감정 표현은 보편적이고 감정 상태는 우리 생활 모든 분야에 영향을 미치는 매우 중요한 인자이다. 현재까지, 감정이 유발된 상황 하에서 획득된 뇌파를 분석하고 그 결과들을 토대로 해당 감정 상태를 정의하려는 노력은 주로 심리학자들에 의해서 많이 이루어져왔다. 하지만 최근에 이러한 감정과 관련된 정보는 정신활동을 지배하는 뇌가 활성화될 때 발생하는 뇌파를 통해서도 파악이 가능하다는 연구결과들이 발표되었다. 따라서 본 연구에서는 뇌파를 이용해서 인간이 흔히 느낄 수 있는 감정들을 비교 분석 하고자 하였다. 특정 감정에 대한 뇌파 변화를 얻기 위해 평안, 기쁨, 슬픔, 스트레스 등 감정에 변화를 줄 수 있는 영상과 음악을 피험자에게 가해지는 자극들로 활용하고 측정한 뇌파 신호를 FFT 변환 후 델타파, 세타파, 알파파, 베타파, 감마파 각각 파워스펙트럼을 분석하여 성능을 검증 한 결과 다른 감각들을 통해 느끼는 감정 유발에 대한 뇌파 변화의 정도를 제시하고자 하였다.
기계가 인간의 감정을 인식하기 위해서는 인간의 감정을 정량적으로 측정할 수 있는 모델이 있어야 한다. 하지만, 인간의 감정은 그 사람이 살아온 환경과 그 사람의 기질에 따라서 같은 자극에 노출되어도 사람마다 느끼는 것이 다르다. 따라서 기계가 인간의 감정을 사람의 기질을 포함하는 개인성향 기반의 감정 모델이 필요하다. 본 논문에서는 감정 모델링을 위해 BAS/BIS 가 제안한 개인 성향을 EEG 기반으로 측정 해보고 각 감정 유발 자극 별로 전두엽에서 발생하는 전위를 분석한 결과 각 성향 별로 대뇌 반응이 다르게 나왔다. 이는 인지적 감정이 전이될 때, 성향별로 대뇌에서 다르게 반응 한다는 것을 의미한다.
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.
현대 사회에서 감정 표현과 자기 성찰은 스트레스 관리와 정신 건강에 긍정적인 영향을 미치는 핵심 요소로 간주하며, 이에 따라 일기 작성의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 기존의 일기 작성 방식은 시간과 공간적 제약으로 인해 많은 사람이 이를 피하거나 어렵게 느끼고 있다. 최근 챗봇 및 감정 분석 기술의 급격한 발전은 이러한 문제를 해결하기 위한 중요한 수단으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 감정 분석 기술을 결합한 인공지능 챗봇을 소개하며, 이를 활용하여 사용자의 채팅 데이터를 기반으로 자동으로 일기를 작성하는 시스템을 개발하는 과정을 기술한다. 본 시스템을 통해 사용자들은 더 편리하고 효율적인 방식으로 일기를 작성할 수 있으며, 자신의 감정을 보다 깊이 이해하고 긍정적인 감정을 촉진하는 데 기여할 것으로 기대한다.
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.
본 연구에서는 농인들이 감정을 경험하고 표현할 때 그 특성이 청인과 어떻게 다른지 알아보았다. 이를 위해 농인과 청인 청소년들을 대상으로 세 가지 감정을 유발 시키면서 얼굴 표정을 녹화하였다. 감정의 경험 내용은 자기보고식 척도를 사용하여 측정되었고, 감정의 표현은 녹화된 얼굴 표정을 평정하였다. 두 집단 간에 경험 감정 속성이 동일한지 그리고 본인이 보고한 감정과 타인이 평가한 감정이 일치하는지를 비교하였다. 경험 감정의 유형 및 강도 점수는 청인과 농인 집단 간에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 그러나 표현 감정 평정 결과는 기쁨에서 두 집단 간에 유의한 차이를 보였다. 청인들의 기쁜 표정은 본인이 느낀 강도보다 타인에게 더 강하게 평가되는 반면, 농인들은 본인이 느낀 기쁨의 강도보다 훨씬 낮게 평가되었다. 이는 농인들의 감정 상태를 청인들은 알아차리지 못할 수 있다는 의미이다. 이러한 결과는 농인 청소년들의 감정 표출 방식이 같은 또래의 청인들과 달라 서로간의 감정적 교류나 대인관계에 어려움을 겪을 수 있음을 시사한다.
감정이입은 친사회적 행동의 잠재적 동기요인으로서 발달심리학자들 (e.g., Feshbach, 1978 ; Hoffman, 1975)로부터 지대한 관심을 받아왔다. 어려움에 처한 다른 사람에 대해 감정이입적으로 자극된 사람은 상호 체험하는 심적 고통(distress)으로부터 벗어난다는 기대에 의해서, 또는 지원적 행위 후에 대리체험할 수 있는 긍정적인 감정에 대한 기대에 의해서, 그 사람을 지원하도록 동기유발 되어질 수 있다(Barnett & Thompson, 1985; Hoffman, 1975). 감정이입과 친사회적 행동 사이의 긍정적 관계에 대한 충분한 이론적 근거에도 불구하고, 그 관련성을 실증하는데 실패한 많은 연구들에서 나타난 개념적, 방법론적 문제들이 본 논문에서 분석되었다. 성인의 감정이입과 친사회적 행동과의 관계에 대한 연구들은 상당히 일관된 긍정적 결과를 제시해온 반면, 아동들, 특히 어린 유아들을 대상으로 한 경우, 명백하거나 쉽게 해석할 수 있는 패턴의 관련성이 확립되지 못했다. 이러한 종전 연구에서의 문제점은 감정이입에 대한 개념적 논쟁 및 측정방법의 어려움에 기인할 수 있다. 감정이입과 친사회적 행동 사이의 실험적인 관련성의 강도는 이 변인들을 측정하기 위해 사용된 방법들의 특성과 제한성에 다분히 의존하는 것으로 보인다. 친사회적 반응에 영향을 미치는 것으로 가정되어지는 다양한 상황적, 동기적 요소들을 감안하여, 유아의 감정이입 능력이 구체적인 사회적 상황에서 작용되는 과정이 보다 면밀하게 연구되어져야 한다.
비디오 데이터에 존재하는 감정을 처리하는 것은 지능적인 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위해서 매우 중요한 일이다. 이러한 감정을 추출하기 위해서는 비디오로부터 감정에 관련된 특징들을 검출하기 위한 컴퓨팅 모델을 구축하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 비디오 셧에 존재하는 저급 특징들의 확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 셧 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 으로 모델링하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률분포 모델로 구성한다. 이런 두 개의 통계적인 모델들을 융합하여 베이시안 분류법을 적용하여 비디오 데이터로부터 감정에 관련된 셧을 찾아낸다.
인터넷 쇼핑과 관련된 기존의 연구들이 주로 인지적, 기술적 요인들에 초점을 두었다면 본 연구에서는 이러한 인지적 요인외에 인터넷 쇼핑에서 경험하는 감정적 요인에 초점을 두고 있다. 특히 여성의 인터넷 쇼핑몰 이용이 증가하고 있는 시점에서 여성 소비자들을 유인할 수 있는 인터넷 쇼핑몰 특징과 그리고 감성마케팅은 오늘날 상당히 중요한 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 인터넷 소비자를 남녀로 구분하고 이들의 쇼핑방식과 경험하는 감정유형, 그리고 감정적 반응에 영향을 미치는 쇼핑몰 특징에 있어서의 차이점을 살펴보고자 한다. 이를 통해 인터넷 쇼핑몰 관리에 있어 남녀별 상이한 마케팅 전략의 필요성을 제시하고자 한다. 따라서 본 연구는 다음과 같은 연구 목적을 갖는다. 첫째, 성별에 따라 인터넷 쇼핑몰에서 경험하는 감정적 반응에 차이가 있는지를 실증적으로 검증해보고자 한다. 둘째, 성별에 따른 인터넷 쇼핑몰 특징과 감정적 반응과의 관계에 대해 검증해 보고자 한다. 셋째, 인터넷 쇼핑몰에서 경험하는 감정들이 쇼핑행동관련 변인(만족, 재방문의도, 쇼핑시간, 쇼핑금액)에 어떠한 영향을 미치는지를 성별로 구분 하여 검증하고자 한다. 본 연구결과 남녀간 경험하는 감정과 이러한 감정을 유발시키는 인터넷 쇼핑몰 특징에 있어서 차이를 보임을 밝혀낼 수 있었고, 또한 만족, 재방문의도, 쇼핑시간, 쇼핑금액에 미치는 감정적 반응 차원이 상이함을 밝혀낼 수 있었다. 따라서 이를 통해 표적고객이 주로 남성인지 여성인지에 따라 어떠한 쇼핑몰 특징에 주안점을 두어야 하며, 또한 어떠한 감정적 반응을 어떻게 관리해야 하는지에 대한 전략적 시사점을 얻을 수 있으리라 여겨 진다.
본 논문은 자동으로 분류된 음악 신호의 감정을 기반으로 하는 음악 검색 의 성능을 분석하였다. 음성, 영상 등의 다른 미디어 신호와 마찬가지로 음악은 인간에게 특정한 감정을 불러일으킬 수 있다. 이러한 감정은 사람들이 음악을 검색할 때 중요한 고려요소가 될 수 있다. 그렇지만 아직까지 음악의 감정을 직접 인식하여 음악 검색을 수행하고 성능을 검증한 경우는 거의 없었다. 본 논문에서는 음악 감정을 표현하는 주요한 세 축인 유발성, 활성, 긴장 과 기본 5대 감정인 행복, 슬픔, 위안, 분노, 불안의 정도를 구하고, 그 값들의 유사도를 기반으로 음악 검색을 수행하였다. 장르와 가수 데이터셋에서 실험을 수행하였다. 제안된 감정 기반 음악 검색 성능은 기존의 특징 기반 방법의 성능에 대비해서 최대 75 % 수준의 검색 정확도를 보였다. 또한 특징 기반 방법을 제안된 감정 기반 방법과 병합할 경우 최대 14 % 검색 성능 향상을 이룰 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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