• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.367-368
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• 2023

최근 챗봇 시스템은 급격한 발전과 함께 사용자와 자연스러운 대화를 할 수 있는 인공지능 기술의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 챗봇 시스템은 대화 상황을 충분히 이해하지 못하거나, 학습된 데이터를 벗어나는 문장에 대한 일관성 있는 응답을 제공하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GPT-3와 KoBERT를 활용하여 사용자의 감정 상태를 파악하고 해당 감정을 고려한 일관성 있는 대화를 제공하는 감정 분석 기반 챗봇 시스템을 제안한다. 이를 바탕으로 긍정적인 대화를 이어 나가는데 초점을 두어 자연스러운 대화가 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.183-184
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• 2019

본 논문에서는 로봇과 사람의 자연스러운 감정 소통을 위한 비디오 시퀀스 표정생성 대화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 실시간 비디오 데이터로 판단된 관객의 감정 상태를 반영한 대답을 하며, 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 대화의 맥락에 맞는 로봇의 표정을 실시간 생성한다. 본 논문에서 관객의 표정을 위해 3만여개의 비디오 데이터로 학습한 결과 88%의 학습 정확도로 표정 생성이 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구는 로봇 표정 생성에 딥러닝 방식을 적용한 것에 그 의의가 있으며 향후 대화 시스템 자체에도 딥러닝 방식을 확대 적용하기 위한 초석이 될 수 있다는 점에 의의가 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.12
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• pp.249-255
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• 2014

Recently, creation and sharing of information make progress actively through the SNS(Social Network Service) such as twitter, facebook and so on. It is necessary to extract the knowledge from aggregated information and data mining is one of the knowledge based approach. Especially, emotion analysis is a recent subdiscipline of text classification, which is concerned with massive collective intelligence from an opinion, policy, propensity and sentiment. In this paper, We propose the emotion prediction method, which extracts the significant key words and related key words from SNS paragraph, then predicts the emotion using these extracted emotion features.

• 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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.461-468
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• 2007

일상 생활에서의 대화 또는 컴퓨터를 매개로 이루어지는 대화에서 자기노출은 서로에 대한 개인적인 정보를 공유하여 친밀한 관계를 유지하기 위한 과정이다. 자기노출에서의 개인적인 정보는 생각 및 경험을 비롯하여 감정 등을 의미하는데, 감정은 특히 대화 분위기 형성 및 원활한 대화 진행을 위한 효과적인 의사소통수단으로 작용한다. 대화 시의 감정노출은 대화 상대방(노출 대상)과 감정표현의 대상(표현 대상)에 따라 표현의 실제강도와 노출의 정도가 달라지게 된다. 본 연구에서는 인터넷을 통해 대화를 주고 받거나 자료를 전송할 수 있는 인스턴트 메신저를 통하여 이루어진 대화에서 노출 대상과 표현 대상을 고려하여 대화참여자의 감정상태를 파악한다. 이를 위한 사전조사로 드라마 스크립트 상의 등장인물들의 감정표현 패턴을 분석하고 이를 활용하여 노출 대상이 각각 다른 대화문장에서 통사 및 의미 분석 과정을 거쳐 표현 대상에 따른 대화참여자의 감정상태를 파악하고, 대화참여자가 자신의 감정을 관찰할 수 있는 인터페이스를 제공한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.21 no.1
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• pp.157-175
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• 2010

Understanding dialogue participant's emotion is important as well as decoding the explicit message in human communication. It is well known that non-verbal elements are more suitable for conveying speaker's emotions than verbal elements. Written texts, however, contain a variety of linguistic units that express emotions. This study aims at analyzing components for constructing an emotion ontology, that provides us with numerous applications in Human Language Technology. A majority of the previous work in text-based emotion processing focused on the classification of emotions, the construction of a dictionary describing emotion, and the retrieval of those lexica in texts through keyword spotting and/or syntactic parsing techniques. The retrieved or computed emotions based on that process did not show good results in terms of accuracy. Thus, more sophisticate components analysis is proposed and the linguistic factors are introduced in this study. (1) 5 linguistic types of emotion expressions are differentiated in terms of target (verbal/non-verbal) and the method (expressive/descriptive/iconic). The correlations among them as well as their correlation with the non-verbal expressive type are also determined. This characteristic is expected to guarantees more adaptability to our ontology in multi-modal environments. (2) As emotion-related components, this study proposes 24 emotion types, the 5-scale intensity (-2~+2), and the 3-scale polarity (positive/negative/neutral) which can describe a variety of emotions in more detail and in standardized way. (3) We introduce verbal expression-related components, such as 'experiencer', 'description target', 'description method' and 'linguistic features', which can classify and tag appropriately verbal expressions of emotions. (4) Adopting the linguistic tag sets proposed by ISO and TEI and providing the mapping table between our classification of emotions and Plutchik's, our ontology can be easily employed for multilingual processing.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.12
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• pp.761-770
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• 2012

The purposes of the study is builded upon previous researches to investigate the relationship among store's physical environment, customers' emotional responses and behavior intention. For achieving study purposes, research model and hypotheses were set up after reviewing previous researches. The data were collected from a sample of 659 consumers of korea and china department stores, then used to conduct an empirical analysis. The results showed: First, the significant relationship were partially found among store's physical environment, emotional responses and behavior intention, design factor, social factor of store' physical environment both influence shoppers' positive emotions, indirectly influence shoppers' behavior intention through positive emotions, and social factor influence shoppers' negative emotions, indirectly influence shoppers' behavior intention through negative emotions. Second, the results also showed that they are different between korea and the china customer. Therefor, this study has provided a variety of theoretical and practical implications for global retailers to set up marketing strategies.

• Journal of Korea Game Society
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• v.12 no.6
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• pp.95-106
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• 2012

Emotion is very important feature in educational situation. Because it has high influence to memory, educational achievement, motivation. This study tried to find out possibility of serious game as emotional engagement tool in educational situation. We did our pilot experiment to elementary school students who are english as second language. In this L2 learning situation, we did our basic experiment with English language learning serious game called 'Word Collectrian". Word Collectrian has some features for emotional engagement. It has interaction for dynamic word visualization, providing context video for word usage, putting visualized word on learner's virtual home. According to experimental result, word Collectrian has possibility for educational achievement and emotional engagement effect.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.766-768
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• 2010

매체의 발달은 타이포그래피에 있어서 키네틱 타이포그래피의 활용을 통해 감정이 전달이 풍부해 질 수 있도록 해 주었지만 그 기본 근간이 되는 프레임의 면모를 살펴보면 지면이나 화면 한 페이지에서도 볼드나 행간의 간격, 폰트의 사용, 여백 등의 요소뿐 아니라 실험적 타이포그래피를 통해 감정을 표현할 수 있다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.134-136
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• 2019

본 논문에서는 사람의 내면상태 인식을 위한 상호작용 체계 구축을 위하여 사람의 감정 데이터를 효과적으로 수집하기 위한 프로토콜을 제안하고, 프로토콜에 따라 수집된 데이터에 대한 분석 및 결과를 제시한다. 감정 데이터 수집 프로토콜의 개발은 기존 문헌과 시스템 리뷰를 통한 감정분류체계 수립, 분류체계에 따른 감정 유발 영상 수집 및 신뢰도 확보, 감정 데이터 수집을 위한 인간 대상 실험 절차 구축 및 타당도 확보의 단계로 이루어졌다. 수집된 사람의 실시간 감정 데이터는 기계학습을 통한 감정 분류 연구의 기준으로 활용이 가능하다.