• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.12 no.8
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• pp.235-242
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• 2023

In recent years, as online counseling for infants and adolescents has increased, CNN-based deep learning models are widely used as assistance tools for emotion recognition. However, since most emotion recognition models are trained on mainly adult data, there are performance restrictions to apply the model to infants and adolescents. In this paper, in order to analyze the performance constraints, the characteristics of facial expressions for emotional recognition of infants and adolescents compared to adults are analyzed through LIME method, one of the XAI techniques. In addition, the experiments are performed on the male and female groups to analyze the characteristics of gender-specific facial expressions. As a result, we describe age-specific and gender-specific experimental results based on the data distribution of the pre-training dataset of CNN models and highlight the importance of balanced learning data.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.1
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• pp.51-63
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• 2021

Identifying characters who appear in a story and analyzing their relationships is essential to understanding the story. This paper aims to identify the two actants (or character roles) as Helper and Opponent in Greimas's Actantial model by identifying Subject (i.e., protagonist) and analyzing the emotional interactions between the Subject and the two actants (Helper/Opponent). Our proposed method consists of three steps. First, we identify objects (i.e., characters) appearing in the text story. Next, we extract relational information through the interaction of the characters, and then classify emotions in the text expressed as relational information. Finally, we represent the flow of emotional relations among characters as a directed graph. The node with the highest degree is considered as the Subject because it includes the most relational information. The node that sends the most positive/negative emotions to the Subject is considered as the Helper/Oppenent, respectively. Our research contributes to the computer-based narrative understanding by providing a computational method that automatically extracts the three key character roles (Subject, Helper, and Opponent) from the text story.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2005.12a
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• pp.249-257
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• 2005

본 연구는 e-marketplace에 대해 기업이 지각하는 만족이 신뢰, 다차원적 관계몰입(감정적몰입, 지속적몰입, 규범적몰입)에 영향을 미칠 수 있음을 제안하고 이를 실증 분석하였다. 전체적으로 제안모델은 수용할만한 자료적합도를 보여 주었으며, 제시한 4개의 가설 모두가 유의한 것으로 나타났다. 그리고 간접효과를 분석한 결과 만족이 신뢰를 통해서 다차원적 관계몰입(감정적몰입, 지속적몰입, 규범적몰입)에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.99-100
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• 2023

최근 중대재해처벌법의 목적은 건설업 주체 구성원들의 안전불감증을 방지하기 위해 CEO의 안전참여 문화를 강조하고 있다. 선행연구에서는 리더의 감성 수준이 높을수록 업무 능력에 긍정적인 영향을 미치며, 감성능력을 요구하는 추세라고 주장하였다4). 본 연구에서 경영자 (CEO) 리더십 및 안전관리 연구에 사용할 수 있는 감성안전 측정으로 건전하고 간단한 EI 측정개발도구에 대해 신뢰도를 검증한다. Schutte Self-Report Emotional Intelligence Test (SSEIT)의 감정 조절 모델을 적용하면 리더와 안전관리자의 EI가 안전업무 수행과 태도에 긍정적인 영향을 미쳐야 한다. 또한 건설 안전관리 직업의 재해피해가능성스트레스 감정 노동이 EI-활용훈련 결과 감정조절이 가능하다는 것을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.739-740
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• 2024

본 연구에서는 음성과 텍스트라는 두 가지 모달리티의 데이터를 효과적으로 결합함으로써, 감정 분류의 정확도를 향상시키는 새로운 멀티모달 모델 학습 방법을 제안한다. 이를 위해 음성 데이터로부터 HuBERT 및 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)기법을 통해 추출한 특징 벡터와 텍스트 데이터로부터 RoBERTa를 통해 추출한 특징 벡터를 결합하여 감정을 분류한다. 실험 결과, 제안한 멀티모달 모델은 F1-Score 92.30으로 유니모달 접근 방식에 비해 우수한 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1819_1820
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• 2009

본 논문에서는 로봇의 감정과 의사표현을 위해서 3D모델 기반의 시뮬레이션이 가능한 에디팅 툴킷을 이용하였고, 사람과 로봇의 감정 상호 작용과 로봇이 제공하는 서비스의 구현을 위해서 다양한 멀티모달 표현을 생성하였다. 로봇은 얼굴표정, 그리고 목과 팔의 움직임으로 멀티모달 표현을 하였으며, 멀티모달 감정/의사 표현을 구성하는 각 모달리티별 표현들은 에디팅 툴킷을 통하여 동기화되었다. 이렇게 생성된 로봇의 멀티모달 감정/의사 표현은 DB형태로 저장되고, 이를 재조합하고 수정하여 새로운 표현을 생성할 수 있도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.109-114
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• 2015

대화 시스템에서 사용자 발화에 대한 감정 분석은 적절한 시스템 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요한 정보이다. 본 연구에서는 단순한 긍, 부정이 아닌 분노, 슬픔, 공포, 기쁨 등 Plutchick의 8 분류 체계에 해당하는 상세한 감정을 분석 하는 데 있어, 임베딩 모델을 사용하여 기존의 어휘 자질을 효과적으로 사용할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 또한 대화 속에서 발생한 감정의 지속성을 반영하기 위하여 문장 임베딩 벡터와 문맥 임베딩 벡터를 자질로서 이용하는 방법에 대해 제안한다. 실험 결과 제안하는 임베딩 자질은 특히 내용어에 대해 기존의 어휘 자질을 대체할 수 있으며, 데이터 부족 문제를 다소 해소하여 성능 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.918-921
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• 2019

최근 4차 산업혁명으로 인해 인공지능 기술의 발달로 인해 사람의 감정을 모델링하는 연구와 챗봇에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 챗봇과의 대화 중에서 감정 모델은 중요한 요소이지만, 서로 별개로 연구되었으며, 그 수 또한 부족하다. 보다 개인적이고 전문적인 서비스를 제공하기 위해선 챗봇 사용자의 감정을 분류할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 모바일 플랫폼에서의 특징을 고려한 신조어를 포함한 사용자가 입력한 문장의 감정을 파악하고 감정에 따른 응답을 구현하는 챗봇을 구현하는 방안에 대하여 제안한다.

• Asia Marketing Journal
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• v.10 no.1
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• pp.133-160
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• 2008

The purpose of this study was to identify the effects of the delay reasons in consumer decision making on experienced emotion and shopping mall satisfaction under the Internet shopping environment. A survey was conducted for this study and 500 answer sheets were analyzed using structural equation modeling. The results are as follows: First, performance risk, financial risk, and social risk significantly have a positive effect on negative emotions for Internet shopping. Second, performance risk has a significant negative effect on positive emotions for Internet shopping. Third, social risk and procedural uncertainty significantly have a positive effect on positive emotions and this shows these reasons are related to pleasure and fun. Forth, needs uncertainty has a negative effect on negative emotions for Internet shopping. Finally, positive and negative emotions that consumer experienced for Internet shopping affect Internet shopping mall satisfaction.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.9
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• pp.65-74
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• 2021

In this study, we further study the customer's positive emotion about the impact of different inherent service climate on the emotions and satisfaction of the customers who receive the service. Through this, the purpose was to present the direction of creating a service climate. As a research method, structural equation statistical analysis, such as measurement model analysis and structural model analysis, was performed using SmartPLS (v.3.2) for data collected in surveys. Looking at the research results, first, a company's service climate has a positive (+) impact on positive customer emotions: pleasure, pleasure, and happiness. This can be interpreted as an indication that creating a business climate for service is an important factor that elicits positive emotions from customers. Second, a company's service climate and positive customer emotion also have a positive impact on customer satisfaction. Finally, when a company's service climate affects customer satisfaction, happiness has the greatest mediating effect among several parameters. This demonstrated empirically that satisfying the happy feelings of customers is the most important of the company's service climate. Since this study is aimed at a small number of restaurant companies, there is a limit to generalizing the findings and applying them to all restaurant companies. Nevertheless, it is meaningful to study the emotions of positive customers when the service climate affects customer satisfaction, and we hope that the company's analysis of service climate will continue to improve customer satisfaction through various emotional analysis as well as positive factors.