KAIST 김주호 교수팀, 美 컴퓨터협회 최우수논문상 수상
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한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 김주호 교수 연구팀이 미국 컴퓨터협회 인간-컴퓨터 상호작용 학술대회(ACM CHI 2022)에서 최우수논문상과 우수논문상을 을 받았다고 19일 밝혔다.
김주호 교수는 이번 학술대회에 총 7개의 논문을 발표해 발표 논문 수로 전 세계 연구자 중 공동 1위에 올랐다.
김 교수 연구팀 김정연 연구원, 최유빈 전기및전자공학부 석사과정, 멍 시아 박사가 발표한 논문은 최우수논문상을 수상했다.
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[헤럴드경제=구본혁 기자] 한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 김주호 교수 연구팀이 미국 컴퓨터협회 인간-컴퓨터 상호작용 학술대회(ACM CHI 2022)에서 최우수논문상과 우수논문상을 을 받았다고 19일 밝혔다.
ACM CHI 학술대회는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 세계 최고 권위 학회다. 최우수논문상은 전체 논문 중 상위 1%의 논문에, 우수논문상은 상위 5%의 논문에 주어지는 상이다.
김주호 교수는 이번 학술대회에 총 7개의 논문을 발표해 발표 논문 수로 전 세계 연구자 중 공동 1위에 올랐다. KAIST 소속의 논문은 총 19개로, 전 세계 기관 중 5위에 올라 KAIST의 세계 수준의 연구 역량을 증명했다.
김 교수 연구팀 김정연 연구원, 최유빈 전기및전자공학부 석사과정, 멍 시아 박사가 발표한 논문은 최우수논문상을 수상했다.
이 연구는 모바일 환경에서 영상 기반 학습 콘텐츠를 시청하는 학습자가 겪는 어려움을 분석하고 이를 해결하기 위한 가이드라인을 제시했다. 연구팀은 134명의 학습자를 대상으로 한 설문과 21명을 대상으로 한 인터뷰를 분석해 너무 작거나 과밀한 텍스트가 영상 콘텐츠의 가독성을 떨어뜨리는 것이 주요 문제임을 밝혔다. 또한 조명, 소음, 주변 환경의 잦은 변화로 인한 학습상황의 장애 또한 중요한 문제임을 밝혔다.
이러한 분석을 토대로 101개의 영상 강의 속 4만1722개의 영상 프레임에 대한 모바일 환경 적합도를 분석한 결과 전반적으로 낮은 수준의 적합도를 보인다는 것을 확인했다. 예를 들어 텍스트 크기의 경우 불과 24.5%의 영상 프레임만이 모바일 환경에서의 학습에 적합한 것으로 나타났다. 연구팀은 이러한 문제를 극복하기 위해 영상 콘텐츠의 가독성을 높이고 모바일 학습 상황에서 발생하는 장애를 극복하기 위한 가이드라인을 제시했다.
팬데믹 이후 영상 기반 학습에 대한 중요성과 의존성이 더욱 높아지고 있는 상황에서, 이 연구는 작은 화면의 모바일 기기로 학습을 하는 많은 학습자의 어려움을 분석하고 극복 방법을 제시했다는 면에서 의미가 있다. 또한 나아가 학습 영상의 문제를 인간과 인공지능의 협업으로 해결하는 기술까지 제시하여 기존 학습 영상의 활용도를 높이면서 학습 경험 개선을 가능케 하였다. 이 기술은 다양한 영상 기반 학습 플랫폼이나 컨텐츠 제작 환경에 적용될 수 있다.
한편 KAIST 전산학부 김태수 박사과정, 최다은 석사과정, 최윤서 박사과정이 제출한 논문은 우수논문상을 받았다.
nbgkoo@heraldcorp.com
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