• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.191-199
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• 2004

본 논문에서는 텍스트에 나타난 감정상태를 인지하는 모델을 제안하고, 이러한 모델을 활용하여 현재문장에서 나타난 감정 및 이후에 나타나게 될 감정상태들을 예측하는 시스템에 대하여 다룬다. 사용자의 감정을 인지하고 이에 대한 자연스러운 메시지, 행동 등을 통해 인간과 상호작용 할 수 있는 컴퓨터시스템을 구현하기 위해서는 현재의 감정상태뿐만 아니라 사용자 개개인의 정보 및 시스템과 상호작용하고 있는 상황의 정보 등을 통해 이후에 사용자가 느낄 수 있는 감정을 예측할 수 있는 감정모델이 요구된다. 본 논문에서는 파악된 이전의 감정상태 및 실제 감정과 표현된 감정간의 관계, 그리고 감정에 영향을 미친 주변대상의 특징 및 감정경험자의 목표와 행동이 반영된 상태-전이형태의 감정모델인 감정망(Emotion Network)을 제안한다. 감정망은 각 감정을 나타내는 상태(state)와 연결된 상태들 간의 전이(transition), 그리고 전이가 발생하기 위한 조건(condition)으로 구성된다. 본 논문에서는 텍스트 형태의 상담예시에 감정망을 활용하여 문헌의 감정어휘에 의해 직접적으로 표출되지 않는 감정을 예측할 수 있음을 보인다.

• 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 of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.323-324
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• 2012

최근 스마트폰 환경에서 제공되는 수많은 서비스들은 일률적으로 소비자에게 단방향으로 제공되던 예전과 달리 사용자마다 개인화된 서비스 제공을 통해, 더욱 효율적으로 서비스를 제공하려는 시도들이 이루어지고 있다. 그 중에서 감정인식을 이용한 연구는 사용자에게 최적화된 개인화 서비스 제공을 위해 사용자의 감정을 인식하여 사용자가 느끼는 감정에 맞는 서비스를 제공함으로써 보다 몰입감을 느낄 수 있도록 하여 결과적으로 특정 서비스의 이용을 유도하도록 할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 선호도와 컨텍스트 정보를 활용하여 사용자의 감정을 추출하고 이를 음성기반 감정인식과 융합하여 그 정확도를 높이고 실제서비스에서 활용할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자 선호도와 컨텍스트 인식으로 감정을 판단했을 경우의 오류를 음성을 통한 감정인식으로 보완하며, 사용자가 감정인식 시스템을 활용하기 위한 비용을 최소화한다. 제안하는 시스템은 스마트폰에서 사용자 감정을 이용한 애플리케이션이나 추천서비스 등에서 활용이 가능하다.

• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.19-24
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• 2009

의사소통에서 대화자 간 감정의 이해는 메시지의 내용만큼이나 중요하다. 비언어적 요소에 의해 감정에 관한 더 많은 정보가 전달되고 있기는 하지만, 텍스트에도 화자의 감정을 나타내는 언어적 표지가 다양하고 풍부하게 녹아 들어 있다. 본 연구의 목적은 인간언어공학에 활용할 수 있는 감정 온톨로지를 설계하는 데 있다. 텍스트 기반 감정 처리 분야의 선행 연구가 감정을 분류하고, 각 감정의 서술적 어휘 목록을 작성하고, 이를 텍스트에서 검색함으로써, 추출된 감정의 정확도가 높지 않았다. 이에 비해, 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지는 다음과 같은 장점을 갖는다. 첫째, 감정 표현의 범주를 기술 대상(언어적 vs. 비언어적)과 방식(표현적, 서술적, 도상적)으로 분류하고, 이질적 특성을 갖는 6개 범주 간 상호 대응관계를 설정함으로써, 멀티모달 환경에 적용할 수 있다. 둘째, 세분화된 감정을 분류할 수 있되, 감정 간 차별성을 가질 수 있도록 24개의 감정 명세를 선별하고, 더 섬세하게 감정을 분류할 수 있는 속성으로 강도와 극성을 설정하였다. 셋째, 텍스트에 나타난 감정 표현을 명시적으로 구분할 수 있도록, 경험자 기술 대상과 방식 언어적 자질에 관한 속성을 도입하였다. 이때 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지가 한국어 처리에 국한되지 않고, 다국어 처리에 활용할 수 있도록 확장성을 고려했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.514-516
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• 2005

인간을 상대하는 자율장치는 고객의 자발적인 협조를 얻기 위해 암시적인 신호에 포함된 감정과 태도를 인지할 수 있어야 한다. 인간에게 음성은 가장 쉽고 자연스럽게 정보를 교환할 수 있는 수단이다. 지금까지 감정과 태도를 이해할 수 있는 자동시스템은 발성문장의 피치와 에너지에 기반한 특징을 활용하였다. 이와 같은 기존의 감정인식 시스템의 성능은 문장의 특정한 억양구간이 감정과 태도와 관련을 갖는다는 언어학적 지식의 활용으로 보다 높은 향상이 가능하다. 본 논문에서는 한국어 문미억양에 대한 언어학적 지식을 피치기반 특징과 다층신경망을 활용하여 구현한 자동시스템에 적용하여 감정인식률을 향상시킨다. 한국어 감정음성 데이터베이스를 대상으로 실험을 실시한 결과 $4\%$의 인식률 향상을 확인하였다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.16 no.1
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• pp.23-32
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• 2016

A recent emotion research has attracted attention as an element to enhance the interaction with the user to play the game. Emotion expressed in the previous game was using a simple structure. However, increasing the user's needs of emotions that have been used in the game is necessary to structure the emotions caused. In this paper, it was utilized for the character of emotion in the game rules of the proposed emotion based on the principle of biological feelings. And it was classified a game component that affects the emotions and character provides a structure for recognizing the emotion from the game. This paper provides a structural framework to be considered in order to analyze emotions used in existing game to the role of emotion, to express emotion in the game.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.10
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• pp.203-208
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• 2021

This study is to investigate the impact of emotional intelligence of online shopping mall call center counselor on customer orientation. The SPSS 25.0 ststistics program was applied for the empirical analysis 148(87.05%)of 170 copies are used for final data analysis. The implications of results are as follows. First, use of emotion, a subfactor of emotional Intelligence, has shown to have a significant positive effect on customer orientation. Second, other's emotional appraisal, a subfactor of emotional Intelligence, has shown to have a significant positive effect on customer orientation. Third, self emotional appraisal, a subfactor of emotional Intelligence, has shown to have a significant positive effect on customer orientation. Fourth, regulation of emotion, a subfactor of emotional Intelligence, has shown to have a significant positive effect on customer orientation.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.48-54
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• 2007

컴퓨터 네트워크의 발달로 인터넷이 실생활이 되면서, 온라인에서 인스턴트 메신저를 이용한 커뮤니케이션 방식이 확대되고 있다. 이러한 메신저에서는 이모티콘 및 플래시콘 혹은 윙크 등 과 같은 다양한 방식을 통해 감정을 표현할 수 있도록 제안하고 있다. 하지만, 아직까지 온라인의 감정표현은 흥미위주이며, 오프라인의 다양한 감정표현에 비해서 제한적이다 따라서 오프라인에서의 다양한 사용자 감정표현을 온라인에서 표현해 줄 수 있는 새로운 형태의 감성 커뮤니케이션 방법이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 인스턴트 메신저의 사용행태 이해를 통해서 사용자들의 요구사항을 파악하고 이를 통해 제안할 수 있는 커뮤니케이션 방법을 모색하고자 한다. 실생활에서 사용자의 감정표현 방법을 바탕으로 온라인 메신저에 적용하여 새로운 감성 커뮤니케이션 방법을 제안하는 연구로, 감정어휘와 표현방법의 사용자 조사를 통해 감정표현 방법에 대한 컨셉을 제안하였다. 우선 메신저 사용 행태와 요구사항 도출을 위한 사용자 FGI를 진행하였다. 사용자 FGI로 얻어진 사용자들의 메신저 사용행태를 통해, 텍스트와 모션을 활용하는 '텍스트콘'을 컨셉 아이디어로 도출하였다. 아이디어에 적용하기 위해 모션을 감정으로 인해 파생되는 행동과 체감각 요소로 구분하였다. 구체적인 표현방법 및 적용 요소를 추출하기 위한 방법으로 온라인 설문조사를 실시하였으며 감정어휘와 표현방법(행동, 체감각)을 추출하였다. 추출된 내용은 '사용자 참여 관찰' 기법을 활용하여, 사용어휘와 행동을 정리하고 구제화하여 그 결과를 '텍스트콘'에 적용하였다. 본 연구는 사용자들이 메신저를 이용한 감정표현에 있어 텍스트를 선호하고 텍스트에 대한 요구사형에 있음을 확인하였으며, 감정표현 컨셉 아이디어 '텍스트콘'을 도출하였다. '사용자 참여 관찰' 기법을 활용하여 기존의 이모티콘으로 대표되는 그래픽 아이콘 중심의 사용자 감정표현 방법을 보조해줄 수 있는 방법으로 실생활에서 사용자가 표현하고 받아들이는 신체언와 행동을 적용하였다는 것에 그 의의가 있다. 또한, 감정에 의한 생리적 반응 요소를 외적인 반응과 내적인 반응으로 구분하여, '체감각'이라고 하는 내적반응을 중심표현방법으로 삼아, 기존과는 다른 시각으로 접근할 수 있었다.