기계시스템학부 심주용 교수 연구실 소속 학생들, 세계적 권위의 HCI 학회 'UIST 2025'서 다수의 성과 거둬
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- 작성자 커뮤니케이션팀
- 보도일자 2025-10-14
우리 대학 기계시스템학부 심주용 교수 연구실 소속 학생들이 세계적 권위를 지닌 HCI 분야 국제학회 UIST 2025(ACM Symposium on User Interface Software and Technology)에서 동시에 Oral과 Poster 발표를 진행하며 주목 받았다. UIST는 한국정보과학회 기준 최우수 학회로 분류되는 국제 학회로, 전 세계 UI 및 인터랙션 기술 연구자들이 최신 연구 성과를 공유하는 자리다. 특히 올해는 약 22%의 낮은 수락률을 기록하며, 발표로 선정되는 것 만으로도 학문적 우수성을 인정받은 셈이다.
이번 학회에서 이서영(소프트웨어학부 21)·이서빈(소프트웨어학부 23) 학생과 이성빈(기계시스템학 박사과정) 학생이 공동 연구한 ‘Log2Plan’ 논문이 Oral 세션에 선정되었으며, 안주형(기계시스템학부 24)·서지은(IT공학전공 22) 학생이 참여한 ‘OptiSense’ 논문은 Poster 세션으로 발표되어 학부생 중심 연구팀의 국제적 경쟁력을 입증했다.
‘Log2Plan: An Adaptive GUI Automation Framework Integrated with Task Mining Approach’ 논문은 기존 LLM/VLM 기반 GUI 자동화 에이전트의 한계를 극복하기 위해 Task Mining을 결합한 새로운 자동화 프레임워크를 제안했다. 연구팀은 사용자 로그를 기반으로 작업을 ‘의도 단위(intent-level)’로 추출해 계획화하는 방법을 도입하여, 복잡한 장기 과업에서도 기존 기법 대비 높은 안정성과 일반화 성능을 달성했다. 특히 GlobalPlanner와 LocalPlanner의 이중 구조를 통해 고수준 명령을 세분화된 실행 단계로 자동 전환할 수 있도록 설계했으며, 200여 개의 실제 과업을 대상으로 한 평가에서 80% 이상의 성공률을 보였다.
제1저자인 이서영 학생은 “이번 연구를 통해 GUI 자동화 시스템이 단순한 명령 수행을 넘어 사용자의 의도를 이해하고 계획적으로 행동하는 단계로 나아갈 수 있음을 보였다”며, “향후 사용자별 잠재 공간을 학습해 동적 멀티 에이전트 planning으로 확장할 예정”이라고 밝혔다. 이어 “연구를 지도해 주시고 전폭적인 지원을 아끼지 않으신 심주용 교수님께 진심으로 감사드린다”고 소감을 전했다.
또한 Poster 부문에 발표된 ‘OptiSense: Data-Driven Strain Sensor Placement Optimization for Wearable Motion Tracking’ 연구는 웨어러블 장치의 스트레인 센서 배치를 최적화하기 위한 데이터 기반 프레임워크를 제안했다. 연구팀은 상지 움직임에 따른 strain 분포를 시각화한 strain map과 머신러닝 기반 유전 알고리즘을 결합해, 다양한 사용자 환경에서 모션 추정 성능을 극대화할 수 있는 센서 배치 방식을 개발했다. 실험 결과, 제안된 방식은 기존 균등 혹은 경험적 배치보다 낮은 오차율과 높은 추정 정확도를 보였으며, 사용자의 움직임 패턴 변화에도 유연하게 대응하는 적응적 배치 가능성을 제시했다. 본 연구는 KAIST 신소재공학과 박사과정 김민우 학생과 스티브박 교수가 공동연구로 진행되었으며, 기계시스템학부 학부생 안주형, 서지은 학생이 공동저자로 참여해 학제 간 협업의 모범을 보여주었다.
이번 성과는 인공지능 기반 UI 자동화와 웨어러블 인터페이스 기술의 새로운 방향을 제시했다는 점에서 의의가 크다. 한국정보과학회 기준 최우수 학회인 UIST에서의 발표는 해당 연구들이 글로벌 HCI 연구 커뮤니티 내에서 기술적 완성도와 실용 가능성을 모두 인정받았음을 의미한다. 앞으로 Log2Plan의 다중 에이전트 확장 연구와 OptiSense의 실제 착용 환경 적용 연구가 이어질 것으로 기대된다.