• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.177-180
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• 2014

서비스 산업의 급격한 발전과 더불어 최상의 서비스를 제공하기 위한 기업 간의 서비스 경쟁 심화와 고객의 욕구변화에 의해 여러 직종에서 근로자들에게 감정노동을 요구하고 있다. 감정노동은 실제 자신이 느끼는 감정과는 상관없이 직무를 행해야 하는 감정적 노동으로 은행원, 승무원, 상담원 등이 대표적인 종사자로 알려져 있다. 감정노동은 이러한 서비스업에 국한되지 않고 교사 등 사람과 대면하는 모든 부류에 포함된다고 하여도 과언이 아니다. 감정노동은 지극히 주관적이고 개인적인 경험인 '감정'에 의해 행해지는 직무 활동으로 개개인의 특성에 따라 감정노동의 정도도 다를 것이다. 이에 본 연구에서는 고객센터 상담사들을 대상으로 인구통계적 특성에 따른 집단간에 감정노동의 차이가 있는지를 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.340-343
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• 2011

음악 감정 분류에 관한 기존의 연구들은 템포, 박자, 음정, 음표, 리듬 등과 같은 음악의 멜로디와 관련된 자질을 이용하여 음악 감정을 분류하였다. 그러나 노래(Song)와 같이 가사를 포함한 음악은 같은 스타일의 멜로디라도 가사의 내용에 따라 음악에 대하여 청자가 느끼는 감정이 크게 다르다. 본 논문에서는 감정 온톨로지를 활용하여 노래 가사를 감정에 따라 분류하는 방법에 대하여 제안한다. 기구축 된 감정 온톨로지를 바탕으로 네 가지 통사적 규칙을 적용하여 노래 가사로부터 감정 자질을 추출한다. 추출된 감정 자질을 이용하여 Naive Bayes, HMM, SVM과 같은 기계학습 기법을 이용하여 8개 감정 그룹에 대해 58.8%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.16-18
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• 2001

사용자와 컴퓨터간의 자연스러운 상호작용을 위하여 Emotional 캐릭터 에이전트에 대한 연구가 지속되고 있다 어플리케이션에 Emotional 캐릭터 에이전트의 사용자인터페이스 적용은 사용자와 컴퓨터간의 자연스럽고 Personalized된 상호작용을 가능하게 한다. Personalized Emotional 캐릭터 에이전트에 대한 연구는 다음과 같다. 1) 사용자행위 정보를 이용한 캐릭터의 감정 생성연구 2) 블랙보드시스템을 이용한 감정추론 연구 3) 생성된 감정을 캐릭터의 행동표현으로 변화시키기 감정과 캐릭터 행동간의 연계 연구 4) Personalized Emotional 캐릭터 에이전트를 어플리케이션에 적용하는 연구

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.145-150
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• 2008

본 논문에서는 8개의 문장에 대해서 6명의 화자가 5가지 감정 상태로 발화한 총 240개의 문장을 감정 음성 말뭉치로 활용하여 각 감정 상태에서 특징적으로 나타나는 억양 패턴을 분석하고, 이러한 억양 패턴을 음성 합성 시스템에 적용하는 방법에 대해서 논의한다. 이를 위해 본 논문에서는 감정 상태에 따른 특징적 억양 패턴을 억양구의 길이, 억양구의 구말 경계 성조, 하강 현상에 중점을 두어 분석하고, 기쁨, 슬픔, 화남, 공포의 감정을 구분 지을 수 있는 억양 특징들을 음성 합성 시스템에 적용하는 과정을 보인다. 본 연구를 통해 화남의 감정에서 나타나는 억양의 상승 현상을 확인할 수 있었고, 각 감정에 따른 특징적 억양 패턴을 찾을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.496-497
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• 2021

감정 분류는 사람의 사고방식이나 행동양식을 구분하기 위한 중요한 열쇠로, 지난 수십 년간 감정 분석과 관련된 다양한 연구가 진행되었다. 감정 분류의 품질과 정확도를 높이기 위한 방법 중 하나로 단일 레이블링 대신 다중 레이블링된 데이터 세트를 감정 분석에 활용하는 연구가 제안되었고, 본 논문에서는 T5 모델을 한국어와 영어 코퍼스로 학습한 KE-T5 모델을 기반으로 한국어 발화 데이터를 단일 레이블링한 경우와 다중 레이블링한 경우의 감정 분류 성능을 비교한 결과 다중 레이블 데이터 세트가 단일 레이블 데이터 세트보다 23.3% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.56-60
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• 2009

오늘날 인터넷은 개인의 감정, 의견을 서로 공유할 수 있는 공간이 되고 있다. 하지만 인터넷에는 너무나 방대한 문서가 존재하기 때문에 다른 사용자들의 감정, 의견 정보를 개인의 의사 결정에 활용하기가 쉽지 않다. 최근 들어 감정이나 의견을 자동으로 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 감정 분석에 관한 기존 연구들은 대부분 어구의 극성(polarity) 정보가 있는 감정 사전을 사용하고 있다. 하지만 인터넷에는 나날이 신조어가 새로 생기고 언어 파괴 현상이 자주 일어나기 때문에 사전에 기반한 방법은 한계가 있다. 본 논문은 감정 분석 문제를 긍정과 부정으로 구분하는 이진 분류 문제로 본다. 이진 분류 문제에서 탁월한 성능을 보이는 Support Vector Machines(SVM)을 사용하며, 문서들 간의 유사도 계산을 위해 문장의 부분 문자열을 비교하는 문자열 커널을 사용한다. 실험 결과, 실제 영화평에서 제안된 모델이 비교 대상으로 삼은 Bag of Words(BOW) 모델보다 안정적인 성능을 보였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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• pp.315-316
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• 2015

이 논문에서는 생체정보를 활용하여 심리적 흥분의 측정 가능성에 대한 연구를 하였다. 지능형 전자발찌의 도입에 있어서 생체정보와 감정의 관계를 연구하는 것은 매우 필요하다. 위험상황을 예측하는데 있어서 부착자의 감정을 측정할 수 있다는 것은 하나의 중요한 지표가 될 수 있다. 자율신경계와 감정은 밀접한 관게가 있으며 교감신경은 신체적 반응을 불러일으키는 역할을 하므로 심박을 통해서 감정의 변화, 즉, 심리적 흥분을 측정하는 것은 가능할 것으로 예측된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.56-57
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• 2013

본 논문에서는 연극공연을 관람하는 관객의 반응정보를 수집하기 위하여, 청각센서를 통해 관객의 음성을 획득하고 획득된 음성에 대한 감정을 예측하여 관객 반응정보 관리시스템에 전송하는 음성신호 기반 감정인식 시스템을 구현한다. 이를 위해, 관객용 헤드셋 마이크와 다채널 녹음장치를 이용하여 관객음성을 획득하는 인터페이스와 음성신호의 특징벡터를 추출하여 SVM (support vector machine) 분류기에 의해 감정을 예측하는 시스템을 구현하고, 이를 관객 반응정보 수집 시스템에 적용한다. 실험결과, 구현된 시스템은 6가지 감정음성 데이터를 활용한 성능평가에서 62.5%의 인식률을 보였고, 실제 연극공연 환경에서 획득된 관객음성과 감정인식 결과를 관객 반응정보 수집 시스템에 전송함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.666-668
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• 2018

최근 반려동물을 키우는 가구 수의 증가와 함께, 반려묘에 대한 관심도 상당히 증가하고 있다. 특히 반려인은 반려묘와의 원활한 의사소통과 교감을 바라지만 반려묘의 세세한 감정 상태를 24시간 내내 파악하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 반려묘의 울음소리에 많은 감정 및 상태 정보가 담겨있는 것에 착안하여, 반려묘의 울음소리를 기반으로 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 이미 수집된 소리 데이터를 데이터 증폭 방법론을 이용하여 데이터를 확장 한 후, 해당 소리들의 멜 스펙트로그램 정보를 추출한다. 이를 시계열 정보 처리에 효과적인 LSTM에 적용하여 반려묘의 감정 상황을 식별할 수 있도록 학습을 수행한다. 실험 결과, 반려묘의 감정 상태 분류의 가능성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.127-129
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• 2001

입력된 문장을 분석하여 미리 정해진 범주에 따라 그 문장의 감정 상태의 천이를 출력해 주는 감정인식 시스템을 제안한다. Naive Bayes 알고리즘을 사용했던 이전 방법과 달리 새로 연구된 시스템은 Hidden Markov Model(HMM)을 사용한다. HMM은 특정 분포로 발생하는 현상에서 그 현상의 원인이 되는 상태의 천이를 찾아내는데 적합한 방법으로서, 하나의 문장에 여러 가지 감정이 표현된다는 가정 하에 감정인식에 관한 이상적인 알고리즘이라 할 수 있다. 본 논문에서는 HMM을 사용한 감정인식 시스템에 관한 개요를 설명하고 이전 버전에 비해 보다 향상된 실험결과를 보여준다.