• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.239-247
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• 2019

감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1107-1111
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• 2004

As an information technology is developed, more intelligent system considering emotional factor for implementing the personality is required. In this paper, Reactive Learning Inference System considering emotional factor is proposed. Emotional Facter(E) is defined for a criterion for representing the personal preference. This system is designed to have functions of Reactive filtering by Emotional factor, Incremental learning, perception & inference and knowledge retrieval. This system is applied to the area for analysis of customer's tastes and its performance is analyzed and compared.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.562-567
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• 2009

얼굴 표정은 사람의 감정을 전달하는 핵심 메커니즘으로 이를 적절하게 활용할 경우 Robotics의 HRI(Human Robot Interface)와 같은 Human Computer Interaction에서 큰 역할을 수행할 수 있다. 이는 HCI(Human Computing Interface)에서 사용자의 감정 상태에 대응되는 다양한 반응을 유도할 수 있으며, 이를 통해 사람의 감정을 통해 로봇과 같은 서비스 에이전트가 사용자에게 제공할 적절한 서비스를 추론할 수 있도록 하는 핵심요소가 된다. 본 논문에서는 얼굴표정에서의 감정표현을 인식하기 위한 방법으로 FACS(Facial Action Coding System)와 AAM(Active Appearance Model)을 이용한 특징 추출과 Bayesian Network 기반 표정 추론 기법이 융합된 얼굴표정 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 제시한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.373-382
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• 2024

본 연구는 간호대학생에게 에니어그램 힘의중심에 따른 간호역량, 임상추론역량 및 공감능력의 관계를 파악하고자 시도되었다. 연구의 대상자는 일 지역에 소재하는 2개 대학의 간호학과에 재학중인 학생으로 218명이었으며, 자료수집은 2023년 10월 16일부터 10월 27일까지 실시되었다. 자료분석은 SPSS/WIN version 26.0 프로그램을 활용하여 기술통계, 차이검증은 t-test, ANOVA, pearson's correlation coefficient으로 분석하였다. 연구결과, 본 연구대상자의 에니어그램 성격유형은 9번 유형이 가장 많았다. 그리고 에니어그램 힘의중심에서는 본능중심형이 간호역량이 가장 높았고, 사고중심형은 임상추론역량이 가장 높았으며, 감정중심형은 공감능력이 가장 높았다. 또한 간호역량과 임상추론역량은 유의한 양의 상관관계를 보였고, 임상추론역량과 공감능력도 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생에게 성격유형검사를 반영한 개인에게 맞는 역량강화프로그램을 지속적으로 개발하여 적용하는 것이 중요할 것으로 생각된다. 그리고 공감능력이 높을수록 임상추론역량이 높아 간호역량과 임상추론역량을 향상시킬 수 있는 표준화된 교육과정을 개발하고 그 효과를 검증하는 것이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권10호
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• pp.776-780
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• 2009

최근 스마트폰이 유비쿼터스 컴퓨팅 구현에 적합한 기기로 떠오르면서 스마트폰에서 동작하는 개인화된 지능형 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 것이 가상 캐릭터를 이용한 것이다. 본 논문에서는 외부 상황에 따른 에이전트의 자연스러운 행동 생성을 위해 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자의 감정 상태와 바쁨 정도를 추론한 뒤 이와 함께 OCC모델을 이용한 에이전트 자체의 감정 상태, 그리고 스마트폰에서 수집된 디바이스 상태에 기반을 두어 행동 네트워크를 이용해 행동을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 사용성 평가를 시행하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.111-116
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• 2016

미래창조과학부의 정보격차 실태조사에 따르면 장애인의 스마트폰 보유율은 일반인의 1/3 수준에 머물러 있어 장애인의 정보접근성은 비장애인에 비해 현저히 떨어지는 실정이다. 본 논문은 청각장애인의 모바일 음성 통화를 보다 편리하게 사용할 수 있도록 도와주는 어플리케이션인 CallHelper를 개발하였다. CallHelper는 전화가 오면 자동으로 구동되어 상대방의 전화음성을 텍스트로 실시간 번역하여 모바일 화면에 출력하고, 상대방의 음성에서 감정을 추론하여 이모티콘으로 시각화해서 표시하며, 음성과 번역된 텍스트, 감정을 동시에 저장하여 추후 번역결과를 확인해 볼 수 있도록 하는 어플리케이션이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.467-471
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• 2010

블로그는 가장 널리 퍼지고 있는 개인화 웹 서비스로서 전세계의 많은 사람들이 이용하고 있다. 이런 블로그의 내용은 대부분 일상 생활에서 겪은 경험이나 감정을 표현하고 있는 것들이다. 따라서 모바일 기기로 수집된 개인의 생활에 대한 정보를 모아 자동으로 블로그를 만든다면 그것을 바탕으로 보다 쉽게 자신만의 블로그를 만들수 있을 것이다. 이미 모바일 상황정보를 바탕으로 블로그를 자동으로 만들기 위한 몇몇 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 수집된 정보를 바탕으로 사용자의 상태를 추론한다. 그리고 추론된 결과를 바탕으로 페트리 넷 스크립트를 이용하여 스토리 형태로 텍스트를 생성한 후, 최종적으로 사진과 지도상의 이동 패턴을 합쳐 사용자의 생활을 보여주는 블로그를 구성한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1317-1324
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• 2016

아두이노 플렛폼을 활용하여 스마트 주얼리에 보석처럼 빛나는 효과를 나타내기 위해 감성적인 주얼리로 색을 표현하였다. 감성적인 색 표현을 위해 플러칙의 감정 팽이 모형을 활용하여 감정과 색의 유사성을 적용하였다. 스마트폰에서 쉽게 접할 수 있는 온도, 조도, 소리, 자이로 센서와 스마트 주얼리의 맥박센서로부터 인식된 값을 입력받아 감성을 인식하고 처리하는 과정은 온톨로지 기반의 추론규칙을 적용하고, 상황정보에서 나타난 감성에 따라 감성 색을 찾고 그 감성 색을 스마트 주얼리의 LED에 적용하였다. 주얼리 착용자의 감정에 따라 스마트 주얼리에 내장된 LED에 결정된 감성 색으로 빛을 냈다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.907-912
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• 2007

현재의 유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 공간에서 사용자가 요구하는 직접적인 서비스만을 제공하는 정도의 기술 구현에 그치고 있으며, 앞으로는 좀 더 능동적인 서비스를 제공할 수 있는 지능적인 시스템이 필요해지고 있다. 사용자의 개입 없이 사용자가 처한 상황에 대한 정보를 통해 제공할 서비스를 결정할 수 있는 시스템을 구성하기 위해 본 논문에서는 지능형 홈과 같은 유비쿼터스 컴퓨팅 공간에서의 사용자가 처한 상황에 대한 환경정보를 Context로 정의하고 4W1H의 형태로 정형화하여 수집한다. 추가적으로 사용자의 감정 상태에 대한 정보를 수집하고 이러한 정보들을 확률 추론을 위한 베이지안 네트워크의 노드로 사용하여 사용자가 구체적으로 어떠한 상황에 처해 있는가에 대한 상황인식을 구현하다. 또한 그 상황 인식결과를 통해 사용자에게 제공될 서비스를 다시 한 번 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 모델을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.1-23
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• 2011

상황인식 컴퓨팅 사용자의 상황적이고 주관적 웰빙(SWB) 측정은 그에 맞는 정신건강 추천, 특히 대사증후군이나 우울증을 위한 추천에 매우 도움이 될 것이다. 현존하는 자가 진단식 측정법이나 자가 센싱 방법이 주관적 웰빙정보를 모니터링 하는데 제안되고 있음에도 불구하고 시의 적절한 서비스를 제공하지 못하여 상황인식 서비스로 쓰이기에는 부적합하다. 따라서 본 논문의 목적은 상황적이고 주관적 웰빙을 추정하는 방법을 제안하는 것이다. 이 방법은 사용자가 남기는 응답 글로부터 상황 자료를 획득하기 때문에 매우 적시적이며 따라서 그때마다의 감정 상태를 파악할 수 있다. 특히 본 연구에서는 온라인 대화나 기타 텍스트 기반의 의사소통에서 노출되는 분노심 등 부정적 감정에 관련된 감정동사와 정도 부사에 초점을 두어 측정한다. 제안된 상황적이고 주관적 웰빙 추정 방법을 기반으로 하여 웰빙 생활을 위한 추천 시스템을 개발하고자 한다. 이러한 아이디어의 실현가능성을 보이기 위하여 실제 운전자들을 대상으로 제안 방법이 얼마나 실제 감정을 잘 추론하는지에 대해 실험을 수행하였다.