암시적 비윤리 표현은 명시적 비윤리 표현과 달리 학습 데이터 선별이 어려울 뿐만 아니라 추가 생산 패턴 예측이 까다롭다. 고로 암시적 비윤리 표현에 대한 언어 모델의 감지 능력을 기르기 위해서는 모델의 취약성을 발견하는 연구가 반드시 선행되어야 한다. 본 논문에서는 암시적 비윤리 표현에 대한 표기 변경과 긍정 요소 삽입이라는 두 가지 변형을 통해 모델의 예측 변화를 유도하였다. 그 결과 모델이 야민정음과 외계어를 사용한 언어 변형에 취약하다는 사실을 발견하였다. 이에 더해 이모티콘이 텍스트와 함께 사용되는 경우 텍스트 자체보다 이모티콘의 효과가 더 크다는 사실을 밝혀내었다.
자연스러운 상호작용이 가능한 인공지능 에이전트를 개발하기 위해서는 언어적 표현뿐 아니라, 비언어적 표현 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 한국어 발화문으로부터 비언어적 표현인 모션을 생성하는 연구를 소개한다. 유튜브 영상으로부터 데이터셋을 구축하고, Text to Motion의 기존 모델인 T2M-GPT와 이종 모달리티 데이터를 연계 학습한 VL-KE-T5의 언어 인코더를 활용하여 구현한 모델로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 한국어 발화 텍스트에 대해 생성된 모션 표현은 FID 스코어 0.11의 성능으로 나타났으며, 한국어 발화 정보 기반 비언어 표현 정보 생성의 가능성을 보여주었다.
디지털미디어 환경에서 메시지는 언어적 표현이외에도 다양한 영상으로 의미를 표현하고 인터페이스에서 이와 같은 메시지의 표현이 나타난다. 인터페이스에서 이러한 메시지 구성의 변화는 인간에게 메시지의 수용을 수동적 수용에서 능동적 수용으로 변화시키고 있다. 최근 개발된 인터페이스는 사용자로 하여금 다양한 시각적 효과를 경험하게 하고 있다. 인터페이스에서 전해지는 의미의 전달은 모호하지만 사용자는 감각적으로는 강한 인상을 받는다. 이와 같은 다양한 비언어적인 메시지 영상 표현을 인터페이스를 통해 경험하고 있다. 비언어적 메시지 영상들은 사용자에게 어떤 메시지를 전하고 있지만 사용자마다 받아들이는 해석은 다르다. 그 이유는 비언어적 메시지 영상은 의사소통에 있어서 개념화되지 않아 사람마다 의미의 차이를 보이고, 사용자에게 인터페이스의 사용 경험에 있어서 즉흥적인 시각 경험을 주기 때문이다. 의미는 모호하지만 감각을 지극히는 즉흥적이고 화려한 영상 효과는 디지털 미디어 환경에서 흔히 나타나는 현상이 되었고 일상화되며 즐기고 있다. 비언어적 메시지 영상 표현은 아직 개념화되지 않은 커뮤니케이션의 시각적 표현의 확장이고, 나아가 사용자들에게 제공되는 또 하나의 메시지가 될 수 있다. 따라서 다양한 시각표현을 제공하는 인터페이스(GUI)에서는 시각적 감각만을 통해 수용하기 보다는 다감각적인 분산적 지각으로 수용한다.
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.
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.
현재의 자동번역 방식의 문제점은 대화 상대에 상관없이 항상 일정한 존대 표현을 생성하여 자동번역 결과를 부자연스럽게 만들고 앞뒤 대화 문맥을 혼란하게 만든다는 것이다. 예를 들어 대화 상대가 달라지면 동일한 원문에 대해서도 자동번역 결과는 다른 존대 표현을 생성해야 하나, 현재의 자동번역 시스템은 항상 하나의 일관된 존대 표현을 생성한다. 이 이유는 자동 번역 시스템에서 사용하는 번역지식 또는 데이터가 고정되어 있어 유동적으로 변하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 기존 자동번역의 문제점을 해결하기 위하여, 소셜 네트워크(social network)에서 제공하는 디지털 인맥 정보와 같은 비언어적 정보와 발화상의 표현과 같은 언어적 정보로부터 대화 자간의 존대 관계를 계산하여 자동번역 결과에 반영함으로써 언어 문화적 존대 차이를 자동으로 극복하는 대화 상대 맞춤형 존대표현 자동 번역 방법을 기술하는 데 그 목적이 있다.
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.
본 연구는 대화형 인공지능이 비윤리적 표현을 학습하거나 생성하는 것을 방지하기 위한 기초적 연구로, 메신저 대화에 나타나는 단어 단위, 구 단위 이상의 비윤리적 표현을 수집하고 그 특성을 분석하였다. 비윤리적 표현은 '욕설, 혐오 및 차별 표현, 공격적 표현, 성적 표현'이 해당된다. 메신저 대화에 나타난 비윤리적 표현은 욕설이 가장 많은 비중을 차지했는데, 욕설에서는 비표준형뿐만 아니라 '존-', '미치다' 등과 같이 맥락을 고려하여 판단해야 하는 경우가 있다. 가장 높은 빈도로 나타난 욕설 '존나류, 씨발류, 새끼류'의 타입-토큰 비율(TTR)을 확인한 결과 '새끼류'의 TTR이 가장 높게 나타났다. 다음으로 메신저 대화에서는 공격적 표현이나 성적인 표현에 비해 혐오 및 차별 표현의 비중이 높았는데, '국적/인종'과 '젠더' 관련된 혐오 및 차별 표현이 특히 높게 나타났다. 혐오 및 차별 표현은 단어 단위보다는 구 단위 이상의 표현의 비중이 높았고 문장 단위로 떨어지기 보다는 대화 전체에 걸쳐 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 혐오 및 차별 표현을 탐지하기 위해서는 단어 단위보다는 구 단위 이상 표현의 탐지에 대한 필요성이 있음을 학인하였다.
이 연구는 합창에 영향을 미치는 비언어 커뮤니케이션 가운데 가사의 의미 형성에 핵심적인 요소인 유사 언어의 효율적 활용 방안을 모색하기 위한 목적으로 수행되었다. 커뮤니케이션에서 유사언어는 언어가 가진 의미를 더욱 풍부하게 표현할 수 있게 해주는 비언어적 요소로, 합창에서는 가사의 발성과 딕션이 대표적인 유사언어이다. 그런데 그동안은 합창의 음악적 표현을 강조하면서 발성을 중시한 나머지 딕션은 상대적으로 소홀히 함으로써 합창에서 표현하고자 하는 가사의 의미가 청중에게 효과적으로 전달되지 못하는 경우가 많았다. 그러나 합창에서 발성은 딕션과 별개의 것이 아니라 서로 조화를 이루어야 음악적인 차원에서뿐 아니라 커뮤니케이션 차원에서도 완성도가 높은 합창연주가 가능하다. 이 연구는 합창 지휘자로서의 활동 경험과 커뮤니케이션에 대한 이론적 지식을 토대로 한국어 합창에서 활용할 수 있는 효과적인 딕션 방법을 제시하고 있다.
한국의상디자인학회 2004년도 한국의상디자인학회:학술대회논문집*Proceedings of the Korea Fashion
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pp.68-72
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2004
복식은 자연환경을 포함한 각 시대의 정치ㆍ경제ㆍ문화ㆍ종교적 요인과 상호 작용하여 구체적으로 표현되어 왔다. 그 시대의 문화를 표현하고, 시각적 혹은 비언어적(non- language) 상징으로, 즉 복식 그 자체로서 언어의 전달과 상징성을 표현함을 의미한다. 따라서 복식은 지각되는 상황을 규정하는데 도움을 주기 때문에 의복상징이 나타내는 의미를 이해하는 것은 중요하다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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