인기나 사용자의 활동 수치와 관계없이 추천 성능을 일관되게 향상시키는 것으로 나타났습니다. 본 연구는 서로 다른 차원의 정보들을 양방향 교사-학생 구조로 통합함으로써 더욱 정교하고 다양한 추천 시스템을 구축할 수 있음을 보여줍니다.

SW융합대학 실감미디어공학과 Annual Research Review 성료

SW융합대학 실감미디어공학과 Annual Research Review 성료 SW융합대학 실감미디어공학과(학과장: 류은석 교수)는 지난 11월 27일(목) 오후 4시 30분, 인문사회과학캠퍼스 국제관 5층 Global R&E Lounge에서 2025 Annual Research Review 행사를 성공적으로 개최했다. 이번 행사에는 실감미디어공학과, 인공지능융합학과, 인터랙션사이언스학과, 인공지능융합전공 등 4개 학과가 공동 참여하여 XR/VR & Immersive Experiences, 3D Gaussian Splatting & Graphics Systems, Multimodal Understanding & Generation, Human-AI Interaction & Social Computing, AI for Emotion & Mental Health, Data-Driven Modeling & Recommendation의 총 6개 분야에서 41팀의 연구 발표가 진행되었으며, 실감미디어 연구의 현재와 미래를 조망하는 의미 있는 자리로 꾸려졌다. 발표는 포스터 전시 및 데모 시연 형식으로 진행되었고, 연구의 실질적 적용 가능성과 기술적 확장성에 대한 활발한 논의가 이어졌다. 행사에 앞서 개최된 Industrial Advisory Board(IAB, 기업자문위원) 사전 미팅에는 LG전자, 삼성전자, 상화, 올림플래닛, SOS Lab, ETRI(한국전자통신연구원), LG U+, LG 헬로비전, 정보통신기획평가원(IITP) 등 주요 ICT 및 콘텐츠 분야 기업과 연구기관 관계자들이 참석했다. 참석 전문가들은 XR 디바이스, 로봇 기반 비전 기술, LiDAR 센서 및 volumetric 영상 기술, AI 기반 실감미디어 서비스, 미래 네트워크 및 Web3 기술 등 산업이 요구하는 핵심 기술 동향과 산학연 협력 방향에 대해 심도 있는 의견을 나누며, 산학 공동 연구 생태계 구축의 중요성을 강조했다. 연구 성과 관람 및 전문가 평가 이후 진행된 ‘Outstanding Research Award’ 시상식에서는 학부와 대학원 부문으로 나누어 수상자가 선정되었다.학부 부문에서는 인공지능융합전공 강민구 학우가 최우수 연구상을 수상했으며, 김수현 학우와 오경준 학우가 우수 연구상을 받았다. 대학원 부문에서는 인공지능융합학과 이유빈 연구원이 최우수 연구상을 수상했다. 우수 연구상은 △실감미디어공학과 김종한 연구원 △메타바이오헬스학과 오민우 연구원과 인공지능융합학과 박민수 연구원(팀) △실감미디어공학과 주민준 연구원 △실감미디어공학과 정의준 연구원에게 돌아갔다. 이번 시상은 창의적인 연구 역량과 실질적인 기술 발전 가능성을 보여준 연구자들의 노력을 인정하는 자리였다. 더불어 본 행사에는 특별히 류덕희 총동창회 고문(경동제약 명예회장)이 참석하여, 미래 기술을 선도할 연구자로 성장하는 학생들에게 실질적인 조언과 진심 어린 격려의 메시지를 전했다. 현장의 학생들과 연구진은 산업 현장에서 요구되는 실천적 역량과 연구 태도에 대한 인사이트를 얻으며 소중한 시간을 가졌다. 행사를 기획한 실감미디어공학과 류은석 학과장은 “Annual Research Review는 연구자들이 서로의 성과를 공유하고 새로운 협력 기회를 발굴하는 중요한 자리이며, 앞으로도 실감미디어 분야를 선도하는 글로벌 연구 허브로 성장해 나가겠다”고 밝혔다. 실감미디어공학과는 과학기술정보통신부 가상융합대학원 사업의 지원을 기반으로 우수 대학원생 선발과 해외 파견 연구 프로그램을 운영하며, 영상처리, 그래픽스, 인공지능 분야 미래 인재 양성을 위한 연구 환경과 국제 협력 체계를 지속적으로 확장하고 있다. 이번 Annual Research Review는 학부와 대학원 연구자들의 성과 공유뿐만 아니라 산업계와의 협력을 강화하고 미래 성장 기반을 마련한 뜻깊은 행사로 마무리되었다.

AIM Lab(지도교수: 홍성은 교수) NeurIPS 2025 논문 2편 발표

인공지능 및 미디어 연구실(AI & Media, AIM LAB)의 논문 2편이 미국 San Diego에서 개최되는 AI 분야 세계 최고 권위의 학술대회인 NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems) 2025에서 발표 예정입니다. 논문1. Backpropagation-Free Test-Time Adaptation via Probabilistic Gaussian Alignment (Youjia Zhang, 김영은, 최영근, 김홍엽, Huiling Liu, 홍성은) 본 논문은 이미지 분류 모델이 배경·스타일·조명·노이즈 등 다양한 분포 변화 상황에서 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해, 테스트 시점에서 모델을 빠르게 적응시키는 Test-Time Adaptation(TTA) 과제를 다룹니다. 기존 TTA는 반복 최적화나 backpropagation에 의존해 실시간 적용이 어려웠습니다. ADAPT는 이 문제를 해결하기 위해 가우시안 분포 정렬 기반의 완전 backprop-free 적응 방식을 제안하며, 효율성과 안정성을 동시에 확보했습니다. - Gaussian Distribution Modeling: 클래스별 특징 분포를 가우시안으로 단순·명확하게 모델링해, 반복 계산 없이 바로 적응할 수 있도록 합니다. - Lightweight Regularization with CLIP Priors: 신뢰도 높은 특징을 축적하는 knowledge bank와 CLIP 기반 priors를 활용해, 예측의 일관성과 안정성을 유지합니다. ADAPT는 단순하고 가벼운 구조를 기반으로 backpropagation 없이도 강력한 TTA 적응 성능을 보여주며, 다양한 분포 변화 환경에서 기존 최신 기법들을 능가하는 성능을 입증했습니다. 논문2. PRIMT: Preference-based Reinforcement Learning with Multimodal Feedback and Trajectory Synthesis from Foundation Models 본 논문은 로봇의 움직임·조작·보행 등 다양한 행동 궤적을 비교해 어떤 궤적이 더 선호되는지 학습하는 PbRL(Preference-based Reinforcement Learning) 문제를 다룹니다. 기존 방식들은 단일 모달리티에 의존해 선호 판단이 불안정하거나, 초기 학습 단계에서 쿼리가 모호해지는 문제가 있었습니다. PRIMT는 이러한 한계를 극복하기 위한 새로운 프레임워크로, LLM과 VLM을 결합한 멀티모달 선호 융합과 궤적 생성(foresight/hindsight) 방식을 통해 더 정확하고 안정적인 선호 학습을 가능하게 합니다. - Hierarchical Multimodal Preference Fusion: LLM과 VLM이 제공하는 상보적 정보를 결합해, 로봇 행동의 선호를 더 정확하고 안정적으로 판단합니다. - Bidirectional Trajectory Synthesis: LLM이 다양한 초기 궤적을 생성해 학습 초반의 모호한 비교 문제를 줄이고, 반사실(counterfactual) 궤적을 만들어 보상 신호가 어떤 행동에 의해 결정되는지 명확히 드러냅니다. PRIMT는 기존 PbRL의 약점을 보완하면서, 조건 충실도와 행동 자연스러움 모두를 개선하는 결과를 보여주었고 다양한 로봇 조작 및 이동 과제에서 성능 향상을 입증했습니다.