• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.87-98
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• 2020

최근 IoT, 인공지능, 클라우드, 빅데이터, 모바일 분야가 융합되어 4차 산업혁명이라는 새로운 산업시대가 도래하였고 전 사업군으로 확대 되었다. 이 중심에는 소프트웨어가 중요한 역할을 담당하고 있지만 다양한 사업군으로 적용, 보편화됨에 따라 소프트웨어 안전에 대한 이슈가 부각되고 있다. 하지만 현재 소프트웨어 Safety는 개발 관점에서만 활동이 집중적으로 맞춰져 있고, 조직적인 개선 활동과 평가 체계 수준에 대해서는 다소 미진하다. 본 연구에서는 이러한 미진사항을 보완하고자 소프트웨어 Safety 성숙도 모델을 정의하고, 각 성숙도 레벨의 Process Area를 명시하였다. 본 연구에서 고안된 Safety 성숙도 모델을 기반으로 조직관점의 Safety 확립과 함께 체계적인 소프트웨어 Safety 개선 활동에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.123-131
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• 2019

IoT(Internet of Things) 환경은 다양한 사용자 애플리케이션을 만드는데 사용할 수 있는 여러 가지 서비스에 대한 액세스를 제공하여 사용자의 요구 사항을 충족시킬 수 있어야 한다. 그러나 수많은 이기종의 장치 및 잠재적인 자원 제약과 같은 IoT 환경적 특징으로 QoS 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 SOA기반 IoT 시스템에서 사용자간 신뢰관계를 반영한 QoS 예측 방법을 제안한다. QoS예측의 정확도를 높이기 위해, 사용자간 신뢰 관계를 분석하여 사용자들 사이의 유사성을 파악하고 이를 기반으로 QoS를 예측하도록 한다. 연결중심성을 계산하여 신뢰를 강화하도록 하였으며, 실험을 통해 QoS 예측의 향상이 이루어지는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.108-111
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• 2015

아직까지도 도서 구매자의 대다수는 도서를 구매할 시 오프라인 서점을 이용하며, 외부 의견은 도서 구매 결정에 커다란 영향을 마치는 것으로 나타났다. 이에 따라 대표적 외부 의견인 도서의 리뷰를 가공 분석하여 제공하는 모바일 기반의 시스템의 필요성이 대두되었다. 하지만 현재 마켓에 등록된 애플리케이션의 대다수는 도서에 대한 사용자의 리뷰를 제공하지 않거나 분류 분석되지 않은 상태의 리뷰를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 각 도서의 리뷰를 수집하여 리뷰의 긍정 부정적 감정 추이를 분석하고 그 결과를 리뷰 핵심어에 따라 분류된 도서 평가 기준 별로 제공하며 이를 통해 사용자의 도서 구매 결정과 여러 도서간의 도서 선택에 도움을 줄 수 있는 모바일 애플리케이션을 설계하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-8
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• 2016

본 논문은 오픈소스 소프트웨어의 배포과정에서 라이선스 정보가 누락, 훼손, 변경, 충돌됨에 따라 발생하는 무의적인 저작권 침해를 미연에 방지하고자 라이선스 파일을 추출/식별하는 기술을 연구하였다. 라이선스 파일이 갖는 특성을 파악하기 위해 n-gram과 TF-IDF 기법을 활용하여 322개의 라이선스 내용을 분석하였고, 이를 활용하여 패키지 내에서 라이선스 파일을 추출하였다. 추출한 라이선스는 코사인 측정법을 통해 확보한 라이선스간의 유사도를 산정하여 라이선스 정보를 식별하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.52-54
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• 2023

최근 인공지능 기술의 발전에 따라서 다양한 서비스에서 음성 인식을 활용한 서비스를 제공하면서 음성 인식에 대한 중요성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 국내에서 많이 사용되고 있는 대표적인 인공지능 서비스 API 를 제공하는 구글, ETRI, 네이버에 대해서 감정 음성 관점에서 그 차이를 평가하였다. AI Hub 에서 제공하는 감성 대화 말뭉치 데이터 셋의 일부인 음성 테스트 데이터를 사용하여 평가한 결과 ETRI API 가 문자 오류율 (1.29%)과 단어 오류율(10.1%)의 성능 지표에 대해서 가장 우수한 음성 인식 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
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• pp.252-257
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• 2006

감성은 인간의 생활에서 논리적 사고와 의사결정, 감정의 발생, 행동 등 모든 부분에 깊숙이 영향을 미치고 있어, 최근 감성의 개념을 도입한 공학적 제품의 도입이 활성화되어 여러 분야에 다양하게 사용 되어지고 있다. 그러나 감성을 평가함에 있어서는 단순한 해석의 의미 수준을 벗어 인간의 삶을 향상시키기 위한 제품이나 환경의 개발을 위해서는 인간의 감성을 정확하게 이해한다는 것은 체계적인 연구와 활용을 위한 선행 조건이라 할 수 있어, 생리신호등을 이용한 정량화된 감성평가 알고리즘의 개발 필요성이 있다. 특히, 최근 여러 IT기기들이 주변의 다양한 기술을 융합하여 다기능의 기기로 변모를 하고 있으며, 이러한 IT기기들에 인간의 감성을 평가할 수 있는 모듈을 부가하여 인간친화적인 기기로의 변모를 도모하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 측정이 용이한 소수의 생리신호만으로 간단하게 인간감성을 정량적으로 평가가 가능하며, SoC등에 간단하게 탑재할 수 있도록 시스템의 리소스를 적게 소비하는 소형 경량의 감성평가알고리즘을 개발하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.95-107
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• 2013

영화의 언어적 요소인 대사(dialogue)는 영화의 서사 전개에서 중요한 역할을 한다. 하지만 스토리를 이미지로 표현하는 영화의 매체적 특성상 영화 분석의 초점은 주로 영상에 맞추어져 있었고, 대사는 평가절하되거나 그 중요성에 비해 연구가 미흡한 것이 사실이다. 본 연구는 그동안 영화 연구에서 부차적이고 주변적인 위치에 머물러 있던 대사가 서사의 진행에서 어떤 기능을 하는지 살펴보고, 대사가 영화에서 갖는 의미를 조명한다. 이를 위해 영화 속 등장인물들의 발화를 통해 표출된 감정 표현(emotion expressions)들을 대사로부터 수작업으로 선별하여 긍정과 부정으로 극성 분류를 한 후, 감정 표현들의 비율이 어떻게 서사와 연관성을 갖는지를 정량적으로 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.222-226
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• 2010

급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 구매자들의 상품평은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서는 상품평의 성질에 부합하는 순위를 부여하지 않기 때문에, 사용자가 구입 결정을 위하여 수많은 상품평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기는 쉽지 않다. 일반적으로 상품평은 감정적이며 주관적인 의견을 포함하고 있다. 그래서 이러한 상품평에 순위를 부여하는 방법은 일반 웹 검색과는 달라야 한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여, 사용자의 의도에 따라 상품평 데이터에 대해 순위를 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자의 검색어뿐만 아니라 상품평 내에 주관적인 의견의 포함 여부 및 감정 극성의 엔트로피 등을 고려하여 상품평의 가치를 판단하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증하였다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제27권1호
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• pp.8-14
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• 2018

클라우드 컴퓨팅이 IT 업계의 화두로 부상하면서 다양한 유형의 클라우드 서비스들이 나타났고, 다수의 클라우드 서비스들 중 사용자가 원하는 서비스를 선택하는 과정의 복잡성을 해소하기 위해 클라우드 서비스 브로커 기술이 (Cloud Service Broker, CSB)등장하였다. CSB의 핵심적인 기능 중 하나는 사용자에게 최적의 클라우드 서비스를 추천해주는 것이다. 일반적으로 CSB에서 클라우드 서비스 추천을 위해 서비스 사용자들로부터 서비스에 대한 평점을 피드백으로 받아 서비스를 평가하는 방법을 사용할 수 있다. 그러나 사용자마다 평점을 매기는 기준이 다양하므로 평점만으로 서비스를 평가하기에는 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 사용자의 리뷰에 기계 학습 기반의 감정 분석(Sentiment Analysis) 기법을 적용하여 평점 기반 서비스 평가를 보완하는 방법과 이를 적용하여 구현한 CSB의 프로토타입을 제시한다. 또한 실제 클라우드 서비스 리뷰를 학습 데이터로 사용한 실험을 통해 감정분석에 사용될 수 있는 여러 학습 알고리즘의 성능을 비교한 결과를 제시한다. 본 논문에서 제안하는 서비스 평가 기법은 기존의 평점 기반 서비스 평가의 단점을 보완하며 사용자 경험 측면의 서비스 품질을 반영할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.28-35
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• 2023

본 연구에서는 음성감정인식의 적용 가능성과 실용성 향상을 위해 적은 수의 파라미터를 가지는 새로운 경량화 모델 RoutingConvNet(Routing Convolutional Neural Network)을 제안한다. 제안모델은 학습 가능한 매개변수를 줄이기 위해 양방향 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 채널 단위로 연결해 장기간의 감정 의존성을 학습하고 상황 특징을 추출한다. 저수준 특징 추출을 위해 경량심층 CNN을 구성하고, 음성신호에서의 채널 및 공간 신호에 대한 정보 확보를 위해 셀프어텐션(Self-attention)을 사용한다. 또한, 정확도 향상을 위해 동적 라우팅을 적용해 특징의 변형에 강인한 모델을 구성하였다. 제안모델은 음성감정 데이터셋(EMO-DB, RAVDESS, IEMOCAP)의 전반적인 실험에서 매개변수 감소와 정확도 향상을 보여주며 약 156,000개의 매개변수로 각각 87.86%, 83.44%, 66.06%의 정확도를 달성하였다. 본 연구에서는 경량화 대비 성능 평가를 위한 매개변수의 수, 정확도간 trade-off를 계산하는 지표를 제안하였다.