• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권6호
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• pp.386-391
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• 2017

본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.713-721
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• 2013

본 연구는 음성의 감정인식에 있어서 크로마 피쳐를 기반으로 한 음성 토널 특성에 대하여 기술하였다. 토널 정보가 갖는 장조와 단조와 같은 정보가 음악의 분위기에 미치는 영향과 유사하게 음성의 감정을 인지하는 데에도 토널 정보의 영향이 존재한다. 감정과 토널 정보의 관계를 분석하기 위해서, 본 연구에서는 크로마 피쳐로부터 재합성된 신호를 이용하여 청각 실험을 수행하였고, 인지실험결과 긍정과 부정적 감정에 대한 구분이 가능한 것으로 확인되었다. 인지 실험을 바탕으로 음성에 적합한 토널 피쳐를 적용하여 감정인식 실험을 진행하였고, 토널 피쳐를 사용하였을 경우 감정인식 성능이 향상되는 것을 확인 할 수 있다.

• 한국심리학회지 : 코칭
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• 제4권2호
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• pp.27-56
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• 2020

본 연구의 목적은 어린이집에 다니는 만 5세 유아를 대상으로 유아의 또래 유능성과 담임교사와의 의사소통 향상을 위한 애니메이션을 활용한 감정코칭 프로그램을 개발하고 적용하여 그 효과성을 검증하는 데 있다. 이를 위해 서울지역에 거주하는 유아 만 5세 30명을 선정하여 실험집단 15명, 통제 집단 15명을 구성하였다. 실험집단 만 5세 유아 15명을 대상으로 애니메이션을 활용한 감정코칭 프로그램을 주 1회 50분씩 총 7회로 실시하였다. 프로그램의 주 내용은 다양한 감정 장면을 통해 만5세 유아들의 감정의 명명화와 나의 감정을 인식하고 타인의 감정을 공감할 수 있도록 구성되었다. 프로그램의 효과성 검증을 위해 또래 유능성, 담임교사와의 의사소통(사회적 능력검사)을 사전, 사후, 추후(코칭 종료 4주 후)로 실시한 결과, 또래 유능성과 담임교사와의 의사소통 모두 유의미하게 향상되었고 프로그램 지속성도 검증되었다. 마지막으로 본 연구결과를 통한 연구의 시사점, 제한점, 향후 연구에 대한 제언으로 논의하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.73-76
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• 2003

신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이다. 하지만, 과거 기억 정보로 존재하지 않는 새로운 감각 입력에 대해서는 대뇌피질 내의 파페츠 회로를 통해 새로이 기억하게 된다. 이 과정에는 변연계의 편도체(Amygdala)의 감정 반응을 이용하여 강한 감정 반응을 유도하는 감각 입력에 대해서는 강한 기억을 하게 되고, 반대의 경우에는 약한 기억을 하게 되는 특징이 고려된다. 본 논문에서는 기억되지 않은 새로운 감각 자극에 대해 감정 반응 정도에 따라 기억되는 정도의 변화를 관찰할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 이 모델은 대뇌피질의 정보 처리 및 감각 학습 과정을 인공적으로 구현하는 과정에 바탕이 될 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.940-943
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• 2022

본 연구에서는 직접 수집한 라디오 청취자 문자 사연을 활용하여 한국어 문장 감정 분석을 수행하기 위한 한국어 데이터셋을 구성하였으며 그 특성을 분석하였다. 딥러닝 언어모델 연구가 활발해지면서 한국어 문장 감정 분석에 관한 연구도 다양하게 진행되고 있다. 그러나 한국어의 언어학적 특성으로 인해 감정 분석은 높은 정확도를 기대하기 어렵다. 또한, 긍정/부정으로만 분류되도록 하는 이진 감성 분석은 많은 연구가 이루어졌으나, 3개 이상의 감정으로 분류되는 다중 감정 분석은 더 많은 연구가 필요하다. 이에 대해 딥러닝 기반의 한국어에 대한 다중 감정 분석 모델의 정확도를 높이기 위한 한국어 데이터셋 구성에 관한 고찰과 분석이 필요하다. 본 논문에서는 설문조사와 실험을 통해 감정 분석이 실행되는 과정에서 한국어 감정 분석이 어떤 이유 때문에 어려운지 분석하고 정확도를 향상시킬 수 있는 데이터셋 조성에 대한 방안을 제시하였으며 한국어 문장 감정 분석에 근거로 활용할 수 있게 하였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제29권2호
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• pp.87-108
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• 2014

항공기 승객을 포함하여 소위 악성소비자에 의한 감정노동자의 피해는 소비자의 권한 남용이 노동자의 인권을 침해할 가능성이 많다는 이유로 심각한 사회 문제가 되고 있다. 감정노동은 공개적으로 얼굴과 신체를 나타내며 만들어 내는 감정 조절의 한 형태이며, 또한 노동자에 의한 감정의 관리가 시장에서 교환될 수 있는 상황을 만들어내는 직업에서의 감정의 관리에 해당한다. 감정노동을 요구하는 직업의 예로서 간호사, 의사, 대기 직원 및 TV 배우 등을 들 수 있다. 그러나 경제가 제조업으로부터 서비스업으로 이동함에 따라 더 많은 노동자들이 다양한 서비스의 직업 환경에 처해 있는데 과거에 비해 고용주의 요구에 따라 그들의 감정을 관리하도록 요구받고 있다. 감정노동으로부터 오는 증상의 하나는 소위 스마일증후군인데 마코토 나츠메교수는 노동자가 계속되는 부자연한 웃음의 결과로 우울증과 신체적 질병을 발전하게 된다고 주장한다. 직장에서의 심한 정도의 감정 통제는 종사자의 심한 정도의 감정 고갈 및 낮은 수준의 직업 만족도로 연결되어진다. 대부분의 경우, 감정노동자는 구매한 상품 및 서비스와 관련하여 공급자에게 대하여 불만을 제기하여 악의적으로 보상을 받으려는 악성소비자에 의한 권리 남용으로 상처를 받고 있다. 이러한 배경 하에서 한국 정부는 "소비자보호법"을 폐기하고 2006년 "소비자기본법"을 제정하였는데, 소비자는 보호를 받기도 하지만 동시에 의무와 책임을 가질 것을 규정하고 있다. "항공안전 및 보안에 관한법률"은 항공기 승객이 여행 중에 기내난동 등 금지되는 행위를 예시하고 있다. 또한 감정노동자의 인권은 예절과 품격 및 근로 환경의 문화적인 향상이 이루어질 때 더욱 보호될 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.547-554
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• 2006

우리 춤은 우리 고유의 정서를 담고 있는 종합예술이므로 우리 춤을 분석하고 이해하는 것은 큰 의미가 있다. 본 논문에서는 기존의 춤 동작의 정량적인 분석을 통한 감정인식 기술을 이용하여 우리 춤에 내포된 감정 패턴의 변화를 살펴본다. 먼저 한국 전통춤으로부터 무용전문가들의 정성적 분석에 기반하여 추출된 우리 춤사위를 정해진 각 감정별로 재구성하여 창작하고 창작된 우리 춤을 무용전문가가 시연한다. 이를 카메라를 이용하여 획득하고, 영상처리를 통해서 시연자의 실루엣을 뽑아낸 후, 정량적 특징량들을 추출한다. 이어 신경회로망을 이용하여 각 감정별 춤사위를 학습 시킨 후, 임의의 춤사위에 내포된 감정을 인식 한다. 본 논문에서는 정면, 좌, 우 세 시점에서 획득된 다시점 영상을 이용하여 학습시킴으로써 보다 안정적으로 동작하는 인식 시스템을 제안한다. 그리고, 시스템에 의해 인식된 감정 패턴과 변화의 정성적 의미를 이해하기 위해 무용전문가들에 의해 정립된 정성적 분석 결과와 비교, 분석한다. 이는 정성적인 분석에만 국한되던 우리 춤의 특성에 대한 이해를 객관적이고 정량화된 분석을 통한 이해의 차원으로 확장시키는 것으로, 우리 춤의 특성을 새롭게 정의하는 계기를 마련할 수 있다. 다양한 장르의 한국 전통춤 가운데 우리 춤을 대표할 수 있는 춤사위를 선정하고, 정성적/정량적으로 분석함으로써 우리 춤의 특성을 이해하기 위한 체계적인 틀을 제공하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.23-28
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• 2009

본 연구에서는 뇌파를 AR모델로 모델링하여 선형예측계수를 특징 파라미터로 이용할 때와 뇌파의 주파수 대역별 상호상관계수를 이용할 때의 감정상태 분류 성능을 비교해 보고자 하였다. 이를 위하여 분노, 슬픔, 기쁨, 안정의 4가지 감정상태에 따른 뇌파를 4개 채널로부터 수집하여 선형예측계수와 ${\theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$ 대역의 주파수 영역에서의 상호상관계수를 추출하여 이들을 특징 파라미터로 한 감정상태 분류 실험을 수행함으로써 두 방법의 감정상태 분류 성능을 비교하였고, 패턴 분류기로는 신경회로망을 이용하였다. 감정 분류 실험 결과 뇌파의 특징 파라미터로서 선형예측계수를 이용한 결과가 상호상관계수를 이용할 때보다 성능이 월등히 좋은 것을 알 수 있었다.

• 한국광학회지
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• 제28권3호
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• pp.103-107
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• 2017

본 논문에서는 미술품의 광학적 특성을 분석하여 진위감정을 할 수 있는 시스템을 제작해보았다. 기존의 진위감정방법들보다 간단하고 정확한 광학적 진위감정시스템을 이용하여 미술품의 표면을 측정하고 정보를 얻고자 하였다. 첫 번째로 백색광을 이용하여 다양한 색이 칠해져 있는 미술품 표면의 고유한 색상정보를 확인하였다. 두 번째로는 라인레이저를 이용하여 미술품이 가진 표면형상에 대한 정보를 확인하였다. 진위감정시스템의 신뢰성을 평가하기 위해 진작과 비슷한 위작을 제작하여 실험을 진행해 본 결과, 진작과 위작이 서로 다른 데이터를 보여줌으로써 진작으로부터 위작을 쉽게 감별할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권12호
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• pp.1252-1257
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• 2017

대화에서 화자의 의도는 감정, 화행, 그리고 서술자로 표현될 수 있다. 따라서 사용자 질의에 정확하게 응답하기 위해서 대화 시스템은 발화에 내포된 감정, 화행, 그리고 서술자를 파악해야한다. 많은 이전 연구들은 감정, 화행, 서술자를 독립된 분류 문제로 다뤄왔다. 그러나 몇몇 연구에서는 감정, 화행, 서술자가 서로 연관되어 있음을 보였다. 본 논문에서는 Convolutional Neural Netowork를 이용하여 감정, 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 특정 추상화 계층과, 공유 추상화 계층으로 구성된다. 특정 추상화 계층에서는 감정, 화행, 서술자의 독립된 정보가 추출되고 공유 추상화 계층에서 독립된 정보들의 조합이 추상화된다. 학습 시 감정의 오류, 화행의 오류, 서술자의 오류는 부분적으로 역 전파 된다. 제안한 통합 모델은 실험에서 독립된 모델보다 좋은 성능(감정 +2%p, 화행 +11%p, 서술자 +3%)을 보였다.