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Conference Paper
Social VR Administrator: 소셜 VR내 괴롭힘 방지를 위한 상황 인지형 모델 에이전트 디자인
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- Issue Date
- 2025-11
- Citation
- 한국정보보호학회 학술 대회 (동계) 2025, pp.1-4
- Publisher
- 한국정보보호학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 소셜 가상현실(VR) 플랫폼은 사용자에게 몰입감 높은 경험을 제공하지만, 동시에 심각한 온라인 괴롭힘 문제에 노출되어 있다. 기존의 괴롭힘 탐지 시스템은 단일 모델에 의존하여 모든 상황에 대응하므로 유연성과 효율성이 한계가 있었다. 본 논문에서는 Vision-Language Model(VLM) 기반 탐지 시스템을 확장한 에이전트 프레임워크인 SVRA를 제안한다. SVRA는 소셜 VR 환경의 동적인 상황과 맥락을 분석하여 VLM, LSTM, Transformer 등 다양한 탐지 모델 풀에서 최적의 모델을 동적으로 선택하고 조합한다. 이는 각 모델이 가진 고유의 장점(예: LSTM의 효율성, Transformer의 정확성, VLM의 맥락 이해 능력)을 극대화하는 접근법이다. 또한 탐지 결과의 심각도와 확실성에 따라 경고, 보고, 차단의 3단계로 차등 대응하는 행동 모듈을 통하여, 보다 정교하고 실용적인 괴롭힘 방지 조치를 가능하게 한다. 본 논문은 SVRA의 설계 철학과 아키텍처를 제시하며, 동적 모델 선택과 다단계 대응 시스템이 지능적인 소셜 VR 안전 관리 패러다임을 구축할 수 있음을 논의한다.
- KSP Keywords
- Language Models, Social VR