• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.190-196
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• 2001

대다수의 컴퓨터 게임기들을 거의 예외없이 단지 게임 개발자들이나 일부 전문 게이머들의 경험에 의존하여 사용자의 감성적 특성을 반영하고 있을 뿐이다. 본 연구개발에서 시도되고 있는 게임기는 모션이 가미된 콘솔형 아케이드 시뮬레이션 게임기에 해당되는데, 감성공학 DB와 제시기술을 적용함으로써 게임의 흥미를 극대화하고자 하였다. 총 2차년의 개발기간중 1차년도에는 롤러코스터의 운동을 해석하였으며, 실시간 스케쥴러와 H/W 입출력 및 통신 드라이버에 대한 개발을 수행하였고, 사용자가 직접 트랙을 설계할 수 있는 저작도구와 영상 기반 렌더링 모듈을 개발하였다. 차후 연구될 방향은 게임기의 감성을 평가할 수 있는 표본 집단을 선발하여 게임기에 시승시킨 후 설문지 답변과 시승시 측정되는 생리신호를 추출하여 비교 분석한 후 게임기를 감성친화적으로 개선하는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.04a
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• pp.71-75
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• 2000

국내 동적 환경에 대한 감성 연구는 아직 미흡한 상태다. 본 연구는 자동차의 운전자세에 관해 연구하였다. 왼발을 사용하지 않는 A/T(Automatic Transmission) 차량과 두 발을 모두 사용하는 M/T(Manual Transmission) 차량의 운전자세 차이를 Position tracking sensor를 통해 측정하였으며, 각 차량에 따른 운전자들의 감성을 비교 및 분석하였다. 본 연구에 참여한 피험자들은 운전면허 소지자로 운전 경험이 있는 남자 대학생 및 대학원생이 참여하였으며, 운전자세를 분석해 본 결과 A/T 차량이 M/T 차량의 경우보다 Seat가 더 뒤로 위치하였고, 두 차량의 운전자세에서 무릎관절의 각도에 많은 차이가 났다. 또, 신체 각 부위 관절의 위치나 모양도 조금씩 다르게 측정되었다. A/T 차량과 M/T 차량의 운전자세에 따른 감성 평가는 동적 환경의 감성 연구에 도움이 될 것이다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.5
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• pp.240-245
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• 2016

In this study, comments on restaurants, movies, and mobile devices, as well as tweet messages regardless of specific domains were analyzed for sentimental information content. We proposed a system for extraction of objects (or aspects) and opinion words from each sentence and the subsequent evaluation. For the sentiment analysis, we conducted a comparative evaluation between the Structural SVM algorithm and the Latent Structural SVM. As a result, the latter showed better performance and was able to extract objects/aspects and opinion words using VP/NP analyzed by the dependency parser tree. Lastly, we also developed and evaluated the sentiment detector model for use in practical services.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.22 no.3
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• pp.71-89
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• 2016

Sentiment analysis is used for identifying emotions or sentiments embedded in the user generated data such as customer reviews from blogs, social network services, and so on. Various research fields such as computer science and business management can take advantage of this feature to analyze customer-generated opinions. In previous studies, the star rating of a review is regarded as the same as sentiment embedded in the text. However, it does not always correspond to the sentiment polarity. Due to this supposition, previous studies have some limitations in their accuracy. To solve this issue, the present study uses a supervised sentiment classification model to measure a more accurate sentiment polarity. This study aims to propose an advanced sentiment classifier and to discover the correlation between movie reviews and box-office success. The advanced sentiment classifier is based on two supervised machine learning techniques, the Support Vector Machines (SVM) and Feedforward Neural Network (FNN). The sentiment scores of the movie reviews are measured by the sentiment classifier and are analyzed by statistical correlations between movie reviews and box-office success. Movie reviews are collected along with a star-rate. The dataset used in this study consists of 1,258,538 reviews from 175 films gathered from Naver Movie website (movie.naver.com). The results show that the proposed sentiment classifier outperforms Naive Bayes (NB) classifier as its accuracy is about 6% higher than NB. Furthermore, the results indicate that there are positive correlations between the star-rate and the number of audiences, which can be regarded as the box-office success of a movie. The study also shows that there is the mild, positive correlation between the sentiment scores estimated by the classifier and the number of audiences. To verify the applicability of the sentiment scores, an independent sample t-test was conducted. For this, the movies were divided into two groups using the average of sentiment scores. The two groups are significantly different in terms of the star-rated scores.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.19-24
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• 2001

본 연구에서는 국내 7개 기업에서 생산되고 있는 PET POY와 일본과 대만에서 생산되고 있는 PET POY 시료를 준비하여 이들 사의 열수축 특성을 hank 실험방법과 Toray FTA-500 계측기를 사용한 실험 data를 비교 분석하여 최근 도입되어 사용되고 있는 Toray FTA-500 열 수축률 측정계측기의 타당성을 조사하고자 한다. 본 연구를 위해 사용한 시료는 PET POY 85d/72f 그리고 120d/36f 그리고 120d/36f 2가지를 준비했으며 국내 합섬 maker 7개회사별로 각각 같은 굵기의 POY 사를 준비하였다. 그리고 국내 POY와 외국 소재로서 대만과 일본에서 생산되고 있는 소재의 열 수축률 특성치를 Toray FTA-500과 hank 방법을 비교 분석하므로서 감성의류 제조용 PET POY 사의 국내ㆍ외 소재의 차이점을 계측기계와 계측방법의 상이로 나누어 data화가 가능케 함으로서 감성의류소내 개발에 기초자료를 활용코자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2008.10a
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• pp.1-4
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• 2008

본 연구는 유아용 시트 고정 장치 커버의 개폐 시 사용자가 느끼는 물리적 영향도와 감성적 영향도의 상관관계를 분석하여 주요설계인자와의 관계를 분석하고자 한다. 이를 위하여 커버의 형상이 각기 다른 차종을 선정, 주요설계인자에 대한 치수를 측정하고, 시험기를 이용하여 개폐 시 사용자에게 가해지는 물리적인 힘을 측정하였다. 또한, 감성평가 체크리스트를 통한 사용자의 감성평가도 실시하였으며, 감성평가의 기준은 힘평가(힘만 고려한 평가)와 감각평가(힘을 제외한 평가)로 분리하여 평가하였다. 정리하면 기계적으로 측정된 물리적 힘과 감성에 의한 힘평가의 결과값을 비교 분석하여 두 측정값의 상관관계를 분석하고자 하고, 또한 감성평가 중 힘평가와 감각평가 사이의 관계도를 분석하여 주요설계인자에 대해 어떠한 감성적 영향을 미치는 가를 알아보고자 한다. 최종적으로 유아용 시트 고정 장치의 최종 제품에 대해 감성을 고려한 설계인자를 제공하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.3
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• pp.145-156
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• 2018

Unlike the past, when distributors distributed games through retail stores, they are now selling digital content, which is based on online distribution channels. This study analyzes the effects of eWOM (electronic Word of Mouth) on sales volume of game sold on Steam, an online digital content distribution channel. Recently, data mining techniques based on Big Data have been studied. In this study, emotion index of eWOM is derived by emotional analysis which is a text mining technique that can analyze the emotion of each review among factors of eWOM. Emotional analysis utilizes Naive Bayes and SVM classifier and calculates the emotion index through the SVM classifier with high accuracy. Regression analysis is performed on the dependent variable, sales variation, using the emotion index, the number of reviews of each game, the size of eWOM, and the user score of each game, which is a rating of eWOM. Regression analysis revealed that the size of the independent variable eWOM and the emotion index of the eWOM were influential on the dependent variable, sales variation. This study suggests the factors of eWOM that affect the sales volume when Korean game companies enter overseas markets based on steam.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.563-568
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• 2020

본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.19 no.5
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• pp.539-546
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• 1998

The purpose of this study is to estimate human emotion quantitatively under colors and music stimuli and to examine the for correlation between color and music sensibility. Physiological signals(electroencephalogram, electrocardiogram, Galvanic skin conductivity and respiration rate) were measured to compare color with music sensibilities. The personality of the subject were investigated using factor analysis and semantic differential method of 20 items(7 interval scaled). The results showed that red, yellow and violets color provoked active and exciting senses mainly as dance, rock and blues music. While blue, cyan and pink colors ware involved in tranquil and resting emotions deeply as classic and ballade music.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.90-93
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• 1997

외부환경의 변화에 의한 감성의 상태를 특정 자극을 인식한 후 나타나는 생리신호의 정량적인 분석기법을 개발함으로써 감성과 생리신호간의 상관관계를 찾고자 하는 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서의 자극은 모터를 이용하는 자극기를 제작하여 부드러운 천과 거친사포를 피검자의 왼손바닥에 제시하였다. 그리고, 피검자에게 피부자극을 제시할 때 피검자가 자극의 특성을 인식하는 과정에서 발생되는 뇌파를 검출, 분석하고자 하였다. 분석방법으로서는 nonstationary한 신호분석에 유용한 특성을 가지고 있는 wavelet변환을 이용한 시간-주파수 EEG 신호의 특정범위에서의 시간-주파수 에너지성분의 변화를 관찰하였다. 그 결과 무자극시의 뇌파와 자극시으 뇌파를 비교하였을 때 부드러운 자극을 제시한 경우에는 낮은 주파수 대역에서 에너지가 우세함을 보였으며, 거친 자극에 대해서는 20-30Hz대역에서의 우세한 에너지 분포가 관찰되었다.