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.
지속적으로 확산되어져 가고 있는 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조를 분석하였다. 거래 쌍방 간의 신뢰 확보를 위한 제 3 자를 필요로 하지 않는, 분산화된 장부 암호화 시스템 소프트웨어 기술이다. 블록체인은 자료 구조적으로는 링크드 리스트 구조로 되어 있다. 블록체인은 거래 정보를 블록화 하여 다른 블록들과 연결해서 거래 정보를 관리한다. 해시 함수를 사용하여 블록화와 연결을 하게 된다. 결과적으로, 현재의 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조적 취약성을 발견하였다. 본 논문에서 제시한 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조적인 문제점 등이 해결되어지게 되면, 다양한 산업적 기여가 예상된다.
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.
본 연구는 외식 고객의 고객시민행동과 고객불량행동이 서비스 종업원의 감정부조화와 직무소진에 미치는 영향력을 밝히는데 목적을 갖는다. 이를 위해 서울지역 외식종업원 338명을 대상으로 실증조사 후 통계분석 프로그램을 통해 가설을 검정하였다. 전체적인 연구 결과 첫째, 고객시민행동이 감정부조화에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 고객시민행동이 직무소진에 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 고객불량행동이 감정부조화에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 고객불량행동이 종업원의 직무소진에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 종업원의 감정부조화가 직무소진에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합해보면 외식고객의 고객시민행동이 서비스 접점에서 종업원의 감정부조화와 밀접한 영향을 미치는 요인으로 외식업에서의 고객시민행동과 고객불량행동의 중요성을 확인시켜 준 것으로 평가할 수 있다. 이는 고객의 불량행동이 종업원의 감정부조화와 직무소진에 유의한 영향을 나타내므로 서비스 담당 종업원의 무조건적인 감정 억제나 고객 우선 중심의 영업 전략을 추구할 시 서비스 품질 저하로 이어질 수 있음을 시사한다. 따라서 종업원과 고객의 우호적인 접점에서 긍정적인 상호작용을 통해 고객시민행동을 촉진시켜 충성스러운 서비스를 통해 공헌 행동을 유발할 수 있는 마케팅 측면에서의 전략적 시스템화가 요구된다.
영화 <명량>은 기본적으로 역사적 기록에 근거하고 있으며, 영화<군도>는 기록되지 않은 역사에 대한 새로운 서술이라고 할 수 있다. 본 연구는 실재스토리 팩션 영화 <명량>과 허구스토리 팩션 영화 <군도>를 모두 관람한 관객들을 대상으로 영화 콘텐츠 이해와 평가에 있어 어떠한 차이가 있는지를 살펴보았다. 이를 위해 정성적 내용 분석을 시도하였으며, 전국 단위 설문조사를(N = 300) 통해 보완적 통계분석을 함께 수행하였다. 연구결과, 관객은 <명량>을 사실의 이야기로서 <군도>를 상상의 이야기로서 받아들이고 있었다. 다음으로 관객들은 두 영화에 따라 이데올로기적, 감정적 평가를 다르게 하고 있었으며 영화에 대한 상기도에 있어서도 차이를 보였다. 끝으로 영화를 허구적 이야기 또는 오락적 수단으로 받아들이는 관객일수록 다원주의적 역사 해석이라는 영화의 실천적 가치에 대한 인식은 낮은 것으로 분석됐다.
대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.
감정어 추출과 관련하여 기존 영어권 연구에서 제시된 방법의 대부분은 한국어에 직접 적용이 쉽지 않다. 한국어권 연구에서 제시된 방법 중 수작업에 의한 방법은 감정어 추출에 많은 시간이 걸린다는 문제점이 있다. 영어 시소러스 기반 한국어 감정어 추출 기술은 한국어와 영어 단어간 일대일 부정합에서부터 기인하는 정확도의 저하를 제고해야 하는 과제를 갖고 있다. 한국어 구문 분석기를 기반으로 한 연구는 출현 빈도가 낮은 감정어를 선정하지 못할 수 있는 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 한국어 상품평 중 단순한 문장에서 감정어를 자동으로 추출하는 데 있어 기존에 제안된 한국어권 연구에 상호 보완적으로 정확도를 향상시킬 수 있는 k-Structure(k=5 또는 8) 기법을 제안한다. 단순한 문장이라 함은 패턴 길이를 최대 3으로 한다. 이는 평가 대상 상품(예를 들어 '카메라')의 속성 명 f (예를 들어 카메라의 '배터리')를 기준으로 ${\pm}2$의 거리에 감정어가 포함되어 있는 문장을 의미한다. 성능 실험은 국내 주요 쇼핑몰로부터 수집한 1,868개의 상품평을 대상으로 미리 주어진 8개의 속성 명에 대한 감정어를 k-Structure를 이용하여 자동으로 추출하고 그 정확도를 평가하였다. 그 결과, k=5일 경우 평균 79.0%의 재현률, 87.0%의 정확률을 보였고, k=8일 경우 평균 92.35%의 재현률, 89.3%의 정확률을 얻을 수 있었다. 또한, 영어권 연구에서 제안된 방법 중 PMI-IR(Pointwise Mutual Information-Information Retrieval) 기법을 이용하여 실험을 수행하였다. 이 결과, 평균 55%의 재현률과 57%의 정확률을 보였다.
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.
프로그램 유사성 분석은 실질적 유사성과 의거성 분석으로 이루어진다. 실질적 유사성은 프로그램 소스 코드가 정량적으로 어느 정도 유사한가에 대한 판단이다. 의거성은 프로그램내의 주석이나 그 외 여러 가지 정황적 증거를 분석을 통해 유사성 정도를 판단한다. 매뉴얼의 경우, 의거성 분석의 대상이 될 수가 있다. 매뉴얼은 다음과 같이 3종류로 구분될 수 있다. 첫째, 마스터 매뉴얼은 제품의 개발 단계에서 작성하는 문서로서 해당 제품과 해당 제품의 파생 제품에 대한 모든 기능이 포함된 사용 설명서이다. 둘째, 고객 매뉴얼은 1차 고객이자 주문자에게만 공개하는 설명서이다. 셋째, 사용자 매뉴얼은 최종 OEM 생산단계에서 적용되는 문서로써 최종 구매자에게 공개되는 설명서이다. 본 논문에서는 피의자들로부터 압수한 마스터 매뉴얼과 피의자들이 인터넷 상에서 제공하고 있는 마스터 매뉴얼을 비교한다. 그리고 이 마스터 매뉴얼이 얼마나 유사하고 피해 회사만의 독창적이면서 재산적 가치를 포함하는지 여부를 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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