• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1160-1162
• /
• 2017

자연광은 시시각각 변화하며 광 특성의 변화는 계절별 시간별 일주기리듬을 갖는다. 이러한 자연광의 리듬은 인간의 감성 또는 수면-각성 패턴과 같은 생체리듬에 영향을 미친다. 인간의 생체리듬은 멜라토닌에 의해 조절되며 특히, 수면-각성주기를 일정한 수면패턴으로 유지하게 한다. 이에 본 논문에서는 자연광의 하루 주기변화에 따라 조명의 단파장 영역 중 446nm~477nm의 비율을 제어하여 심부 체온의 변화를 통해 수면패턴을 분석한다. 분석결과, 자연광의 일몰시간과 유사한 시점에서 446nm~477nm의 비율을 최소로 제어 하였을 때 수면에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• 감성과학
• /
• 제18권3호
• /
• pp.17-24
• /
• 2015

본 연구에서는 써멀 마네킹 실험을 통해서 탄화지르코늄(ZrC) 혼입사로 만들어진 니트와 직물 의류의 발열 특성을 연구하였다. 써멀 마네킹 측정에 의한 감성 및 인지기능 열적특성이 분석되었으며 광발열 실험결과와 비교하였다. ZrC 혼입 직 편물의 표면온도는 일반 PET 직 편물 보다 각각 $4^{\circ}C$와 $2^{\circ}C$ 높은 값을 보였다. 그리고 이들 직 편물 의류의 광조사상태에서 써멀 마네킹 실험에 의한 발열특성을 나타내는 보온성 Clo치는 각각 0.18과 0.08 높은 값을 보였다. 이 결과는 이성분 필라멘트의 심사부에 혼입된 ZrC에서 방사된 원적외선에 기인 된 것을 $6{\mu}m{\sim}20{\mu}m$범위의 원적외선 방사강도 결과와 EDS 원소분석에 의해 확인함으로써 가능하였다. 그리고 ZrC 혼입에 의해 직물의 압축성이 낮아지고 굽힘강성이 높은 값을 보임으로써 촉감 특성은 다소 부족함을 보였다. 그러나 ZrC혼입 직 편물의 발열특성 발현을 써멀 마네킹 측정에 의해 확인함으로써 인텔리전트 의류로서의 적용 가능성을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제6권2호
• /
• pp.449-454
• /
• 2020

본 논문에서는 SNS에 게시된 글의 내용을 통해 사용자의 우울함을 검출하는 기계학습 기반 감성 분석 시스템을 제안한다. 게시한 글의 작성자가 기분을 파악하는 시스템을 구현하기 위해 먼저 감정 사전에서 우울한 감정의 단어와 그렇지 않은 감정과 관련된 단어를 목록화하였다. 그 후, SNS를 대표하는 서비스 중 하나인 트위터의 텍스트 자료에서 검색 키워드를 선정하고 크롤링을 시행하여 우울한 감정을 띤 문장 1297개와 그렇지 않은 문장 1032개로 이뤄진 학습 데이터셋을 구축하였다. 마지막으로 텍스트 기반 우울감 검출 목적에 가정 적합한 기계학습 모델을 찾기 위해 수집한 데이터셋을 바탕으로 순환신경망, 장단기메모리, 그리고 게이트 순환 유닛을 비교 평가하였고, 그 결과 GRU 모델이 다른 모델들보다 2~4%가량의 높은 92.2%의 정확도를 보임을 확인하였다. 이 연구 결과는 SNS상의 게시글을 토대로 사용자의 우울증을 예방하거나 치료를 유도하는 데 활용될 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.9-19
• /
• 2019

본 논문은 인공 지능 기술의 효과는 산업에 미치는 영향과 일상생활의 변화 등에 관한 연구이다. 또한 감성 인공 지능 개발은 차세대 3D 벡터 감응 인공 지능을 대비한다. 이것은 인공 지능의 의사 결정 권력의 주요 키워드를 제시한다. 특히 비 윤리적 학습의 중요성과 윤리적 가치 판단을 반영하는 의사 결정 시스템의 구현으로 인해 중요한 결과가 달성된다. 이것은 데이터 기반 시뮬레이션이며 (1) 사용 가능한 데이터, (2) 시뮬레이션 목표를 위한 기술을 필요로 한다. 실제 의도된 시뮬레이션 기반 연구의 일반적인 내용을 고려한다. 현재 기존 연구는 의미있는 연구 동기에 중점을 두고있느나, 본 연구는 기술의 방향성을 제시하는 결과이다. 그 결과 실증분석은 각국이 인공 지능에 대한 신기술 기업의 윤리 책임감에 대한 의사 결정력과 일치한다. 결론적으로, AI / ML의 기술적 측면에 대한 윤리적 주제에 대해 달성 할 수 있는 구체적인 기여와 해석이 필요하다. 이는 인공지능 의사 결정에서 인간의 공감의 분석력이 더욱 부각될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권11호
• /
• pp.1571-1576
• /
• 2022

코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
• /
• pp.156-159
• /
• 2007

본 연구에서는 개 방, 참여, 공유를 기 본 가치로 하는 Web 2.0의 대표적 트렌드인 UCC(User Created Contents)를 e-Learning에 접목하여 비즈니스 모델 설계시 고려해야 할 사항들을 분석하였다. 현재 초중등은 물론 대학, 직장, 평생교육의 주류를 형성하고 있는 것은 e-Learning이다. 그러나 기존 e-Learning 모델들은 콘텐츠의 다양성 미흡, 감성의 부재, 흥미 부족 등 해결하기 어려운 문제들을 가지고 있다. 이에 기존 e-Learning 모델의 단점들을 보완해 줄 수 있는 UCC의 개념을 통합함으로써 교육효과를 극대화하고 교육 주체자들의 교육활동을 보다 편리하게 도와줄 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 교육 주체자들이 제작한 콘텐츠를 Web2.0 플랫폼에 적용하여 참여와 공유를 이끌어 내고 궁극적으로 교육효과를 극대화 할 수 있는 비즈니스 모델을 설계시 고려해야 할 사항을 분석하여 제시하였다.

• 감성과학
• /
• 제13권1호
• /
• pp.207-214
• /
• 2010

본 연구에서는 근전도 신호를 활용하여 정상인의 보행과 관련된 상지와 하지 근육의 신호를 확인하고 저항센서를 이용하여 정상적인 보행 패턴을 확인하였다. 대학생 15명을 대상으로 정지해 있을 때와 평지를 보행할 때, 상지의 4부위(대흉근과 승모근)와 하지의 10부위(대퇴직근, 대퇴이두근, 내측광근, 외측광근, 반막양근, 반건양근, 가자미근, 장비골근, 내비복근과 외비복근)에 전극을 부착하여 근전도를 측정하였다. 저항센서는 양측 발바닥의 8부위에 센서를 부착하여 보행시 발에 가해지는 압력을 측정하였다. 그 결과, 근전도 신호는 정지상태에 비하여 보행 시에 허벅지의 외측광근과 반건양근을 제외하고 모든 근육에서 유의하게 높은 진폭을 가졌다. 또한 보행주기의 두 단계인 입각기와 유각기와 관련된 근육을 확인하였다. 저항 센서의 신호 분석 결과, 평균 보폭 주기 동안 크게 입각기와 유각기의 두 주기와 세부적으로 여덟 단계 - 초기 접지기, 하중 반응기, 중간 입각기, 말기 입각기, 전 유각기, 초기 유각기, 중간 유각기, 말기 유각기 - 의 보행 주기를 확인할 수 있었다.

• 감성과학
• /
• 제16권1호
• /
• pp.117-124
• /
• 2013

본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제27권4호
• /
• pp.845-854
• /
• 2016

감성분석 (sentiment analysis) 혹은 오피니언 마이닝 (opinion mining)은 블로그, 리뷰, 신문기사나 소셜네트워크 등의 문서에서 개인의 주관적인 정보 혹은 의견을 알아보는데 사용되는 텍스트 마이닝의 기법이다. 평점이 있는 온라인 리뷰에서 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 분류문제에 대한 선행연구에서는 이진 분류만을 고려하였다. 그러나 긍정과 부정 외에도 중립적인 의견도 있을 수 있기 때문에 이진 분류보다는 다범주 분류가 더 적합할 것이다. 본 연구에서는 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 다범주 분류문제를 고려한다. 전처리에서는 카이제곱 통계량을 이용하여 평점과 연관된 단어들을 추출하고 이를 입력변수로 삼아 지지벡터기계 (support vector machines)와 비례오즈 모형 (proportional odds model) 등 다범주 분류기의 예측력을 비교한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권8호
• /
• pp.423-428
• /
• 2019

4차 산업의 발달로 ICT 디바이스의 영역이 확대되면서 스마트 주얼리들이 출시되고 있다. 주얼리는 스마트 기기의 기능적 측면과 융합되면서 인체를 치장하는 패션 도구일 뿐만 아니라, 사용자가 생활환경과 안전개선에 필요한 정보들을 전달하는 기능 및 필요한 정보의 상호작용이 확장 가능성을 가져오고 있다. 현재 웨어러블 주얼리는 스마트폰 보조기라는 인식과 기술적 제약으로 소비자에게 큰 호응을 얻지 못해 널리 확산되지 못하고 있으나 디바이스의 초소형화, 디자인의 개선이 필요하다. 현재 출시된 웨어러블 주얼리 제품을 중심으로 디자인, 재료, 색채에 따른 감성적 유형을 분석하여 스마트 주얼리가 주얼리로서 사람들의 감성을 어떻게 자극을 할 것인가를 고려하며 더 많은 연구를 통해 미흡한 부분들을 보완 수정하여 창의적인 스마트 주얼리의 가치를 높이는데 기여하고자 한다.