• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.51-53
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• 2012

데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내의 학계 및 기업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 자동적으로 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 정확한 분류 정확도 보이지 않고 있다. 그 이유는 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어 패턴의 빈도만을 고려한 영화평 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화하여 패턴들의 빈도로 학습한 후 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 정확도를 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.806-808
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• 2019

인터넷 기술의 발전에 힘입은 전자상거래의 급격한 발전에 따라 소비자들의 소비습관은 오프라인에서 온라인으로 빠르게 바뀌었다. 이에 따라, 구매한 상품에 대한 평가를 작성하는 것 또한 만연해지면서 소비자들에게 구매 결정의 중요한 요인으로 작용하기 시작하였고 실제 판매량에도 직접적인 영항을 끼치기 시작하였다. 그러나, 현재 전자상거래 시스템에서는 상품에 대한 평가를 한눈에 알아볼 수 있는 기능이 부재하고 있어 소비자의 소비 전략과 판매 전략측면에서의 비효율을 야기하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 LSTM 을 기반으로 한 딥러닝 모델을 이용해 감정분석을 하여 온라인 상품평을 긍정/부정에 따라 자동으로 분류하고자 한다. 이를 통해, 효율적인 반응 분석을 위한 기술 개발의 기반을 마련하여 소비자와 판매자 모두에게 더 나아진 전략 수립의 기회를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.19-29
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• 2021

블록체인 기술은 장점인 신뢰성 문제를 넘어, 산업에서 요구하는 각종 성능을 만족하기 위한 단계에 접어 들었다. 하지만, 블록체인 아키텍처의 특성이 걸림돌이 되어, 반응성 및 병렬 확장성 개선에 어려움을 겪고 있다. 블록체인 기술을 산업에 적용하기 위해서는 성능 문제를 해결할 수 있도록 아키텍처를 재설계해야 한다. 본 연구에서는 블록체인의 기술적 특징을 보존하면서, 동시에 병렬처리 성능 및 반응성 향상을 위한 새로운 요소 기술과 이를 통합한 아키텍처 TPAC를 개발함으로써, 안정적이면서 빠른 트랜잭션 처리, 저지연성 등, 다양한 면에서의 성능이 개선됨을 보였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.93-99
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• 2021

최근 COVID-19 등의 영향으로 온라인 교육에 대한 요구가 급증하고 있다. 공학계열의 온라인 교육에 있어 가장 큰 어려움 중의 하나는 실험관련 교과목을 어떻게 효율적으로 온라인상에서 수행할 수 있느냐는 것이다. 본 연구에서는 전기전자정보통신 분야 교육에서 필수적으로 요구되는 마이크로컨트롤러 응용 학습을 위해 사용할 수 있는 가상실험 시스템 구축을 위해 반드시 필요한 마이크로컨트롤러 기능 모델링에 대해 기술하고, 자바언어로 구현하여 가상 실험에 적용함으로써 그 유용성을 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.63-73
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• 2008

최근 다양한 형태의 에듀테인먼트 시스템 내에서 사용자와 상호작용이 가능한 에이전트를 통하여 사용자에게 참여 동기 유발을 향상시키기 위한 시도가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 에이전트와의 상호작용을 통해 사용자에게 사회적 감정에 대한 이해를 향상시킬 수 있도록 하기 위하여 에이전트의 사회적 감정 생성 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 대부분 사회적 감정 생성에 중요한 영향을 끼치는 개인성에 대해 추상적인 면을 다루는데 그치고 있는 실정이다. 본 논문에서는 개인성에 따라 에이전트가 사회적 상황을 이해하는 경향에 대한 차이점을 중점적으로 다루는 평가 모델을 개발하고 이러한 평가 모델이 에이전트의 감정 생성에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 이를 위하여 인간의 개인성과 상황 인지에 대한 관계성을 구체적으로 다룬 심리학적 설명 양식(Explanatory style) 이론을 기반으로 하여 에이전트로 하여금 개인성에 따라 자신이 처한 상황에 대해 서로 다른 설명 성향을 나타낼 수 있도록 하는 프레임워크를 제안한다. 이는 심리학적 설명 양식에서 언급하는 주요 설명 변수들을 에이전트에 적용 가능한 형태로 모델링하고 설명 변수의 정도에 따라 에이전트로 하여금 상황을 인지하는 성향을 결정할 수 있는 방법론을 제시한다. 그리고 에이전트로 하여금 설명 경향에 따라 상황을 인지 및 자율적으로 해석할 수 있도록 하고 이에 따라 감정 상태를 선택할 수 있도록 한다. 더 나아가 제안한 프레임워크를 기반으로 사용자와 상호작용이 가능하며 자율적으로 상황을 해석할 수 있는 증강 에이전트를 개발하였다. 또한 구현한 증강 에이전트를 상호작용형 원예 체험 시스템에 적용하여 사용자로 하여금 서로 다른 설명 양식을 표현하는 에이전트를 경험할 수 있는 기회를 제공하였다. 궁극적으로 이러한 체험을 통하여 사용자의 감정조절 능력 개발 수단으로서의 개발한 에이전트의 적용 가능성을 검토하고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권12호
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• pp.1871-1876
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• 2010

사람이 소리를 듣는 것은 다분히 감정적이고 주관적으로 이루어진다. 따라서 소음 측정의 척도로 주로 사용되는 dB(A)와 같은 청감을 고려한 수치로 표현하기 어렵기 때문에 때와 장소, 차량에 따라 주관적이고 사람의 감정에 맞는 주관적 척도가 요구된다. 즉, 평가하고자 하는 음질인자 항목들은 독립적 관계가 아닌 서로 상관관계의 특성을 고려하여 음질 평가를 수행해야 한다. 그러므로 인간의 청감에 가깝고 정확한 음질 평가를 위해서는 음질인자 별 다변량 분석이 필요하다. 본 연구에서는 차량 주행 소음을 대상으로 특성인자간 상관관계를 고려해 시스템을 분석할 수 있는 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance,MD)를 통해 음질 인덱스를 구축하고자 한다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 1999년도 춘계 학술발표대회 논문집
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• pp.26-27
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• 1999

오늘날 디자인의 존재가치는 인간을 위해 형성되는 것으로서 충분히 평가받고 있는 분야이며, 심리학적 측면에서는 인간의 감정을 형성시키는 환경의 한 요소로서 중요하게 평가되어진다. 특히 광고디자인은 대중문화의 근간을 이루고 있는 광고에 심미적 기능을 부여하는 것으로서 대중의 시지각에 미치는 영향이 매우 크다. (중략)

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권3호
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• pp.215-234
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• 2020

AI 시대의 함께 교육에서도 AI 활용의 필요성이 제기된다. 본 연구의 목적은 예비수학교사가 인식하는 미래 수학교육에서 AI의 필요성과 AI 활용에서 교사의 역할을 조명하는 것이다. 연구 결과, 교수 측면에서 예비교사들은 학교 수학에 AI 활용이 시대적 요구이며, 다양한 유형의 수업 구현과 정확한 지식 및 정보를 전달할 수 있지만, 인지적·감정적 상호작용에 한계가 있다고 하였다. 학습 측면에서 AI는 개별화 학습을 제공하고, 학교 수업 외 보충학습에 활용할 수 있고, 학습 흥미를 자극할 수 있지만, 학생들의 주체적 사고 능력을 저해할 수 있다고 하였다. 평가의 측면에서 AI는 객관적이고 공정하며 교사의 업무를 감소할 수 있지만 서·논술형 문항과 과정 중심 평가에서 한계가 있다고 하였다. AI 활용에서 예비교사들이 생각하는 교사의 역할은 수업, 감정적 상호작용, 비정형화된 평가, 상담이었고, AI의 역할은 개별화 학습, 기계적 학습, 정형화된 평가와 행정 업무로 나타났다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.75-78
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• 2009

본 연구에서는 세 가지의 각성상태(긴장, 중립, 이완감정)가 3-back 과제 수행능력에 어떠한 영향을 미치는지 관찰하고자 한다. 10명의 남자 (평균 $25.7{\pm}1.5$ 세) 대학생과 10명의 여자 (평균 $24.5{\pm}1.8$ 세) 대학생이 본 실험에 참여하였다. 집단 검사를 통해 추출된 사진을 이용하여 긴장, 중립, 이완의 세 종류의 각성상태를 유발하여 3-back 과제 수행 능력 측정 실험을 수행하였다. Rest 1 (2분), 감성유발사진제시 1 (2분), 3-back Task 1 (2분), 감성유발사진제시 2 (2분), 3-back Task2 (2분), Rest2 (2분)의 5단계로 실험이 진행되었다. 또한 제시된 감정 사진으로 적절한 arousal level 이 유발되었는지를 확인하기 위해 GSR 신호를 측정하였고, 실험 종료 후 주관적 평가를 실시하였다. 3-back 과제의 정답률은 중립감정일 때 가장 컸고, 이완, 긴장 감정 순서였다. 또한 통계적으로 유의하지는 않았지만 중립감정일 때 반응시간이 가장 빠른 경향을 보였다. 본 연구결과로부터 인지 처리와 무관하게 유발된 각성의 증가나 감소는 과제 수행능력을 감소시킬 수 있다는 사실을 유추할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-14
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• 2004

감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.