음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.
자극에 대한 변화의 과정을 통해 자신의 상태를 나타내는 감성과 어떤 현상에 대해 느끼는 단순한 심리상태를 나타내는 감정은 혼용되어 사용되는 경향이 있으나 그 의미와 쓰임새는 다르다. 본 연구에서는 온라인 소비자들이 다양한 제품과 서비스를 구매하고 사용한 후에 작성한 온라인 리뷰를 통해 감성과 감정을 구분하여 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 최근 온라인 리뷰는 비즈니스 및 소비자에게 매우 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 유용한 리뷰는 잠재 고객들의 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하고 있으며 리뷰 유용성을 통해 평가될 수 있다. 리뷰 유용성은 소비자 개인의 구매 의사결정 문제뿐만 아니라 비즈니스에서 마케팅 전략에 활용됨으로써 실무적 중요성은 점차 커지고 있으며, 학문적으로도 리뷰 유용성의 영향요인을 찾는 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 Yelp.com에서 레스토랑에 대한 리뷰를 확보하여 온라인 리뷰의 감성과 감정이 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구를 진행하였다. 선행연구를 기반으로 온라인 리뷰에 대한 감성과 감정을 포함한 연구 모형을 구축하였으며, 텍스트 마이닝을 통해 온라인 리뷰의 감성과 감정이 온라인 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 감정에 대한 영향의 차이가 있는지를 검증하였다. 연구결과에서 부정적인 감성과 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 더 크며 이는 부정 편향성 이론과 일치하는 것으로 나타났다. 그리고 각각의 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 서로 차이가 있는 것으로 나타났다.
다양한 기관의 사회적 활동에 대한 효과는 기부수혜자들을 표현하는 정보의 특징과 수혜시점의 시간지향성의 상호작용을 통해 소비자들에게 전달되며, 이는 주체기관의 사회적 활동에 대해 공감하는 정도에 의해 사회적 지원활동의 평가에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 기부수혜시점의 시간지향성과(단기지향성 vs. 장기지향성) 수혜자 인식가능성(개인 vs. 집단) 상호작용을 중심으로 기부 메시지를 구성하였고, 이를 실험을 통해 검정하였다. 기부수혜시점의 시간지향성이 가까운 미래이고 수혜자가 특정된 개인인 경우, 긍정적인 태도와 감정으로 메시지를 평가하였다. 이에 기부수혜시점의 시간지향성이 먼 미래이고 수혜자가 집단으로 표현된 경우 기부태도와 기부감정에 긍정적 효과를 보였다. 또한 매개된 조절효과 검정 결과 주체기관에 대한 공감은 수혜자 인식가능성의 조절효과를 기부 태도, 긍정적 감정에 부분적으로 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구는 기부에서의 주체기관의 지원활동에 대한 시간지향성과 수혜자 인식가능성의 영향을 이해하는 새로운 시각을 제시함으로써 효과적인 사회적 활동 메시지 전략을 수립할 수 있는 실무적 시사점을 제공하고 있다.
본 연구는 콜 센터 여성 상담사의 감정부조화와 삶의 만족도의 관계에서 진정성의 매개 효과를 검증해보고자하였다. 이를 위해 서울시 소재 공공기관의 콜 센터 여성상담사 197명을 대상으로 권혁기와 박봉규(2011)의 감정부조화 척도, Wood 등(2008)의 진정성 척도, Diener 등(1985)의 삶의 만족도 척도로 상관관계 분석, 다중 회귀분석을 실시하였고 매개효과 검증을 위해 sobel test를 실시하였다. 상관분석 결과, 감정부조화는 진정성과 삶의 만족도와 부적 상관관계를 보여 감정부조화를 경험할수록 진정성이 낮아 자신을 소외키시며 외부영향 수용에 대한 인식이 낮았고 진실한 삶과도 거리가 멀며, 자신의 삶에 대한 평가인 삶의 만족도도 낮았다. 감정부조화와 진정성, 삶의 만족감의 관계에서 진정성의 매개효과 검증 및 매개효과에 대한 유의성 검증 결과, 감정부조화와 삶의 만족도와의 관계에서는 진정성이 완전매개하는 것으로 나타났다. 즉, 콜 센터 여성상담사가 감정부조화를 경험할 때 이들을 위한 개입전략으로는 진정성(자기소외와 외부영향 수용을 낮추고, 진실한 삶을 높일 때)을 우선적으로 높임으로써 삶의 만족도 증진이 가능하다는 점을 시사해 주었다. 본 연구의 의의 및 후속연구에 대한 제안을 하였다.
인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
연구목적 : 본 연구는 정상 성인에서 성격의 일반적인 특정으로서의 감정표현불능증과 신체적 호소, 정서상태 및 어휘와의 상관관계를 알아봄으로써 감정표현불능증에 대한 이해를 넓히고자 하였다. 방법 : 신체적 질환을 가지고 있지 않은 정상 성인에서 한국판 20항목 Toronto 감정표현불능증 척도(TAS-20K), 신체적 호소, 연상한 단어의 수, 우울과 불안을 정도를 측정하여 그 결과들간의 상관관계를 알아 보았다. 총 662명을 평가한 후 체계적 표본추출 방법을 이용하여 다시 204명을 선택하였다. 결과 : 1) 감정표현불능증의 정도는 신체적 호소, 불안, 우울의 정도와 유의한 상관관계를 보였다. 2) 신체적 호소는 불안, 우울의 정도와 유의한 상관관계를 보였다. 3) 연상한 단어의 수는 나이와 부적 상관관계를 보였다. 4) 강정표현불능증의 정도는 연상한 단어의 수와 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 결론 : 감정표현불능증의 정도가 심할수록 신체적 호소는 더 많으며 이는 불안, 우울의 정도와 연관되어 있었으나 어휘의 양과는 유의한 관계를 발견할 수 없었다.
감정 분석 및 의견 마이닝은 지난 15 년 동안 연구 분야가 등장하면서 사람들의 의견, 감정, 평가, 태도 및 감정을 글쓰기 언어의 광산 및 감정 분석 (OMSA)에서 분석하고 계산 방법론을 제공하는 분야입니다 주로 비 구조화 된 데이터를 처리하여 의견을 추출하고 그들의 감정을 파악합니다. 상대적으로 새롭지 만 빠르게 성장하는 연구 분야는이 기간 동안 많이 바뀌 었습니다. 이 논문은 2007-2016 년 동안 OMSA에서 수행 된 연구 작업의 과학적 분석을 제시합니다. 문헌 분석을 위해 Web of Science (WoS) 데이터베이스에서 색인 된 연구 출판물을 입력 자료로 사용합니다. 출판 데이터는 계산 방식으로 분석되어 연도 별 출판 패턴, 출판물, 연구 분야의 성장률을 파악합니다. 이 간행물에서 사용되는 대중적 접근법 (기계 학습 및 어휘 기반), OMSA의 주요 응용 분야 및 정서 분석 작업의 수준 (문서, 문장 또는 측면 수준)을 식별하기 위해 데이터에 대한보다 상세한 수동 분석도 수행됩니다.
본 연구의 목적은 기엽의 사회적 활동이 구매의도와 기업이미지에 미치는 영향관계를 알아보고, 이 관계 안에서 소비자의 감정은 또 어떠한 영향을 미치는 지를 알아보는데 있다. 연구 결과 기업의 사회적 활동은 소비자 감정을 매개효과로 전반적으로 긍정적인 기업이미지를 구축하고, 제품이미지에도 유의한 영향을 줌으로써 구매의도에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러므로 기업이 이미지 제고나 개선이 필요할 때, 다른 커뮤니케이션 활동보다도 윈윈전략으로서 기업의 사회적 활동을 통해 소비자들이 사회적 활동의 당위성에 대해 긍정적으로 평가하게 되어 사회적 측면에서 매우 유용한 활동이며, 장기적으로 기업의 이익을 가져다주는 최고의 마케팅전략이 될 것이다.
본 논문은 사용자가 감각형 인터페이스를 사용하여 가상공간의 지능적인 화단을 체험, 체감 할 수 있는 시스템(Garden Alive)을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라, 조도, 습도 센서를 갖춘 현실공간의 화단과 상호작용에 사용되는 감각형 인터페이스, 진화모듈과 감정모듈을 갖춘 인공지능 모듈, 그리고 가상식물의 성장과 반응을 보여주는 Virtual Garden으로 구성된다. 감각형 인터페이스는 카메라로 사용자의 손동작을 인식하고, 조도센서로 광량을 확인하여, 습도센서로 물의 양을 측정한다. 이러한 정보를 바탕으로 인공지능 모듈은 식물의 진화 방향과 감정상태의 변화를 결정한다. Virtual Garden은 L-system을 기반으로 제작되어 가상식물들은 실제 식물들과 유사한 형태로 성장하도록 한다. 제안된 Garden Alive에서 화단의 식물들은 각각의 개체마다. 유전자를 가지고 있어 식물의 다양성을 볼 수 있고, 빛과 수분 등의 환경요인에 따른 적합도를 평가함으로써 세대를 거듭함에 따라 진화해가는 모습을 볼 수 있다. 마지막으로 단순히 자극에 반응하는 식물이 아닌 사용자와 상호작용에 따른 식물의 감정 변화를 통해 적절한 반응을 보이는 지능적인 식물을 구현하였다. 따라서 제안된 시스템은 오락과 교육을 위한 콘텐츠, 사용자에 따른 개별적 반응을 통해 심리적인 안정을 제공할 수 있는 콘텐츠 등으로 응용될 수 있다.
그룹 인터뷰를 통해 도출된 총 24개의 감정 용어 중 한국인과 중국인 결과 모두에서 대부분의 감정 용어가 긍정적 정서가를 가졌고, 중국인과 한국인에게 유사한 정서가를 유발하였으나, 몇몇 용어에서 정서가와 각성가의 차이가 나타났다. 그러나 한 국가에서 부정적 정서가나 낮은 각성가를 가지는 용어가 다른 국가에서 긍정적 정서가나 높은 각성가를 가지는 정반대의 평가 결과는 나타나지 않았다. 본 연구에서 동일한 의미를 가지는 단어에 대해 국가 별로 정서가/각성가가 다르게 나타났으므로, 향후 평가를 통해 도출된 감정 결과에 대한 해석을 할 때 이러한 부분들이 반영되어야 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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