연구진은 웨어러블 기기에서 클라우드 의존 없이 언제, 어떻게 개입할지 판단하는 3계층 참조 아키텍처 Affective Agent를 제안했다. 10억 개 미만 파라미터의 경량 언어모델과 생리 신호·맥락·사용자 이력을 결합해 인지·개인화·추론 3개 상호작용 계층으로 구성했으며, 개인별 가중치 갱신 없이 호스트가 관리하는 구조화된 메모리 진화를 통해 개별 사용자에게 적응한다. 실내 환경 품질 제어 시나리오에 적용해 생리적 변동·맥락·신호 품질·개입 이력을 포괄하는 시뮬레이터 기반 장기 시나리오로 평가한 결과, 메모리 기반 개인화와 2단계 구조화 추론이 개입 판단 품질을 개선함을 확인했다. 온디바이스 결정 계층을 통해 웨어러블 하드웨어에서의 폐루프 개인화 개입으로 가는 경로를 제시한다.

• •클라우드 의존 없이 웨어러블에서 동작하는 3계층(인지·개인화·추론) 개입 추론 아키텍처 Affective Agent 제안
• •10억 개 미만 경량 언어모델과 생리 신호·맥락·이력을 결합해 개입 여부·시점·방식 판단
• •개인별 가중치 갱신 없이 호스트 관리형 구조화 메모리 진화로 사용자 적응
• •실내 환경 품질 제어 시나리오, 시뮬레이터 기반 장기 시나리오로 평가
• •메모리 기반 개인화와 2단계 구조화 추론이 개입 판단 품질을 향상시킴을 확인