AI 에이전트 페르소나 명세의 크로스플랫폼 무결성을 연구합니다

격주 토요일 오전 오프라인 미팅 (2시간) + Slack 비동기 소통 1단계 (1-4주): 기초 학습 - Soul Spec 명세 구조 이해 + 선행 논문 리뷰 - 실험 설계 방법론 (블라인드 평가, 통제 조건) 학습 - 각자 LLM 환경 세팅 (ChatGPT, Claude, Gemini 등) 2단계 (5-10주): 실험 수행 - 랩원이 직접 블라인드 평가자로 참여 (핵심!) - 크로스모달 실험: 로봇 페르소나 → 텍스트 에이전트 오염 측정 - 크로스모델 실험: 동일 명세 → 다중 LLM 충실도 비교 - 로봇 안전 법칙 준수율 측정 (Docker 재현 환경 제공) 3단계 (11-12주): 논문 작성 + 투고 - 결과 분석 및 시각화 - 공저 논문 초안 작성 - IEEE/ACM 학회 투고 (MSR, ICSE, CHI 등) - 모두연 학회 지원금 활용 도구: GitHub (코드/데이터), Slack (소통), Zenodo (논문), Google Sheets (평가) 참여 요건: LLM 사용 경험, 주 2-3시간 투자 가능, 영어 논문 읽기 가능

필수 요건: - LLM 기반 AI 에이전트 사용 경험 (ChatGPT, Claude, Cursor 등 1개 이상) - 영어 논문 읽기 가능 (학회 투고가 목표입니다) - 주 2-3시간 연구 활동 참여 가능 - 격주 토요일 오전 온라인 미팅 참석 가능 우대 요건 (필수 아님): - 프로그래밍 경험 (Python, TypeScript 등) - AI/ML 관련 논문 읽기 또는 작성 경험 - Docker 사용 경험 - HCI, NLP, 소프트웨어 공학 관련 배경 이런 분을 찾습니다: - "AI 에이전트에게 성격을 부여하면 실제로 행동이 달라질까?"에 호기심이 있는 분 - 직접 실험하고 데이터를 모아 논문으로 정리하는 과정에 참여하고 싶은 분 - 국제 학회 공저 논문 경험을 쌓고 싶은 분 참고: 선행 지식이 부족해도 1-4주차 기초 학습 기간에 충분히 따라올 수 있습니다. 열정과 시간 투자 의지가 가장 중요합니다.