• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.231-234
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• 2009

남성 속옷은 신체 보호의 기능이 중요하지만 운동이나 거실 생활에서 속옷노출이 일반화됨에 따라 개성과 이미지를 표현할 수 있는 패션 아이템으로 변화되고 있는 실정이다. 따라서 남성 속옷 시장에서 소비자가 원하는 감성과 이미지를 파악하고 소비자가 선호하는 감성요구에 부합하는 소재 특성이 데이터베이스로 만들어져 소비자가 원하는 속옷 제품개발이 이루어지는 시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서는 남성용 속옷 문양디자인 개발을 위한 목적으로 남성 트렁크 팬티용 문양의 감성 이미지를 파악하고자 하였다. 본 연구를 위하여 시판하는 트렁크 팬티 중 문양의 형태 및 크기, 색상을 달리한 50 종을 수집하였고, 이중 25 종의 트렁크 팬티용 문양 이미지에 대한 주관적 감성평가를 2009년 4 월 부산지역에 거주하는 20 대 남녀 22 명을 대상으로 실시하였다. 주관적 감성평가를 위해 직물 문양 선호도에 관한 선행연구를 바탕으로 빈번하게 출현되는 26 개의 감성 형용어를 추출하였다. 감성 형용어를 7 점 척도로 문항화하여 설문지를 구성하고 설문지와 함께 25 종의 팬티 자극물을 보고 평가하도록 하였다. 수집한 자료의 통계분석을 위해 SPSS Win 12.0을 사용하여 빈도분석, 카이제곱 검정, 요인분석 분간분석 사후분석을 실시하였다. 본 연구결과 남성용 트렁크 팬티의 문양에 관한 감성 형용에는 '고급성', '활동성', '단순성', '호화성', '성숙성'의 요인으로 요약되었으며, 문양의 고급 감성 및 활동적 스타일이 트렁크 팬티 선호도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 트렁크 팬티의 색상 및 문양 유형이 선호도에 중요한 영향을 미치는 변수로 나타났는데, 남성 트렁크 팬티에 사용될 수 있는 무채색 계열의 고급스러우면서 단순한 도형 문양 디자인의 개발이 필요하다고 하겠다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.153-160
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• 2021

IT 기술 발달에 따른 영상 콘텐츠 생산과 소비가 증가함에 따라 영상 콘텐츠를 통한 제품 리뷰 정보로 구매의사 결정이 빈번해졌다. 따라서, 리뷰 영상에 대한 신뢰성을 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 제품 리뷰 영상을 얼굴 표정 분석과 텍스트 마이닝을 통해 리뷰어의 표정과 음성을 분석하여 영상의 신뢰도를 분석한다. 영상 내 인물 표정의 감성 값을 추출하는 알고리즘을 활용하여 비언어 감성을 정량화하고, 유의미한 감정 변화 구간을 추출한다. 유의미한 감정 변화 구간의 리뷰어 음성을 텍스트화하여 표준어 및 비표준어 감성 사전 활용을 통해 긍정과 부정으로 리뷰에 대한 언어 감성 분석 후 수치화 한다. 비언어 감성 분석과 언어 감성 분석의 결과를 통합하여 일치 여부에 따라 신뢰도를 도출한다. 본 연구를 통해 영상 콘텐츠의 신뢰성 평가 방법을 제시한다.

• 감성과학
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• 제25권4호
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• pp.129-138
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• 2022

음성 어시스턴트가 차량에 탑재되기 시작하면서, 차량의 조형적 특징과 음성 어시스턴트간의 연관성이 중요해지고 있다. 본 연구는 자동차에 적용된 음성 어시스턴트와 외관의 조화스러움에 대하여 공통된 감성적 특징을 기반으로 살펴보고자 하였다. 12가지 차량 이미지와 6가지의 음성 어시스턴트에 대해 15종의 형용사를 바탕으로 감성 평가를 실시하였다. 실험은 온라인 개별 인터뷰로 진행되었으며, 총 24명의 대학생이 참여하였다. 참여자들은 각 자극물을 대표하는 감성 형용사 3종을 1, 2, 3위로 평가하고, 선정 이유에 대한 간단한 인터뷰를 진행하였다. 설문 결과에 대해 주성분분석을 수행하여 2개의 주요 요인을 추출한 뒤, 각 요인을 축으로 하여 자극물을 분포시켰다. 분포도를 바탕으로 감성적 특징을 도출하고자 계층적 군집 분석을 수행하였다. 주성분 분석 결과 자동차 이미지와 음성 어시스턴트를 설명하는 감성적 차원으로 "편안한-급진적인"과 "가벼운-무거운"이 추출되었다. 두 차원을 바탕으로 자극물들을 분포시킨 결과, 자동차와 음성 어시스턴트가 동일한 축을 바탕으로 다양하게 분포해 두 요인이 자극물간 감성적 특징을 도출하기에 적합하다고 판단되었다. 자극물들의 분포도를 바탕으로 계층적 군집분석을 수행하여 17개의 자극물을 4가지 군집으로 추렸다. 각 군집은 도전적인, 우아한, 위엄있는, 활기찬 그룹으로 도출되었다. 본 연구에서는 차량의 조형적 특징과 음성 어시스턴트의 감성적 이미지를 동시에 설명할 수 있는 두 축을 도출하였다. 도출된 축을 바탕으로 그려진 분포도에 군집 분석을 수행해 감성적 특징을 분류하였으며, 총 4개의 감성적 특징이 도출되었다. 본 연구는 자동차의 조형적 특징에 맞춘 음성 어시스턴트 제안을 위한 디자인 품평 가이드로 활용되어, 추후 출시되는 차량에서 사용자들의 자동차 음성 어시스턴트 감성 경험이 증진될 것으로 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.739-746
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• 2020

2016년 세계 경제포럼에서 처음 소개된 4차 산업혁명은 빅데이터 분석, 사물인터넷, 인공 지능 등의 핵심 정보통신 기술의 변화뿐만 아니라 관광 업계에도 엄청난 파급 효과를 가져 오고 있다. 본 연구는 빅데이터 분석과 설문조사를 통하여 여수시의 관광활성화 방안을 제시한다. 소셜 메트릭스를 사용하여 여수 관광에 대하여 감성어와 긍부정 추이를 추출하고, 네이버 데이터랩을 사용하여 여수 관광에 관련된 키워드를 추출하여 R 언어로 시각화하였다. 그리고 여수지역을 방문하는 493명의 여행객의 설문조사를 바탕으로 SPSS를 사용하여 빈도, 요인, 차이, 상관관계 및 회귀분석을 수행하였다. 여수 여행과 해양 케이블카의 감성어 분석에서는 긍정이 부정보다 월등히 많았다. 설문조사 분석에서 여수지역이 여수 관광 만족도와 활성화에 유의미하고, 연령별로 선호하는 관광지와 검색 기기가 다르다는 것을 확인하였다. 빅데이터 분석과 설문조사에서 관광객들은 함께 즐기면서 힐링 할 수 있는 해양공원 같은 소프트 컨텐츠가 있는 관광지를 선호한다는 것을 보여주었다.

• 감성과학
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• 제13권3호
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• pp.501-510
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• 2010

본 연구에서는 모바일 정보기기의 콘텐츠 디자인을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 '사용자감성모델'을 풀 컬러 화상의 색상성분추출을 통하여 자동적으로 생성하는 방법을 제안하고, 평가실험을 통하여 시스템의 타당성을 검증하였다. 시각적 감성 유발 자극으로 100장의 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 48명의 실험 참가자를 대상으로 감성평가실험을 실시하였다. '사용자감성모델'의 신뢰성을 검증하기 위해 먼저 시스템이 검색한 이미지 속에 정답 이미지가 출현하는 재현율(Recall ratio)을 구하였다, 다음으로 시스템이 산출한 순위와 피험자가 평가한 순위 사이의 상관분석을 실시하였으며, 마지막으로 시스템이 산출한 상/하위 순위를 이용하여 Paired Samples t-test(2-tailed)분석을 실시하였다. 분석결과 전체 감성어에 대한 평균 재현율은 62.1%로 양호하게 나타났으며, 상관분석에서도 전체 감성어들이 정적 상관을 보이고 있는 것으로 나타났다(p<.01). 또한 Paired Samples t-test(2-tailed) 분석결과 'Casual'를 제외한 모든 감성어들에서 상위 이미지가 더 적합하며 그 차이가 유의미한 것으로 나타났다(t(9)=5.528, p<.05). 이와 같은 연구결과로부터 색상정보만으로 구축한 '사용자감성모델'이 상업공간의 이미지와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 반영할 수 있는 효율적인 방법인 점을 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.53-58
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• 2002

본 논문은 감성공학 데이터의 지속적인 지표화를 위해 과정의 자동화를 제안하며 자동 지표화가 문서의 자동 요약과 유사하다는 점에 착안하여 문서 자동분류, 정보유형 추출, 특성언어 추출 및 문장 재구성이라는 단계별 기술의 기초가 되는 정보유형 및 핵심어, 그리고 특성표현을 통한 정보문 추출 방법에 대해 연구하였다. 감성공학 코퍼스 분석을 통한 본 연구는 감성공학 분야에서의 지식 관리 시스템과 자동 요약 시스템에 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.948-951
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• 2014

본 논문에서는 개미 군집 최적화 알고리즘과 센티워드넷(SentiWordNet)을 이용한 감성 분석 방법을 제안한다. 먼저, 데이터 수집 단계에서는 소설 웹(예: 페이스북)으로부터 주어 (subject), 서술어(predicate), 목적어(object)의 3 개의 요소로 구성된 RDF (Resource Description Framework)의 형태로 데이터를 수집한다. 그리고 개미 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 수집된 RDF 튜플(tuple)을 수치화한 후, 사용자의 감성에 대하여 제안한 수식을 이용하여 페르몬(pheromone)을 계산한다. 센티워드넷을 통하여 얻은 감성 지수를 반영하여 이전 단계에서 계산된 여러 개의 페르몬 값에 대한 전체 감성 지수를 계산한다. 제안한 방법의 타당성 검증을 위하여 전체 감성 지수를 바탕으로 계산된 사용자의 감성 동향이 적절하게 분석됨을 사용자의 실제 생활과의 비교를 통하여 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.160-163
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• 2015

현대인들은 필요한 물건들을 직접 구매하러 갈 시간이 부족하기 때문에 온라인 쇼핑몰의 이용 빈도가 늘어가고 있으며 이에 따라 온라인 쇼핑몰이 성행하고 있다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 것은 물건을 눈으로 확인할 수 없다는 문제점이 있기 때문에 상품평은 구매를 결정하는데 많은 영향을 준다. 현재 온라인 쇼핑몰에서 고객이 상품평을 통해 상품에 대한 정보를 파악하기 어렵기 때문에 이를 해결하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들로 상품평의 의견을 분석하기 위한 연구로 오피니언 마이닝이 사용되고 있는 추세이다. 그러나 지금까지의 연구는 문법적인 오류, 신조어와 같이 국어사전에 등재되어 있지 않은 단어들을 감성분석기가 올바르게 판단하지 못하기 때문에 분석의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있다. 그래서 형태소 분석을 실시하기 전에 신조어 사전을 추가하여 Noisy-channel model을 적용하여 더욱 정확한 감성분석이 가능하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 가공된 정보를 바탕으로 상품평을 보다 정확하게 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 감성과학
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• 제15권1호
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• pp.29-36
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• 2012

본 연구는 한국에서 이루어지는 감성과학의 연구동향을 조사하여 이를 분석하고, 연구에 참여한 전문분야의 인적 구조를 단서로 한국에서 이루어지는 감성 연구의 방향성을 제안하기 위해 이루어졌다. 2011년까지 최근 12년간 한국감성과학회지에 게재된 감성과학 분야 논문 1,262편을 전문분야별, 연구주제어별로 분석한 이번 연구에서 다음과 같은 사실을 확인하였다. 참여 연구자의 전문분야를 분석한 결과, 한국의 감성과학 연구는 여전히 활발하게 참여하는 의류학, 심리학, 의학, 영상미디어, 뇌과학 분야가 주도하는 것을 알 수 있었다. 산업공학, 인간공학 등은 정부의 G7 프로젝트 지원 여부에 따라 연구참여의 변화가 확연하게 차이를 보인다. 산업디자인 분야는 단독 연구가 많고 감성과학과 주제어가 다른 연구가 많다는 문제점을 안고 있음이 드러났다. 또한, 31개의 전문분야가 감성과학 연구에 신규로 참여한 것으로 확인되었는데, 이는 감성에 관한 연구가 전형적인 학제간 연구분야라는 점을 고려할 때 바람직한 현상이라 여겨진다. 한국의 감성과학 연구동향을 분석한 이번 연구결과는 전문분야 간의 공동 연구를 통하여 시너지 효과를 얻을 뿐 아니라 감성과학이 종합적인 학문분야로 발전할 수 있도록 다양한 전문분야의 전문가들이 연구에 참여하는데 기초 자료를 제시하는 의미가 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.400-405
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• 2018

본 연구는 한국어 화장품 리뷰 코퍼스의 자질기반 감성 분석을 위하여, 이 도메인에서 실현되는 중요한 다단어 표현(MWE)의 유한상태 그래프 사전과 문법을 구축하는 방법론을 제시하고, 실제 구축된 사전과 문법의 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리(NLP)에서 중요한 화두로 논의되어 온 MWE의 어휘-통사적 특징을 부분문법 그래프(LGG)로 형식화하였다. 화장품 리뷰 코퍼스에 DECO 한국어 전자사전을 적용하여 어휘 빈도 통계를 획득하고 이에 대한 언어학적 분석을 통해 극성 MWE(Polarity-MWE)와 화제 MWE(Topic MWE)의 전체 네 가지 하위 범주를 분류하였다. 또한 각 모듈간의 상호관계에 대한 어휘-통사적 속성을 반복적으로 적용하는 이중 증식(double-propagation)을 통해 자원을 확장하였다. 이 과정을 통해 구축된 대용량 MWE 유한그래프 사전 DECO-MWE의 성능을 테스트한 결과 각각 0.844(Pol-MWE), 0.742(Top-MWE)의 조화평균을 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 MWE 언어자원 구축 방법론이 다양한 도메인에서 활용될 수 있고 향후 자질기반 감성 분석에 중요한 자원이 될 것임을 확인하였다.