• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.37-42
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• 1997

인간의 감성은 감정과는 구분되는 심리적 현상으로 감정이 강도가 높으며 생리적, 신체적 반응을 동반하는데 비하여, 감성은 강도가 낮으며 겉으로 나타나는 생리적 변화가 없다. 감정은 외부의 감각자극에 대하여 두뇌에서 단계적인 정보처리의 결과로 나타나지만 감성은 반사적이고 직관적으로 발생된다. 감정은 대상에 대하여 여러사람이 동일한 반응을 보이는 공통성과 객과성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에 대해서도 개인에 따라 다양하게 나타나며 시간과 환경에 따라 변화한다. 감정은 두뇌에서 cortex와 관련이 있으나 감성은 limbic system과 관련이 있다. 이러한 감성의 특성과 발생과정의 이해는 앞으로 감성을 연구하는 방법의 결정에 중요한 자료하 된다. 감성은 개인의 생활경험에 의한 기억이 limbic system 에 형성되어 감각정보에 대한 반응을 하게 되며, limbic system은 hypothalamus와 밀접한 관계를 갖고 있어, 감성의 측정평가를 위해서는 생활경험에 영향을 미치는 제반 요인들의 파악과 함께 자율신경계의 반응을 측정할 수 있는 방법의 개바이 요구된다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.5
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• pp.9-19
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• 2012

Virtual human used as HCI in digital contents expresses his various emotions across modalities like facial expression and body posture. However, few studies considered combinations of such nonverbal multimodal in emotion perception. Computational engine models have to consider how a combination of nonverbal modal like facial expression and body posture will be perceived by users to implement emotional virtual human, This paper proposes the impacts of nonverbal multimodal in design of emotion expressed virtual human. First, the relative impacts are analysed between different modals by exploring emotion recognition of modalities for virtual human. Then, experiment evaluates the contribution of the facial and postural congruent expressions to recognize basic emotion categories, as well as the valence and activation dimensions. Measurements are carried out to the impact of incongruent expressions of multimodal on the recognition of superposed emotions which are known to be frequent in everyday life. Experimental results show that the congruence of facial and postural expression of virtual human facilitates perception of emotion categories and categorical recognition is influenced by the facial expression modality, furthermore, postural modality are preferred to establish a judgement about level of activation dimension. These results will be used to implementation of animation engine system and behavior syncronization for emotion expressed virtual human.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1099-1106
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• 2006

정신질환자들은 자기감정을 표현하는 능력의 결손을 보인다. 이러한 자기 감정표현기술은 정신질환자들을 위한 사회기술훈련 (Social Skill Training) 과정 중 하나로서 정상적인 사회생활로의 복귀를 위해 반드시 필요하다. 지금까지의 자기감정표현 훈련 및 평가 방법은 치료자 능력의 차이에 따른 주관적 판단이 개입될 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 가상현실 (Virtual Reality)은 컴퓨터를 이용한 최신의 방법으로, 최근 자폐증이나 공포증 등의 정신질환 분야에도 적용되고 있다. VR 을 사용하면 상호작용을 할 수 있고, 다양한 환경과 자극을 제시할 수 있으며, 3 차원 랜더링을 통해 몰입감을 제공할 수 있다. 또한 저장된 파라미터들을 바탕으로 객관적 판단을 할 수 있는 기준을 제시할 수 있으며, 안전하고 시간과 공간적 제약이 적은 환경 내에서 과제를 수행할 수 있다. 이에 본 연구에서는 자기감정표현기술의 객관적 평가를 위한 가상현실 시스템을 개발하고 정신분열증 환자와 정상인을 대상으로 실험을 진행하였다. 가상현실은 크게 긍정적 상황과 부정적 상황으로 이루어 지는데 집, 카페, 빵집, 길거리 등 다양한 환경에서 가족, 친구, 직장동료 등의 아바타가 실험 참가자에게 말을 건네고 참가자는 적절한 시기에 자신의 감정표현을 하도록 구성하였다. 실험을 하면서 정서 (긍정적 상황 Vs. 부정적 상황)에 따른 자기감정표현에 대한 파라미터로서 아바타가 말하는 동안 참가자가 아바타의 말에 주목을 하는 정도 (아바타가 말하는 동안 참가자가 아바타의 얼굴을 쳐다보는 시간)와 자기감정을 표현을 하는 시간 (아바타의 말이 끝난 후 감정표현을 시작하는 시간과 감정표현시간)과 상대방 아바타를 주목하는 정도 (참가자가 자기감정을 표현하는 중 아바타를 쳐다보는 시간) 등을 측정하였다. 측정결과 정상인이 정신분열병 환자에 비해 아바타를 주목하는 시간이나 자기감정표현을 하는 시간이 더 긴 경향이 있었다. 또한 부정적 상황에서 정신분열병 환자와 정상인 모두가 긍정적 상황에 비해 말하는 아바타에 더 잘 주목하였고, 자기감정을 표현하는 시간도 더 긴 것을 확인 하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 파라미터는 실험 참가자의 자기감정표현의 정도를 객관적으로 나타낼 수 있을 것으로 생각된다. 또한 정신분열병 환자의 자기 감정표현능력을 측정하는 도구로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.433-436
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• 2005

감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 요구되고 있는 필요한 기술임에 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아있다. 특히 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 얼굴 영상을 이용하여 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서 이를 설계하기 위해서는 얼굴 영상 분석, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이전에 연구된 얼굴 영상 기법들을 기반으로 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 감정 분석에 적합한 퍼지 이론 기반 퍼지 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 시스템을 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.815-818
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• 2000

본 논문에서는 감정 표현 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서, 감정 음성 데이터베이스의 음향학적 특징인 피치, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 포락에 대해 분석한 결과와 문법적 요소인 품사에 따른 감정 음성 데이터의 피치 변화를 분석하였다. 분석 결과, 기본 주파수, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 포락은 감정 표현에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 전반적으로 화남과 기쁨의 감정이 평상과 슬픔의 감정 보다 피치 및 에너지의 변화가 크게 나타났으며, 특히 기쁜 감정의 경우 부사, 관형사, 연결어미, 조사, 접미사에서 피치 변화가 많았으며, 화난 감정의 경우, 관형사, 명사, 용언, 접미사에서 피치 변화가 높게 나타났다. 이러한 분석 결과를 적용해 감정 음성을 합성하기 위하여, 평상 음성에 각 감정 음성의 운율 요소를 적용하여 감정 음성을 합성하여 평가한 결과, 기쁜 감정은 기본 주파수의 변화에 의해 86.7%, 화난 감정은 에너지의 변화에 의해 91%, 슬픈 감정은 음절지속시간의 변화에 의해 76.7%가 각각 올바른 감정으로 인지되었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.12
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• pp.290-299
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• 2010

This study aims to evaluate the efficiency of superior appraisal corporations using DEA(Data Envelopment Analysis). DEA is known as a method for evaluating relative efficiency of organizations with multiple inputs and outputs. We used CCR-O and BCC-O DEA models to evaluate relative efficiency of superior appraisal corporations. Input variable is number of appraisers, output variables are total sales and net income. Total of 13 appraisal corporations in Korea were selected for this study, and the data were collected from financial reports for 2008 fiscal year. The result of this study is summarized as follows. First, the average of superior appraisal corporation's technical efficiency score is about 88.3% by applying CCR-O model. Second, the average of superior appraisal corporation's pure technical efficiency score is about 90% and scale efficiency score is about 98.2% by applying BCC-O model. According to the result of DEA, the cause of inefficiency is pure technical efficiency.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.348-352
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• 2002

본 연구는 18개의 감정어휘와 25쌍의 감성어휘를 사용하여 부산71역 거주 남녀 970명을 대상으로 현대패션에 대한 감정과 감성을 평가하여 구성요인과 의미의 차원을 밝히고, 감정경험과 감성과의 관계를 의복디자인의 조형적 특성으로 분석한 것이다. 본 연구 결과는 구매행동과 구매욕구에 실질적으로 영향을 미치는 감정경험에 대한 실증적 자료로서 의의가 있으며 디자인 기획시 그 활용도를 기대해 볼 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.238-244
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• 2022

감정 분석은 텍스트에 표현된 인간의 감정을 인식하여 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 섬세한 인간의 감정을 보다 정확히 분류하기 위해서는 감정 유형의 분류가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 사전 학습 언어 모델을 활용하여 우리말샘의 감정 어휘와 용례를 바탕으로 기쁨, 슬픔, 공포, 분노, 혐오, 놀람, 흥미, 지루함, 통증의 감정 유형으로 분류된 감정 말뭉치를 구축하였다. 감정 말뭉치를 구축한 후 성능 평가를 위해 대표적인 트랜스포머 기반 사전 학습 모델 중 RoBERTa, MultiDistilBert, MultiBert, KcBert, KcELECTRA. KoELECTRA를 활용하여 보다 넓은 범위에서 객관적으로 모델 간의 성능을 평가하고 각 감정 유형별 정확도를 바탕으로 감정 유형의 특성을 알아보았다. 그 결과 각 모델의 학습 구조가 다중 분류 말뭉치에 어떤 영향을 주는지 구체적으로 파악할 수 있었으며, ELECTRA가 상대적으로 우수한 성능을 보여주고 있음을 확인하였다. 또한 감정 유형별 성능을 비교를 통해 다양한 감정 유형 중 기쁨, 슬픔, 공포에 대한 성능이 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2012.11a
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• pp.393-401
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• 2012

본 연구에서의 미용업 종사자의 감정노동, 직무 및 사회심리적 스트레스, 피로도가 근골격계질환에 미치는 직 간접적인 영향을 평가하기 위하여 시도되었다. 그 결과 미용업 종사자의 근골격계질환 자각증사자는 신체부위 중 어깨의 근골격계질환 관련 자각증상자가 가장 많았으며, 목, 허리, 손목, 팔, 발, 무릎 순으로 나타났다. 미용업 종사자의 감정노동 각 문항별 평가 결과는 '나는 기분이 나쁠 때 고객들에게 표현하지 않도록 최선을 다한다'의 문항이 3.92점으로 가장 높게 나타났으며, 이와 반대로 '표현되는 행동과 실제 감정의 차이 때문에 혼란스러울 때가 있다' 2.61점으로 나타났다. 미용업 종사자의 작업 관련 심리적인 요인이 근골격계질환에 미치는 영향에 대하여 근골격계질환자가 무증상자에 비하여 감정노동과 피로도에 영향을 더 많이 받는다는 것으로 나타났으며, 직무 스트레스가 증가할수록 사회심리적 스트레스는 낮아지지만 피로도가 증가하는 것으로 나타났다. 감정노동이 피로도에 미치는 영향에서 직 간접적인 영향이 모두 높은 것으로 나타났으며 직무 스트레스가 피로도를 통해 근골격계질환에 미치는 간접적인 영향이 큰 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 미용 종사자의 작업 관련 물리적 심리적 개선 방안 마련이 요구되면 산업안전보건 분야의 정책적 관리 방안 마련을 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.7
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• pp.81-88
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• 2022

This study is to investigate the perception of domestic appraisers about the possibility of using artificial intelligence (AI) and related risks from the use of AI in the appraisal industry. We conducted a mobile survey of evaluators from February 10 to 18, 2022. We collected survey data from 193 respondents. Frequency analysis and multiple response analysis were performed for basic analysis. When AI is used in the appraisal industry, factor analysis was used to analyze various types of risks. Although appraisers have a positive perception of AI introduction in the appraisal industry, they considered collateral, consulting, and taxation, mainly in areas where AI is likely to be used and replaced, mainly negative effects related to job losses and job replacement. They were more aware of the alternative risks caused by AI in the field of human labor. I was very aware of responsibilities, privacy and security, and the risk of technical errors. However, fairness, transparency, and reliability risks were generally perceived as low risk issues. Existing studies have mainly studied analysis methods that apply AI to mass evaluation models, but this study focused on the use and risk of AI. Understanding industry experts' perceptions of AI utilization will help minimize potential risks when AI is introduced on a large scale.