“타이핑 속도까지 분석”…AI 개인화 기술은 ‘진화 중’ 작성일 08-30 27 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">UNIST, 질문 내용과 타이핑 행동 분석해 맞춤형 정보 제시<br>개인화 AI 기술 ‘ExPer T’ 개발...사용자 수준 맞는 답변 내놔<br>전문지식 격차 큰 챗봇, 에드테크 등 개인화된 AI 등에 활용</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="HGNSIBEoCG"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ad11695dc335057a4e85319fd47b3552d5bdb8386602be484dc7df61b2b4784b" dmcf-pid="XHjvCbDglY" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="챗GPT로 생성한 일러스트." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/dt/20260830152509358zqyl.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="WzTrk3oMhn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/dt/20260830152509358zqyl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 챗GPT로 생성한 일러스트. </figcaption> </figure> <p contents-hash="11d1f917a48b34d7817d01e130db0c6f4a80e201ccde6aacfa0061018de1d393" dmcf-pid="ZXAThKwaTW" dmcf-ptype="general"><br> 질문 내용뿐 아니라 질문 작성을 위한 타이핑 행동까지 분석해 사용자의 전문성 수준에 맞는 답변을 내놓는 기술이 개발됐다.</p> <p contents-hash="90a70cb2b676f02dc5be36876b801791494d175b2ebfdcf1586d4a2f49b56d43" dmcf-pid="5Zcyl9rNCy" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST)은 공태식 컴퓨터공학과 교수팀이 질문 속 전문 용어를 얼마나 빠르고 일정한 리듬으로 치는지로 사용자의 전문 지식 수준을 분석해 맞춤형 답변을 제시하는 개인화 AI 기술 ‘ExPerT’를 개발했다고 30일 밝혔다.</p> <p contents-hash="3e2347acc99f4187f2c06d6db4b826b8c76d5b506ce72d46da16fb0996428239" dmcf-pid="15kWS2mjhT" dmcf-ptype="general">기존 대형언어모델(LLM) 개인화 기술은 사용자 프로필이나 과거 대화 등 비교적 고정화된 정보에 주로 의존한다.</p> <p contents-hash="643b2a2ec20d527be96303380b6abe238e6a3858e67886116476c8e5f8b0b2ed" dmcf-pid="t1EYvVsAlv" dmcf-ptype="general">하지만 같은 분야라도 질문 주제에 따라 지식 수준이 달라질 수 있어 이런 정보만으로는 질문마다 적절한 답변 수준을 파악하기 어렵다.</p> <p contents-hash="324f95a5e414e5f2e644824bb9b39363026e2c6e9babefa4696f1cc23ebc7929" dmcf-pid="FoqeQC2uhS" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 ExPerT는 질문에 쓰인 표현과 전문 용어 등의 의미 정보, 타이핑 행동 정보를 챗GPT와 같은 생성형 AI 모델에 입력해 사용자의 전문성을 5단계로 추정한다.</p> <p contents-hash="795f2ec6019e7d62166e341765ab4d12863dee5e605e6ca28ffa44716cb04771" dmcf-pid="3gBdxhV7Tl" dmcf-ptype="general">이후 추정 결과와 원래 질문을 생성형 AI 모델에 다시 전달해 답변 생성에 반영해 사용에게 맞춤형 정보를 제공한다.</p> <p contents-hash="b8a984b2f6b6f10cd378d7c26556e366466f40e6592ecfa5cf740e114c3766a8" dmcf-pid="0abJMlfzlh" dmcf-ptype="general">이 과정에서 질문의 의미 정보뿐 아니라 타이핑 과정에서 나타나는 행동 정보까지 분석하도록 설계했다.</p> <p contents-hash="71b32a2ce20eb938314f01adf61ec63d50f85d956ad5426c0d813754a20ad098" dmcf-pid="pNKiRS4qCC" dmcf-ptype="general">가령, 똑같은 전문 용어를 타이핑하더라도 키를 누르고 떼기까지 걸린 시간과 다음 키로 넘어가는 간격, 백스페이스 사용 횟수 등 전문가와 비전문가 간 타이핑 행동 차이까지 AI 학습에 반영한 것이다.</p> <p contents-hash="0cb11b10774f925a4a83d29815c7fbe6f54d183c966cb98baca926971861714c" dmcf-pid="Uj9nev8ByI" dmcf-ptype="general">연구팀은 화학·컴퓨터과학·경영 분야 참가자 40명이 입력한 질문 1270개를 이용해 ExPerT의 성능을 검증했다.</p> <p contents-hash="bed792a685a579cac9423dc5bfcfb9ff82996c135ddeada145372208326f4f6a" dmcf-pid="uA2LdT6bTO" dmcf-ptype="general">그 결과, 의미 정보만 분석했을 때는 AI가 추정한 전문성 수준이 참가자가 직접 평가한 수준과 평균 0.488단계 차이가 났다.</p> <p contents-hash="9c342f42f8f81caa0c3f0912415b3f1052a88e592fa84d0f36bb266e8ce711c1" dmcf-pid="7cVoJyPKvs" dmcf-ptype="general">하지만 타이핑 정보까지 함께 분석한 것은 그 차이가 0.398단계로 줄었다. 타이핑 정보를 더해 전문성 추정 오차를 18.4% 줄인 것이다.</p> <p contents-hash="c04ae8f92aa7ef5a8766af6e6f597571edd2cec5e9032cb86359d70001f125c3" dmcf-pid="zkfgiWQ9Cm" dmcf-ptype="general">또 기존 개인화 AI 기술과 비교해 높은 성능을 보였다. 기존 기술은 사용자가 직접 평가한 전문성 수준과 평균 1.162단계 차이가 났지만, ExPerT 방식은 그 차이를 0.488단계로 줄였다.</p> <p contents-hash="b213fa3735b40b35ff12a0bcaaa6e0f9ab7b1a99d60f3bb21656c7c79b8ca2d2" dmcf-pid="qE4anYx2Sr" dmcf-ptype="general">공태식 교수는 “기존 개인화 AI 기술이 고정된 프로필이나 이전 대화 기록에만 의존해 실시간 맥락을 반영하지 못한 한계를 극복한 연구”라며 “의료·법률·금융처럼 전문 지식 격차가 큰 분야의 전문 챗봇과 사용자별 이해도 파악이 중요한 에듀테크, B2B 고객 지원 시스템 등 사용자 눈높이에 최적화된 개인화 AI 인터페이스를 제공하는 AI 기술로 활용될 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="b12d77e20d0791410d97213c0b729a8a75d754e4cd7306556de1f315ab806c31" dmcf-pid="BD8NLGMVlw" dmcf-ptype="general">연구결과는 지난달 미국 샌디에이고에서 열린 자연어 처리 분야 국제 학술대회 ‘ACL 2026’에서 전체 논문 중 상위 4%에 해당하는 구두 발표 논문으로 채택됐고, 상위 2%에 주어지는 ‘SAC 하이라이트 어워드’를 수상했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9594fc3c911154eef198aff802595bf7d71447522ee5430c7005afa732496a1b" dmcf-pid="bw6joHRflD" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="공태식(왼쪽) UNIST 교수와 박예지 연구원(제1저자). UNIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/dt/20260830152510626ilzr.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="YH0YvVsAyi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/dt/20260830152510626ilzr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 공태식(왼쪽) UNIST 교수와 박예지 연구원(제1저자). UNIST 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="6f015f38ebd6a12a54a4b6e0b184ad2ceb7014808765bd01e8246e88e38ca2ad" dmcf-pid="KrPAgXe4WE" dmcf-ptype="general"><br> 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 하정우 AI전략위 부위원장 "AI 강국 체감할 성과 만들겠다" 08-30 다음 이해민·하정우·배경훈 'AI 3각 편대' 재정비…AI 지휘부 공백 해소 08-30 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
