• 전자공학회논문지SC
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• 제48권4호
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• pp.54-62
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• 2011

감성 행동을 표현하는 것은 인간 친화 로봇의 필수 요소 중 하나이다. 하지만 감성 행동은 로봇의 목적이나 사양에 따라서 달라지기 때문에 감성 행동을 생성하고 표현하는 방법은 로봇마다 다르다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 목적이나 사양에 상관없이 다양한 인간 친화 로봇에 적용될 수 있는 감성 행동 생성 방법을 제안한다. 먼저 감성 행동 생성 방법의 입력 값으로 다중 감정값을 이용한다. 다중 감정 공간을 이용하여 각 감정이 독립적으로 존재할 수 있기 때문에 로봇의 목적에 따라 사용하고자 하는 감정을 취사선택할 수 있다. 로봇의 사양에 따라서 표현할 수 있는 방법이 다르므로, 로봇의 표현 부위를 나누고, 각 표현 부위별로 표현할 수 있는 행동을 데이터화한다. 이렇게 나누어진 행동들을 단위 행동이라고 정의하며, 각 단위 행동이 표현할 수 있는 감정에 대한 반영도를 결정한다. 그리고 이를 이용하여 주어진 다중 감정값에 최적화된 단위 행동 조합을 결정한다. 이 과정을 사양과 목적이 다른 사이버 로봇 시뮬레이터, 3D 캐릭터 헤드 로봇, 기계적인 설계 기반의 헤드 로봇 등에 적용함으로써 제안한 방법의 범용성을 실험한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.229-232
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• 2001

최근 컴퓨터를 이용하여 사용자와 상호작용 하는 과정에서 사용자의 정서 상태를 파악하고, 이에 대응하여 적절한 행동을 할 수 있는 감성 캐릭터 생성에 대한 연구가 요구되고 있다. 특히 캐릭터 애니메이션에 있어서도 애니메이터의 수작업이나 외부 장비를 이용하지 않고, 캐릭터의 감성 상태에 따라 애니메이션을 자동으로 생성할 수 있다. 본 논문은 이러한 감성 시스템을 설계하고 캐릭터의 감성에 따라 애니메이션 하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 캐릭터에 감성을 부여하기 위하여 Ortony의 인지적 정서 모델을 바탕으로 하여 새로운 감성 모델을 제안하였고 이를 바탕으로 물고기 캐릭터에 적용하여 시스템을 구현하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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• pp.134-139
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• 1997

가상 현실 세계에서 정보교류의 수단으로 자신의 정보를 제공하거나 또다른 정보를 수집하는 등의 정보교류와 자신을 표현하고자 하는데에 기존의 2차원의 캐릭터보다는 3차원의 캐릭터를 이용하여 사용자의 대리인으로 분신(Avatar)을 사용하는 3차원 영상을 주제로 하는 많을 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 가상현실 세계에서의 분신이 좀 더 현실감이 있는 자연스러운 행동과 상호작용을 보이기 위해서 사람 모습을 닮은 분신을 연구하였으며, 실세계의 자연스러운 정보들(손 동작, 몸 동작)을 분신에 적용하여 가상세계에서 분신의 행동양식과 상호작용이 가능하고 시각, 청각, 역각등의 다중형태의 정보들을 3차원으로 제공하고자 하는데 중점을 두었다. 이 시스템은 가상세계에서 분신을 생성하며 몇가지의 기본 행동을 가지고 간단한 방법과 실시간으로 분신의 움직임을 처리 할 수 있는 분신의 행동양식과 상호작용이 가능한 하가지 시스템을 소개할 것이다. 또한 이 시스템은 다른 기종의 플랫폼(PC, W/S)간에 다중참여자를 위하여 네트윅 환경하에서 실행 될 수 있다.

• 정보와 통신
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• 제34권6호
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• pp.43-50
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• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.199-207
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• 2020

최근 빅데이터 분석은 대량의 데이터로부터 미래를 예측하여 가치를 창출할 수 있어 다양한 분야에서 주목받고 있으며, 정치 캠페인 운영이나 결과 예측에도 활용되고 있다. 하지만 기존의 연구는 특정 SNS 데이터만을 분석하여 후보자들에 대한 정보를 취합하는데 한계가 있었다. 이에 본 연구는 2017년 한국 대선 후보별 뉴스와 댓글을 수집하여 뉴스 생성 추이, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 분석, 키워드 감성 분석을 하였다. 분석 결과, 대선 후보 간 다양한 토픽들이 생성되는 것을 확인하였으며, 후보별 이슈가 되는 중점 키워드와 이에 대한 유권자들의 호응도가 추출되었다. 본 연구는 포털 뉴스에서 생성되는 대선 캠페인에 대한 동향을 마이닝 할 수 있게 했다는 점과 감성 분석을 통해 대권주자들에 대한 유권자들의 관심과 의견들을 정량화하여 수치화한 것에 의의가 있다. 본 연구가 여론 수렴의 도구적 방법을 제시함으로써 이를 바탕으로 전략적인 행동 방안을 도출할 수 있을 것을 기대한다.

• 감성과학
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• 제14권3호
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• pp.425-434
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• 2011

본 연구의 목표는 일반적으로 사람들이 일상에서의 추위 노출 시간을 고려하여 단기간 추위노출과 지속적인 장기간의 추위 노출이 인지기능과 뇌의 신경세포생성과 신경전달물질에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 실험 방법으로 인지행동검사(Behavior test)와 면역조직화학법(Immunohistochemistry Method)을 실시하였다. 본 연구에서는 7주령(평균체중 $250{\pm}10g$) Sprague-Dawley 계열의 수컷 흰쥐(n=40)를 사용하여, 무선배치 방식으로 상온 대조군(n=10), 저온 3일군(n=10), 저온 5주군(n=10)으로 분류 하였다. $22^{\circ}C$(상대습도 40%)의 온도는 상온으로 설정 하였고, $4^{\circ}C$(상대습도 40%)는 추위 스트레스 환경으로 설정 하였다. 수동회피실험의 결과에 의하면, 추위 스트레스는 기억력의 감소를 가져왔다. 그러나 추위 스트레스에 의한 기억력 감소의 보상작용으로 신경전달 물질인 5-HT와 TPH의 증가가 나타나는 것을 면역조직화학법을 통해 해부시경학적으로 확인할 수 있었다. 그러나 보상작용에 의한 새로운 신경세포생성 증가가 기억력을 정상상태로 회복시키지는 못하였다.