본 논문은 사용자 모델링의 부족과 제한적인 인지적 맥락으로 인해 현재의 AI 기반 확장 현실(XR) 시스템이 한계를 보이는 점을 지적하며, 해결책으로 Perspective-Aware AI in Extended Reality (PAiR) 프레임워크를 제시한다. PAiR은 사용자의 정체성에 기반한 해석 가능하고 맥락 인식 경험을 가능하게 하기 위해 Perspective-Aware AI (PAi)를 XR과 통합하는 기본 프레임워크이다. PAi는 사용자의 인지적, 경험적 발전을 포착하는 다중 모드 디지털 풋프린트로부터 학습된 추론 가능한 정체성 모델인 Chronicles을 기반으로 구축된다. PAiR은 동적인 사용자 상태와 몰입형 환경을 연결하는 폐쇄 루프 시스템에서 이러한 모델을 사용한다. 논문에서는 PAiR의 아키텍처와 모듈, 시스템 흐름을 자세히 설명하고, Unity 기반 OpenDome 엔진에서 구현된 두 가지 개념 증명 시나리오를 통해 유용성을 보여준다. PAiR은 몰입형 시스템에 관점 기반 정체성 모델을 통합함으로써 인간-AI 상호 작용에 대한 새로운 방향을 제시한다.
