• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.206-216
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• 2013

감성은 학습, 행동, 의사결정, 상호대화를 포함한 인간의 일상생활에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위하여 생체신호로부터 최소한의 중요한 특징만을 추출하여 사용하는 감성 분류기를 설계하고자 한다. 생체신호는 맥파, 피부온도, 피부전도도, 뇌파신호(전두엽, 두정엽)를 사용하였으며, 4가지 감정(보통, 슬픔, 공포, 행복)은 영화 관람을 통하여 유도하였다. 측정한 생체신호로부터 추출한 24개의 특징으로부터 최적의 특징 집합의 결정은 서포트벡터머신 기반 적합도 함수를 사용하는 유전알고리즘을 적용하였다. 최적의 4감정 분류 정확도는 96.4%이었으며, 서포트벡터머신만을 사용하였을 경우보다 17% 높았다. 선택된 최소에러 특징은 맥파 심박변이도의 평균, NN50, 맥파 유도 맥파 전달 시간의 평균, 피부전도도의 평균과 두정엽 뇌파의 ${\delta}$, ${\beta}$ 주파수 대역에너지였다. 실험을 통하여 두정엽 뇌파, 맥파, 피부전도도의 조합이 고정밀 감정 장비에 적합하였으며, 79% 성능을 보인 맥파와 피부전도도의 조합이 간단한 감성장비에 적절하게 적용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.189-201
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• 2020

동영상으로 자신의 일상을 기록해 친구들과 소통하는 것이 Z세대나 밀레니얼 세대에게 트렌드로 자리 잡으면서 브이로그에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 유튜브 브이로그 이용 경험이 있는 20-30대 일반인 168명을 대상으로 브이로그 이용 동기와 이용자 특성이 브이로그 이용 만족과 지속이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과, 본 연구에서 설정한 모든 가설이 채택되었다. 즉, 브이로그 이용 동기(습관 및 시간보내기, 정보추구, 오락 및 휴식, 관음주의)와 이용자 특성(개방성, 감정적 동일시)이 이용 만족에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 브이로그에 대한 이용 만족 역시 지속이용의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 새로운 콘텐츠 분야라고 할 수 있는 브이로그에 대한 실증적 접근을 통해 여러 이론적, 실제적 시사점을 제공했다는 점에 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.277-287
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• 2022

일상을 기록하는 동영상 브이로그가 온라인 소통의 주요한 영상 콘텐츠 양식이 되고 있는 현 시점에, 본 연구는 이러한 온라인 영상의 이용이 시청 몰입 심리 및 자기향상 태도에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 했다. 일상 공유를 통한 온라인 플랫폼 생산자 논의 및 자기결정성 이론을 바탕으로, 유튜브 브이로그의 정보 속성별 그리고 출연자 유형별 영향의 차이를 살펴보았다. 이용자를 대상으로 설문조사를 실시한 자료의 분석 결과, 정보 속성(일과기록형 vs. 심층정보형) 및 출연자 유형(일반인 vs. 연예인)에 따른 유의미한 영향이 발견되었다. 일과기록형에 비해 심층정보형 영상을 시청할수록, 연예인 출연에 비해 일반인 출연 영상을 시청할수록, 수용자의 감정이입, 사회적 실재감 등의 시청 몰입이 높아졌으며, 자기성찰, 심리적 힘돋우기 등의 자기향상 태도 역시 높아지는 것으로 나타났다.

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-10
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• 2017

목적: 소아기에 경험되는 미토콘드리아 질환은 희귀난치성 질환으로, 확진까지의 과정에서뿐 아니라 진단 및 진단 이후 과정에서 지속적으로 질병을 경험하는 환자와 보호자에게 모두 신체적 및 정신적인 어려움을 동반하게 된다. 본 연구에서는, 미토콘드리아 질환 소아환자의 보호자의 질환에 대한 인식을 조사하고, 확진이후 경험하게 되는 감정들에 대한 이해를 통해, 미토콘드리아 질환 환자와 보호자, 그 가족들에 대한 치료적 개입의 방향에 도움을 제시하고자 하였다. 방법: 연세의대 강남세브란스병원 소아청소년과 미토콘드리아 질환 클리닉에 내원한 83명 소아 환자의 보호자들에 대해서, 미토콘드리아 질환에 대한 인식 및 진단 이후 경험하게 되는 정서 관련 개발된 설문 조사를 시행하여 분석하였다. 환자들에 대한 미토콘드리아 질환 관련 임상 자료가 조사되었으며, 이와 관련한 분석이 이루어졌다. 결과: 총 83명의 환자들 보호자에 대한 설문 결과가 분석되었으며(남아 53명, 64%), 환자의 연령대는 6-12세가 27명(33%), 1-6세가 25명(30%) 순서였다. 미토콘드리아질환 관련 첫번째 증상 발병 연령은 0-0.5세가 전체의 43%(36명)를 차지하였고, 질병의 유병기간은 10년 이상으로 지속되는 경우가 가장 많았다(35명, 42%). 자녀가 미토콘드리아 질환으로 확진을 받기 이전에, 희귀난치성 질환에 대한 보호자의 인식정도는 '전혀 알지 못한다'가 총 83명중 44명으로 제일 높았고, 미토콘드리아 질환에 대한 보호자의 인식 정도도 '전혀 알지 못한다'가 총 83명중 68명으로 높았다. 자녀가 미토콘드리아 질환으로 확진을 받는 과정에서는 미토콘드리아 질환에 대한 보호자의 인식은 '별로알지 못한다,' '조금 안다'가 모두 높게 나타나, 확진을 받기 이전에 비해 질환에 대한 인식 정도가 높아진 것으로 나타났다. 미토콘드리아 질환 소아 환자의 보호자가 지각하는, 미토콘드리아 질환에 대한 가족들의 '인식' 정도는 대체적으로 평균 수준으로 나타난 반면, 보호자가 지각하는, 미토콘드리아 질환에 대한 가족 이외 주변 사람들의 '인식' 정도는 '전혀 알지 못한다'가 43명으로 가장 높게 선택되었다. 이와 더불어, 보호자의 인식 정도와 가족 이외 주변 사람들의 인식 정도는 대부분이 '별로 일치하지 않는다'로 보고되고 있어, 대부분의 인식이 일치하지 않는다는 의견이 보고되었다. 보호자의 자녀가 미토콘드리아 질환으로 확진 받았을 당시, 보호자가 가장 먼저 경험한 생각이나 감정으로 좌절/절망감, 막막함/무기력감, 당황스러움 등이 높게 보고되었다. 미토콘드리아 질환 진단 및 치료 과정에서 보호자의 감정으로 불안감, 치료 과정에 대한 의지, 가족 구성원으로서의 책임감이 가장 빈번하고 강하게 경험되었던 것으로 나타났고, 그 다음으로는 당황스러움과 막막함/무기력감이 보고되었다. 한편, 미토콘드리아 질환 진단 및 치료 과정에서 환자가 경험한 감정으로는 불안감이 가장 높게 보고되었으며, 치료 과정에 대한 의지, 당황스러움, 부정적인 스트레스가 보고되었다. 결론: 희귀난치성 질환인 미토콘드리아 질환은 질환에 대한 경험 이전에 보호자 및 가족들의 인식이 충분하지 못하고, 특히 가족 이외의 주변 사람들의 인식은 질환에 대한 확진 이후에도 별로 변화되지 못하여, 환자와 가족이 경험하는 정서적인 소외감이나 어려움이 높을 수 있을 것으로 여겨진다. 이와 관련하여, 질환에 대한 확진 이후 환자와 보호자가 경험하게 되는 부정적인 감정들은, 질병 자체에서 비롯되는 어려움과 더불어 질병에 대한 치료적 개입 제공에 어려운 요소로 작용할 수 있으므로 이에 대한 이해와 치료적 계획의 고려가 필요할 것으로 시사된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.409-414
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• 2021

본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적을 활용하고자 한다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등의 관심 영역으로부터 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇의 디자인에 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하여 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 시선 추적 지표는 고정된 시간(Fixation), 첫 응시 시간(First Visit), 전체 머문 시간(Total Viewed), 그리고 재방문 횟수(Revisits)이며, 관심 영역인 AOI(Areas of Interests)는 소셜로봇의 얼굴, 눈, 입술, 그리고 몸체로 설계하였다. 그리고 디자인평가 설문을 통하여 소셜로봇의 감정 표현, 인간다움, 얼굴 두각성 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도로 설정하였다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.181-203
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• 2023

유튜브는 OTT와 개인방송 플랫폼의 특성을 모두 갖춘 하이브리드적 성격을 띠고 있다. 그러나, 이러한 하이브리드적 특성을, 특히 유료 채널멤버십의 맥락에서 조사한 선행연구는 제한적이다. 따라서, 본 연구에서는 소비가치이론과 선행연구를 바탕으로 유튜브 유료 채널멤버십과 관련된 소비가치 요인이 이용만족도와 지속이용의도에 미치는 영향을 검증하고자 한다. 구체적으로, 본 연구는 유튜브 유료 채널멤버십 맥락에서 인지된 네 가지 소비가치 요인(기능적 가치, 사회적 가치, 감정적 가치, 진귀적 가치)을 도출하고, 각 요인이 이용만족과 지속이용의도에 미치는 영향을 검증한 후, 이러한 관계에서 상황적 가치(유료 유튜브 멤버십 채널에서의 실시간 방송 시청경험)의 조절효과를 추가적으로 살펴보고자 한다. 데이터는 여러 유료 유튜브 채널멤버십에 가입한 한국 성인을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 총 274부가 수집되었다. 구조방정식모델링 기법을 활용하여 연구모형을 검증한 결과, 네 가지 소비가치 요인이 모두 이용만족에 유의미한 영향을 미치며, 이용만족은 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상황적 가치 또한, 기능적/감성적 가치와 이용만족 간의 관계와 이용만족과 지속이용의도 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 조사되었다. 본 연구는 OTT와 개인방송 플랫폼의 특성을 모두 포괄하는 유튜브 채널 유료 멤버십에 초점을 맞춘 최초의 연구로서, 본 연구의 결과를 통해 개인방송 진행자 및 이해관계자들에게 시청자의 이용만족에 영향을 미치고 채널멤버십 가입 및 지속유지를 유도하는 동기부여 요인에 대한 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제11권3호
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• pp.125-146
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• 2009

우수한 이점들을 갖춘 오픈소스 소프트웨어(OSS)의 출현은 많은 사람들에게 상당한 흥미를 불러일으켰다. 대표적인 OSS로 알려진 리눅스(Linux)에 관한 연구에서 보편적인 방법으로 개발할 경우, 약 54억 유로의 비용이 들고, 연 73,000명의 개발자들이 필요할 것이라고 추정하였다. 그러나 리눅스는 개인사용자들을 위한 운영체제 시장 점유의 0.65퍼센트만을 차지하고 있었고 이는 마이크로소프트 윈도우즈 제품이 전체의 90퍼센트를 차지하는 것과 대조적인 것이었다. OSS의 개발에 사용된 대부분의 노력들이 낭비되거나, 잠재적인 가치가 실제적으로 사용자들에게는 의미 없게 되는 결과였다. OSS의 채택은 현재의 소프트웨어의 사용을 중단함과 동시에 새로운 소프트웨어로 변경(전환)하는 것이다. 만약 사용자들이 전환하기를 주저한다면, OSS를 채택할 수 없을 것이다. 본 연구에서는 리눅스 사례를 활용하여 현재 사용하고 있는 상업성의 운영체제를 무료 운영체제(오픈소스 소프트웨어)로 전환하는 것에 대한 사용자 저항을 조사하였다. 본 연구는 전환비용을 6개의 세부유형(불확실 비용, 감정비용, 설치비용, 학습비용, 이익 손실 비용, 매몰비용)으로 분류하고, 201명의 사용자들을 대상으로 한 설문결과를 바탕으로 변화에 대한 사용자 저항에 미치는 영향을 조사하였다. 조사 결과, 변화에 대한 사용자 저항은 OSS의 채택의도에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한 본 연구는 불확실 비용과 감정비용이 변화에 대한 사용자 저항에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 기술 수용에 관한 선행연구들을 뛰어넘어, 본 연구는 전환비용이 변화에 대한 사용자 저항에 영향을 미치는 것을 이해하는데 공헌하고, OSS의 채택을 향상시키기 위한 전략을 개발하는 OSS 주창자들에게 제언하는데 의미가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.123-131
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• 2020

인공지능 기술의 비약적 발전과 함께 사람의 언어를 다루는 자연어 처리 분야 역시 활발하게 연구가 진행되고 있다. 특히 최근에는 구글에서 공개한 언어 모델인 BERT는 대량의 코퍼스를 활용해 미리 학습시킨 모델을 제공함으로써 자연어 처리의 여러 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. BERT에서 다국어 모델을 지원하고 있지만 한국어에 바로 적용했을 때는 한계점이 존재하기 때문에 대량의 한국어 코퍼스를 이용해 학습시킨 모델을 사용해야 한다. 또한 텍스트는 어휘, 문법적인 의미만 담고 있는 것이 아니라 전후 관계, 상황과 같은 문맥적인 의미도 담고 있다. 기존의 자연어 처리 분야에서는 어휘나 문법적인 의미를 중심으로 연구가 주로 이루어졌다. 텍스트에 내재되어 있는 문맥 정보의 정확한 파악은 맥락을 이해하는 데에 있어 중요한 역할을 한다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식그래프는 컴퓨터에게 쉽게 문맥을 학습시킬 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 한국어 코퍼스를 이용해 사전 학습된 BERT 모델과 지식 그래프를 이용해 한국어 문맥 정보를 추출하는 시스템을 제안하고자 한다. 텍스트에서 중요한 요소가 되는 인물, 관계, 감정, 공간, 시간 정보를 추출할 수 있는 모델을 구축하고 제안한 시스템을 실험을 통해 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.243-262
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• 2022

본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적(Eye Tracking)을 활용하여 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하고, 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등을 관심 영역(Area of Interest: AOI)으로 설정하여 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇 디자인의 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 시선 추적 지표는 고정된 시간(Fixation), 첫 응시 시간(First Visit), 전체 머문 시간(Total Viewed), 그리고 재방문 횟수(Revisits)이며, 관심 영역인 AOI(Areas of Interests)는 소셜로봇의 얼굴, 눈, 입술, 그리고 몸체로 설계하였다. 그리고 디자인평가 설문을 통하여 소셜로봇의 감정 표현(Expressive), 인간다움(Human-like), 얼굴 두각성(Face-highlighted) 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도를 설정하였다. 시선 반응에 따른 소셜로봇에 대한 태도를 형성하는 과정에서 두가지 경로를 통해 영향을 미치는 것을 확인되었다. 첫번째는 시선이 태도에 직접적으로 미치는 영향으로 소셜로봇의 얼굴과 눈의 응시에 따라 긍정적인 태도 인 것으로 나타났다. 구체적으로, 로봇의 첫 응시 시점이 이를수록 눈에서는 머문 시간이 길고 재방문 빈도가 낮을수록 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 평가하였다. 즉 소셜로봇을 얼굴보다 눈에 집중해서 보게 될 때 피험자들이 로봇에 대한 판단에 있어 직접적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 두번째로는 로봇에 대한 인지적 지각된 측면을 고려하여 얼굴 두각성(Face-highlighted), 의인화(Human-like), 감정 표현(Expressive)이 태도에 미치는 영향의 결과로 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 소셜로봇에 대한 지각이 구체적으로 로봇의 어떤 외형적 요소가 연관성을 가지는지 살펴본 결과 소셜로봇의 얼굴과 입술에 머문 시간이 길수록 입술을 다시 주시하지 않을수록 Face-highlighted에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 전신은 첫 응시가 늦을수록, 입술은 첫 응시가 빠르고 시선이 고정된 시간이 짧을수록 Human-like에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 소셜로봇의 얼굴에 머문 시간은 길수록 Expressive에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다.