본 연구의 목적은 사람들이 언어과제와 공간지각과제을 수행하는 동안 활성화되는 뇌 영역의 차이를 규명하는 것이다. 428명의 대학생을 대상으로 집단 심리실험을 수행하여, fMRI 연구를 위한 실험참여자로 17명의 오른손잡이 여대생을 선정하였다. 17명 중 8명은 언어능력은 뛰어나지만 공간지각능력이 떨어지고, 나머지 9명은 언어능력은 빈약하지만, 공간지각능력이 우수한 사람들이었다. fMRI 실험에 사용된 패러다임에는 언어과제와 공간지각과제가 각각 8block으로 구성되었으며, 각 block은 동일한 과제 3문항을 포함하였다. fMRI 이미징은 1.5T Siemens Vision Scanner로 수집되었으며, Single-shot EPI 기법으로 (TR/TE : 3840/40ms, flip angle : 90, FOV : 220, 64x64 matrix) 이미지를 스캔하였다. 자료분석은 SPM-99 소프트웨어를 사용하였다. 감산(subtraction)분석결과, 언어능력이 뛰어난 집단에서는 양측 대상회(bilateral cingulate gyri)와 좌측 상두정엽 (left superior parietal lobe)이 더 많이 활성화되었고, 언어능력이 떨어지는 집단에서는 양측 전두엽 (both frontal lobes)이 더 많이 활성화되었다. 공간지각능력이 떨어지는 집단에서는 우측 시상 (right thalamus)과 좌측 측-후두엽 (left temporooccipital)이 더 많이 활성화되었다. 언어능력이나 공간지각능력이 우수한 집단에서는 공통적으로 대상회 (cingulate gyri)가 활성화되었다.
인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.
최근 빅 데이터와 인공지능의 발달과 함께 감성 분석에 대한 연구가 활발해지고 있다. 더불어 감성 분석을 위한 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들에 대한 수집의 필요성도 높아지고 있다. 본 논문은 긍/부정어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하는 기존의 수집 방법에 대한 문제점에 대하여 해결방안을 제시한다. 기존의 수집 방법으로 일단 모든 URL들을 저장하고 필터링 과정을 거쳐 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하고자 한다면 불필요한 텍스트 문서 저장과 필터링 과정에서 메모리와 시간을 낭비하게 된다. 기존의 수집 방법에 블룸 필터라는 자료구조를 적용시켜 메모리와 시간을 낭비하게 되는 문제점을 해결하고자 한다.
토픽 모델링은 비즈니스 분석이나 기술 동향 파악 등 다방면에서 많이 사용되고 있는 기술이다. 하지만 대표적인 방법인 LDA와 같은 비지도학습의 경우, 그 알고리즘 구조상 문서의 수가 많을 때 토픽 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 문서의 수가 적은 경우도, 키워드 및 키프레이즈를 이용한 군집화를 통해 토픽 모델링을 하고 감성분석을 통해 토픽에 대한 분석도 제시하였다. 이에 필요한 데이터 제작 및 키워드 추출, 키워드 기반 감성분석, 키워드 임베딩 및 군집화를 구현하였고, 결과를 정성적으로 보았을 때 유의미한 분석이 되는 것을 확인하였다.
스마트폰 보급의 확산으로 제품 구매 시 웹 사이트 및 SNS를 이용하여 제품 리뷰를 참고하는 소비자들이 증가하고 있다. 전자 상거래 사이트의 제품 리뷰는 구매 예정자들에게 유용한 정보로 활용되곤 한다. 하지만 구매 예정자가 직접 제품에 대한 리뷰 데이터를 찾아 전체 내용을 일일이 읽고 분석해야하기 때문에 시간이 오래 걸릴뿐만 아니라 가공되지 않는 데이터가 줄 수 있는 정보는 한정적이다. 또한 이러한 리뷰들은 상품의 특징을 파악하기에도 어려움이 있다. 본 논문에서는 제품의 주요 이슈를 추출하고 주요 이슈에 대한 감성 분석과 감성 요약을 통해 제품 분석 및 평가를 제공하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 휴대폰 제품에 적용하여 구축한 시스템을 통해 소비자가 방대한 양의 제품의 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 제품의 주요 이슈와 가공된 분석 결과를 시각적으로 빠르게 제공받을 수 있음을 보였다.
최근 순환신경망은 여러 자연어처리 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 순환신경망의 복잡한 네트워크 구조 때문에 순환신경망이 어떠한 근거로 예측 결과를 제시했는지 해석하기 어려운 문제점이 있다. 따라서, 순환신경망이 적용된 자연어처리 시스템이 도출한 결과의 타당성을 제공하고 자연어처리 시스템에 중요한 자질을 선별하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 자연어처리 분야의 하나인 감성분석에서 순환신경망의 예측을 분석한다. 학습된 감성분석 시스템의 예측을 해석하기 위해 입력 자질에 대한 민감도 분석을 수행하고 이를 어텐션 메커니즘과 비교하고 그 결과에 대해 설명한다.
제품개발의 개념이 기능이나 성능중심에서 인간의 감성중심으로전환되고 있다. 그러나 인간의 감 성은 정성적 언어로 표현되며 이것을 물리적 디자인요소로 전환하는 것이 필요하다. 이를 위하여는 우선적으로 인간의 감성을 정량화하는 것이 선결되어야한다. 따라서 본 연구의 목적은 다변량해석기법 을 활용하여 고객의 제품에 대한 정성적 이미지를 정량적 데이터로 변환하여 이를 감성 데이터베이스로 구축하는데 있다. 감성 데이터베이스는 감성어휘와 이의 제품에 대한 정량적 수치 데이터로 구성되고, 이를 위해서는 감성어휘 선정, 디자인 요소에 의한 제품의 분류, 감성어휘와 디자인요소간의 상관도 도출 등이 필요하다. 감성어휘는 요인분석에 의해 선정하고, 제품은 아이템/카테고리에 의해 분류하며, 감성어휘와 디자인요소간의 상관성에 대해서는 다변량해석기법 특히, 수량화이론 1류를 사용해서 정량화 한다. 이렇게 구축된 감성 데이터베이스는 감성공학적 디자인 요소변환 지원시스템의 감성데이터 처리 서브시스템의 핵심 역활을 한다.
오픈 도메인 대화에서 텍스트에 나타난 태도나 성향과 같은 화자의 주관적인 감정정보를 분석하는 것은 사용자들에게서 풍부한 응답을 이끌어 내고 동시에 제공하는 목적으로 사용될 수 있다. 하지만 한국어 감성분석에서 기존의 대부분의 연구들은 긍정과 부정 두개의 클래스 분류만을 다루고 있고 이는 현실 화자의 감정 정보를 정확하게 분석하기에는 어려움이 있다. 또한 최근에 오픈한 다중클래스로된 한국어 대화 감성분석 데이터셋은 중립 클래스가 전체 데이터셋의 절반을 차지하고 일부 클래스는 사용하기에 매우 적은, 다시 말해 클래스 간의 데이터 불균형 문제가 있어 다루기 굉장히 까다롭다. 이 논문에서 우리는 일곱개의 클래스가 존재하는 한국어 대화에서 세션들을 효율적으로 분류하는 기법들에 대해 논의한다. 우리는 극심한 클래스 불균형에도 불구하고 76.56 micro F1을 기록하였다.
본 연구의 목적은 병원 간호사의 언어폭력 경험 정도를 파악하고 감정노동, 감성지능 및 사회적 지지가 이직의도에 미치는 영향을 파악하고자 실시되었다. 본 연구는 S시 소재 일개병원에 근무하는 간호사 189명을 대상으로 2015년 11월 17일부터 2015년 11월 27일까지 구조화된 설문지를 사용하여 각 병동과 외래, 특수부서들을 직접 방문하였으며, 수집된 자료는 SPSS (statisical Packageds for the Social Sciences) version 18 통계 분석 프로그램을 이용하여 분석하였다. 간호사의 언어폭력 경험, 감정노동, 감성지능, 사회적 지지 및 이직의도 간의 상관관계를 파악하기 위하여 상관관계분석을 실시한 결과 간호사의 이직 의도는 의사로부터의 언어폭력 경험, 간호사로부터의 언어폭력 경험, 환자·보호자로부터의 언어폭력 경험과 감정노동과는 유의미한 정적상관관계가 있는 것으로 나타났으며 감성지능과 사회적 지지와는 유의미한 부적상관관계가 있는 것으로 나타났다. 대상자의 이직의도에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 단계별 다중회귀분석을 실시한 결과 통계적으로 유의한 영향을 미치는 변수는 감정노동으로 나타났고, 근무부서에서 응급실이 내과계 병동에 비해 이직의도가 낮은 것으로 나타났다.
사람의 음성이 나오기까지 화자가 전달하고자 하는 생각이 언어학적 구조로 바뀌고 이 과정에서 생각을 나타내는 적절한 단어나 구가 선택된다. 또 특정언어의 문법규칙에 의해 어순을 배열하고, 전체 의미에서 중요한 면을 강조하기 위해 피치ⅰ), 억양이나 강세와 같은 특성들을 첨가하는 등의 처리 절차를 통하게 된다. 음성은 기본적으로 여기ⅱ) 성분과 성도ⅲ) 성분으로 구분할 수 있다. 성도는 인두강과 구강을 합쳐서 일컫는다. 따라서 입 모양을 어떻게 하느냐에 따라서도 같은 말이라도 명료성에 영향을 미치게 되고 이러한 특성은 자신감이 넘치고 외향적인 모습으로 비춰지게 된다. 본 논문에서는 입의 모양에 따른 음성의 특징과 발성습관을 통해서 나타나는 사람의 성격을 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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