온라인 소비자들은 amazon.com과 같은 온라인 상점 플랫폼에 상품 평가(리뷰: review) 글을 남김으로써 대상 상품에 대한 의견을 표현한다. 이러한 상품 리뷰는 다른 소비자들의 구매 결정에도 큰 영향을 끼친다는 관점에서 볼 때, 매우 중요한 정보원이라고 할 수 있다. 사람들이 남긴 의견 정보(opinion)를 자동으로 추출하거나 분석하고자 하는 연구인 감성 분석(sentiment analysis)분야에서 과거에 진행된 대다수의 연구들은 크게는 문서 단위에서 작게는 상품의 요소(aspect) 단위로 사용자들이 남긴 의견이 긍정적 혹은 부정적 감정을 포함하고 있는지 분석하고자 하였다. 이렇게 소비자들이 남긴 의견이 대상 상품 혹은 상품의 요소를 긍정적 혹은 부정적으로 판단했는지 여부를 판단하는 것이 유용한 경우도 있겠으나, 본 연구에서는 소비자들이 '어떤 관점'에서 대상 상품 혹은 상품의 요소를 평가했는지를 자동으로 추출하는 방법에 초점을 두었다. 본 연구에서는 형용사의 대표적인 성질 중 하나가 자신이 수식하는 명사의 속성에 값을 부여하는 것임에 주목하여, 수식된 명사의 속성을 추출하고자 하였고 이를 위해 WordNet을 사용하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위해 3명의 평가자를 활용하여 실험을 하였으며 그 결과는 본 연구 방향이 감성분석에 있어 새로운 가능성을 열기에 충분하다는 것을 보여주었다.
The image and impression characteristics of the consumer electronic products have become an important factor in purchasing decisions. This study aims to analyze and interpret the image and impression characteristics based on the consumer preference survey. The survey consisted of two parts. First part was to measure the predetermined 52 design variables that can represent the design variables of the products. In the second part, 60 subjects were requested to evaluate 36 audio/video electronic products on 25 different image attributes such as luxuriousness, attractiveness, and granularity. In this study, empirical data from the survey were analyzed through various multivariate analysis and ANOVA analysis. Additionally, this study suggested a statistical procedure that can be applied to select and/or screen critical design variables. It is expected that the results of this study can provide practical information to the designers of consumer electronic products.
뉴스 헤드라인에 제3자의 발언을 직접 인용해 전언하는 이른바 '따옴표 저널리즘'이 언론 보도의 객관주의 원칙을 해치는지는 언론학 및 뉴스 구독자에게 중요한 문제이다. 이 연구는 온라인 포털사이트를 통해 실시간 유통되는 한국어 기사의 정확성을 판별하기 위한 기계학습(Machine Learning) 모델을 제안한다. 이 연구에서 제안하는 모델은 Edit Distance와 FastText 기법을 활용해 기사 제목과 본문 내 인용구의 유사성을 측정하고, XGBoost 모델을 활용해 최종 분류한다. 아울러 이 모델을 통해 229만 건의 뉴스 헤드라인에 대해 직접 인용구가 포함된 기사가 취재원의 발언을 주관적인 윤색없이 독자들에게 전하고 있는지를 판별했다. 이뿐만 아니라 딥러닝 기반의 KoELECTRA 모델을 활용해 기사의 제목 내 인용구에 대한 감성 분석을 진행했다. 분석 결과, 윤색이 가미되지 않은 직접 인용형 기사의 비율이 지난 20년 동안 10% 이상 증가했으며, 기사 제목의 인용구에 나타나는 감정은 부정 감성이 긍정 감성의 2.8배 정도로 우세했다. 이러한 시도는 앞으로 계산사회과학 방법론과 빅데이터에 기반한 언론 보도의 평가 및 개선에 도움을 주리라 기대한다.
포유류 특히 인간에게서 발견되는 기는 포유류가 동적인 환경에 적응해가는 과정에서 우연적으로 생성시킨 심리적 개념으로 보인다. 본 논문에서는 엔지니어링 관점에서 기 개념을 구현하는 한가지 모델을 제안하였다. 우선 심리적현상의 기초단위로써 심리적 포텐셜을 정의하고 이 포텐셜을 결합하여 기개념을 발현시키는 방안을 모색하였다. 다음으로 제안된 모델이 갖는 동역학적 특성을 분석하였으며 제안된 모델이 특히 동적인 환경에서 개선된 적응성을 가질 수 있음을 보였다.
This paper presents a methodology for analyzing individual differences on Kansei evaluation for a set of product samples. This analysis divides subjects into several groups by each subject's Kansei evaluation data according to what kinds of Kansei are related on what kinds of design elements. The basic idea is to classify the results of cluster analysis in individual subject's ranges. A similarity matrix of subject is computed by comparing dendrogram of each subjects. The methodology is applied to analyzing evaluation data of cellular phone design.
본 연구의 목적은 음성 인터페이스(Voice User Interface, VUI)를 이루는 설계변수 중 사용자에게 긍정적인 감성을 유발하는 설계변수를 확인하는 것이다. 특히, 사용자의 성별과 설계변수의 조절 효과를 분석하여 VUI와 상호작용하는 동안 사용자가 만족할 수 있는 적절한 설계변수 수준을 찾아보고자 하였다. 선행연구를 통해 VUI에 사용되는 음성설계변수 중에서 사용자의 감성 만족도에 영향을 미칠 수 있는 설계변수 6가지를 도출하였다. 설계변수는 수준을 조절할 수 있도록 Wizard of OZ를 활용하여 VUI 시스템을 구현하였고, 6가지 설계변수의 수준을 조합하여 사용자와 음성으로 대화를 할 수 있도록 구성하였다. 실험에 참여한 사용자는 총 80명으로, 남/여 성비를 고려하여 각 40명씩 모집하였다. 사용자는 VUI와 주어진 임무에 대한 정답을 알아내기 위해 자연스러운 대화를 진행하며, 그동안의 얼굴표정 변화에 대한 이미지 데이터를 수집 및 표정 분석 소프트웨어를 통해 Valence 점수로 변환하였다. Valence 데이터를 기반으로 빈도 및 카이제곱 분석을 통해 확인한 결과, 사용자의 성별과 AI gender간의 조절효과가 유의한 것으로 나타났다. 이 결과는 VUI를 설계할 때 사용자의 성별 차이를 고려하는 것이 좋다는 것을 의미한다. 결론적으로, 남성 사용자의 경우 성인/남성/높은 톤의 음성, 여성 사용자의 경우 성인/여성/중간톤의 음성이 향후 만족스러운 인터랙션 구현을 위한 VUI 설계에 주요한 가이드라인인 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 향후 다양한 인적 요소를 고려하여 UX 관점에서 인간-AI 상호작용을 보다 섬세하게 분석할 수 있을 것이며, 표정을 통한 실시간 감성 측정을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것이다.
최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.
The statistical method of human sensibility ergonomics is widely used for analyzing interior design because it has standard processes and it can help to get quantifiable results. However applying this method demands repeated intense work and great time and effort is required. In this study, a tool applying Web and virtual reality techniques for statistical human sensibility ergonomic interior design analysis is proposed and the key parts of the tool including database and interface are implemented. The database contains the sensibility adjective table and the physical interior design factor table for analyzing the relationship between human sense and physical design factors. Interface of the tool is implemented using Web technologies, so testers can evaluate interior design samples via standard Web browsers. The 3D control which is an important component of the interface is also implemented. Employing the suggested tool can reduce effort and time for evaluating human sense in Interior design field.
멀티미디어 영상검색 중 영상의 내용을 기반으로 한 검색방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 기존의 키워드기반 영상검색 방법에 비해 효율적인 관리와 검색 방법을 제공하고 있다. 그러나 대부분의 방법이 단순한 공학적 방법에 치우쳐 사람의 감성과는 무관한 검색 결과를 제공한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘을 도입하여 검색과정에 사람의 감성을 반영할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 우울한 느낌의 영상, 즐거운 느낌의 영상과 같은 추상적인 느낌의 영상을 검색할수 있도록 한다. 2000개의 영상으로 이루어진 데이터베이스로 실험한 결과 , 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.
PC 및 게임 소프트웨어의 급격한 발달로 가상현실 구현에 필요한 그래픽 환경은 성숙단계에 진입하였다. 현재 국내에서 개발되는 게임 소프트웨어는 PC사용자를 겨냥한 제품이 대부분이다. 토요일 휴무제의 도입에 따른 문화 콘텐츠 시장의 확대, 가족이 즐길 수 있는 테마 공원의 성장성 등을 고려할 때 기존의 PC 게임과 차별화 되는 운동감을 포함한 가상현실 게임 제품의 개발이 요망된다. 잘 알려진 6자유도 운동 시뮬레이션 방식인 Stewart 방식은 구현 가격이 고가이고 운동범위가 작아 게임용으로 상용화하기 어렵다. 본 연구에서는 2대의 AC 서보모터를 이용하여 roll과 pitch의 2자유도만 구현하나, 각 축으로 자유로운 회전이 가능하여 탑승자의 스릴감을 향상시킬 수 있는 저가형 운동의자를 개발하였다. 2 자유도로 회전하는 외부와 차단된 캐빈 내부에는 40인치 스크린과 프로젝터가 설치되어 롤러코스터 게임의 몰입감을 향상시켰다. 롤러코스터 가상현실을 대상으로 운동감을 극대화하기 위한 워시아웃 (washout) 필터의 설계 알고리즘이 제시된다. 탑승자들의 감성 평가를 객관화하기 위한 데이터 베이스 구축방안이 서술된다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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