“타이핑만 봐도 전문가인지 안다”…국내 연구진, 사용자 맞춤형 AI 개발 작성일 08-30 40 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">UNIST, 사용자 전문성 파악 개인화 AI 기술 ‘ExPerT’ 개발<br>전문용어 입력 시간·키 간격·백스페이스 등 행동정보 분석<br>전문성 추정 오차 18.4%↓…의료·법률·금융 등 활용 기대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qzGQEWQ9os"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="086ec71e4f45f759e8311c25c4463e40397e32927f6da32a165412382c0994a6" dmcf-pid="BDdyqRyOom" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="생성형 인공지능(AI)이 질문 내용뿐만 아니라 질문 속 전문 용어를 얼마나 빠르고 일정한 리듬으로 입력하는지를 통해 사용자의 전문 지식수준을 가늠, 맞춤형 답변을 내놓도록 하는 기술이 나왔다. 게티이미지뱅크" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/segye/20260830144640463xjuz.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="zYAF6NFYAO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/segye/20260830144640463xjuz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 생성형 인공지능(AI)이 질문 내용뿐만 아니라 질문 속 전문 용어를 얼마나 빠르고 일정한 리듬으로 입력하는지를 통해 사용자의 전문 지식수준을 가늠, 맞춤형 답변을 내놓도록 하는 기술이 나왔다. 게티이미지뱅크 </figcaption> </figure> <div contents-hash="e42bad7f46aa63b82bc7d4c956e0cdae1935e8f7baddf1bd37c2b167e07bec92" dmcf-pid="bwJWBeWIcr" dmcf-ptype="general"> 생성형 인공지능(AI)이 사용자의 질문 내용뿐만 아니라 키보드를 두드리는 방식까지 분석해 전문성 수준을 파악하고, 이에 맞춰 답변의 난이도를 조절하는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. </div> <p contents-hash="15e1d6f5f8df1b00e5d2c345adc6a1c7296c94e1283dd180727143ce20eda408" dmcf-pid="KriYbdYCAw" dmcf-ptype="general">같은 전문용어를 입력하더라도 키를 누르고 떼는 시간이나 다음 키로 넘어가는 간격, 백스페이스 사용 횟수 등이 전문가와 비전문가 사이에서 다르게 나타난다는 점에 착안한 기술이다.</p> <p contents-hash="3f08729fd873bb6cc4593f2697d0ac6b25c256e252769dc6ac890ca2a838d873" dmcf-pid="9mnGKJGhcD" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST)은 컴퓨터공학과 공태식 교수팀이 질문에 포함된 전문용어와 타이핑 행동을 분석해 사용자의 전문성을 파악하고 맞춤형 답변을 제공하는 개인화 AI 기술 ‘ExPerT’를 개발했다고 30일 밝혔다.</p> <p contents-hash="d26c6f3b7081ce5846236a763686ecbceca9ef4281e3f62293f1ebf919ae3f0c" dmcf-pid="2sLH9iHlAE" dmcf-ptype="general">이 기술은 사용자가 입력한 질문의 의미 정보와 타이핑 과정에서 나타나는 행동 정보를 함께 분석해 사용자의 전문성을 5단계로 추정한다.</p> <p contents-hash="023c906f324328daf97826b184c17fb9a9b66805ec9044ec4b100b79955e1434" dmcf-pid="VOoX2nXSok" dmcf-ptype="general">연구팀은 질문에 사용된 표현과 전문용어 등의 의미 정보에 키 입력 시간, 키와 키 사이의 간격, 백스페이스 사용 횟수 등 타이핑 정보를 더해 생성형 AI가 사용자의 전문성 수준을 판단하도록 했다.</p> <p contents-hash="96dc384bef632d016f678275d7119eca3f9d9b3271cbf130980f04c92af8bc78" dmcf-pid="fIgZVLZvjc" dmcf-ptype="general">이후 추정된 전문성 수준과 원래 질문을 다시 생성형 AI에 전달해 사용자의 이해도에 맞춰 답변의 난이도와 설명 수준을 조절하도록 했다.</p> <p contents-hash="8cb87f33dc0117edb044432941031bb9f11a3ff233af457245a54def70437d71" dmcf-pid="4Ca5fo5TNA" dmcf-ptype="general">예를 들어 같은 전문용어를 포함한 질문이라도 해당 분야에 익숙한 사용자인지 여부를 타이핑 행동 등을 통해 추정한 뒤 답변의 깊이나 설명 방식을 달리할 수 있는 셈이다.</p> <p contents-hash="0c53b2ee3ee1c081cbba0cd30fce23f48dee5ebc426b06ebb8ef691401bd08f8" dmcf-pid="8hN14g1yaj" dmcf-ptype="general">연구팀은 화학·컴퓨터과학·경영 분야 참가자 40명이 입력한 질문 1270개를 활용해 기술 성능을 검증했다.</p> <p contents-hash="1ba15172445177813e6e94b869afef81f5cd0f8f62476c9583f889a3f8054e21" dmcf-pid="6ljt8atWjN" dmcf-ptype="general">그 결과 질문의 의미 정보만 분석했을 때 AI가 추정한 전문성 수준은 참가자가 직접 평가한 수준과 평균 0.488단계 차이가 났다.</p> <p contents-hash="cf4980b4a39bc9484481bbc95c092a9d2b137ef4479d3f4d53584b6475f3806a" dmcf-pid="PSAF6NFYNa" dmcf-ptype="general">반면 타이핑 행동 정보까지 함께 분석하자 그 차이가 0.398단계로 줄었다. 타이핑 정보를 추가하면서 전문성 추정 오차가 18.4% 감소한 것이다.</p> <p contents-hash="f0c3ab89ca8f4b721dbe5a0b168c42665a15c094bfd696c8db973cdf1de89bc5" dmcf-pid="Qvc3Pj3Ggg" dmcf-ptype="general">기존 개인화 방식과 비교한 결과에서도 차이가 나타났다. 지금까지의 대화 기록이나 사용자 프로필을 활용해 전문성을 추정하는 방식은 사용자가 직접 평가한 전문성 수준과 평균 1.162단계 차이를 보였다.</p> <p contents-hash="bf3fc888caa37d0a602c653e4e1949ecc3a814bec2938b9687f243c7bc4d55cd" dmcf-pid="xTk0QA0Hco" dmcf-ptype="general">반면 질문마다 전문성을 새롭게 파악하는 ExPerT 방식은 그 차이를 0.488단계까지 줄였다.</p> <p contents-hash="6f8cb98537deea4647afcb59b4e8ba878ec42cfc793273bfd1e17f3b76ff1929" dmcf-pid="yQ7NTUNdAL" dmcf-ptype="general">연구팀은 고정된 프로필이나 과거 대화 기록에 의존하는 대신 사용자가 질문을 입력하는 순간의 행동 정보를 활용함으로써 현재의 전문성을 보다 세밀하게 반영할 수 있다고 설명했다.</p> <p contents-hash="c2eb8c26af58dd29566aba6c531f05aceec731e4ece12fe8403623cff469982f" dmcf-pid="WxzjyujJgn" dmcf-ptype="general">공태식 UNIST 컴퓨터공학과 교수는 “기존 개인화 AI가 고정된 프로필이나 이전 대화 기록에만 의존해 실시간 맥락을 반영하지 못했던 한계를 극복하고자 했다”며 “의료·법률·금융처럼 전문 지식 격차가 큰 분야의 전문 챗봇과 사용자별 이해도 파악이 중요한 에듀테크, B2B 고객 지원 시스템 등 다양한 영역에서 사용자 눈높이에 최적화된 개인화 AI 인터페이스를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="a63c738119e3f7b64b662f9651836a9395cd62a7100759f6d742f40f98299165" dmcf-pid="YDdyqRyOai" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과는 지난 7월 미국 샌디에이고에서 열린 자연어 처리 분야 국제학술대회 ‘ACL(Association for Computational Linguistics) 2026’에서 전체 투고 논문의 상위 4%에 해당하는 구두 발표 논문으로 채택됐다. 또 상위 2%에 주어지는 ‘SAC 하이라이트 어워드’를 수상했다.</p> <p contents-hash="7e0e92a5e9f3e9effb76570dfcbae91df3da2b433c38b8cc5d99c9c1b7125b25" dmcf-pid="GwJWBeWIaJ" dmcf-ptype="general">연구 데이터 세트와 코드는 오픈소스 공유 사이트인 깃허브에 공개됐다. 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원, 한국연구재단 등의 지원을 받아 수행됐다.</p> <p contents-hash="b0625fd9eb4f09cc1572624378cb5e9ca008246a2c6aa2ca52a32cf4eaa1972a" dmcf-pid="HriYbdYCcd" dmcf-ptype="general">이승구 온라인뉴스 기자 hibou5124@segye.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 세계일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 직장인 90%가 "내가 우리 회사 AI 활용 최고"…시켜봤더니 25%만 제대로 활용 08-30 다음 샘 올트먼, ‘앙숙’ 머스크가 인수한 코딩 도구 ‘커서’와 결별 선언 08-30 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
