• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.59-61
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• 2023

본 논문에서는 감정 분류 성능 향상을 위한 초거대 언어모델로부터의 추론 데이터셋 활용 방안을 제안한다. 이 방안은 Google Research의 'Chain of Thought'에서 영감을 받아 이를 적용하였으며, 추론 데이터는 ChatGPT와 같은 초거대 언어 모델로 생성하였다. 본 논문의 목표는 머신러닝 모델이 추론 데이터를 이해하고 적용하는 능력을 활용하여, 감정 분류 작업의 성능을 향상시키는 것이다. 초거대 언어 모델(ChatGPT)로부터 추출한 추론 데이터셋을 활용하여 감정 분류 모델을 훈련하였으며, 이 모델은 감정 분류 작업에서 향상된 성능을 보였다. 이를 통해 추론 데이터셋이 감정 분류에 있어서 큰 가치를 가질 수 있음을 증명하였다. 또한, 이 연구는 기존에 감정 분류 작업에 사용되던 데이터셋만을 활용한 모델과 비교하였을 때, 추론 데이터를 활용한 모델이 더 높은 성능을 보였음을 증명한다. 이 연구를 통해, 적은 비용으로 초거대 언어모델로부터 생성된 추론 데이터셋의 활용 가능성을 보여주고, 감정 분류 작업 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 제시한 방안은 감정 분류뿐만 아니라 다른 자연어처리 분야에서도 활용될 수 있으며, 더욱 정교한 자연어 이해와 처리가 가능함을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.220-225
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• 2000

컴퓨터 기술이 발전하고, 널리 보급됨에 따라 컴퓨터와 사용자간의 인터페이스가 인간 친화적으로 발전하고 있다. 현재 진행되고 있는 사용자 친화적인 인터페이스 기술로는 지능성뿐 아니라 감정을 가지는 캐릭터 에이전트가 있다. 본 논문은 캐릭터 에이전트의 감정을 생성하고 표현하는 방법에 초점을 두고자 한다. 먼저, 캐릭터가 가질 수 잇는 감정에 대한 타입을 정의하고 이들의 관계를 나타낸 계층 구조를 정의하였다. 본 논문은 효율적인 감정 추론을 모형화 하기 위해서 블랙보드 기반의 다단계 인지 모형을 제안한다. 첫 단계는 감정을 이끌어 내는 외부 환경을 평가 처리하는 메타 인터프리터이다. 둘째 단계는 이러한 메타 인터프리터를 통하여 얻은 결과를 이용하여 감정을 추론하고 생성하는 분야 인터프리터이다. 셋째 단계는 감정추론의 진행 중에 발생하는 모든 동적 상태를 보유하며, 감정추론을 돕는 블랙보드이다. 블랙 보드 기반의 다단계 인지 모형에서 추론된 여러 감정들은 계층구조에 의하여 추상화 과정을 거쳐 캐릭터의 행동으로 표현하게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.542-545
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• 2010

모바일은 사용자의 여섯 번째 감각의 도구로써 신체의 일부가 되고 있으며 사용자의 감정이나 행동패턴 등의 상황 정보를 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 수가 있다. 본 논문에서는 안드로이드를 기반으로 사용자의 감정을 포함한 다양한 상황을 인지하고 감정과 상황에 따른 사용자의 행동을 추론할 수 있는 상황인지 스마트 폰을 제안한다. 상황인지 스마트폰은 카메라에서 입력된 사용자의 얼굴 영상을 통해 감정을 인지하고 감정에 따른 행동과 그 때의 상황정보를 조합하여 히스토리 DB에 축적된다. 또한 현재의 감정과 상황 정보에 따라 과거의 히스토리DB를 비교 분석하고 현재의 행동을 추론한다. 이것은 사용자에게 고차원적인 서비스를 제공해줄 수 있다. 상황인지 스마트폰은 감정을 인지하는 감정인지 매니저와 상황 정보를 수집하고 관리하는 컨텍스트 매니저, 행동을 추론하는 추론 매니저로 구성된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.485-492
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• 2001

Recently, character agents are used as a user-friendly interface. In this paper, we have studied a generic framework for emotional character agents which are designed to infer emotions from diverse personalities, situations, user behaviors and to express them. The method of emotion inference is based on blackboard systems which are used to solve the problems in AI. Because it keeps independence between knowledge sources which are rules of emotions, a blackboard-based inference engine is easy to manage knowledge sources, Blackboard-based systems gave the system flexibility. So we can adapt the engine to various application systems. Each emotional agent monitors user behavior, learns user profile and infers user behavior. And it generates characters emotions according to the user profile. So, in case of same situations, the agent can generate different emotions according to users. We have studied to build an personalized emotional character agent which according to situations and user modeling.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.2
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• pp.287-292
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• 2012

In this paper, user personalized services through the emotion perception required to support location-based sensing data preprocessing techniques and emotion data preprocessing techniques is studied for user's emotion data building and preprocessing in V-A emotion model. For this purpose the granular context tree and string matching based emotion pattern matching techniques are used. In addition, context-aware and personalized recommendation services technique using probabilistic reasoning is studied for personalized services based on context awareness.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.9
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• pp.101-111
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• 2019

This study was to examine association between working memory and social cognitive ability, and the influence of story-use on social cognitive ability. To this end, this study measured working memory(via n-back), and randomly assigned 82 participants into three groups(5th level intentionality, 3rd-level intentionality, and exposition conditions), and then compared the accuracy of perspective taking and emotion recognition(RMET: Reading Minds in the Eyes Test) as social cognitive ability. The results suggested that perspective taking accuracy was significantly associated with working memory capacity, whereas emotion recognition accuracy was not. Contrary to the hypothesis, perspective taking in the 5th-level intentionality story group were significantly lower than those in the 3rd-level intentionality story group. Emotions recognition accuracy was not significantly different among the three groups. Overall, this study produced inconsistent results, which has been discussed in terms of theory and methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.541-543
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• 2004

인터넷의 대중화로 인하여 인터넷상에 많은 음악 정보가 존재하게 되었다. 이에 따라서 사용자에게 음악 정보를 손쉽게 접근할 수 있게 해주는 서비스뿐만 아니라, 사용자에게 적절한 음악을 추천해주는 서비스의 중요성도 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 인식하고 사용자와의 대화를 통해서 적절한 음악을 추천해주는 인공 DJ를 제안한다 인공 DJ는 센서로부터 실내 온도, 습도, 조도, 소음을 입력받고, 인터넷을 통하여 날씨 정보를 입력받고, 사용자의 감정추론을 위하여 사용자가 입력하는 문장을 분석하여 Activation-Evaluation Space상에서 사용자의 감정을 표시함으로써 사용자의 주변 상황을 인식하고, 사용자의 성향을 파악하여 IF-THEN 규칙을 만들어 대수학적 연산자(algebraic operator)를 통한 퍼지 추론 방법을 이용하여 적절한 음악을 추천한다. 피험자 10명을 대상으로 실시한 설문조사 결과 제안하는 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.4
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• pp.83-88
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• 2013

Many studies adopting brain functions to the engineering systems have been made for recent years as the brain Science has developed. If we investigate the parts which take part in memorizing and emotional process, we can know that Hippocampus of memorizing center and Amygdala of Emotional center closely cooperate each other. Actually Knowledge effects on Emotion and Emotion effects on Knowledge. During the human decision making, emotional factor has much important effects on Decision making process. For implementing more delicate intelligent system, the knowledge base coupled to emotional factor should be designed. Accordingly in this paper starting from the idea of cooperating system between Hippocampus and Amygdala,, we design Knowledge Emotion Binding System and propose Emotional changing mechanism by Memory retrieval and knowledge reasoning process.

• Journal of Korean Elementary Science Education
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• v.42 no.3
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• pp.421-433
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• 2023

This study examined the reasoning of gifted elementary science students in a socioscientific issues (SSI) classroom discussion on COVID-19-related trash disposal challenges. This study aimed to understand the characteristics of evidence use and decision-making difficulties in each type of SSI-related reasoning. To this end, the transcripts of 17 gifted students of elementary science discussing SSIs in a classroom were analyzed within the framework of informal reasoning. The analysis framework was categorized into three types according to the primary influence involved in reasoning: rational, emotional, and intuitive. The analysis showed that students exhibited four categories of evidence use in SSI reasoning. First, in the rational reasoning category, students deemed and recorded scientific knowledge, numbers, and statistics as objective evidence. However, students who experienced difficulty in investigating such scientific data were less likely to have factored them in subsequent decisions. Second, in the emotional reasoning category, students' solutions varied considerably depending on the perspective they empathized with and reasoned from. Differences in their views led to conflicting perspectives on SSIs and consequent disagreement. Third, in the intuitive reasoning category, students disagreed with the opinions of their peers but did not explain their positions precisely. Intuitive reasoning also created challenges as students avoided problem-solving in the discussion and did not critically examine their opinions. Fourth, a mixed category of reasoning emerged: intuition combined with rationality or emotion. When combined with emotion, intuitive reasoning was characterized by deep empathy arising from personal experience, and when combined with rationality, the result was only an impulsive reaction. These findings indicate that research on student understanding and faculty knowledge of SSIs discussed in classrooms should consider the difficulties in informal reasoning and decision-making.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.493-496
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• 2002

감정은 상당히 애매 모호하고 불명확하며 상대방의 감정을 이해하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 Plutchik의 감정 모델을 기호 다치 논리 함수의 미분을 이용하여 감정의 변화과정을 추론하는 방법을 제안한다.