감정분석은 텍스트에서 나타난 저자 혹은 발화자의 태도, 의견 등과 같은 주관적인 정보를 추출하는 기술이며, 여론 분석, 시장 동향 분석 등 다양한 분야에 두루 사용된다. 감정분석 방법은 사전 기반 방법, 기계학습 기반 방법 등이 있다. 본 논문은 사전 기반 감정분석에 필요한 한국어 감정사전 자동 구축 방법을 제안한다. 본 논문은 영어 감정사전으로부터 한국어 감정사전을 자동으로 구축하는 방법이며, 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째는 한영 병렬 말뭉치를 이용한 한영 이중언어 사전을 구축하는 단계이고, 두 번째는 한영 이중언어 사전을 통한 한영 이중언어 그래프를 생성하는 단계이며, 세 번째는 영어 단어의 감정값을 한국어 BPE의 감정값으로 전파하는 단계이다. 본 논문에서는 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해 사전 기반 한국어 감정분석 시스템을 구축하여 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법이 합리적인 방법임을 확인할 수 있었으며 향후 연구를 통해 개선한다면 질 좋은 한국어 감정사전을 효과적인 방법으로 구축할 수 있을 것이다.
M2M(machine-to-machine) 상호작용을 기반으로 하는 개방형의 이기종 환경에서 서비스 선택은 민감한 문제로서, IoT 장치들이 상호작용을 하기 위해 최선의 선택을 할 수 있도록 사회적 신뢰 관계의 개념을 적용해 볼 수 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 사회적 신뢰 관계를 기반으로 작성된 프로파일을 이용한 조합서비스의 QoS 예측과 신뢰 수준을 평가하기 위한 방법을 제안한다. 정량적인 평가를 통한 서비스 선택이 이루어짐으로써, 보다 신뢰 할 수 있는 서비스 조합의 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
시큐리티 산업의 질적 향상은 시급하다. 고객과 접촉을 통해 서비스를 제공하는 직무를 수행하기 때문에 시큐리티 요원의 감정표현이 시큐리티 산업을 전반적으로 평가될 수 있거나 자신의 수익에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 그래서 고객 요구에 대한 감정조절이 무엇보다 필요한 직업군이기 때문에 본 연구에서는 시큐리티 요원들의 감정조절을 대표적으로 설명하는 감정노동이 고객지향성에 미치는 영향을 규명하고 이러한 관계에서 시큐리티 요원의 근무경력에 따라 어떠한 차이를 보이는지 확인하여 시큐리티 요원의 서비스 교육에 유효한 자료로 활용하는데 목적을 두었다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 경기 및 충남 소재의 시큐리티 회사의 요원을 편의표집방법을 이용하여 273명의 자료를 수집하였다. 이때 조사도구는 국내 외 선행연구를 기초로 재구성한 설문지를 이용하였으며, SPSS 18.0과 AMOS 18.0을 이용하여 자료처리를 하였다. 이상의 연구절차에 의해 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 시큐리티 요원의 감정노동이 고객지향성에 부적 영향을 미쳤다. 이는 시큐리티 요원의 감정노동이 높을수록 고객지향성은 낮아진다는 결과를 얻었다. 둘째, 시큐리티 요원의 감정노동이 고객지향성에 미치는 영향에서 근무경력이 차이를 보였다. 즉 시큐리티 요원의 근무경력이 낮을수록 감정노동이 고객지향성에 미치는 영향이 상대적으로 크다는 결과를 얻었다. 결론적으로 고객의 서비스 수준을 높이기 위해서는 경력이 낮은 시큐리티 요원들의 감정노동을 조절할 수 있는 체계적인 교육이 필요하다. 특히 신입사원의 감정노동은 근무환경과 관련이 있기 때문에 시큐리티 요원의 근무환경을 개선하는 것이 무엇보다 중요하다.
키네틱 타이포그래피는 정적인 텍스트에 동적인 속성을 부여하여 다양한 감정을 표현하기 위한 방법으로서 연구되어 왔다. 본 연구에서는 감정 전달의 측면에서 키네틱 타이포그래피가 지니는 효용성과 감정 전달에 가장 큰 영향을 끼치는 키네틱 요소가 무엇인지 살펴보았다. 감정은 무드(Mood)와 에너지(Energy)라는 두 가지 차원을 통해 평가될 수 있는데, 본 연구에서는 전문가에 의해 미리 제작된 80개의 키네틱 타이포그래피 효과의 무드 및 에너지를 21명의 참여자가 평가하였다. 분석 결과, 실험 참여자들은 전문가들이 효과를 제작할 때 의도한 바에 상응하는 무드와 에너지를 느끼는 것으로 나타났다. 이는 미리 제작된 키네틱 타이포그래피 효과에 담긴 감정이 성공적으로 전달되고 있음을 보여준다. 개별 속성이 무드와 에너지에 미치는 영향을 조사한 선형분석에서는 글자 크기, 이동방향, 투명도, 속도 및 가속도 등이 에너지를 변화시키는데 유의미한 영향을 주었으며, 글자 움직임의 규칙성 여부, 투명도, 이동 방향 등이 무드를 변화시키는데 유의미한 영향을 준 것으로 조사되었다.
정보화 사회가 발전함으로써 다양한 저작권 침해 사례가 발생하고 있다. 기업간의 여러 분쟁은 소프트웨어 유사도 감정이 대부분을 차지하고 있다. 본 논문은 감정 대상 규격서의 유사도 산정 방법에 관한 연구이다. 즉, 감정 대상 규격서의 수정 및 추가 분량이 어느 정도 인지 산정하는 연구이다. 감정 분석 방법은 양측의 규격서 목차 비교하고 동일 또는 유사 부분을 찾아낸다. 유사 정도에 따라 유사도 가중치를 결정한다. 가중치는 전문가의 전문적 지식과 규격서의 유사 정도를 파악하고 부여한다. 완전히 새로 추가된 경우 유사도 가중치는 1, 일부 수정한 경우 유사도 가중치는 0.4, 기존과 거의 동일한 경우 가중치 0.05를 주어 산정한다. 본 논문을 통하여 규격서에 대한 동일 유사성 산출 결과 21.2 페이지임을 알 수 있었다.
행복 지수는 집단적인 행복 정도를 직관적으로 파악하는데 효과적인 측정 시스템이다. 가치관의 변화에 따라행복 지수에 행동의 가치를 추가한 연구들이 제안되고 있으나, 개인이 느끼는 감정을 활용하여 관계성을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 행동의 가치를 나타내는 사회적 변수와 개개인의 감정지수를 함께 고려해 행복 지수를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 첫째, 2005년 1월 ~ 2020년 12월의 사회적, 감정적 변수를 수집한다. 둘째, 데이터 전처리 및 유의변수 탐색을 수행한다. 셋째, 딥러닝 기반의 회귀 모델로 학습하고, 5-Fold 교차 검증(Cross Validation)으로 학습 모델을 평가한다. 본 연구의 제안 모델은 테스트 데이터에서 90.65%의 높은 예측 정확도를 보인다. 향후 이 연구는 국가별 데이터로 확대 적용하여 행복 지수 주요 요인 분석 등의 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 학교폭력, 집단 따돌림과 같은 청소년 문제가 점차 저 연령화가 되고 있는 상황이다. 이러한 상황을 극복하기 위한 하나의 대안으로 감정교육의 중요성이 부각되고 있는데, 기존의 모바일 앱을 분석해 본 결과, 대부분 재미위주와 정보제시 접근에서만 이루어져왔다. 이에 본 연구에서는 감정교육의 기초적 역량인 감정인식 역량에 초점을 두고 학습자들의 진단과 훈련, 적용이 함께 가능한 교육용 모바일 앱을 프로토타입 수준에서 개발하였다. 모바일 앱을 개발하기 위해서 첫째, 감정인식 교육 프로그램을 검토하여 감정인식 역량인 자기감정파악, 자기감정표현, 타인감정파악, 타인감정 공감하기 등을 도출하였다. 둘째, 기존의 감정인식 앱을 분석하여 감정인식 역량을 함양할 수 있는 거시적 설계원리와 미시적 설계전략을 도출하였다. 셋째, 설계원리와 전략에 따른 앱 구조도와 앱 프로토타입에 대해서 전문가 검토 및 형성평가를 실시하여 완성된 모바일 앱 프로토타입을 완성하였다. 본 연구에서 제안한 앱은 재미와 학습, 수행이 함께 이루어지며, 학습자들의 수준에 따른 맞춤형 학습이 가능하다는 점에 의의가 있다. 뿐만아니라, 효율적이고 매력적인 학습공간으로서 체계적인 진단과 훈련을 통해서 초등학생들의 감정인식 역량을 향상시킬 수 있을 것이다.
우리나라에서 컴퓨터프로그램의 실질적 유사성 여부 판단은 정량적인 유사도를 산출하여 그 결과를 활용하는 방식이 일반적으로 이용된다. 실질적 유사성은 유사한 부분의 양과 질을 고려하여 판단되어야 하는데, 실무에서는 정량적인 유사도 계산 과정에서 가중치를 곱함으로써 유사한 부분의 질을 고려하는 모습을 보인다. 그런데 실질적 유사성 판단과 관련하여 유사한 부분의 양적, 질적인 고려는 동일한 지위에서 순차적으로 이루어져야 한다는 본질적 특징을 고려할 때, 현재와 같은 실무 방식은 적절하다고 할 수 없다. 이에 이와 같은 가중치 활용의 문제를 지적하고, 실질적 유사성 판단을 위한 유사 부분의 질적 평가는 정량적 유사도 판단에 후행하여 그와 동일한 지위에서 이루어져야 함을 제시 및 이를 위한 적절한 실무적 방안을 제언하였다.
최근 로봇의 다양한 활용과 더불어 로봇-사람간의 상호작용에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있으며, 대표적으로 자연어 처리나 대화중 제스처 생성 등의 방법이 로봇과 사람간의 의사소통에 적용되었다. 그러나 기존의 로봇-사람간의 의사소통을 위한 방법을 통해서는 정적인 의사소통만을 수행할 수 있다는 한계가 존재하며, 보다 자연스럽고 사실적인 의사소통 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 보다 수준 높은 의사소통을 위해 감정형 제스처 기반 대화 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 베이지안 네트워크와 패턴 매칭을 이용하여 로봇과 사람간의 대화를 수행함과 동시에 로봇-사람간의 대화 도중 실시간으로 상황에 어울리는 로봇의 감정형 제스처를 생성한다 감정형 제스처 생성을 통해 로봇은 사람에게 대화를 보다 효과적으로 전달함과 더불어 사실적인 상호작용을 수행할 수 있다. 제스처 생성은 동적으로 변화하는 대화 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 행동 네트워크를 사용하였다. 이후 제안하는 감정형 제스처 기반 시스템의 유용성을 검증하기 위해 사용성 평가를 통해 감정이니 제스처를 사용하지 않는 기존의 대화 관리 시스템과의 비교를 수행하였다.
색채치료는 고유의 진동과 주파수를 가진 색을 이용하여 심리적인 문제를 치료하는 진단 방법이다. 색은 주관적인 심리가 강하여 개인적으로 좋아하는 색이나 안정이 되는 색을 봄으로서 심리 안정에 효과를 줄 수 있다. 또한 감정에 다양한 영향을 주는데, 이러한 감정을 평가하기 위해 뇌파를 통해 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 휴대용 단말기를 통해 스트레스 설문지(BEPSI-K)에 응답한 뒤, 빨간색과 파란색 두 가지의 VR색채영상을 시청하였다. 이 때, 뇌파를 통해 측정 가능한 4가지의 감정 데이터를 이용하여 사용자의 감정 상태를 파악하여 실시간 변화를 분석하였다. 또한 스트레스 설문지를 사용하여 감정 지수를 수치화하였고, 3D 가상현실 상에서 색채 이미지 영상이 감정 변화에 미치는 영향을 비교분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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