• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-10
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• 2021

감정인식은 응용 분야의 다양성으로 많은 연구가 이루어지고 있는 기술이며, RGB 영상은 물론 열화상을 이용한 감정인식의 필요성도 높아지고 있다. 열화상의 경우는 RGB 영상과 비교해 조명 문제에 거의 영향을 받지 않는 장점이 있으나 낮은 해상도로 성능 높은 인식 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 얼굴 열화상 기반 감정인식의 성능을 높이기 위한 Divide and Conquer 기반의 CNN 학습전략을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 분류가 어려운 유사 감정 클래스를 confusion matrix 분석을 통해 동일 클래스 군으로 분류하도록 학습시키고, 다음으로 동일 클래스 군으로 분류된 감정 군을 실제 감정으로 다시 인식하도록 문제를 나누어서 해결하는 방법을 사용하였다. 실험을 통하여, 제안된 학습전략이 제시된 모든 감정을 하나의 CNN 모델에서 인식하는 경우보다 모든 실험에서 높은 인식성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.26-28
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• 2017

스마트폰 보유율과 모바일 이용 행태가 급변함에 따라 방송사에서는 양방향 서비스를 포함한 다양한 방송 서비스를 제공하려고 노력하고 있다. 양방향 서비스 방송에서 시청자가 보낸 문구를 실제 화면에 보여주기까지 PD 와 담당자들의 수작업이 필요하다. 하지만 하루 평균 약 7,200 건 (MBC 오늘아침 소통중계)의 양방향 서비스 관련 로그가 남게 되어, PD 가 일일이 판별하기에는 많은 노력이 따른다. 이러한 불필요한 노력을 줄이기 위해 본 논문에서는 감정 분석을 이용한 딥러닝 인공지능 기반 양방향 서비스 방송 소프트웨어 시스템을 제안한다. 첫째, 시청자들이 전송한 의견, 건의사항, 내용 등을 전처리 과정을 진행한다. 둘째, 감정 사전을 이용해 전처리 된 단어와 비교하여 시청자가 보낸 문구의 감정 점수를 계산한다. 셋째, 과거 실제 방송에 송출된 시청자 문구를 감정 점수와 함께 딥러닝을 이용하여 훈련시킨다. 본 논문의 성능을 평가하기 위해, 2017 년 생방송 오늘아침 소통중계에 사례연구를 진행하였고 효율성을 보였다. 앞으로 이러한 양방향 서비스 방송 소프트웨어 시스템 도입으로, PD 가 방송 제작에 더욱 집중 할 수 있도록 차별화된 방송을 준비하는데 크게 기여할 것이라 기대한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권11호
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• pp.1439-1444
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• 2001

프로그램 감정이란 컴퓨터 프로그램 및 이와 관련된 전자적 정보 등에 대하여 감정인의 전문적 지식과 기술을 활용, 비교 분석하여 복제 여부를 판단하는 소견을 말한다. 이는 고부가가치를 창출하는 소프트웨어 산업을 육성하기 위한 분야이며 특히 최근 소프트웨어 기술의 발달로 불법 복제가 용이해짐에 따라 소프트웨어 지적재산권에 대한분쟁 신청 사례가 계속 증가하고 있는 실정에서 반드시 제도적으로나 기술적으로 행해져야만 한다. 본 고에서는 이를 위해 현재 프로그램 감정의 현황과 문제점 그리고 이의 활성화 방안과 발전 방안에 대해 기술하고자 하며 이를 통해 고지식 산업의 부가 가치 창출의 저해 요소에 대한 분위기 조성과 문제점 제기를 행하고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.33-43
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• 2023

기존 연구에 따르면 감정은 신체 감각 및 신체 움직임과 같은 신체적 변화에 영향을 주고, 감정 자극에 따라 다르게 나타난다고 알려져 있다. 그러나, 감정의 자극에 따른 신체 감각 및 신체 움직임의 활성화 정도 및 Autonomous emotion recognition(AER) 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 20명의 피험자를 대상으로 3가지 종류의 감정 자극(단어, 사진, 영상)을 활용하여 AER 시스템에 미치는 영향을 연구하였다. 측정 변인으로는 정서적 반응, 컴퓨터 기반 자가 보고, Motion Capture 장비를 통해 측정한 신체 움직임을 활용하였다. 본 연구의 결과를 통하여 영상 자극이 다른 자극에 비해 더 많은 신체 움직임을 유도하는 것을 확인하고, 영상 자극을 통해 수집한 신체적 특이점이 AER을 위한 분류 정확도 역시 가장 높음을 확인하였다. 신체 움직임을 기반으로 한 감정적 특이점은 행복, 놀람, 분노, 중립 등에서 감정 유도 자극의 종류에 따라 비슷한 패턴이 나타남을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 신체적 변화를 기반으로 한 AER 시스템 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.687-692
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• 2023

본 연구는 자연어 처리 딥러닝 모델의 감정분석 정확성을 확인해보고 이를 감성 콘텐츠 개발에 활용하도록 제안한다. GPT-3모델의 개요를 살펴본 후 Aihub에서 제공하는 희곡 대사 데이터 약 6000개를 입력하고 '기쁨', '슬픔', '공포', '분노', '혐오', '놀람', '흥미', '지루함', '통증' 총 9가지 감정 범주로 분류하였다. 이후 자연어 처리 모델 평가 방법인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 의 평가지표를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 감정분석 결과 91% 이상의 정확도를 보였으며 정밀도의 경우 '공포','통증'이 낮은 수치를 보였다. 재현도의 경우 '슬픔', '분노', '혐오'와 같은 부정적인 감정에서 낮은 수치가 나타났고 특히 '혐오'의 경우 데이터 양의 부족으로 인해 오차가 나타난 것으로 확인된다. 기존 연구의 경우 감정분석을 긍정, 부정, 중립으로 나누는 극성분석에만 주로 사용되어 그 특성상 피드백 단계에서만 사용되는 한계가 있었다. 본 연구는 감정분석을 9가지 범주로 확장하여 기획 단계에서부터 이를 고려한 개발을 통해 게임, 전시, 공연, 관광, 디자인, 에듀테크, 미디어 등에서 감성 콘텐츠 개발에 활용될 수 있음을 제안한다. 후속 연구를 통하여 더욱 다양한 일상 대화들을 추가로 수집하여 감정분석을 진행한다면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.25-30
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• 2021

임베디드 시스템 소스코드 감정목적물의 유사성을 판단하는 경우, 제공된 소스코드가 컴파일이 가능한 상태인지, 실행이 정상적으로 되는 것인지, 하드웨어와의 인터페이스가 일치하는지 등의 확인이 되지 않은 상태로 제공되는 경우가 지속적으로 발생하고 있다. 분쟁을 제기하는 측에서는 동작의 특성이 유사하고, 나타나는 기능의 효과가 유사한 이유로 소스코드의 많은 부분이 유사할 것으로 판단하고, 감정을 요청하게 되지만, 위의 여러 가지 상황으로 유사성 분석 결과가 기대와 다르게 나타나는 가능성이 우려된다. 본 연구에서는 감정사례를 통해 소스코드의 분석 과정과 검증되지 않은 소스코드의 유사성 도출의 개선방향을 제시한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-8
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• 2016

본 논문은 오픈소스 소프트웨어의 배포과정에서 라이선스 정보가 누락, 훼손, 변경, 충돌됨에 따라 발생하는 무의적인 저작권 침해를 미연에 방지하고자 라이선스 파일을 추출/식별하는 기술을 연구하였다. 라이선스 파일이 갖는 특성을 파악하기 위해 n-gram과 TF-IDF 기법을 활용하여 322개의 라이선스 내용을 분석하였고, 이를 활용하여 패키지 내에서 라이선스 파일을 추출하였다. 추출한 라이선스는 코사인 측정법을 통해 확보한 라이선스간의 유사도를 산정하여 라이선스 정보를 식별하였다.

• 감성과학
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• 제15권4호
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• pp.503-516
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• 2012

지금까지 로봇 및 소프트웨어 에이전트들을 살펴보면, 감정 모델이 내부에 종속적으로 존재하기 때문에 감정모델만을 별도로 분리해 새로운 시스템에 재활용하기란 쉽지 않다. 따라서 어떤 로봇 및 에이전트와 연동될 수 있는 Engine of computational Emotion model (이하 EE로 표시한다)을 소개한다. 이 EE는 어떤 입력 정보에도 치중되지 않고, 어떤 로봇 및 에이전트의 내부와도 연동되도록 독립적으로 감정을 담당하기 위해, 입력 단계인 인식과 출력 단계인 표현을 배제하고, 순수하게 감정의 생성 및 처리를 담당하는 중간 단계인 감정 발생만을 분리하여, '입력단 및 출력단과 독립적인 소프트웨어 형태, 즉 엔진(Engine)'으로 존재한다. 이 EE는 어떤 입력단 및 출력단과 상호작용이 가능하며, 자체 감정뿐 아니라 상대방의 감정을 사용하며, 성격을 활용하여 종합적인 감정을 산출해낸다. 또한 이 EE는 로봇 및 에이전트의 내부에 라이브러리 형태로 존재하거나, 별도의 시스템으로 존재하여 통신할 수 있는 구조로 활용될 수 있다. 감정은 Joy(기쁨), Surprise(놀람), Disgust(혐오), Fear(공포), Sadness(슬픔), Anger(분노)의 기본 감정을 사용하며, 문자열과 계수를 쌍으로 갖는 정보를 EE는 입력 인터페이스를 통해 입력 신호로 받고, 출력 인터페이스를 통해 출력 신호로 내보낸다. EE는 내부에 감정마다 감정경험의 연결 목록을 가지고 있으며, 이의 계수의 쌍으로 구성된 정보를 감정의 생성 및 처리하기 위한 감정상태 목록으로 사용한다. 이 감정경험 목록은 '인간이 실생활에서 경험하는 다양한 감정에 대한 이해를 도모'하는 감정표현어휘로 구성되어 있다. EE는 인간의 감정을 탐색하여 적절한 반응을 나타내주는 상호작용 제품에 이용 가능할 것이다. 본 연구는 제품이 '인간을 공감하고 있음'을 인간이 느낄 수 있도록 유도하는 시스템을 만들고자 함이므로, HRI(인간－로봇 상호작용)나 HCI(인간－컴퓨터 상호작용)와 관련 제품이 효율적인 감정적 공감 서비스를 제공하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.1-8
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• 2020

컴퓨터 프로그램의 표절 또는 복제에 대한 유사도 검출은 구현에 사용된 프로그래밍 언어, 분석 대상 코드의 종류에 따라 각기 다른 감정 방법과 도구가 필요하다. 최근 들어 증가하고 있는 내장형 시스템의 목적 코드에 대한 유사도 감정은 원시 코드와 비교해 더욱 복잡한 과정 및 고도의 기술과 함께 상당한 자원을 요구하고 있다. 본 연구에서는 목적 코드를 대상으로 역 어셈블리 기법의 적용과 같은 역공학 방법을 이용하여, 목적 코드의 어셈블리어 변환을 통한 어셈블리어 레벨에서의 함수 단위 유사도 감정 방법에 관하여 연구하였다. 그리고, 어셈블리어 레벨에서의 유사도 비교를 위해 코드의 구문분석을 통한 명령어 및 오퍼랜드 테이블을 생성하고, 이를 대상으로 유사도를 검출할 수 있는 도구의 설계에 관하여 기술하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.87-98
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• 2020

최근 IoT, 인공지능, 클라우드, 빅데이터, 모바일 분야가 융합되어 4차 산업혁명이라는 새로운 산업시대가 도래하였고 전 사업군으로 확대 되었다. 이 중심에는 소프트웨어가 중요한 역할을 담당하고 있지만 다양한 사업군으로 적용, 보편화됨에 따라 소프트웨어 안전에 대한 이슈가 부각되고 있다. 하지만 현재 소프트웨어 Safety는 개발 관점에서만 활동이 집중적으로 맞춰져 있고, 조직적인 개선 활동과 평가 체계 수준에 대해서는 다소 미진하다. 본 연구에서는 이러한 미진사항을 보완하고자 소프트웨어 Safety 성숙도 모델을 정의하고, 각 성숙도 레벨의 Process Area를 명시하였다. 본 연구에서 고안된 Safety 성숙도 모델을 기반으로 조직관점의 Safety 확립과 함께 체계적인 소프트웨어 Safety 개선 활동에 기여할 것으로 기대한다.