• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.199-200
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• 2009

자연스러운 대화가 가능한 인공지능 대화시스템을 구축하기 위해서는 사용자의 문장에 내재된 감정을 이해할 수 있는 시스템이어야만 한다. 또한 상호간의 대화를 통해서 풍겨지는 분위기를 파악할 수 있다면 사용자에게 마치 인간과 대화하는 듯한 자연스러움을 느끼도록 할 수 있을 것이다. 실제 대화에서 감정은 언어적인 표현뿐 아니라 비언어적인 표현으로도 표출되지만, 본 논문은 텍스트 상에서 언어적으로 표현되는 감정 정보를 인식하는데 초점을 둔다. 언어적인 표현으로 한정하여 감정을 인식하는 경우에는 감정을 직접 표현하고 있는 형용사나 동사가 중심이 된다. 본 논문에서는 형용사를 중심으로 하여 화행 정보와 결합하여 감정을 인식하는 시스템에 대해서 제시하고자 한다. 이 논문은 문장에 내재되어 있는 숨겨진 감정이나 분위기 등을 파악하기 위한 연구에 대한 선행 연구로서 텍스트 상에서 직접 드러나는 감정을 인식하기 위한 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.19-24
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• 2009

의사소통에서 대화자 간 감정의 이해는 메시지의 내용만큼이나 중요하다. 비언어적 요소에 의해 감정에 관한 더 많은 정보가 전달되고 있기는 하지만, 텍스트에도 화자의 감정을 나타내는 언어적 표지가 다양하고 풍부하게 녹아 들어 있다. 본 연구의 목적은 인간언어공학에 활용할 수 있는 감정 온톨로지를 설계하는 데 있다. 텍스트 기반 감정 처리 분야의 선행 연구가 감정을 분류하고, 각 감정의 서술적 어휘 목록을 작성하고, 이를 텍스트에서 검색함으로써, 추출된 감정의 정확도가 높지 않았다. 이에 비해, 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지는 다음과 같은 장점을 갖는다. 첫째, 감정 표현의 범주를 기술 대상(언어적 vs. 비언어적)과 방식(표현적, 서술적, 도상적)으로 분류하고, 이질적 특성을 갖는 6개 범주 간 상호 대응관계를 설정함으로써, 멀티모달 환경에 적용할 수 있다. 둘째, 세분화된 감정을 분류할 수 있되, 감정 간 차별성을 가질 수 있도록 24개의 감정 명세를 선별하고, 더 섬세하게 감정을 분류할 수 있는 속성으로 강도와 극성을 설정하였다. 셋째, 텍스트에 나타난 감정 표현을 명시적으로 구분할 수 있도록, 경험자 기술 대상과 방식 언어적 자질에 관한 속성을 도입하였다. 이때 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지가 한국어 처리에 국한되지 않고, 다국어 처리에 활용할 수 있도록 확장성을 고려했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.1-11
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• 2021

챗봇과 친밀한 관계를 느끼고 대화에 몰입감을 높이기 위해 인간의 감정을 정확히 인지하고 그에 적합한 감정적 반응을 표현하는 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 챗봇이 감정을 표현할 때 사람같이 느끼게 하는 사회적 현존감을 높이는 비언어적 표현 방식에 대해서 밝히고자 한다. 본 연구는 우선 배경연구를 진행하여 표정이 가장 감정을 잘 드러내는 비언어적 표현이며 움직임은 관계몰입에 중요하다는 것을 파악하였다. 이를 바탕으로 감정에 따라 사회적 현존감이 느껴지는 표현 방식을 밝히기 위해 5가지 기본 감정인, 기쁨, 슬픔, 놀람, 두려움, 화남을 동적 텍스트, 동적 제스처, 정적 표정 이모티콘으로 자극물을 준비하여 설문조사를 통해 가장 사회적 현존감이 느껴지는 표현 방식을 각 감정별로 택하도록 하였다. 설문 결과 기쁨과 같은 긍정적이고 각성 상태가 높은 감정에서는 동적인 표현이, 슬픔과 화남과 같은 부정적인 감정에서는 정적 표정 이모티콘이, 놀람, 두려움과 같은 중립적 감정의 경우 의미를 확실히 알 수 있는 동적 텍스트가 주로 선택되었다. 본 연구 결과는 챗봇 개발 시 감정을 표현하는 방식을 정할 때 중요한 참고자료가 될 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.9-19
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• 2012

디지털 콘텐츠에서 HCI로 활용되는 가상 인간은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 모달을 이용하여 다양한 감정을 표현하지만 비언어적 다중모달의 조합에 대한 연구는 많지 않다. 감정을 표현하는 가상 인간을 제작하려면 계산 엔진 모델은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 비언어적 모달의 조합이 사용자에 의해 어떻게 인식되는지를 고려해야 하기 때문에 본 연구는 가상 인간의 감정 표현 디자인에 필요한 비언어적 다중모달의 영향을 분석하여 제시한다. 먼저 가상 인간에 대한 다중모달 별 감정 인식을 평가하여 다른 모달간의 상대적 영향성을 분석하였다. 그리고 일치하는 얼굴과 자세 모달을 통해 기본 감정 및 정서가와 활성화 인식에 대한 영향을 평가하며 감정이 불일치하는 다중모달을 통해 일상생활에서 빈번하게 드러나는 중첩된 감정의 인식 정도를 관측하였다. 실험 결과, 가상 인간의 얼굴과 신체자세의 표정이 일치하면 감정 인식이 용이하며, 얼굴 표정으로 감정 카테고리를 판별하지만 감정의 활성화 차원 판단에는 자세 모달리티가 선호됨을 확인하였다. 본 연구 결과는 감정을 드러내는 가상 인간의 행동 동기화 및 애니메이션 엔진 시스템 구현에 활용할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.576-581
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• 2022

감정 분석은 긍부정의 극성을 판단하는 감성 분석과 달리 텍스트로부터 구체적인 감정 유형을 분류해내는 과제이다. 본 논문에서는 소설 텍스트에 감정 분석을 수행하는 것을 새로운 과제로 설정하고, 이에 활용할 수 있는 감정 용언 사전을 소개한다. 이 사전에는 맥락과 상관없이 동일한 감정을 전달하는 직접 감정 표현과 맥락에 따라 다른 감정으로 해석될 수 있는 간접 감정 표현이 구분되어 있다. 우리는 이로써 한국어 자연어처리 연구자들이 소설의 풍부한 감정 표현 텍스트로부터 정확한 감정을 분류해낼 수 있도록 그 단초를 마련한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.238-244
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• 2022

감정 분석은 텍스트에 표현된 인간의 감정을 인식하여 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 섬세한 인간의 감정을 보다 정확히 분류하기 위해서는 감정 유형의 분류가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 사전 학습 언어 모델을 활용하여 우리말샘의 감정 어휘와 용례를 바탕으로 기쁨, 슬픔, 공포, 분노, 혐오, 놀람, 흥미, 지루함, 통증의 감정 유형으로 분류된 감정 말뭉치를 구축하였다. 감정 말뭉치를 구축한 후 성능 평가를 위해 대표적인 트랜스포머 기반 사전 학습 모델 중 RoBERTa, MultiDistilBert, MultiBert, KcBert, KcELECTRA. KoELECTRA를 활용하여 보다 넓은 범위에서 객관적으로 모델 간의 성능을 평가하고 각 감정 유형별 정확도를 바탕으로 감정 유형의 특성을 알아보았다. 그 결과 각 모델의 학습 구조가 다중 분류 말뭉치에 어떤 영향을 주는지 구체적으로 파악할 수 있었으며, ELECTRA가 상대적으로 우수한 성능을 보여주고 있음을 확인하였다. 또한 감정 유형별 성능을 비교를 통해 다양한 감정 유형 중 기쁨, 슬픔, 공포에 대한 성능이 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.116-123
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• 2006

본 연구에서는 게임캐릭터가 단순행동에서 감정상황에 대한 동작연기로 발전되기를 기대하며 접근을 하였다. 게임캐릭터가 다양한 상황을 표현하고 감정을 부여하는 매개자로서 역할을 부여하고, 표현하는 동작을 마임연기자동작에서 추출하여 3D캐릭터에게 동작 연기별로 적용시켜 표현하였다. 동작연기는 기본동작에서 희, 노, 애, 락의 감정별 단계로 확대하였고, 상징적 언어상황에 대한 반의적 감정연기를 통하여 의사전달을 분명히 하고, 다양한 시각에서 표현되는 동작연기를 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.191-199
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• 2004

본 논문에서는 텍스트에 나타난 감정상태를 인지하는 모델을 제안하고, 이러한 모델을 활용하여 현재문장에서 나타난 감정 및 이후에 나타나게 될 감정상태들을 예측하는 시스템에 대하여 다룬다. 사용자의 감정을 인지하고 이에 대한 자연스러운 메시지, 행동 등을 통해 인간과 상호작용 할 수 있는 컴퓨터시스템을 구현하기 위해서는 현재의 감정상태뿐만 아니라 사용자 개개인의 정보 및 시스템과 상호작용하고 있는 상황의 정보 등을 통해 이후에 사용자가 느낄 수 있는 감정을 예측할 수 있는 감정모델이 요구된다. 본 논문에서는 파악된 이전의 감정상태 및 실제 감정과 표현된 감정간의 관계, 그리고 감정에 영향을 미친 주변대상의 특징 및 감정경험자의 목표와 행동이 반영된 상태-전이형태의 감정모델인 감정망(Emotion Network)을 제안한다. 감정망은 각 감정을 나타내는 상태(state)와 연결된 상태들 간의 전이(transition), 그리고 전이가 발생하기 위한 조건(condition)으로 구성된다. 본 논문에서는 텍스트 형태의 상담예시에 감정망을 활용하여 문헌의 감정어휘에 의해 직접적으로 표출되지 않는 감정을 예측할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.998-1000
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• 2014

상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.397-407
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• 2011

2D 게임에 등장하는 캐릭터의 비언어적 커뮤니케이션은 정확한 대사 전달과 캐릭터의 감정을 구체적으로 표현하기 위하여 중요한 역할을 담당한다. 이때 캐릭터에 의해 사용되는 비언어적 커뮤니케이션 행위는 많은 양의 대사와 결합되어 게임에서 표현된다. 본 연구에서는 2D 애니메이션에서 나타난 캐릭터의 비언어적 커뮤니케이션 행위의 유형을 분석하여 분류하였다. 다음으로 2D 게임 캐릭터 동작 제작을 위하여 Bone을 적용하여 캐릭터의 동작의 크기와 움직임을 설계하였다. 끝으로 캐릭터의 움직임을 시각화하였다. 이를 토대로 2D 게임 캐릭터의 감정표현을 위한 비언어적 커뮤니케이션 시스템 구축을 위한 기반을 제안하였다.