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김보관 교수팀은 이번 학술대회에 네 편의 논문을 발표하고 그 중 두 편의 논문이 상을 받았다고 밝혔다.
먼저, ‘QuerySwitch: Supporting the Design Process by Balancing Vagueness through Large Language Models’ 이 연구는 패션 디자인 과정에서 사용자가 AI의 결과물의 ‘모호함 수준’을 단계별로 조절할 수 있는 시스템(QuerySwitch)을 제안한다. AI가 지나치게 구체적인 결과를 내는 문제를 완화하여 디자이너의 초기 창의적 사고를 보존하도록 설계되었다. 결과적으로 인간의 창의적 의도를 중심에 두는 인간-AI 협업 모델을 제시한다.
이어 ‘“I Choose to Live, for Life Itself”: Understanding Agency of Home-Based Care Patients Through Information Practices and Relational Dynamics in Care Networks’ 연구는 재택의료 환경에서 환자의 주도성(agency)이 어떻게 형성되고 시스템에서 어떻게 누락되는지를 분석한 것이다. 환자의 주도성은 개인 특성이 아니라 의료진·환경·일상 활동이 결합된 ‘관계적 역량’임을 밝혀냈다. 또한 기존 의료 정보 시스템이 환자의 맥락적 정보를 소실시키는 구조적 한계를 지적하고 개선 방향을 제시한다.
연구팀은 이외에 대규모 언어 모델을 활용해 연구자의 가설 기반 통계 분석을 자동으로 지원하는 시스템(LAPS)을 제안한 연구인 ‘LAPS: Automating Hypothesis-Driven Statistical Analysis of Public Survey Using Large Language Models’도 발표했다. 이 연구는 AI가 분석을 자동 수행하는 대신 연구자가 결과를 검토·보완하며 주도성을 유지하도록 설계됐으며, 이를 통해 효율성과 전문 지식을 동시에 반영하는 인간 중심 분석 모델을 구현한다.
아울러 ‘Understanding Human-Multi-Agent Team Formation for Creative Work’ 연구는 창의적 작업에서 인간과 다중 AI 에이전트 팀의 협업 구조를 분석한 연구다. 사용자가 각 AI 에이전트의 역할을 정의하고 조율하는 ‘오케스트레이션’ 능력이 핵심 성과 요인임을 발견했다. 자율적 AI보다 인간의 통제와 설계 의도가 중심이 되는 HMAT 협업 프레임워크를 제시한다.
이번 연구는 KAIST, 한양대, 분당서울대병원, 싱가포르 국립대(NUS) 등 국내외 주요 대학 및 의료기관과의 공동 연구를 통해 수행됐다. 발표된 논문들은 인공지능 기술 발전 과정에서 인간의 가치와 주체성을 고려하는 ‘AI 가치 정렬’ 관점에서 학계의 주목을 받았다.
김보관 교수 연구실은 앞으로도 ‘포용적 AI’를 연구 철학으로 삼아 다양한 분야에서 안전하고 신뢰할 수 있는 인간-인공지능 협력 환경 구축을 위한 연구를 이어갈 계획이다.
한편 ACM CHI(Conference on Human Factors in Computing Systems)는 컴퓨터과학 분야 최상위 국제학술대회로, BK21 FOUR 사업 기준 SCI급 학술대회(인정 IF 4)로 평가받는다. 특히 우수논문상은 전체 제출 논문 중 상위 5% 이내의 연구에만 수여되는 상으로, 이번 성과는 연구의 학술적 우수성을 입증한 것으로 평가된다.
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