Jo, Su-Ran;Mun, Jeong-Hun;Kim, Chi-Gyeong;Kim, Yong-Jin
한국경영정보학회:학술대회논문집
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2007.06a
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pp.634-639
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2007
본 연구에서는 MMORPG(Massively Multiplayer Online Role-Playing Game)의 게임 플레이어들을 상대로 길드원들간의 인지되는 상호작용과 사회적 정체성 이론의 세가지 표출 형태인 인지적, 감정적, 평가적 사회정체성과의 관계에 기반하여, 이 세가지 표출 형태와 플레이어의 게임 충성도의 영향 관계를 분석하였다. 분석결과 길드원간의 상호작용을 통해 형성된 사회정체성은 MMORPG 플레이어의 게임에 대한 충성도 형성에 기여한다고 나타났다. 이러한 연구결과는 온라인 게임 개발 업체가 게임플레이어들을 성공적으로 확보할 수 있는 게임 개발 전략 수립에 가이드라인을 제공해 줄 것이다.
I analyzed the structure of a block-chain system and a block-chain-based service system. It is a decentralized book encryption system software technology that does not require a third party to secure trust between the two parties. Block chains are structured in a linked list structure. The block chain manage transaction information by blocking the transaction information, in conjunction with other blocks. As a result, I have discovered structural weaknesses in current block-chain systems and block-chain-based service systems. Once these possible structural problems are resolved, I expect that the block-chain-based service system will make various industrial contributions.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.295-297
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2011
본 논문에서는 동적얼굴영상으로부터 감정인식을 위해 벡터 표현 보다는 직접적인 텐서 표현으로 특징들을 추출하는 텐서 기반 다선형 주성분분석(MPCA: Multilinear Principal Component Analysis) 기법을 사용한다. 사람 6가지의 얼굴 표정을 사용하는데 한 사람의 각 표정마다 5프레임으로 묶어서 텐서 형태로 취하여 특징을 추출하고 인식한다. 시스템의 성능 평가는 CNU 얼굴 감정인식 데이터베이스를 이용하여 특징점 개수와 성능척도에 따른 실험을 수행하여 제시된 방법의 유용성에 관해 살펴본다.
본 논문에서는 인터넷 메신저를 위한 새로운 감성 인터페이스를 제안한다. 이는 상용 인터넷 메신저에 시각과 촉각 정보를 이용한 입력과 표현 기술을 적용하여 원격지 사용자 간의 감성 교류의 증대를 목적으로 한다. 본 연구에서는 문헌조사 및 메신저 사용자 설문조사를 기반으로 감정에 대한 분류 및 응용 대상이 되는 주요 감정을 추출하였고, 이를 바탕으로 시각과 촉각적 정보를 포함하는 visual icon으로써 ECON(Emotional ICON)을 정의하였다. 이 ECON은 ECON Editor를 이용하여 생성, 수정, 표현 확인이 가능하도록 하였고, ECON Player, 즉 실제 형체를 가지고 ECON의 동작 정보를 표현하는 새로운 장치를 제작하였다. 이러한 ECON 시스템을 인터넷 메신저와 연동하여 메신저의 이모티콘처럼 ECON을 사용함으로써 상대방의 감정을 시각적, 촉각적으로 표현함과 동시에 직관적인 입력을 제공하여 Emotional Interface 환경을 구축하였다. 따라서 본 논문에서는 ECON의 정의, ECON Editor의 구현, 키보드받침과 입술 모양으로 형상화된 ECON Player의 제작 및 메신저와 연동되어 동작하는 전체 ECON시스템에 관하여 설명하고, 또한 메신저 응용에 기반한 Emotional Interface에 대한 사용자의 평가와 향후 연구 방향에 대해서 기술한다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.3
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pp.342-352
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2020
This study examines the effects of customer citizenship behavior and customer badness behavior on service employees' emotional dissonance and job burnout. To achieve this, a survey was empirically carried out to 338 foodservice employees. The overall findings were as follows. First, the customer citizenship behavior had a significant effect on the emotional dissonance of service employees. Second, the customer citizenship behavior had no significant effect on job burnout. Third, the customer badness behavior had a significant effect on the emotional dissonance. Fourth, the customer bad behavior had a significant effect on the job burnout. Fifth, the emotional dissonance had a significant effect on job burnout of service employees. These results confirmed the importance of customer citizenship behavior and customer badness behavior in the foodservice industry. This suggests that the customer badness behavior has a significant effect on the emotional dissonance and job burnout, leading to the deterioration of quality in the foodservice industry that pursues the unconditional suppression of service employees' emotion or customer-centered operating strategies. Therefore, strategic systemization is required in terms of promoting civil behavior on behalf of customers through positive interaction and induce contribution behavior through loyal service.
is basically based on a written history but is narrated for an unwritten history with imagination. This study explored whether viewers of tow films and regard them as a real story or an unreal story. Analysis of film contents and data from a nationwide online survey(N = 300) were executed. This study found the following. First, viewers consider a true story but a imaginary story. Second, viewers show different ideologial and emcotional evaluation, and strength of memory between two films. Finally, viewers are not likely to evaluate performative value of two history films, which suggest a pluralistic interpretation of history, as they regard the films as an imaginary story or a recreation.
Building human-aligned artificial intelligence (AI) for social support remains challenging despite the advancement of Large Language Models. We present a novel method, the Chain of Empathy (CoE) prompting, that utilizes insights from psychotherapy to induce LLMs to reason about human emotional states. This method is inspired by various psychotherapy approaches-Cognitive-Behavioral Therapy (CBT), Dialectical Behavior Therapy (DBT), Person-Centered Therapy (PCT), and Reality Therapy (RT)-each leading to different patterns of interpreting clients' mental states. LLMs without CoE reasoning generated predominantly exploratory responses. However, when LLMs used CoE reasoning, we found a more comprehensive range of empathic responses aligned with each psychotherapy model's different reasoning patterns. For empathic expression classification, the CBT-based CoE resulted in the most balanced classification of empathic expression labels and the text generation of empathic responses. However, regarding emotion reasoning, other approaches like DBT and PCT showed higher performance in emotion reaction classification. We further conducted qualitative analysis and alignment scoring of each prompt-generated output. The findings underscore the importance of understanding the emotional context and how it affects human-AI communication. Our research contributes to understanding how psychotherapy models can be incorporated into LLMs, facilitating the development of context-aware, safe, and empathically responsive AI.
In relation to the extraction of opinion words, it may be difficult to directly apply most of the methods suggested in existing English studies to the Korean language. Additionally, the manual method suggested by studies in Korea poses a problem with the extraction of opinion words in that it takes a long time. In addition, English thesaurus-based extraction of Korean opinion words leaves a challenge to reconsider the deterioration of precision attributed to the one to one mismatching between Korean and English words. Studies based on Korean phrase analyzers may potentially fail due to the fact that they select opinion words with a low level of frequency. Therefore, this study will suggest the k-Structure (k=5 or 8) method, which may possibly improve the precision while mutually complementing existing studies in Korea, in automatically extracting opinion words from a simple sentence in a given Korean product review. A simple sentence is defined to be composed of at least 3 words, i.e., a sentence including an opinion word in ${\pm}2$ distance from the attribute name (e.g., the 'battery' of a camera) of a evaluated product (e.g., a 'camera'). In the performance experiment, the precision of those opinion words for 8 previously given attribute names were automatically extracted and estimated for 1,868 product reviews collected from major domestic shopping malls, by using k-Structure. The results showed that k=5 led to a recall of 79.0% and a precision of 87.0%; while k=8 led to a recall of 92.35% and a precision of 89.3%. Also, a test was conducted using PMI-IR (Pointwise Mutual Information - Information Retrieval) out of those methods suggested in English studies, which resulted in a recall of 55% and a precision of 57%.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.298-301
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2012
최근 정보화 사회에 있어 멀티미디어의 향상으로 기술의 중심은 사람에게 맞추어져 가고 있다. 만약 기계가 사람의 감정을 인식하여 그들의 상황을 이해할 수 있다면 감지된 상황에 따라 능동적으로 사람에게 도움을 줄 수 있을 것이다. B2C(Business to Customer) 산업에 있어 효율적인 성과관리를 위해서는 고객이 원하는 서비스 요소를 추론하여 고객이 원하는 서비스를 제공하고 그 결과를 평가하여 지속적으로 서비스품질 및 성과를 향상 할 수 있도록 해야 한다. 그것을 위한 중요한 요소는 고객 만족도의 정확한 피드백인데 현재 국내에는 고객의 만족도 측정에 대한 정량적이고 표준화된 시스템이 열악한 상황이다. 본 연구에서는 B2C산업 서비스 분야에 있어 고객 만족도를 실시간으로 수집 및 분석할 수 피드백 시스템으로서 고객 만족도를 고객의 얼굴감성인식을 이용하여 추론할 수 있는 시스템을 제안하며 효율적인 얼굴 감성 인식에 대한 분석을 한다.
Program similarity analysis consists of substantial similarity and access. Substantial similarity is a judgment of how similarly the program source code is quantitatively. Access determines the degree of similarity by analyzing comments in the program or other contextual evidence. In the case of manuals, it may be the subject of legitimacy analysis. Manuals can be divided into three types as follows. First, a master manual is a document created during the development stage of a product. It is a user manual that contains all the functionality of the product and its derivatives. Second, the customer manual is a manual that is open only to the primary customer and orderer. Third, the user manual is a document that is applied to the final OEM production stage and is open to the end purchaser. In this paper, we compare the master manual seized from the suspect and the master manual provided by the suspect on the Internet. It then determines how similar this master manual is and includes the victim company's original and property values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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