최근 고유가 시대를 맞이하여 자가용 이용을 억제하고 대중교통을 활성화 시키려는 정책을 추진하는데 있어 보행환경의 개선은 매우 중요한 요소이다. 보행환경은 보행자가 느끼는 감성이 중요하게 작용한다고 판단되므로 보도 설계시 보행자가 느낄 수 있는 쾌적성 등과 같은 감성적인 측면을 고려한 연구가 수행되어야 할 것이다. 본 연구에서는 사람들이 가진 감성이나 이미지를 구체적인 물체로 만들기 위한 공학적 방법으로 최근 주목을 끌고 있는 감성공학을 적용하여 감성적 표현을 정량화 하고 보행환경에 대한 주성분을 파악한 후 보도 설계요소와 보행환경 선호도에 영향을 미치는 요인을 규명함으로써 보행자가 편안하고 쾌적한 보행환경을 보장받을 수 있는 보도를 설계하기 위해서 고려해야 할 요인이 무엇인지를 제시하였다.
현대의 인간 생활을 변화시키는 요인중에서 과학기술을 기반으로 한 산업과 사회의 비중은 높다. 특히 개인의 생활과 밀접한 관계가 있는 전지 전자 및 컴퓨터 산업은 짧은 기간에 인간의 생활과 의식구조를 변화시켰으며, 산업사회에서 정보사회로의 발전을 가속화 시키고 있다. 인간이 산업화를 통하여 물질적인 풍요와 신체적인 편리성을 얻었다면 정보화를 통해서는 정신적인 풍요와 만족감을 추구하고 있다. 이러한 정신적 풍요와 만족감은 인간 생활속의 제품과 환경에 대한 감성 만족을 통하여 얻어질 수 있다. 인간의 감성을 만족시킬 수 있는 제품과 환경의 개발은 개인의 감성에 대한 정확하고 정밀한 이해가 요구된다. 소비자의 욕구 또는 감성은 계속하여 변화하며, 세계는 정보통신기술에 의하여 좁아지고 있다. 우리가 ‘국가는 존재하되 국경은 없다’는 세계화된 정보사회에서 생존하기 위해서는 세계인 개인의 생활문화가 반영된 ‘High Clusture’제품을 개발하여야 하며, 그 과정이 감성과학이며 감성공학이다.
신사복 정장은 일상의 관습으로 착용되는 가장 중요한 항목으로서, 사무직, 관리 직, 전문직 등의 정신노동자들에 게 폭넓게 수용되는 매우 중요한 의복항목이 다. 따라서 소비자의 감성에 부합되는 신사복 개발을 위해 신사복 디자인에 대한 감성연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 신사복 상의 디자인 개발을 위해서 소비자의 감성에 적합한 신사복 상의를 적절하게 표현해 줄 수 있는 감성 어휘를 추출하고 그 인자를 분석하였다. 요인분석 결과,7개 의 요인과 67개 의 감성 어휘 가 채택되었다. 선택된 감성어휘는 인자별로 대별하여 7개의 요인으로 묶어서 대표적인 요인명을 붙인 결과, 요인 1은 품위성 요인. 요인 2는 매력성 요인. 요인 3은 실용성 요인, 요인 4는 체형성 요인. 요인 5는 외관성 요인. 요인 6은 남성미 요인. 요인 7은 활동성 요인이라고 하였다.
지금까지 감성어휘에 대한 연구는 감성공학분야에서 많이 진행되었는데, 기존의 감성어휘에 대한 연구들은 대부분 제품의 외관에서 느끼는 인간의 감성을 표현하는 어휘나 제품의 외관 자체를 감성적으로 표현할 수 있는 어휘들에 관련된 것이 많았다. 하지만 제품을 사용하면서 표출되는 인간의 감성에 관련된 감성어휘에 대한 연구는 아직 많이 이루어지고 있지 않는 실정이다. 이에 본 연구에 써는 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발될 수 있는 인간의 감성 변화를 나타낼 수 있는 감성어휘들을 추출해 보았다. 우선 심리학, 언어학, 감성공학 등의 분야에서 수집된 기존의 감성어휘들을 조사하여 통합하는 과정을 거쳤다 또한 쇼핑몰 사이트 및 매니아들을 대상으로 하는 전문 사이트 등에서 사용자들이 남긴 제품 사용후기를 통해 감성어휘를 수집하였다. 마지막으로 소리내어 생각하기(Think Aloud)를 활용하여 실험실에서 사용자들로 하여금 일련의 태스크를 수행하게끔 하고 제품을 사용하면서 느끼는 자신의 감성을 말로 표출하게 하였다. 수집된 어휘들을 일정한 기준에 따라 삭제 또는 통합하고, 적합성 평가를 위한 두 차례의 설문조사를 실시하여 최종적으로 제품을 사용하는 도중에 유발될 수 있는 인간의 감성을 파악하기 위한 88개의 감성어휘를 추출하였다. 추출된 감성어휘들을 요인분석을 통해 '심미성', '사용적 만족성', '신규성', '불편성', '유쾌성', '우수성' 등 6개 감성 카테고리로 구분하여 사용자들이 제품을 사용하면서 표출하는 대표감성을 추출하였다. 본 연구를 통해 추출된 감성어휘와 대표 감성은 제품을 사용하면서 표출되는 인간의 감성을 측정하는 데에 필요한 주관적 평가자료로 활용할 수 있을 것이다.
최근 들어 감성기술은 제조업(제품), 서비스업(문화, 관광, 의료, 교육, 광고) 등 많은 분야에서 적용이 확대되고 있으며 차세대 유망기술로 등장하고 있다. 또한 문화는 게임, 전시, 공연, 스포츠, 관광, 디자인, 에듀테인먼트, 콘텐츠 유통 등 다양한 콘텐츠산업분야에 접목되어 기존산업의 고부가가치화에 기여하고 있다. 감성 기술을 이용한 문화의 콘텐츠산업 접목은 콘텐츠 기획-제작-유통-마케팅 등 프로세스 전반의 혁신을 유도함으로써 미래 국가 성장동력의 견인차 역할을 하고 있다. 본 연구의 목적은 감성기술의 콘텐츠 적용 사례 조사와 비즈니스 성공사례 분석을 통해 향후 콘텐츠산업의 부가가치를 향상시키기 위한 감성콘텐츠 개발 방향을 모색하는 것이다. 이를 위해 우선 감성, 감성공학, 감성과학, 감성기술, 감성콘텐츠 등에 대한 정의와 분류를 정교화하였다. 또한 CT R&D 6개 분야 중에서 감성기술을 적용하여 성공적인 효과를 창출하고 있는 다양한 콘텐츠에 대한 국내외 사례를 심층 분석하였다. 성공사례 분석을 통해 도출한 시사점을 바탕으로 개인 맞춤형 컨시어지 서비스를 제공하는 콘텐츠, 인간의 수행능력을 향상시킬 수 있는 콘텐츠, 인간의 정서조절이 가능한 콘텐츠를 개발함으로써 한류문화를 세계적으로 소개할 수 있는 융합형 콘텐츠 개발이 필요하다고 제안하였다. 본 연구의 결과는 향후 감성기술의 콘텐츠산업 접목방안을 모색하는 데에 필요한 기초자료로 활용할 수 있으리라 기대한다.
감성 분석은 특정 대상에 대한 의견을 수집하고 분류하는 과정이다. 그러나 자연어에 담김 사람의 주관을 파악하는 일은 어려운 일로써, 기존의 감성 단어 사전이나 확률 모델은 이러한 문제를 해결하기 어려웠으나 딥 러닝의 발전으로 문제 해결을 시도할 수 있게 됐다. 본 논문에서는 사전 학습된 문맥 표현을 한국어 감성 분석에 활용하여 더 높은 성능을 낼 수 있음을 보인다.
감성 분석(sentiment analysis)은 자연어 문장에 나타나는 감정 상태나 주관적인 의견을 분석하는 작업이다. 최근에는 자연어 처리(Natural Language Processing) 작업에서 딥러닝 기반의 모델이 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만, 모델의 복잡한 구조 때문에 모델이 어떠한 근거(rationale)로 판단하였는지 해석하기 어려운 문제가 있다. 모델이 좋은 성능을 보여도 예측에 관한 판단 근거가 없으면 결과를 해석하기 어렵고, 모델에 대한 신뢰가 떨어진다. 본 논문에서는 한국어 감성 분석 작업에 대해 사후 해석 모델을 이용하여 모델의 예측 결과에 대한 근거를 추출하고, 추출한 근거 정보를 이용한 근거 임베딩을 사용하여 근거 정보를 통합하는 방법이 감성 분석 모델의 성능을 개선함을 보인다.
음원의 디지털화와 다양한 디지털 기기의 보급으로 인해 사용자는 더욱 쉽게 많은 양의 음악을 접할 수 있게 되었다. 많은 양의 음원중에서 사용자 개개인의 성향에 맞는 음악을 검색하기 위해 내용기반 음악검색과 감성기반 음악검색 방법 등이 제안되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 감성기반 음악검색방법에서 다차원 벡터 형태의 MPEG-7 저수준 오디오 서술자들의 중요도를 결정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 한 쌍의 대립되는 감성을 대표하는 음악들의 유사성을 다차원 서술자의 관점에서 측정한다. 그리고 이 유사관계를 러프 근사화와 군집 내/군집 간의 유사성 비율을 이용하여 서술자의 중요성을 결정하는데 사용한다. 이 중요성을 바탕으로 결정된 가중치는 여러 개의 오디오 서술자들의 유사성을 총체화하여 감성기반 음악검색에 이용된다.
온라인상에 인간의 감성을 담은 리뷰 데이터가 꾸준히 축적되어왔다. 이 텍스트 데이터를 분석하고 활용하는 일은 마케팅에 있어서 중요한 자산이 될 것이다. 이와 관련된 Aspect-Based Sentiment Analysis(ABSA) 연구는 한글에 있어서는 데이터 부족을 이유로 거의 선행연구가 없는 실정이다. 본 연구에서는 최근 공개된 데이터 셋을 바탕으로 하여 화장품 도메인에 대한 소비자들의 리뷰 텍스트와 사전 라벨링 된 속성, 감성 극성을 기반으로 ABSA를 진행한다. Klue RoBERTa base 모델을 활용하여 데이터를 학습시키고, Python Kiwipiepy 등으로 전처리한 결과를 대시보드로 시각화하여 분석하기 쉬운 환경을 마련하는 방법을 제시한다.
본 연구의 목적은 트위터에서 수집된 트윗들의 감성을 분석하고 각 문장의 감성 정보를 반자동으로 부착하여 감성 말뭉치를 구축할 수 있는 시스템의 구현이다. 트위터 API를 이용해 트윗을 수집한 후 각 트윗이 어떤 감성을 갖는지 감성사전을 이용해 분석한다. 사용자는 감성 분석 결과를 확인하고 누락된 감성 정보를 추가하거나 의존구조 사이에 존재하는 감성 정보를 추가할 수 있다. 감성 정보는 JSON 구조로 부착함으로써 감성 말뭉치 구축 및 활용에 용이하게 하였다. 제안 시스템은 긍정, 부정, 중립 문장에 대한 감성 분석 결과 약 76%의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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