• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1171-1180
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• 2019

감정은 인간의 상호 작용에서 중요한 역할을 하는 심리 생리학적 과정이다. 감성 컴퓨팅은 감정을 이해하고 조절할 수 있는 인간 인지 인공 지능의 개발하는데 중점을 둔다. 우울증, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 게임 중독과 같은 정신 질환이 감정과 관련되어 있기 때문에 이러한 분야의 연구가 중요하다. 감정 인식에 대한 노력에도 불구하고, 비정상적인 EEG 신호로부터의 감정 검출은 여전히 높은 수준의 추상화를 요구하기에 정교한 학습 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 EEG 기반으로 효율적인 감정 분류를 위해 LSTM을 위한 최적의 하이퍼파라미터를 파악하고자 다양한 실험을 수행하여 이를 분석한 결과를 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.348-351
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• 2006

영상을 통한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 움직임을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 영상을 통해 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 본 논문에서는 이전에 연구된 움직임 추출 방법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 은닉 마르코프 모델을 통해 동정된 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 감정 인식 시스템의 성능을 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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• pp.28-32
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• 1997

가전제품들의 제조기술과 기능 및 성능 등의 개선을 주도하뎐 국내 기술수준은 포화되어 발전 속도의 둔화가 가속화되므로, 경쟁력이 강화된 제품으 개발과 다양한 소비자들의 요구를 만족시키는 제품의 개발을 위하여 사용자 중심의 제품을 개발하기 위한 노력은 인간의 감성요소를 이해하고 응용하기 위한 활발한 연구로 나타나고 있는 추세이다.$^{1)}$ 사용자의 감성 연구에서 심리학적, 미학적 접근방법의 적용은 사용자의 감성을 더욱 본질적으로 이해하기 위한 하나의 방법이다. 인구통계학적, 사회경제적, 심리적 측면에 의한 개인차와 환경적 요소들의 영향에 따른 사용자의 요구들에 대한 충족여부가 취미와 가치판단의 변인으로써 작용하고, 그 취미와 가치판단은 구매행위 등의 행동특성으로 나타난다. 따라서 취미와 가치판단의 기준이되는 요소와 변인들은 행동특성을 야기시키는 요인들이 되므로 본 연구에서는 사용자의 요구를 만족시켜 경쟁력이 강화도니 제품의 개발을 위하여 소비자들의 감성과 미적 판단이 상품의 구매를 위한 의사 결정에 미치는 영향과 제품에 대한 가치판단에 미치는 영향을 분석하였다. 결과의 분석에 의하면 소비자의 취미돠 미적판단 기준은 내면적요소와 외부환경적요소로 구분되며 재면적 요소는 감성분류와 성격분류에 의해 분석할 수 있으며, 내면적 요소가 제품의 선호도에 영향을 미치므로 제품의 제품선택의 변인이되며, 제품에 대한 형용사적 표현은 소비자와 디자이너의 양질의통신수단임을 입증하였다.

• 대한지리학회지
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• 제33권spc호
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• pp.697-707
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• 1998

인간과 환경과의 관계의 역사적 변천을 인구변화와 자원관리의 측면에서 분석하는 기존 관점은 인구기초이론, 기술기초이론, 시장기초이론 등으로 분류된다. 이러한 관점은 어느 한가지 변수를 독립 변수로 가정하는 입장을 취하므로 흔히 '단일요소이론'이라고 불리며, 제각기 장점이 있기는 하지만 현실 세계의 복합성을 단지 부분적으로 설명하는데 그치는 문제점을 내포하고 있다. 현실세계의 모든 사건은 개방된 체계 속에서 발생하기 때문에, 모든 사건은 단선적인 인과관계로 파악될 수 없을 만큼 서로 복합하게 얽혀 있다. 이에 대하여 문화생태이론은 단일요소이론의 그러한 한계를 극복하고 현실세계의 복합성을 분석할 수 있는 개념과 방법을 제시하고 있다. 문화생태이론은 실로 인간과 환경과의 관계가 역사적으로 변천해 온 과정을 탐구하는데 적합한 개념과 방법을 장점으로 내세우는 새로운 관점이라 할 수 있다. 문화생태이온은 인구, 기술, 시장, 제도 등 요소의 중요성이 시간과 장소에 따라 다를 수 있다는 가정 하에서 어떠한 요소라도 어느 한 장소와 시점에서 인간과 환경과의 관계의 변화를 주도할 수 있다고 기대한다. 한국 농촌의 인간과 환경과의 관계를 탐구함에 있어서 활성되어야 할 문화생태이론의 기초적인 개념은 '지역인간생태계'와 '문화적 적응'이다. 한국 농촌의 지역인간생태계는 그 특성상 인구, 농업, 시장, 제도로 구성되어 있다고 볼 수 있다. 문화적 적응이란 변화하는 환경 속에서 사회구성원들의 환경에 대한 적응도를 높일 수 있는 행동양식을 새로이 선택하는 행위를 일컫는다. 한국 농촌에서는 적응전략이란 농업의 집약화와 상업화 또는 산아제한과 인구이동이라는 측면에서 분석될 수 있을 것이다. 생존, 기술, 취락형태, 토지이용, 무역이나 교역 등은 적응전략을 분석하는데 간접적인 자료를 제공해 줄 것이다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.23-48
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• 2024

대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.

• 전기학회논문지
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• 제59권12호
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• pp.2314-2318
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• 2010

For human-robot interaction, a robot should recognize the meaning of human behavior. In the case of static behavior such as face expression and sign language, the information contained in a single image is sufficient to deliver the meaning to the robot. In the case of dynamic behavior such as gestures, however, the information of sequential images is required. This paper proposes behavior classification by using fuzzy classifier to deliver the meaning of dynamic behavior to the robot. The proposed method extracts feature points from input images by a skeleton model, generates a vector space from a differential image of the extracted feature points, and uses this information as the learning data for fuzzy classifier. Finally, we show the effectiveness and the feasibility of the proposed method through experiments.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.48-53
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• 2009

이 논문에서 우리는 로봇이 인간의 대화 내용 중에 전달된 감정을 인식하고, 그것을 효율적으로 표현하는 방법을 제안한다. 인간과 닳은 로봇을 만들기 위해 인간의 감정을 분석하는 연구들이 활발하게 진행되어 왔는데, 이러한 연구들 중에서 6가지 감정 분류체계 방법을 기반으로 본 연구의 감정 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 대화의 내용을 분석하고, 분석결과에 의해서 감정을 결정하며, 결정된 감정을 몸짓, 표정, 소리의 3가지 요소로 종합되어 표현한다. 우리는 이 논문에서 제안된 방법을 소형로봇에 적용하여 구현하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.31-34
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• 2018

다중지능은 하워드 가드너가 제시한 개념으로, 지능이 단일한 지적 능력을 나타내는 구조(construct)이라기 보다는 다차원적인 복수의 하위 능력들로 구성된 것이라는 의미를 담고 있다. Gardner는 다중지능의 구성을 음악지능이나 신체운동지능, 논리수학지능, 언어지능, 공간지능, 인간친화지능, 자기성찰지능 그리고 자연친화지능 등과 같은 상호독립적 능력으로 분류하고 있으며, 각 개인은 각 능력 영역에서 다른 발달 수준을 가지고 있다고 본다. 본 연구는 창업자의 다중지능의 영역별 발달 특성이 창업 실행 행동, 창업 분야, 창업 성과 만족도에 영향을 미치는지를 알아보는 것을 통해 예비 창업자들이 본인의 적성과 재능에 적합한 분야에서의 창업 가능성을 탐색하도록 돕는 지도자들에게 시사점을 제공하고, 향후 창업가 육성 프로그램의 구성 개선안을 마련하는 데에 기여하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 2018년 중소기업진흥공단 청년창업사관학교에 입교한 만 39세 이하의 청년창업자 200인을 대상으로 다중지능검사와 인구통계학적 특성 및 창업 특성에 대해 묻는 설문조사를 실시한 후, Pearson 상관계수 및 다변량분산분석을 통해 수집된 자료를 분석할 예정이다. 연구목적을 달성하기 위하여 설정한 가설은 다음의 3가지이다. 가설 1. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준과 창업 실행에는 정적인 상관이 있을 것이다. 가설 2. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준에 따라 창업자가 선택한 창업 분야에 유의한 차이가 있을 것이다. 가설 3. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준에 따라 창업자의 창업 성과 만족도에 유의미한 차이가 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.717-724
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• 2020

감성 컴퓨팅은 인간의 상호 작용에서 중요한 역할을 하기 때문에 인간을 인식하는 인공 지능을 통해 감정을 이해하고 식별한다. 우울증, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 게임 중독과 같은 정신 질환을 잘 이해함으로써 감정과 관련된 문제들을 잘 관리할 수 있을 것이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 감정 인식을 위한 다양한 연구가 수행되었는데 기계학습을 적용하는데 있어서는 알고리즘의 복잡성을 줄이고 정확도를 향상시키기 위한 노력이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 노력중의 하나로 Stack AutoEncoder (SAE)를 이용하여 차원을 감소하는 방법과 Long-Short-Term-Memory/Recurrent Neural Networks (LSTM / RNN) 분류를 이용한 감성 분류에 대해 연구한 결과를 제시한다. 제안된 방법은 모델의 복잡성을 줄이고 분류기의 성능을 크게 향상시킨 결과를 가져왔다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.144-150
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• 2017

최근 데이터의 지능적 처리 및 정확도 향상을 위해 딥러닝 기술이 응용되고 있다. 이 기술은 다층의 데이터 처리 레이어들로 구성된 계산 모델을 통해 이루어지는데, 이 모델은 여러 수준의 추상화를 거쳐 데이터의 표현을 학습한다. 딥러닝의 한 부류인 컨볼루션 신경망은 인간 행동 추정, 얼굴 인식, 이미지 분류, 음성 인식 같은 연구 분야에서 많이 활용되고 있다. 이미지 분류에 좋은 성능을 보여주는 컨볼루션 신경망은 깊은 학습망과 많은 부류를 이용하면 효과적으로 분류율을 높일수 있지만, 적은 부류의 데이터를 사용할 경우, 과적합 문제가 발생할 확률이 높아진다. 따라서 본 논문에서는 컨볼루션 신경망기반의 소부류의 분류을 위한 학습망을 제작하여 자체적으로 구축한 이미지 DB를 학습시키고, 객체를 분류하는 연구를 실험 하였으며, 1000개의 부류를 분류하기 위해 제작된 기존 공개된 망들과 비교 실험을 통해 기존 망보다 평균 7.06%이상의 상승된 분류율을 보여주었다.