• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.232-235
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• 2011

지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.281-284
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• 2018

인터넷을 통해 정보를 쉽게 공유하게 되면서 소비자는 제품이나 서비스를 이용하기 전 효율적인 의사 결정을 위해 먼저 작성된 다른 사람의 의견을 참고한다. 또한 기업은 이러한 소비자의 의견을 수집하여 제품의 피드백이나 마케팅 등 비즈니스적인 측면으로 활용한다. 수많은 상품평과 후기에서 특정 제품 또는 서비스에 대한 감성을 식별할 수 있다는 점에서, 감성분석은 소비자와 기업 모두에게 주목받고 있는 기술이다. 합리적인 결정을 위해, 소비자는 해당 웹사이트에서 제공하는 데이터를 참고하며, 이 데이터는 웹사이트마다의 기준에 따라 필터링된다. 하지만 제품/서비스에 따라 개인이 중시하는 부분이 다르기 때문에, 실질적으로는 다른 사용자의 의견을 참고하여 합리적인 결정을 내린다. 본 논문은 호텔의 리뷰를 여덟 가지 특성으로 구분하고, 각 특성별로 극성을 분석한다. 또한 사용자가 선호하는 특성에 가중치를 부여하여 순위를 나타내는 시스템을 제안한다. 극성분석 단계에서는 주어진 리뷰를 여덟 가지 특성으로 분류하고, 긍정/부정의 극성으로 분류하는 기계학습 알고리즘을 사용한다. 각각의 특성에 대해 가중치를 적용하여 얻을 수 있는 순서는 기존에 제공되는 순서보다 사용자의 선호도를 정확히 반영한다, 또한 본 논문의 제안을 호텔뿐만 아니라 다양한 제품/서비스에 적용하여 선호도를 반영한 순위 정보를 제공한다면 소비자의 합리적인 의사 결정에 도움을 줄 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.281-286
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• 2021

뉴스 헤드라인에 제3자의 발언을 직접 인용해 전언하는 이른바 '따옴표 저널리즘'이 언론 보도의 객관주의 원칙을 해치는지는 언론학 및 뉴스 구독자에게 중요한 문제이다. 이 연구는 온라인 포털사이트를 통해 실시간 유통되는 한국어 기사의 정확성을 판별하기 위한 기계학습(Machine Learning) 모델을 제안한다. 이 연구에서 제안하는 모델은 Edit Distance와 FastText 기법을 활용해 기사 제목과 본문 내 인용구의 유사성을 측정하고, XGBoost 모델을 활용해 최종 분류한다. 아울러 이 모델을 통해 229만 건의 뉴스 헤드라인에 대해 직접 인용구가 포함된 기사가 취재원의 발언을 주관적인 윤색없이 독자들에게 전하고 있는지를 판별했다. 이뿐만 아니라 딥러닝 기반의 KoELECTRA 모델을 활용해 기사의 제목 내 인용구에 대한 감성 분석을 진행했다. 분석 결과, 윤색이 가미되지 않은 직접 인용형 기사의 비율이 지난 20년 동안 10% 이상 증가했으며, 기사 제목의 인용구에 나타나는 감정은 부정 감성이 긍정 감성의 2.8배 정도로 우세했다. 이러한 시도는 앞으로 계산사회과학 방법론과 빅데이터에 기반한 언론 보도의 평가 및 개선에 도움을 주리라 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2003.05a
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• pp.111-114
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• 2003

산소는 인간의 신체 및 정신 활동에 필수적인 물질이며, 특히 뇌 기능에 중요한 역할을 수행한다. 본 연구에서는 일반 공기 중의 산소 농도(21%) 환경에 비해 외부에서 고 농도(30%)의 산소 공급이 인지 능력 중 특히 공간 지각 능력에 어떠한 변화를 유발하는지 관찰하고자 한다. 8명의 남자 대학생(평균 23.5세)을 본 연구의 실험 참여자로 선정하였다. 21%와 30% 산소 농도를 각각 8L/min의 양으로 일정하게 공급할 수 있는 장치를 개발하여, 마스크를 통하여 실험 참여자에게 전달하였다. 공간 지각 능력 측정으로 위해 각각 20문항을 포함하는 두 개의 문제지를 제작하였고, 과제 수행 결과로부터 정답률과 평균 반응 시간을 산출하였다. 평균 정답률은 21%와 30% 산소 농도에서 각각 50.63 $\pm$ 8.63과 62.50 $\pm$ 9.64 이었고, 두 농도간의 통계적 유의차가 발생하였다. 평균 반응 시간의 21%와 30% 산소 농도에서 각각 6.60 $\pm$ 0.77〔sec〕이었고, 두 농도간의 통계적 유의차가 발생하지 않았다. 본 연구 결과로부터 외부에서의 고농도의 산소 공급이 공간 지각 능력 증가에 긍정적인 영향을 미친다는 결론을 도출할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2003.11a
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• pp.1111-1115
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• 2003

본 연구에서는 일반 공기 중의 산소 농도(21％) 환경에 비해 외부에서 고 농도(30％)의 산소 공급이 인지 능력 중 특히 언어 능력에 어떠한 변화를 유발하는지 관찰하고자 한다. 9명의 오른 손잡이 남자 대학생을 본 연구의 실험 참여자로 선정하였다. 21％와 30％ 산소 농도를 각각 8L/min의 양으로 일정하게 공급할 수 있는 장치를 개발하여, 마스크를 통하여 실험 참여자에게 전달하면서 언어 과제를 수행하게 하였다. 동시에 3T MRI를 이용하여 뇌기능 영상을 획득하였다. 언어 능력 측정을 위해 28 문항을 포함하는 두 개의 문제지를 제작하였고, 과제 수행 결과로부터 정답률을 산출하였다. 21％에 비해 30％ 산소 농도에서 평균 정답률은 유의미한 증가를 하였고, 뇌 활성화 양도 증가하였다. 본 연구의 결과로부터 외부에서의 고농도의 산소 공급이 언어 능력 증가에 긍정적인 영향을 미친다는 결론을 도출할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.11a
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• pp.250-254
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• 2002

컴퓨터의 발달과 더불어 인간과 컴퓨터 인터페이스에 있어서도 많은 발전을 하고 있다. 본 연구는 두뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface : BCI)를 위해서 인간에 있어서 가장 간단한 의사문제라고 여겨지는 긍정이나 부정을 선택할 때 나타나는 뇌파를 AR 모델을 이용하여 시간-주파수 분석을 한 후 topographical map을 그렸다. 그 결과 문제에 대답하는 시점 전후에서 파워스펙트럼이 유사하였고, 피험자가 문제를 읽고 판단하고, 동작하는 시점(reaction time : RT) 전으로 1초 ~ 0.5초 사이에 전두엽과 두정엽 부위에서 16Hz ~ 24Hz, 80 ∼ 88Hz의 주파수 대역에서 유의미한 차이를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.11a
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• pp.103-109
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• 2002

본 연구에서는 가상현실사용자들이 모션베이스를 사용함에 따라 가상현실에 대한 평가가 어떻게 달라지는지를 조사하였다. 33명의 피험자를 대상으로 모션베이스 평가설문과 자기보고를 통해 가상현실에서의 현실감, 재미, 멀미감을 조사하고 가상주행 전, 중, 후에 내장근전위, 피부전도도, 말초체온, 말초혈류량, 심박률, 눈 깜박임의 생리신호를 측정, 분석함으로써 모션베이스 유무에 따른 심리·생리적인 변수들에서의 차이를 알아보았다. 모든 피험자는 2주 간격으로 모션베이스 사용조건과 모션베이스를 사용하지 않는 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 가상현실에 대한 현실감, 재미항목에서 모두 모션베이스를 사용한 조건이 높은 점수를 나타냈다. 또한 모션베이스를 사용한 조건에서 멀미보고수가 감소하는 경향이 나타났다. Tachyarrythmia의 상대파워 변화량과 PPG 최대진폭의 평균변화량 비교는 모션베이스를 사용한 가상현실 조건이 생리적인 요동을 적게 일으키는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 시각제시기와 동기화된 모션베이스를 도입함으로써, 가상현실에 대한 현실감은 높이면서 멀미감은 줄일 수 있다는 가능성을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.395-399
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• 2019

생성 모델은 최근 단순히 기존 데이터를 증강 시키는 것이 아니라 원하는 속성을 가지도록 스타일을 변화시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 스타일 변화 연구에서 필요한 병렬 데이터 세트는 구축하는데 많은 비용이 들기 때문에 비병렬 데이터를 이용하는 연구가 주를 이루고 있다. 이러한 방법론으로 이미지 분야에서 대표적으로 cycleGAN[1]이 있으며 최근 자연어 처리 분야에서도 많은 연구가 진행되고 있다. 많은 논문들이 사용하는 데이터도메인은 긍정 문장과 부정 문장 사이를 변화시키는 것이다. 본 연구에서는 한국어 영화리뷰 데이터 세트인 NSMC[2]를 이용한 감성 변화를 하는 문장생성에 대한 연구로 자연어 처리에서 좋은 성능을 보여주는 BERT[8]를 생성모델에 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1204-1205
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• 2023

본 논문은 소비자의 리뷰 데이터를 기반으로 한 새로운 감성 분석 방법을 제안한다. 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 전통적 감성 분석방법은 텍스트에 나타난 감정의 섬세한 차이를 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 GPT 모델을 사용하여 텍스트에서 사용자의 감정을 8 가지의 카테고리로 세분화한다. 부정적 정서를 가진 리뷰에서 분노, 혐오, 실망과 같은 구체적인 감정들을 직관적으로 파악할 수 있었고, 감정의 강도까지 파악할 수 있었다. 제안된 방법을 통해 기업은 고객의 요구 사항을 정확하게 인지할 수 있으며, 고객 맞춤형 서비스 개선에 기여할 수 있다는 점이 기대된다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.14 no.4
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• pp.513-524
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• 2011

Digital Technology actively utilized in all spheres by rapid changes in information and knowledge demands transformations not only in the sociocultural and educational spheres but also specifically in the field of arts education. Digital Technology becomes a challenging factor for the field of arts education. In this study purposed a new teaching-learning approach method in arts education, called "Music Technology-Based Learning"(hereafter, MTBL), which is to, first, take interdisciplinary approaches combining various subjects in the field of arts education. In the case study was conducted to examine the educational effects of the MTBL approach to the liberal arts course in university: mind maps derived from 2 sessions (pre-class and post-class), evaluation sheets regarding self-directed learning and in-depth interviews with ten voluntary learners after the class were used as methods for data collection. The result of case study shows positive changes in the terms of the degrees of emotional sensibilities of the learners. Moreover, the research confirmed the potential of MTBL as a new teaching and learning methodology in art education.