• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.821-823
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• 2016

본 논문은 다차원 정서모델 기반 영상, 음성, 뇌파를 이용한 멀티모달 복합 감정인식 시스템을 제안한다. 사용자의 얼굴 영상, 목소리 및 뇌파를 기반으로 각각 추출된 특징을 심리학 및 인지과학 분야에서 인간의 감정을 구성하는 정서적 감응요소로 알려진 다차원 정서모델(Arousal, Valence, Dominance)에 대한 명시적 감응 정도 데이터로 대응하여 스코어링(Scoring)을 수행한다. 이후, 스코어링을 통해 나온 결과 값을 이용하여 다차원으로 구성되는 3차원 감정 모델에 매핑하여 인간의 감정(단일감정, 복합감정)뿐만 아니라 감정의 세기까지 인식한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 추계학술발표논문집
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• pp.89-91
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• 2007

본 논문은 인간의 어휘획득(Lexical Aquisition)과정을 하이브리드(hybrid)한 형태의 계산주의적(Computational) 모델을 설계,반복 실험을 통해 인지신경기반의 어휘습득 모델을 구현하고 실험하였다. 이 연구를 통해 인간의 어휘획득 과정을 모사(simulate)할수 있었고, 이로인해 인지신경기반 어휘 정보처리 시스템 개발을 위한 자동어휘 획득, 심성 어휘집 표상, 어휘 인식(word recognition)의 계산주의적 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1332-1335
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• 2013

본 논문에서는 키넥트 센서 데이터에 은닉 조건부 랜덤 필드 모델을 적용하여 인간의 일상 행위를 인식하는 시스템을 제안한다. 많은 고수준의 일상 행위들은 다수의 부속 행위들이 순차적 혹은 반복적으로 수행되어 나타나는 하나의 계층구조로 볼 수 있다. 따라서 제안하는 시스템에서는 이러한 고수준의 일상 행위들을 순차성과 계층성을 잘 표현할 수 있는 확률 그래프 모델의 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드 모델로 모델링함으로써, 행위 인식률을 높이려고 시도하였다. 또한 제안하는 시스템에서는 효과적인 행위 모델의 학습과 적용을 위해, 모션 특징, 구조 특징, 손 위치 특징과 같은 다양한 종류의 특징들을 키넥트 센서 데이터로부터 추출하여 이들을 이용하였다. 그리고 12 가지 일상 행위들에 관한 코넬 대학의 CAD-60 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 제안하는 시스템의 우수한 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.33-36
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• 2021

본 논문에서는 인간의 표정과 목소리를 기반으로 한 감정 분석기를 제안한다. 제안하는 분석기들은 수많은 인간의 표정 중 뚜렷한 특징을 가진 표정 7가지를 별도의 클래스로 구성하며, DNN 모델을 수정하여 사용하였다. 또한, 음성 데이터는 학습 데이터 증식을 위한 Data Augmentation을 하였으며, 학습 도중 과적합을 방지하기 위해 콜백 함수를 사용하여 가장 최적의 성능에 도달했을 때, Early-stop 되도록 설정했다. 제안하는 표정 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss값이 0.94, val accuracy 값은 0.66이고, 음성 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss 결과값이 0.89, val accuracy 값은 0.65로, OpenCV 라이브러리를 사용한 모델 테스트는 안정적인 결과를 도출하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.222-224
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• 2023

자율운항선박의 해상 운용은 인간의 개입 최소화 등 새로운 운용 방식의 적용과 첨단 디지털기술의 적용으로 기존 선박의 운용과 다른 형태의 다양한 새로운 위험요소들이 발생할 것으로 예상되며, 이러한 위험을 분석하기 위한 적절한 위험도평가 방법론의 적용이 요구될 것이다. 본 연구는 기존 선박과 달리 인간의 개입이 최소화된 상태로 운용되는 자율운항선박의 화재 사고 위험도를 실시간으로 분석하기 위한 실시간 위험도 모델의 개발을 목적으로 수행되었다. 자율운항선박 화재 위험도 모델 개발을 위하여, 먼저 자율운항선박의 화재 감지 및 제어, 비상대응 기능들을 분석하고, 기능분석 결과를 바탕으로 화재 감지 및 제어 시스템들에 대한 Fault Tree Analysis를 수행하였다. 자율운항선박의 화재 시나리오 표현을 위하여 기관구역 화재와 화물구역 화재로 분류하여 Event Tree Analysis를 수행하였다. 또한, 자율운항선박 운용 외부 조건에 따라 변화하는 변수들을 식별하여 각 변수들의 변화로 인하여 발생할 수 있는 자율운항선박 화재 위험도 변화량을 검토하였다.

• 트랜스-
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• 제16권
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• pp.107-133
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• 2024

내러티브는 인간의 인지와 사회 문화의 기본이며 개인과 사회가 의미를 구성하고 경험을 공유하며 문화적, 도덕적 가치를 전달하는 주요 수단으로 사용된다. 인간의 사고와 행동을 모방하려는 인공지능 분야에서는 오랫동안 스토리 생성과 스토리 이해에 관해서 연구해 왔으며, 오늘날 대규모 언어 모델은 발전된 자연어 처리 기술을 바탕으로 괄목할 만한 서사적 능력을 보여주고 있다. 이런 상황은 다양한 변화와 새로운 문제를 제기하지만 이에 대한 포괄적인 논의를 찾아보기는 어렵다. 본 논문은 인간과 AI의 서사 지능의 교차점과 상호작용을 살펴봄으로써 현재의 상태와 미래의 변화에 대한 전체적인 조망을 제공하는 것을 목표로 한다. 먼저 호모 나랜스라는 용어로 대변되는 인간과 내러티브의 본질적 관계에 관한 다학제적 연구를 살펴보고, 인공지능 분야에서 내러티브에 관한 연구가 어떻게 이루어져 왔는지를 역사적으로 살펴본다. 그리고 오늘날 대규모 언어 모델이 보여주는 서사 지능의 가능성과 한계를 살펴보고, 서사 지능을 갖춘 AI가 갖는 함의를 파악하기 위한 세 가지 철학적 과제를 제시한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.116-122
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• 2010

급격한 컴퓨터 기술의 발달로 인간과 컴퓨터 상호작용 (Human Computer Interface : HCI)에 대한 중요성이 높아지면서 보다 인간 친화적인 시스템 설계에 대한 요구가 높아지고 있다. 인간 친화적인 시스템 구축을 위해서는 먼저 개인성과 감성적요소가 고려되어야 한다. 지식(Knowledge), 감정(Emotion), 개인성(Personality)의 각 영역에서 이를 실현하려는 시도는 많이 되고 있으나 이 세 가지 요소를 연결하는 시도는 아직 미흡한 실정이다. 지식이 기억될 때 감정도 함께 기억되는 경우가 많으며 사고 과정과 결정 단계에서 감정적인 상태는 막대한 영향을 미친다. 따라서 좀 더 인간 친화적이며 섬세하고 효율적인 지능 시스템 구현을 위해서는 이러한 세 가지 요소를 고려한 시스템이 모델링되고 설계되어야 한다. 본 논문에서는 개인성을 고려한 지식-감정 반응 모델을 설계하고, 개인성을 구현하기위하여 5가지 타입을 정의하고 타입매칭선택 메커니즘에 의해 추출된 사고 스레드의 감정벡터를 계산하고 자극에 반응하는 방법을 제안하였다. 또한 제안된 시스템을 가상메모리에 적용하여 타입별 감정 반응을 시뮬레이션 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.435-438
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• 2010

오늘날 많은 연구자들은 자율적 인간형 로봇 (Autonomous symbiotic human-robot)을 보조하기 위한 지식체계로 온톨로지의 개념을 사용한다. 이러한 연구는 룰 기반의 추론시스템을 지원하기 위해 온톨로지를 저장하는 데이터베이스 스키마를 설계하는데 초점을 맞추고 있다. 이러한 연구 뿐만 아니라 온톨로지 개념을 사용하는 가장 중요한 목적 중에 하나는 상황 추론이다. 이러한 관점에서 본 논문은 로봇이라는 환경에서 좀 더 지능적인 상황 추론 서비스를 제공하기 위해, 5W1H 기반의 로봇 지능 저장소라 불리는 로봇 메모리 저장소를 설계하는데 초점을 두고 있다. 기존 연구는 체계적이고 의미론적 5W1H를 고려하지 않거나 5W1H와 다른 개념 사이의 연광성의 결여에 많은 문제점을 가지고 있으며 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상황, 목적, 공간, 특징, 인간 그리고 5W1H의 온톨로지 지식을 저장할 수 있는 개념적인 모델인 로봇 메모리 모델을 설계한다. 또한 본 논문에서는 상황 추론을 지원하기 위해 로봇의 인스턴스 정보라고 불리는 자전적 기억 (Episodic Memory)를 효과적으로 저장하기 위한 5W1H 모델을 정의하며 이러한 모델을 물리적으로 저장하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 EventsEpisodicRBS를 설계한다. 결과적으로 이러한 연구를 통해서 자율적 인간형 로봇 환경에서 로봇이 지능적 서비스 제공의 핵심 모듈인 상황 추론을 지원하는데 큰 기여를 할 수 있는 하부 시스템으로서의 의미를 가질 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.222-225
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• 2011

이전에 수행된 연구에서 인간의 이동 패턴은 Levy flight 행동을 보인다고 알려져있다. 그러나 우리의 경험적 지식을 바탕으로 생각해 볼 때 인간의 이동 패턴을 Levy flight 행동만 가지고 나타내기에는 한계가 있어 보인다. 인간의 이동 패턴은 주위환경, 시간, 개인의 습관, 그리고 사회적 지위 등에 따라 서로 다른 모양을 보인다. 즉, 인간 이동의 형태를 파악하기 위해서는 좀 더 다양한 정보가 있어야만 인간 이동의 패턴을 사실적으로 모델링 할 수 있다. 인간의 이동 패턴을 사실적으로 모델링하기에 필요한 정보를 얻기 위해서 상향식 방법(Bottom up)으로 우선 실제 이동 패턴을 분석하여 모델링에 필요한 정보를 추출하고 다시 그 정보를 검증하는 과정으로 모델링에 필요한 정보가 구체적으로 나타나게 될 것이다. 이에 실제 인간의 이동 패턴을 분석하기 위해 아무런 매개변수 없이 개인의 GPS 데이터를 바탕으로 위치정보만을 가지고 군집화(Clustering)를 하게 되면 특정 위치에 대한 군집이 생성된다. 이러한 군집이 나타내는 것은 자주 머무는 지역, 이동 경로 등이 될 것이다. 본 논문에서는 인간의 이동 정보인 GPS 데이터를 가지고 EM 군집화를 통하여 생성된 군집을 통해 인간의 이동 패턴을 분석할 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.205-227
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• 2023

최근 가상 인간(Virtual Human: VH)이 SNS뿐만 아니라 음원, 광고, 드라마 등 다양한 매체에서 등장하기 시작했다. 가상 인간은 기업의 새로운 마케팅 수단으로 자리를 잡아 가고 있으나 이에 대한 소비자 반응은 여전히 불확실하다. 따라서, 본 연구는 가상 인간이 등장하는 콘텐츠에 대한 소비자의 반응을 살펴보고자 한다. 보다 구체적으로 가상 인간에 대한 표기 여부가 소비자의 인식에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 가상 인간에 대한 정체성을 노출시키는 '가상 인간 디스클로저(Virtual Human Disclosure: VHD)'의 개념을 제시하고 광고 태도(유희성, 실용성, 그리고 흥미)와 정보원 공신력(신뢰성과 전문성)을 변인으로 활용하여 가상 인간 디스클로저의 영향을 탐색하였다. 이를 위해 302명의 응답자를 대상으로 실험 설문 연구를 진행하였다. 주요 연구결과는 영상에 등장하는 모델이 가상 인간인 경우와 사람인 경우 모두 소비자들의 광고 태도와 정보원 공신력의 차이가 크지 않은 것으로 나타났다. 그리고 가상 인간 디스클로저가 영상에 직접적인 텍스트 형태로 제시되는 것보다 광고시청 후 SNS와 소개글을 통해 간접적으로 모델이 가상 인간임을 인지하게 되는 것이 더 긍정적인 효과를 가져왔다. 본 연구는 가상 인간 디스클로저라는 새로운 개념을 활용하여 가상 인간에 대한 이해를 증진시키며, 이를 활용한 콘텐츠 제작 시 마케팅 측면에서 소비자에게 최적화된 전략 수립에 기여할 수 있다.