• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.1-19
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• 2014

빅데이터 내에 존재하는 감정 정보를 추출하여 사용자들이 특정 대상에 대하여 갖고 있는 인식이 어떠한지를 파악하고자 하는 노력이 활발히 이루어지고 있다. 상품, 영화, 그리고 사회적 이슈 등에 대한 문장을 분석하여 사람들이 해당 주제에 어떠한 견해를 가지고 있는지를 분석하고 측정하여 구체적인 선호도를 알아내는 것이다. 문장에서 드러나는 감정 정도를 얻기 위해서는 감정어휘의 목록과 정도값을 제시할 수 있는 감정어휘사전이 필요하므로 본 연구에서는 감정어휘를 발견하는 방법과 이들의 정도값을 결정하는 문제를 다룬다. 기본적인 방법은 기초 감정어휘의 목록 수집과 이들의 정도값은 선행연구 결과와 직접 설문 방식을 이용하고, 확장된 목록의 수집과 정도값은 사전의 표제어 설명부(glosses)를 이용해 추론하는 것이다. 그 결과 발견된 감정어휘는 전형성을 띠고 있는 기본형 감정어휘, 기본형 감정어휘의 gloss에 사용된 확장형 1단계 1층위 감정어휘, 비 감정어휘 중 gloss에 기본형 또는 확장형 감정어휘를 가지고 있는 확장형 2단계 1층위 감정어휘, gloss의 gloss에 기본형 또는 확장형 감정어휘가 사용된 확장형 2단계 2층위 감정어휘의 네 종류로 나뉜다. 그리고 확장형 감정어휘의 정도값은 기본형 감정어휘의 정도값을 기초로 문형의 가중치와 강조승수를 적용하여 얻었다. 실험 결과 AND, OR 문형은 내포된 어휘의 감정 정도값을 평균내는 가중치를, Multiply 문형은 정도 부사어의 종류에 따라 1.2~1.5의 가중치를 갖는 것으로 파악되었다. 또한 NOT 문형은 사용된 어휘의 감정 정도를 일정 정도로 낮추어 역전시키는 것으로 추정된다. 또한 확장형 어휘에 적용되는 강조승수는 1층위에서 2, 2층위에서 3을 갖는 것으로 예상된다.

• 대한지역사회영양학회:학술대회논문집
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• 대한지역사회영양학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.1067-1067
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• 2003

본 연구는 남녀 대학생들의 성격유형 판별을 위해 많이 사용되고 있는 MBTI (Myers-Briggs Type Indicator) 검사를 통한 성격 지표와 영양섭취실태와 식습관 사이의 관련성을 살펴보기 위해서 경기도 Y 대학교에 재학하고 있는 남녀대학생 283명을 대상으로 수행되었다. 조사대상자의 성격 유형은 남녀 모두에서 외향성(Extroversion, 55.8%)이 내향성 (Introversion, 44.2%)보다 조금 많았고, 감각형 (Sensing, 78.1%)이 직관형 (iNtuition, 21.9%)보다 많았으며, 사고형 (Thinking, 67.8%)이 감정형 (Feeling, 32.2%)보다 많고, 판단형 (Judging, 50.2%)과 인식형 (Perceiving,49.8%)은 비슷한 비율로 나타났다. 조사대상자들의 식습관 조사 결과 남학생이 100점 기준으로 46.1점, 여학생이 45.1점으로 유의한 차이가 없었고, 영양소 섭취 실태 조사 결과 남학생이 2,019㎉로 한국인 에너지 권장량의 80.8%, 여학생은 1,675㎉로 권장량의 83.7%를 섭취하고 있었다. 미량 영양소의 경우에는 남학생은 칼슘과 비타민 B$_2$, 여학생은 칼슘, 철, 비타민 C, 비타민 A를 권장량의 90% 미만으로 섭취하고 있는 것으로 나타났다. 식습관과 여러 가지 영양소 섭취량은 양의 상관관계를 보여서 식습관 점수가 좋을수록 영양소 섭취량이 높은 것으로 나타났다. 성격 선호 경향에 따른 식습관 점수에서는 판단형의 사람들이 인식형보다 식습관 점수가 유의하게 높게 나타났고, 다른 성격유형의 경우에는 유의 차는 없지만, 외향성, 감각형, 사고형에서 그에 대조되는 성격 선호지표보다 식습관 점수가 높은 경향이었다. 성격 선호 경향에 따른 영양소 섭취실태에서는 남녀 모두에서 외향성이 내향성보다 영양섭취실태가 좋았고, 남학생의 경우에는 감정형이 사고형보다 영양 섭취실태가 높은 것으로 나타났다. 영양 밀도로 살펴보았을 때에는 사고형과 판단형이 그에 대조되는 감정형과 인식형보다 영양 밀도가 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 대학생의 성격 유형에 따라 판단형의 사람들이 인식형의 사람들보다 식습관이 좋고, 외향성의 사람들이 내향성의 사람들보다 영양섭취실태가 양호한 것으로 사료된다. 한 편, 감각형-직관형은 식습관이나 영양섭취실태와 뚜렷한 관련성을 보여주지 않았고, 사고형-감정형은 감정형의 경우 남학생에서 영양섭취실태가 좋았지만, 영양밀도나 식습관에서는 사고형이 더 좋은 경향을 보여주어서 일관된 경향을 찾기가 어려웠다. 앞으로 대학생을 대상으로 한 영양 상담시에 이들의 성격 유형을 참조하면 영양상담 대상자를 보다 잘 이해할 수 있으므로, 이에 적합한 영양 지도 방법을 제시하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 가정과삶의질연구
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• 제12권1호
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• pp.93-103
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• 1994

본 연구는 부부의 감정적 자기노출 정도를 알아보고 그 유형을 분류한 뒤 관계되는 변인을 밝힘으로써 부부간의 감정적 자기노출에 관한 이해를 명확히 하는데 연구의 목적을 두었다. 248쌍의 부부를 대상으로 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 부부의 감정적 자기노출 정도는 부인이 남편보다 높은것으로 나타났다. 2) 부부의 감정적 자기노출에 가장 영향을 미치는 변인은 긍정적 노출의 경우는 심리적 변인이었으며 부정적 노출의 경우는 가정환경적 변인으로 나타났다. 3) 남편과 부인의 감정적 자기노출유형은 남편의 경우는 완전폐쇄형(43.3%), 부인의 경우는 완전노출형(48.2%)이 가장 많았으며, 부부간의 감정적 자기노출유형은 긍정적 자기노출에서는 상호노출형(43.7%), 부정적 자기노출에서는 상호폐쇄형 (38.4%)이 가장 많은것으로 나타났다. 4) 감정적 자기노출유형을 판별하는 가장 강력한 변인은 남편의 경우는 남성성, 부인의 경우는 자아개념으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.779-787
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• 2010

최근 로봇의 다양한 활용과 더불어 로봇-사람간의 상호작용에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있으며, 대표적으로 자연어 처리나 대화중 제스처 생성 등의 방법이 로봇과 사람간의 의사소통에 적용되었다. 그러나 기존의 로봇-사람간의 의사소통을 위한 방법을 통해서는 정적인 의사소통만을 수행할 수 있다는 한계가 존재하며, 보다 자연스럽고 사실적인 의사소통 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 보다 수준 높은 의사소통을 위해 감정형 제스처 기반 대화 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 베이지안 네트워크와 패턴 매칭을 이용하여 로봇과 사람간의 대화를 수행함과 동시에 로봇-사람간의 대화 도중 실시간으로 상황에 어울리는 로봇의 감정형 제스처를 생성한다 감정형 제스처 생성을 통해 로봇은 사람에게 대화를 보다 효과적으로 전달함과 더불어 사실적인 상호작용을 수행할 수 있다. 제스처 생성은 동적으로 변화하는 대화 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 행동 네트워크를 사용하였다. 이후 제안하는 감정형 제스처 기반 시스템의 유용성을 검증하기 위해 사용성 평가를 통해 감정이니 제스처를 사용하지 않는 기존의 대화 관리 시스템과의 비교를 수행하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권3호
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• pp.25-59
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• 2010

이 연구의 목적은 성격유형별로 독서성향이나 행태에 차이가 나는지를 조사해 봄으로써 성격유형에 기반한 독서치료가 가능할지를 모색하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위하여 책이 읽고 싶어지는 상황과 독서를 통하여 추구하고자 하는 발달과업이 감정형과 사고형, 본능형에 따라 다르게 나타나는지 조사하였다. 연구에 필요한 데이터는 수도권에 소재한 K대학의 재학생을 대상으로 수집하였으며, 통계에 이용된 설문서는 815부였다. 연구결과 감정형, 본능형, 사고형에 속하는 학생들의 독서성향이 다른 것으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로 성격유형별 독서치료안을 개발할 수 있을 것이라고 본다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권1호
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• pp.155-168
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• 2017

본 연구는 초등학생들이 모형 구성 과정에서 어떻게 인지, 감정적 반박을 사용했는지, 특히 그들의 감정과 인지적 과정이 어떻게 상호 작용하여 반박이 나타나게 되었는지 탐색한 것이다. 초등학교 5학년, 25명이 과학 수업의 일환으로 연구에 참여하였다. 6차시 동안 학생들은 지속적인 논의를 통해 인간 호흡 운동 시스템 모형을 구성하였다. 연구 결과에 따르면 초등학생들은 모형 구성 과정에서 정교화형 반박, 방어형 반박, 비난형 반박을 사용하였다. 인지적 비형형 상태와 연관된 부정적 인식적 감정과 인지적 과정의 상호작용을 통해 나타난 정교화형 반박은 소집단 모형을 정교화하는데 도움을 주었다. 반면 관계 악화와 관련된 부정적 인식적 감정과 인지적 과정의 상호작용을 통해 나타난 방어형 반박과 비난형 반박은 모형의 정교화를 이끌기보다는 다른 학생들의 제안, 설명을 배제하거나 공격하기 위해 사용되었고, 이 때의 부정적 인식적 감정은 다른 학생들의 바람직하지 않은 행동에 의해 생성되었다. 연구 결과는 학생들의 반박이 인식적 감정과 관련된 인식론적 역동에 의해 나타나게 됨을 보여준다. 본 연구는 학생들의 초보적, 수정될 필요가 있는 설명으로부터 부정적 인식적 감정이 생성되는 것은 모형 구성 과정에서 모형 발달을 돕는 정교화형 반박이 나타나게 되는 측면에서는 자연스러운 것이며, 정교화형 반박을 수용하도록 돕는 학생들의 감정 조절은 모형을 발달시키는데 도움이 될 수 있음을 논의한다. 또한 관계의 악화로 인해 나타날 수 있는 부정적 인식적 감정은 초등학생이 조절하기 어려우며, 이것이 협력적 모형 구성을 어렵게 할 수 있음을 제언한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.160-165
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• 2015

기존의 음성기반 감정인식 기술은 다양한 사용자로부터 수집된 데이터를 기반으로 범용적인 훈련 모델을 생성하고 이를 기반으로 감정을 인식한다. 이러한 음성기반 감정인식 모델링 기술은 개인 사용자의 음성특징을 정확히 고려하기 힘든 방법으로 개인마다 인식 정확도의 편차가 크다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 프로프트 레이블링 기법을 활용하여 사용자에게 즉각적으로 감정을 피드백 받아 새로운 모델을 생성하여 적용하는 적응형 음성기반 감정인식 프레임워크를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 적응형 음성기반 감정인식 기법이 기존의 범용적인 모델을 사용하였을 때 보다 정확도가 크게 증가됨을 증명하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제9권
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• pp.1-17
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• 2002

본 연구의 목적은 MBTI 성격유형별 의복관여와 정보원 사용의 차이를 밝히는 것으로써 선호지표별 차이를 밝힐 뿐 아니라 성격지표 간 역동성을 설명하고자 하였다. 성격유형은 표준화된 MBTI 검사로 측정되었고, 의복관여와 정보원을 측정하기 위하여 질문지를 사용하였다. 연구대상은 서울과 부산에서 2001년 1월과 2월 중에 실시되었던 MBTI 교육 프로그램에 참가했던 성인 여성을 대상으로 편의 표집되었다. 최종 분석에 투입된 자료는 총 275 부이고, 자료분석은 윈도우용 SPSS 10.0K 프로그램을 이용하였으며, 분석방법으로 빈도분석, 요인분석, t-test, one-way ANOVA, 던컨 검정이 사용되었다. 첫째, 의복관여는 '상징적 표현성', '즐거움과 흥미', '유행성'의 세 가지 차원으로 구성되었다. 선호지표 중 외향형(E)이 내향형(I)보다, 감정형(F)이 사고형(T)보다 유의하게 유행관여가 높았다. 기능유형(ST, SF, NF, NT)에서 직관적 사고형(NT)이 '즐거움과 흥미', '유행성' 관여에 유의하게 관심이 낮은 집단이었고, 감각적 감정형(SF)과 직관적 감정형(NF)은 유의하게 높은 집단이었다. 둘째, 소비자가 사용하는 의복 정보원은 '인쇄매체', '전파매체', '전문적', '점포탐색' 의 네 가지 요인으로 구성되었다. MBTI 선호지표 중 외향 -내향(EI) 지표만 '인쇄매체' 사용에서 유의한 차이를 보였고, 외향형이 내향형보다 인쇄매체의 사용이 유의하게 높았다. 인쇄매체를 제외한 정보원에서 성격 유형별 유의한 차이가 나타나지 않았지만 전체 평균값 경향에서 감각형(S)이 직관형(N)보다, 감정형(F)이 사고형(T), 판단형(J)이 인식형(P)보다 전체 정보원 사용이 높은 경향을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1137-1144
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• 2022

본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.54-55
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• 2008

본 논문에서는 인간형 로봇의 태스크 실행 중 자율 감정 생성을 위하여 Three-layered hybrid architecture에 기반한 감정 반응 시스템을 제안한다. Three-layered hybrid architecture는 Deliberative layer, Reactive layer Hardware abstraction layer의 3단계의 계층으로 되어 있으며, 모바일 로봇의 자율 동작을 위해서 개발되었다. 본 연구에서는 저자가 개발중인 안드로이드 EveR-2의 감정 시스템에 적용하여 로봇의 태스크 동작 중에 외부의 자극들로부터 자신의 감정을 생성하고, 생성된 감정과 태스크를 조합하여 자신의 행동을 변화시키며 인간과 상호작용하는 로봇 감정 시스템을 구현하였다.