• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.5
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• pp.305-314
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• 2011

Research into the visual perception of human emotion to recognize an intention has traditionally focused on emotions of facial expression. Recently researchers have turned to the more challenging field of emotional expressions through body posture or activity. Proposed work approaches recognition of basic emotional categories from body postures using neural model applied visual perception of neurophysiology. In keeping with information processing models of the visual cortex, this work constructs a biologically plausible hierarchy of neural detectors, which can discriminate 6 basic emotional states from static views of associated body postures of activity. The proposed model, which is tolerant to parameter variations, presents its possibility by evaluating against human test subjects on a set of body postures of activities.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.325-326
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• 2008

서비스 로봇은 인간과 상호 교감을 하기 때문에 감성기반 인터렉션을 가지고 있어야 한다. 그리고 로봇이 인지하는 상황과 환경이 같을지라도 감정 기반 행동 결정 모델의 출력이 달라질수 있도록 한다. 이는 설계하고자 하는 감정 기반 행동 결정 모델의 특성을 변화함으써 해결하고자 하며, 감정 모델의 특성은 성격을 의미한다. 따라서 사람과 같이 성격을 달리함으로써 로봇이 감정을 느끼고 이에 따른 반응을 행동으로 옮길 때, 성격을 반영한 결과를 보이게 된다. 본 논문에서 제안하는 감정 엔진 모델은 reaction dynamics와 internal dynamics, emotional dynamics, behavior dynamics, 성격 등의 다섯 가지 요소로 구성되어 있다. 모든 dynamics는 성격에 영향을 받아 결과를 출력한다. 실험을 위하여 시뮬레이터를 구현하여 성능을 검증하고, 실제 로봇에 적용하기 위하여 3D 캐릭터기반의 헤드 로봇 시스템을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.133-136
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• 2011

본 논문은 선행 연구된 인공감정 모델에 성격 유형별로 정서적 특징을 반영한 캐릭터의 인공감정을 설계하여 적용하는 것을 목적으로 한다. 캐릭터의 인공감정은 성격 유형별로 정서적 특징을 생성에서 소멸까지의 시간과 크기로 표현할 수 있다. 따라서 정서의 유지시간, 정서적 경험을 한번 했을 때 느낄 수 있는 최대 크기와 정서를 표현하는 시점을 두 단계로 나누어 정서적 특성을 MBTI 성격 유형에 따라 적용한다. 이렇게 설계된 인공감정은 실제 캐릭터의 적용해보고 성격 유형에 따라 감정 표현과 변화를 분석한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.345-346
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• 2019

SNS의 다양한 역기능과 함께 중독문제가 사회적 문제로 대두되고 있는 가운데 이미지 기반의 인스타그램이 강세를 보인다. 이에 본 연구는 SNS중에서 이용도가 높은 인스타그램 사용제한 시 사용자의 감정에 미치는 영향과 대안 활동을 파악하기 위한 목적으로 수행되었다. 실험 방법은 인스타그램 1일 5회 이상 이용자 3명을 대상으로 7일간 앱 삭제 및 이용을 제한하고 매일 1인칭 관찰기법인 자기 일기 작성으로 감정변화와 대안 활동을 수집했다. 본 연구의 결과는 사용 빈도수가 높을수록 시간이 흘러도 부정적 감정이 감소하지 않았고 사용 빈도수가 낮을수록 부정적 감정이 점차 감소하였다. 대안 활동으로는 오프라인 활동보다는 온라인 활동이 많았고 여러 종류의 스마트폰 미디어 활동을 한 것으로 나타났다. 이 연구는 나아가 의존도에 따라 부정적 감정소강 소요 시간을 측정하는 연구로 발전될 것을 기대하며 이에 따라 SNS중독성 해결에 필요한 시간, 대안 활동 제시의 연구 초석이 되길 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.932-933
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• 2023

이 연구는 사람의 감정 변화를 건강하게 파악하고 분석하기 위해 시작되었다. Natural Language Processing(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하기 위해 개발된 자연어 처리 기술이다. 본 논문에서는 이 기술을 이용하여 Text Mining을 통해 사용자가 작성한 일기에 담긴 감정을 분석하고 LSTM 모델과 GRU 모델을 비교군으로 두어 두 모델 중 감정 분석에 더 적합한 모델을 찾는 과정을 거쳤다. 이 과정을 정확도가 더 높은 LSTM 모델을 사용하여 감정 분석 결과를 분류하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.221-223
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• 2011

본 연구는 대학생의 인터넷 사용 이유 중에서 많은 부분을 차지하고 있는 채팅 이용 실태와 이에 따른 정신적 스트레스와의 상관관계에 대하여 규명하고자 하였다. 연구 대상은 경기 지역에 소재한 대학 1, 2, 3학년 200명을 대상으로 하였다. 본 연구의 결과를 보면 연구 대상자들의 대학생이므로 온라인 채팅 이용 현황이 대체적으로 건전하게 나타났고, 감정의 변화 및 우울 정도를 파악한 부분에서도 크게 우려할 결과가 나오지 않았으나 채팅을 이용하는 시간이 오후나 밤인 경우, 채팅 지속 시간이 길어질수록 좀 더 비밀스런 대화를 나누고 중독성이 심해지는 것으로 나타났고 우울 정도 또한 심한 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.3
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• pp.372-377
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• 2006

In this paper, we propose sensibility recognition model that recognize user's sensibility using brain waves. Method to acquire quantitative data of brain waves including priority living body data or sensitivity data to recognize user's sensitivity need and pattern recognition techniques to examine closely present user's sensitivity state through next acquired brain waves becomes problem that is important. In this paper, we used pattern recognition techniques to use Multi Layer Perceptron (MLP) that is pattern recognition techniques that recognize user's sensibility state through brain waves. We measures several subject's emotion brain waves in specification space for an experiment of sensibility recognition model's which propose in this paper and we made a emotion DB by the meaning data that made of concentration or stability by the brain waves measured. The model recognizes new user's sensibility by the user's brain waves after study by sensibility recognition model which propose in this paper to emotion DB. Finally, we estimates the performance of sensibility recognition model which used brain waves as that measure the change of recognition rate by the number of subjects and a number of hidden nodes.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.79-86
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• 2020

In this paper, we propose an efficient emotional relaxation framework using Dijkstra algorithm based on anisotropic features. Emotional relaxation is as important as emotional analysis. This is a framework that can automatically alleviate the person's depression or loneliness. This is very important for HCI (Human-Computer Interaction). In this paper, 1) Emotion value changing from facial expression is calculated using Microsoft's Emotion API, 2) Using these differences in emotion values, we recognize abnormal feelings such as depression or loneliness. 3) Finally, emotional mesh based matching process considering the emotional histogram and anisotropic characteristics is proposed, which suggests emotional relaxation to the user. In this paper, we propose a system which can recognize the change of emotion easily by using face image and train personal emotion by emotion relaxation.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.11a
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• pp.139-143
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• 2023

최근 교사들의 잇단 극단적 선택으로 학교의 변화와 상황에 대한 문제의식이 사회적으로 날로 높아지고 있다. 교직에 대한 선호도가 급격히 떨어지고 교직 이직 비율도 빠르게 높아지고 있어 교육의 질을 걱정하기에 이르렀다. 드러난 문제가 원인의 하나일 수 있으나 많은 연구에서 교사들의 직무스트레스가 심각한 수준임을 밝히고 있고, 학교교육 현장에는 교사들이 조직에 몰입하기 어려운 다양한 문제들이 있음을 밝히고 있다. 그럼에도 교육현장에서는 학생, 교사들이 함께 성장할 수 있고 모두가 만족하는 교육 활동을 실현시키고 변화와 혁신을 통해 교육역량을 높이고자 지속적으로 노력하고 있다. 본 연구는 초등학교 교사의 직무스트레스와 감정 노동이 조직몰입에 미치는 영향을 조사 분석하고 두 변인 즉 직무스트레스와 감정 노동이 직무몰입에 미치는 영향에서 긍정심리자본의 매개 효과를 알아보는데 그 목적이 있다. 교사 직무스트레스 실태를 종합적으로 파악하고자 관계 요인, 업무요인, 정책 요인으로 나누어 분석(김종민 외, 2018. 경기도교육연구원)하고 특히 스트레스 요인 중 가장 비중 있는 감정 노동 부분은 분리하여 더 상세히 분석하고자 한다. 이를 위해 경기도, 경기도, 서울, 전라남도 소재 초등학교교사 500명을 대상으로 자료를 수집하여 SPSS 20.0 프로그램을 활용하여 변인들의 기술통계치를 산출하고자 한다. 초등교사의 인구통계학적 변인간에 유의한 차이가 있는지 확인하기 위해 t-검정과 일원배치 분산분석(ANOVA)을 실시한다. 그리고 연구에 포함된 변인들간의 상관계수를 산출하고 Baron과 Kenny(1986)의 절차에 따른 3단계 회귀분석과 부트스트래핑(bootstrapping) 기법을 적용하여 매개효과의 유의성을 검증하고자한다.

• Archives of design research
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• v.19 no.1 s.63
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• pp.273-282
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• 2006

This study has evaluated the visual preference factor of Keum river sceneries which could vary according to the change of water level while other scenic environment near by the river did not change. 1) At Gap Cheon site, the variances of the visual preferences for river scenery at different water level are determined as emotional, physical, aesthetic and individual factor. At Mujoo site, the variances of the visual preferences are determined as only two factors such as emotional and physical factors. Those factors show significant relations. All of the visual preferences are increased as the increase of preference factors. Also decreasing of preference factors result in decreasing of visual preferences. 2) In multiple regression model, both the Gap cheon site and Mujoo site show that the increase of emotional factor affect most to visual preference when other conditions are fixed. The physical factor affect less than the emotional factor. At Gap cheon site, the relative importance level which the preference factors contribute to the visual preference appears as the order of emotional, physical, aesthetic and individual factor. Emotional factor's importance level is 4.2 times greater than individual factor. At Mujoo site, the relative importance level which the preference factors contribute to the visual preference appears as the order of emotional and physical factor. The emotional factor's importance level is 1.1 times greater than physical factor. It is clearly indicate that the emotional factor is most important preference factor in both study sites. The factor analysis results of Keum river scenery at different water level using the visual evaluation method affect a lot to the quantification of river instream flow and water level.