현대 사회에서 패션 시장의 규모는 해외와 국내 모두 지속적으로 증가하고 있다. 전자상거래를 통해 상품을 구입하는 경우 다른 소비자들이 작성한 상품에 대한 평가 데이터는 소비자가 상품의 구입 여부를 결정하는데에 영향을 미친다. 기업의 입장에서도 상품에 대한 소비자의 평가 데이터를 분석하여 소비자의 피드백을 반영한다면 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 아마존 패션 상품의 리뷰 데이터를 학습하여 형성된 워드임베딩 공간을 이용하여 사용자의 감성을 분석하는 모델을 구축하는 방법을 제안한다. 실험은 아마존 리뷰 데이터 570만건을 학습하여 형성된 워드임베딩 공간을 이용하여 긍정, 부정 리뷰 데이터의 개수에 따라 총 3개의 SVM 분류기 모델을 학습하는 방식으로 진행하였다. 실험 결과 긍정 리뷰 데이터 5만건, 부정 리뷰데이터 5만건을 이용하여 SVM 분류기를 학습하였을 때 88.0%로 가장 높은 정확도(accuracy)를 나타냈다.
본 연구는 일반 컴퓨터 게임과 뇌파를 이용한 바이오피드백 게임의 수행에 따른 뇌파의 변화를 비교하고자 하였다. 뇌파는 게임을 수행하는 동안 변화된 slow alpha파와 fast beta파의 relative power change를 실시간으로 분석하였다. slow alpha파와 fast beta파만을 분석한 이유는 두 뇌파 유형이 시시각각으로 변하는 게임 상황에서 수행자의 정신활동을 잘 반영하는 것으로 고려되었기 때문이다. 두 가지 게임을 수행 전반기와 후반기로 나누어 안정기와 비교하여 변화된 뇌파를 비교, 분석한 결과, 전반적으로 뇌파 게임은 수행 전반기에 비해 후반기에 slow alpha파가 증가하였고, 이와는 반대로 컴퓨터 게임은 전반기에 비해 후반기로 갈수록 fast beta파가 증가하였다. 특히 이러한 변화는 F3, Fp2, 그리고 T4 부위에서 두드러지게 관찰되었다. 이는 뇌파게임이 일반 컴퓨터 게임에 비해서 안정된 정서를 발달시킬 수 있다는 가능성을 시사한다.
본 연구에서는 경사와 위사의 장력에 기인되는 감성 봉제용 직물의 마찰특성을 KES-FB 계측기를 이용하여 분석하였다. 직물의 마찰특성은 직물표면의 마찰계수, 마찰계수의 평균편차, 그리고 표면요철도를 측정하였다. 이들 표면특성치를 분석하기 위해서 75d/36f PET 필라멘트를 경사로 사용하고 100d/192f PET 필라멘트를 위사로 사용하여 5매 주자직 직물을 Omega와 Picanol 직기에서 각각 제직하고 이들을 같이 연결하여 염색가공 공정을 진행시켰다. 이들 가공된 직물의 직물표면특성은 제직시 측정된 경사와 위사의 장력특성과 함께 분석되어 졌으며 직물의 중앙부위와 양 셀베지 부분의 직물 위치에 따른 표면특성의 차이가 분석되어졌다.
본 연구는 B급 감성 광고에 대한 전반적인 특성을 파악하고 경향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 국내 최대 광고 포털 사이트인 TVCF(www.tvcf.co.kr)에 탑재된 광고들 중 2015년부터 2020년까지 온에어된 498편의 광고들을 추출하여 내용분석 방법을 통해 분석하였다. 분석결과, B급 감성 광고는 다양한 장르에서 활용되고 있으나 특히, 유머/과장 장르에서 가장 많이 활용되어왔고 2020년 Corona-19 Pandemic으로 인해 점차 증가하는 추세를 나타내고 있음을 알 수 있었다. 또한 상업광고가 아닌 비상업광고 영역인 관공서나 단체, 공익광고, 기업 PR 등의 영역에서 과거에 비해 B급 감성 광고 활용률이 증가되었음을 확인하였다. 이러한 결과는 B급 감성 광고는 이제 더 이상 단순히 '하위문화(subculture)'로부터 기인 된 '비주류' 문화의 표상이 아닌 사회적·문화적·경제적 현상뿐 만이 아니라 개인의 우울감, 피로감 그리고 상실감의 증폭 문제 등까지 '희화(漫畫)화'를 통해 완화시켜주는 '새롭고 도전적인 주류문화'의 표상으로서 산업/비산업군의 모든 영역까지도 널리 활용되고 있는 중추적 역할을 하고 있다는 사실에 주목할 필요가 있음을 시사한다.
중년기는 가정과 사회에서 중추적인 역할수행 시기인 동시에 신체, 심리, 사회적으로 많은 변화와 문제를 안고 있는 시기이다. 성역할정체감은 개인의 적응에 영향을 미치는 요소가 되므로, 여러 가지 스트레스 상황에 직면해 있는 중년기 남성 40명을 대상으로 인간의 주관성을 정량적으로 분석할 수 있는 Q방법론을 이용하여 성역할정체감의 유형과 유형별 특성을 확인하였다. 수집된 자료는 QUANL에 의한 주인자분석법으로 처리하였다. 중년기 남성의 성역할정체감은 '온정과묵형', '파워소신형', '온정감성형'의 세 가지 유형으로 확인되었다. 중년기 남성의 성역할정체감은 전통적인 남성상이라고 할 수 있는 과묵함과 소신과 함께, 시대적 변화와 발달 단계적 측면이 반영되어 타인에 대한 배려, 여유 및 감성을 보이는 여성성도 확인할 수 있었다. 이러한 특성을 고려하여 중년기 남성 대상자를 이해할 필요가 있다.
중년 여성은 가정과 사회에서 중추적인 역할을 수행하는 동시에 신체, 심리, 사회적으로 많은 변화와 문제를 안고 있다. 성역할정체감은 개인의 적응에 영향을 미치므로, 중년기 여성을 대상으로 성역할정체감의 유형과 유형별 특성을 확인하고자 본 연구를 수행하였다. 본 연구는 Q방법론을 적용하여 중년기 여성의 성역할정체감에 대한 인식 유형을 분석하였다. 연구대상은 중년 여성 40명을 P표본으로 하여 40개의 Q표본을 9점 척도 상에 강제 분포하도록 하였다. 수집된 자료는 QUANL에 의한 주인자분석법으로 처리되었다. 중년기 여성의 성역할정체감 유형은 네 가지로 확인되었다. '온정 감성형'은 온순, 세심하고 동정심이 있으며 감정이 풍부하며 낭만적인 것을 좋아한다. '온정 소신형'은 이해심과 동정심, 참을성이 있으며 의리와 소신을 가지고 있다. '파워 소신형'은 이기심과 의리가 있고 자기주장을 하며 성격이 강하나 소신을 가지고 일을 처리한다. '감성 주도형'은 예쁜 물건을 좋아하고 부드럽고 상냥한 측면과 함께 의리를 가지고 추진력을 가지는 특성이 있다. 중년기 여성의 성역할정체감에 대한 인식의 확인을 통해 생애주기의 발달에 따라 변화된 성역할정체감을 이해할 수 있었다.
본 연구는 기하학적인 특징 추출을 기반으로 얼굴 영상에서 얼굴표정을 인식하는 방법을 제시한다. 얼굴표정은 3가지 그룹으로 제한한다(무표정, 기쁨, 놀람). 표정에 관련된 기본 특징들을 추출하기 위하여 얼굴표정정영상에서 눈높이, 눈폭, 입높이, 입폭을 추출하여 데이터를 분석한다. 분석결과로 눈높이, 입폭, 입높이가 표정을 분별하는 주요 특징으로 추출되었다. 각 표정별 눈높이, 입폭, 입높이가 표정을 분별하는 주요 특징으로 추출되었다. 각 표정별 눈높이, 입폭, 입높이의 평균과 표준편차를 구하여 표정별 표준 템플릿을 작성하였다. 표정인식 방법은 최소 근접 분류기(nearest neighbor classifier)를 사용하였다. 새로운 얼굴표정 영상과 표준 템플릿간의 유클리드 거리를 계산하여 새로운 표정에 대하여 83%인식률을 얻었다.
자동 표정인식 및 합성 기술과 내적상태별 얼굴표정 프로토타입 작성의 기초 작업으로서 특정 내적상태를 표현하는 얼굴표정의 특징적 구조를 분석하였다. 내적상태의 평정 절차를 거쳐 열 다섯 가지의 내적상태로 명명된 배우 여섯 명에 대한 영상자료 90장을 사용하여 각 표정의 특징적 구조를 발견하고자 하였다. 서로 다른 얼굴들의 표준화 작업과 서로 다른 표정들의 직접 비교 작업에 정확성을 기하기 위하여 각 표정 표본들을 한국인 표준형상모형에 정합하였다. 정합 결과로 얻어진 각 얼굴표정의 특징점에 대해 모형이 규정하고 있는 좌표값들만으로는 표정해석이 불가능하며 중립얼굴로부터의 변화값이 표정해석에 유효하다는 결론을 얻었다. 표정의 특징적 구조는 그 표정이 표현하는 내적상태가 무엇인가에 따라 발견되지 않는 경우도 있었으며 내적상태가 기본정서에 가까울수록 비교적 일관된 형태를 갖는 것으로 나타났다. 내적상태별 특징적 표정을 결정할 수 있는 경우에 표정의 구조는 얼굴표정 요소들 중 일부에 의해서 특징지어짐을 확인하였다.
온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.
인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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