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이병주 교수 연구팀이 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최고권위 학회인 CHI’2022에 3편의 논문을 발표하게 되었다. 

[논문 1] “Quantifying Proactive and Reactive Button Input, Hyunchul Kim, Kasper Hornbaek, and Byungjoo Lee (corresponding author)”

[논문 2] “How AI-based Traning Changed Performance of Professional Go Players, Jimoon Kang, June-Seop Yoon (co-first author), and Byungjoo Lee (corresponding author)”

[논문 3] “Speeding up Inference with User Simulators through Policy Modulation, Heeseung Moon, Seungwon Do, Wonjae Kim, Minsuk Chang (co-corresponding author), Jiwon Seo (co-corresponding author), and Byungjoo Lee (co-corresponding author)”

논문 1은 코펜하겐 대학, KAIST와의 공동연구로서 컴퓨터 화면을 기록한 비디오와 사용자의 입력 신호만을 가지고 사용자의 입력이 얼마나 반응적으로 혹은 선제적으로 수행되었는지 정량화하는 새로운 분석 기법을 제안하고 검증하였다. 이 연구는 2021년 12월 미국, 일본 국제특허 2건으로도 출원되었다.

논문 2는 알파고의 등장이후 프로 바둑 기사들의 기보 패턴이 어떻게 달라졌는지 분석하였다. 알파고의 등장이후 인공지능 프로그램 기반 바둑 훈련이 일반화되면서 바둑 기사들의 기보는 인공지능이 추천하는 것과 점차 유사해졌다. 나아가 새롭고 창의적인 전략보다는 인공지능 기반 훈련에 소요한 시간이 바둑 기사의 성적을 결정짓는 주요 요인이 되면서, 인공지능 기반 훈련이 주니어 보다는 시니어 플레이어들에게 더 많은 이득을 가져다준 것으로 밝혀졌다. 

논문 3은 컴퓨터과학과, 글로벌융합공학부, ETRI, 그리고 네이버와의 공동연구이다. 이병주 교수가 2021년 개발한 바 있는 포인트-앤-클릭 시뮬레이터를 활용하여 해당 시뮬레이터의 자유매개변수 값을 실제 인간의 포인트-앤-클릭 행동 데이터로부터 결정짓는 보다 효율적인 방법을 제안하였다. 이 기법을 통해 기존엔 수일 이상이 소요되던 매개변수 추정 프로세스가 수시간 이내로 단축될수 있다.

이 세 연구들은 미국에서 4월 30일 시작되는 CHI’2022 학회에서 발표될 예정이다.