내용 요약: 해당 발표는 인간이 시각과 청각 정보를 결합하여 목표물을 찾는 과정을 시뮬레이션한 'Sensonaut' 모델을 다룹니다. 기존 연구들이 인지와 행동을 독립적으로 모델링했던 것과 달리,

이 모델은 부분 관측 마르코프 결정 과정(POMDP)을 통해 두 과정을 하나의 연속적인 과정으로 통합했습니다. 모든 방향의 청각 단서로 방향을 잡고 시야 내의 시각 단서로 거리를 정밀하게 측정하며,

이를 과거 기억과 결합해 현재의 상태를 추론합니다. 또한 자원 합리성 원리에 따라 이동보다 비용이 적은 고개 돌리기를 우선하는 등 가장 효율적인 행동 정책을 결정합니다.

VR 실험을 통해 Sensonaut이 인간의 실제 탐색 시간과 이동 경로를 유사하게 재현함을 입증했으며, 이는 향후 인지 부하를 최소화하는 인터페이스 설계에 기여할 수 있습니다.