연구진이 소셜 로봇의 대화 참여 예측을 위한 MM-VAP 프레임워크를 개발했어요. 음성 및 시각 정보를 동기화하여 기존 음성 기반 VAP 방식을 확장했어요. 사전 훈련된 음성-시각 백본을 활용하고, Low-Rank Adaptation을 통해 대화 참여 예측 문제에 적용했어요. NoXi 및 NoXi+J 데이터셋에서 기존 방식보다 성능이 향상되었고, Haru EDR 데이터셋에서도 유효성을 확인했어요.