• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.27-36
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• 2019

본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.

• TTA 저널
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• 통권101호
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• pp.16-21
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• 2005

로봇 산업은 향후 IT, BT에 버금가는 시장을 형성할 잠재력이 있다. 또한 로봇산업은 지능화와 시스템화 기술로서 타분야에 미치는 기술적 파급효과가 크다. 기계, 전자 등 부품·소재기술부터, S/W 기술, 문화콘텐츠까지를 망라하는 통합기술의 결정체라 할만 하다. 정보통신부는‘지능형 서비스 로봇’을“인간과 상호작용을 통해 인간의 명령 및 감정을 이해하고 반응하며, 정보통신기술을 바탕으로 인간에게 다양한 서비스를 제공하는 로봇”이라고 정의하고 있다. 이번 호는 우리 기업들이 도전하고 개척해야 하는 거대 시장인‘지능형 서비스 로봇’산업 선점을 위한 핵심 요소인 표준화 및 시장동향을 국내 표준화를 선도하는‘TTA 지능형 서비스 로봇 프로젝트그룹’의장으로부터 들어본다

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.23-29
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• 2022

가상인간은 가상공간(가상 현실, 혼합 현실, 메타버스 등)에서 Unity와 같은 3D Engine 전용 모델링 도구로 구현된다. 실제 사람과 유사한 외모, 목소리, 표정이나 행동 등을 구현하기 위해 다양한 가상인간 모델링 도구가 도입되었고, 어느 정도 수준까지 인간과 의사소통이 가능한 가상인간을 구현할 수 있게 되었다. 하지만, 지금까지의 가상인간 의사소통 방식은 대부분 텍스트 혹은 스피치만을 사용하는 단일모달에 머물러 있다. 최근 AI 기술이 발전함에 따라 가상인간의 의사소통 방식은 과거 기계 중심의 텍스트 기반 시스템에서 인간 중심의 자연스러운 멀티모달 의사소통 방식으로 변화할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 다양한 대화 데이터셋으로 미세조정한 인공신경망을 사용해 사용자와 자연스럽게 대화 할 수 있는 가상인간을 구현하고, 해당 가상인간이 생성하는 문장의 감정값을 분석하여 이에 맞는 표정을 발화 중에 나타내는 시스템을 구현하여 사용자와 가상인간 간의 실시간 멀티모달 대화가 가능하게 하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-40
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• 2021

소스코드 표절은 원본 자료의 출처를 분명히 밝히지 않고 자신의 것처럼 사용하는 행위를 말한다. 소스코드 표절로 인한 문제는 법적인 분쟁을 다투는 경우까지 다양한 문제를 일으킨다. 소스코드의 표절 여부는 일반적으로 비교 대상 소프트웨어 프로젝트 내의 각 소스코드를 전수 비교하여 유사도를 측정하여 결정한다. 전수 비교는 표절 가능성이 전혀 없는 코드도 비교 대상에 포함하기 때문에 그만큼의 시간을 헛되이 소모한다. 소스코드 표절로 의심되는 비교 쌍만 선별하여 비교할 수 있으면 그만큼 비교 횟수는 줄어들게 되어 탐지 도구의 실행 속도를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 표절 가능성이 높은 부분만을 대상으로 탐지의 정확도를 높이는데 집중할 수도 있다. 본 논문에서는 code2vec 이라는 기계학습 모델을 활용하여 코드 클론으로 의심되는 소스코드들을 미리 분류하여 비교 횟수를 줄임으로써 소스코드 표절 탐지의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.935-939
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• 2003

The emotion recognition is one of the most significant interface technologies which make the high level of human-machine communication possible. The central nervous system stimulated by emotional stimuli affects the autonomous nervous system like a heart, blood vessel, endocrine organs, and so on. Therefore bio-signals like HRV, ECG and EEG can reflect one' emotional state. This study investigates the correlation between emotional states and bio-signals to realize the emotion recognition. This study also covers classification of human emotional states, selection of the effective bio-signal and signal processing. The experimental results presented in this paper show possibility of the emotion recognition.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.254-260
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• 2007

음성은 컴퓨터로 대변되는 기계와 사람 그리고 기계를 매개로 한 사람과 사람의 상호작용에서 가장 쉽고 직관적인 인터페이스로 널리 활용되고 있다. 인간에게 음성정보를 제공하는 음성합성 분야에서는 합성결과의 자연스러움과 인식성이 시스템의 주요 평가요소로 활용되고 있는데 이러한 자연스러움과 인식성은 합성결과의 정확성뿐만 아니라 발화환경이나 발화자의 발화특징 혹은 감정상태 등에 의해 많은 영향을 받게 된다. 담화표지는 문장의 명제 내용에는 직접 관여하지 않으면서 화자의 발화 의도나 심리적 태도를 전달하는 구성 요소를 말하는데 본 논문에서는 담화표지가 포함된 대화 음성 데이터를 수집하여 담화표지의 음성언어적인 특징을 분석하고 분석된 결과를 음성합성 시스템에 활용하는 표현방식에 대해 논의한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권12호
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• pp.1871-1876
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• 2010

사람이 소리를 듣는 것은 다분히 감정적이고 주관적으로 이루어진다. 따라서 소음 측정의 척도로 주로 사용되는 dB(A)와 같은 청감을 고려한 수치로 표현하기 어렵기 때문에 때와 장소, 차량에 따라 주관적이고 사람의 감정에 맞는 주관적 척도가 요구된다. 즉, 평가하고자 하는 음질인자 항목들은 독립적 관계가 아닌 서로 상관관계의 특성을 고려하여 음질 평가를 수행해야 한다. 그러므로 인간의 청감에 가깝고 정확한 음질 평가를 위해서는 음질인자 별 다변량 분석이 필요하다. 본 연구에서는 차량 주행 소음을 대상으로 특성인자간 상관관계를 고려해 시스템을 분석할 수 있는 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance,MD)를 통해 음질 인덱스를 구축하고자 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.1-18
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• 2017

오늘날 감정 표현이 서툰 영유아가 처한 극도의 스트레스 상태를 자동적으로 파악하는 것은 영유아의 안전을 위협하며 지속적으로 발생하는 위험 상황의 실시간적인 인지를 위해 반드시 필요한 기술이다. 따라서 본 논문에서는 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태를 분류하기 위한 기계학습 기반의 모델과 생체신호 수집용 스마트 밴드 및 모니터링용 모바일 어플리케이션을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 영유아의 감정을 나타내는 주요한 요인이 되는 음성 및 심박 데이터의 조합을 활용하여 기존에 널리 알려진 데이터 마이닝 기법을 통해 영유아의 스트레스 상태 패턴을 학습하고 예측한다. 본 연구를 통해 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태 식별을 자동화할 수 있는 가능성을 확인하였으며 나아가서 궁극적으로 영유아의 위험 상황 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.380-382
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• 2019

GAN(Generative Adversarial Network)은 정해진 학습 데이터에서 정해진 생성자와 구분자가 서로 각각에게 적대적인 관계를 유지하며 동시에 서로에게 생산적인 관계를 유지하며 가능한 긍정적인 영향을 주며 학습하는 기계학습 분야이다. 전통적인 문장 생성은 단어의 통계적 분포를 기반으로 한 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process)과 순환적 신경 모델(Recurrent Neural Network)을 사용하여 학습시킨다. 이러한 방법은 문장 생성과 같은 연속된 데이터를 기반으로 한 모델들의 표준 모델이 되었다. GAN은 표준모델이 존재하는 해당 분야에 새로운 모델로써 다양한 시도가 시도되고 있다. 하지만 이러한 모델의 시도에도 불구하고, 지금까지 해결하지 못하고 있는 다양한 문제점이 존재한다. 이 논문에서는 다음과 같은 두 가지 문제점에 집중하고자 한다. 첫째, Sequential 한 데이터 처리에 어려움을 겪는다. 둘째, 무작위로 생성하기 때문에 사용자가 원하는 데이터만 출력되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 부분적인 정답 제공을 통한 조건별 생산적 적대 생성망을 설계하여 이 방법을 사용하여 해결하였다. 첫째, Sequence to Sequence 모델을 도입하여 Sequential한 데이터를 처리할 수 있도록 하여 원시적인 텍스트를 생성할 수 있게 하였다. 둘째, 부분적인 정답 제공을 통하여 문장의 생성 조건을 구분하였다. 결과적으로, 제안하는 기법들로 원시적인 감정 텍스트를 생성할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.89-99
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• 2020

본 연구에서는 음악 가사의 감성분석을 통한 영상작품의 제작을 시도하였다. 가사 텍스트의 감성분석에는 구글(Google)의 자연어 처리 API를 활용하였고 그 결과를 영상 시각화 규칙과 연결하였다. 기존의 공학적 연구들에서의 텍스트 기반 감성분석은 소셜 미디어에서의 사용자 댓글과 리뷰를 분석해서 사용자들의 감정과 태도를 이해하도록 하는 연구들이 많았다. 본 연구에서는 감성분석 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하였다. 기계의 관점에서 볼 때 감정은 숫자로 치환되어 나타나므로 규격화, 표준화 될 수밖에 없다는 한계점이 있다. 이에 가사 데이터의 감성분석 결과를 시각예술에서의 조형요소들의 규칙과 연결하여 이러한 한계를 일부 극복해보자 하였다. 본 연구는 인공지능이 인간의 고도화 된 정신적 산물인 예술작품의 창작까지 시도하는 현 시대를 반영하며 문학, 음악, 회화, 무용 등 기존의 전통적인 예술작품을 기계를 통해 바라본 새로운 형태의 예술작품으로 만들어 보고자 하는 목표를 가지고 있다. 더불어 감정표현에 어려움을 겪는 발달 장애인들의 창작활동과 심리분석 및 의사소통을 용이하게 해주는 예술창작 및 교육 플랫폼으로 확장되기를 기대한다.