• Asia Marketing Journal
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• 제1권1호
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• pp.2.1-2.38
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• 1998

본 연구에서는 소비자 만족 형성 과정에서 발현되는 소비자의 감정 반응의 역할에 대해 이론적 및 실증적으로 고찰하였다. 소비자 감정 반응에 관한 선행 연구의 고찰을 통해 소비자 만족 형성 과정에서 발현되는 소비자 감정 반응은 구매라는 사건을 중심으로 기분 상태와 소비 정서라는 주요한 범주로 구분할 수 있음을 발견하였다. 다음으로 감정과 인지의 관계를 설명하는 이론, 특히 정서의 인지적 평가 이론을 기초로 기존의 기대-불일치 모형에 의한 인지적 과정과 기분 상태→소비 정서의 감정적 과정을 결합하는 연구 모형을 수립하고 확인적 요인 분석과 구조 방정식 모형으로 실증 분석하였다. 실증 연구 결과 점포 내 기분 상태는 유쾌와 각성, 소비 정서는 긍정적 소비 정서와 부정적 소비 정서의 차원으로 구분되며, 기대가 소비자의 점포 내 기분 상태의 인지적 평가로, 불일치가 소비 정서의 인지적 평가로 간주될 수 있으며, 점포 내 기분 상태가 제품의 성과 판단과 소비 정서에 직접적으로 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.332-343
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• 2016

디지털 기술의 발달과 함께 색 정보를 획득하고 색 정보를 다양한 콘텐츠와 결합하여 활용할 수 있는 새로운 방법들이 등장하고 있다. 색은 이미지의 요소로서 이미지와 관련된 정보를 주거나 우리의 감성에 영향을 준다. 또한, 색 자극에 의한 감성의 변화나 감각의 변화는 인지 기능에 변화를 가져온다. 본 연구는 인지 기능에 있어서 사용자의 감성에 따른 색 오버레이의 효과에 대해 조사한다. 이 목적에 따라, 20대 성인 남녀 각각 10명을 대상으로 영상을 이용하여 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 유도 한 후에 적색/주황색/녹색 오버레이를 적용했을 때의 문제 풀이 능력을 테스트 하였다. 실험 분석 결과 긍정적인 감정 상태에서는 적색이 문제 풀이 능력을 저하시켰고, 부정적인 감정 상태에서는 녹색이 문제풀이 능력을 향상 시켰다. 또한, 색 오버레이 적용애 따른 초기 감정 상태가 인지에 주는 영향을 분석한 결과, 색 오버레이 적용시에는 초기 감정 상태에 따른 차이가 발생하지 않는 반면, 색 오버레이 미적용시에는 긍정적 감정 상태에서 언어 인지 능력이 통계적으로 유의미하게 부정적인 감정 상태에서 보다 향상됨을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.487-490
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• 2004

이메일과 같은 텍스트 기반의 서비스 둥이 점차 대중화되고 있지만, 이러한 텍스트 기반의 서비스에서는 메시지를 전달할 때 수신자가 필자의 감정 상태를 정확하게 파악하기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 단편적으로 해결하기 위하여 감정 상태를 나타내는 이모티콘(emoticon)을 사용하기도 하지만 이는 보편적이지 않아서 사용하기에 불편한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 일반 텍스트 문서에 감정 태그를 삽입하여 필자의 감정을 표현할 수 있도록 새로운 마크업 언어인 EmoXML(Emotion XML)을 정의한다. 그리고 문장 내에 포함되어 있는 감정 어휘를 인식하여, 관련 감정 태그를 자동으로 생성하고 처리할 수 있는 시스템을 설계한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.163-164
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• 2013

최근 들어 감성공학에 관한 관심도가 증가하고 있다. 감성공학과 관련된 연구는 사람의 감정 상태를 표현하는 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 감정 상태를 표현하는 방법으론 1980년대 Russel이 제안한 Circumplex 모델[1]이 가장 대표적으로 사용되고 있으며, 최근에도 여러 논문[3-6]에서 이 모델을 이용하여 감정 상태를 나타낸다. 하지만 이 모델의 경우에는 사람의 감정상태를 감정차원 평면위에 하나의 점(평균, 분산)으로 표현하기 때문에, 실제 생체신호와의 연관성, 언어 및 문화 차이에 의한 다양성에 관한 연구를 진행하기에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 척도 대비 분산의 크기 값을 판단하여 하나의 점이 아닌 다수개의 점으로 나타내는 방법을 제시한다.

• 감성과학
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• 제11권4호
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• pp.541-552
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• 2008

감정은 수량, 크기, 종류를 측정하기 어려워 언어로 표현하는데 한계가 있다. 세익스피어의 '햄릿'에서 주인공 햄릿의 경우 여러 가지 극적인 상황으로 인해 말로 표현하기 힘든 감정 상태를 가진다. 따라서 본 논문은 현재의 감정 상태를 말 대신 위치와 색으로 시각화하여 표현하는 인공감정을 제안하고, 이를 이용하여 '햄릿'에 나오는 등장인물들의 감정을 시각화했다. 제안된 인공감정은 네 단계에 걸쳐 구성된다. 첫 번째 단계에선 감정을 인과관계에 따라 분석하여 어떤 종류의 감정자극이 얼마만큼 들어왔는지 분석한다. 두 번째 단계에선, 감정의 생성과 소멸을 표현하는 단위감정그래프를 제안하고, 이를 통해 들어온 감정 자극의 생성, 유지, 소멸을 성격에 따라 표현한다. 세 번째 단계에선 단위감정그래프를 이용하여 같은 종류의 연속된 감정자극을 표현하는 감정그래프를 제안한다. 그리고 감정별로 감정그래프를 하나씩 둬서 각 감정들의 생성과 소멸을 개별적으로 관리한다. 네 번째 단계에선 서로 다른 감정 간의 상호관계에 따라 감정별 감정그래프의 현재 감정을 복합하는 감정장을 제안하고, 감정장상의 위치와 위치에 따른 색으로 현재의 감정 상태를 표현한다. 제안된 인공감정으로 감정상태의 변화를 시각화해보기 위해 '햄릿'에서 등장인물인 햄릿과 거트루드의 감정변화를 인공감정을 통해 시각화하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.545-550
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• 2024

급격하게 변화되는 사회 속에서 현대인들은 다양한 스트레스를 경험하고 있으며, 아동 또한 정신 건강 진료량이 눈에 띄게 증가하고 있다. 소아정신건강장애 등 아동의 정신 건강 문제를 예방하기 위해서는 감정 상태를 빠르게 파악해야 하지만, 유아기 아동들은 몇 가지 단어만을 사용하여 자신의 감정을 표현하는 경우가 많기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 아동 심리 상태를 우울, 불안, 외로움, 두려움 등 4가지의 감정으로 세분화하고 아동 심리 전문가의 점수를 기반으로 한 아동용 감정 사전 구축 방안을 제안한다. 또한, STT 및 텍스트 마이닝 기반의 아동 감정 분석 시스템을 제안하고 실제 음성 데이터로 성능을 평가하였다. 평가 결과는 제안한 아동용 감정 분석 시스템이 아동 감정 상태를 정확하게 파악할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.18-20
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• 2000

에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.555-558
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• 2006

감정을 포함하고 있는 음성은 청자로 하여금 화자의 심리상태를 파악할 수 있게 하는 요소 중에 하나이다. 음성신호에 포함되어 있는 감정을 인식하여 사람과 로봇과의 원활한 감성적 상호작용을 위하여 특징을 추출하고 감정을 분류한 방법을 제시한다. 음성신호로부터 음향정보 및 운율정보인 기본 특징들을 추출하고 이로부터 계산된 통계치를 갖는 특징벡터를 입력으로 support vector machine (SVM) 기반의 패턴분류기를 사용하여 6가지의 감정- 화남(angry), 지루함(bored), 기쁨(happy), 중립(neutral), 슬픔(sad) 그리고 놀람(surprised)으로 분류한다. SVM에 의한 인식실험을 한 경우 51.4%의 인식률을 보였고 사람의 판단에 의한 경우는 60.4%의 인식률을 보였다. 또한 화자가 판단한 감정 데이터베이스의 감정들을 다수의 청자가 판단한 감정 상태로 변경한 입력을 SVM에 의해서 감정을 분류한 결과가 51.2% 정확도로 감정인식하기 위해 사용한 기본 특징들이 유효함을 알 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구에서는 EEG 신호를 기반으로 감정 인식에 유용한 딥러닝 기법을 제안한다. 감정이 시간에 따라 변화하는 특성을 반영하기 위해 Long-Short Term Memory 네트워크를 사용하였다. 또한, 특정 시점의 감정적 상태가 전체 감정 상태에 영향을 미친다는 이론을 기반으로 특정 순간의 감정 상태에 가중치를 주기 위해 어텐션 메커니즘을 적용했다. EEG 신호는 DEAP 데이터베이스를 사용하였으며, 감정은 긍정과 부정의 정도를 나타내는 정서가(Valence)와 감정의 정도를 나타내는 각성(Arousal) 모델을 사용하였다. 실험 결과 정서가(Valence)와 각성(Arousal)을 2단계(낮음, 높음)로 나누었을 때 분석 정확도는 정서가(Valence)의 경우 90.1%, 각성(Arousal)의 경우 88.1%이다. 낮음, 중간, 높음의 3단계로 감정을 구분한 경우 정서가(Valence)는 83.5%, 각성(Arousal)은 82.5%의 정확도를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.648-653
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• 2007

인간의 감정을 모방하여 다양한 외부 자극에 대해 인위적으로 감정을 생성하는 인공 감정에 관한 연구가 최근에 시작되어 이루어지고 있다. 그러나 기존의 인공 감정 연구에서는 외부 감정 자극에 대한 감정 상태를 선형적, 지수적으로 변화시킴으로써 감정 상태가 급격하게 변하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 외부 감정 자극의 강도와 빈도뿐만 아니라 자극의 반복 주기를 감정 상태에 반영하고, 시간에 따른 감정의 변화를 시그모이드 곡선 형태로 표현하는 인공 감정 생성 모델을 제안한다. 그리고 기존의 감정 자극에 대한 회상을 통해 외부 감정 자극이 없는 상황에서도 감정을 생성할 수 있는 인공감정 시스템을 제안하고 컴퓨터 모의실험 결과를 통해 그 효용성을 보인다.