같은 상황이라도 사람에 따라 느끼는 감정은 다르다. 따라서 감정을 일반화하여 현재의 감정 상태를 정량적으로 표현하는데 는 한계가 있다. 본 논문은 현재의 감정 상태를 나타내기 위해, 인간의 감정을 모델링한 심리학의 감정 모델을 공학적으로 접근하여 심리학기반 공학적 인공감정을 제안한다. 제안된 인공감정은 심리학을 기반으로 감정발생의 인과관계, 성격에 따른 감정의 차이, 시간에 따른 감정의 차이, 연속된 감정자극에 따른 감정의 차이, 감정간의 상호관계에 따른 감정의 차이를 반영하여 구성했다. 현재의 감정 상태를 위치로 나타내기 위해서 감정장을 제안했고, 감정장 상의 위치와 위치에 따른 색깔로 현재의 감정 상태를 표현했다. 감정상태의 변화를 제안된 인공감정을 통해 시각화해보기 위해 셰익스피어의 '햄릿'에서 극중 등장인물인 햄릿의 감정변화를 제안된 인공감정을 통해 시각화 해 보였다.
인간의 감성은 감정과는 구분되는 심리적 현상으로 감정이 강도가 높으며 생리적, 신체적 반응을 동반하는데 비하여, 감성은 강도가 낮으며 겉으로 나타나는 생리적 변화가 없다. 감정은 외부의 감각자극에 대하여 두뇌에서 단계적인 정보처리의 결과로 나타나지만 감성은 반사적이고 직관적으로 발생된다. 감정은 대상에 대하여 여러사람이 동일한 반응을 보이는 공통성과 객과성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에 대해서도 개인에 따라 다양하게 나타나며 시간과 환경에 따라 변화한다. 감정은 두뇌에서 cortex와 관련이 있으나 감성은 limbic system과 관련이 있다. 이러한 감성의 특성과 발생과정의 이해는 앞으로 감성을 연구하는 방법의 결정에 중요한 자료하 된다. 감성은 개인의 생활경험에 의한 기억이 limbic system 에 형성되어 감각정보에 대한 반응을 하게 되며, limbic system은 hypothalamus와 밀접한 관계를 갖고 있어, 감성의 측정평가를 위해서는 생활경험에 영향을 미치는 제반 요인들의 파악과 함께 자율신경계의 반응을 측정할 수 있는 방법의 개바이 요구된다.
영상처리 기술을 이용하여 인간의 행동과 감정을 인식하는 기술은 활용가치가 매우 높아 보안시스템과 같은 분야에서 다양하게 연구되고 있다. 특히 영상을 이용한 감정인식의 방법은 인간의 감정을 가장 많이 표현하는 대상자의 움직임을 이용한 감정 및 심리상태 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행중임에도 불구하고 장애인들의 행위와 심리상태를 인식하는 분야에 적용하고 있는 경우는 거의 없는 실정이다. 이에 본 논문에서는 기 개발된 선행 기술을 바탕으로 ADHS 장애를 갖고 있는 어린이의 감정 및 심리상태 분석을 위한 어린이의 움직임 특징 추출 기법과 패턴 분석 기법을 제안한다.
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.
인간의 감성은 인간관계 속에서 발현되는 선험적으로 주체하지 못하는 감정의 오류를 현명하게 절제할 수 있도록 도와주며, 합리적인 선택을 할 수 있도록 감정에 명령하기 때문에 나와 타인의 행복(幸福)에 기여하게 된다. Abraham은 하나밖에 없는 아들, 그것도 백 세가다되어 얻은 아들을 제물로 바치라는 신의 명령에 고민에 빠졌을 것이다. 이때 그의 이성은 과연 합리적이었을까? 이성적 사유로는 자신의 아들을 바치는 행위가 적합한 행위라고 사유할 수 있겠지만, 인간의 마음으로는 그것이 과연 가능할 것인가? 또한 Aristoteles는 인간을 위한 선(善)에 있어서 인간적인 덕에 대해 정신의 덕이라고 하였다. 행복(幸福)도 정신의 활동이기 때문에 우리는 정신에 대해 어느 정도 알아야 한다고 말하였다. 이 ψυχή(psyche, 영혼) 정신(精神)은 비이성적인 요소로 눈에 보이지 않지만 이성적 원리에 개입하는 어떤 작용이다. 또한 C. G. Jung은 모든 인간은 눈에 드러나지는 않지만 역동적인 네 가지 심리기능을 가지고 있으며, 마음이 움직이는 것은 이러한 4가지 기능적 차원에 의한다는 것이다. 이것은 감각(S, Sensing), 직관(N, Intuition), 사고(T, Thinking), 감정(F, Feeling)의 요소가 복합적으로 작용하고 있다는 것이다. 또한 David Hume은 도덕은 이성에서 유래될 수 없다고 단정하면서 공감의 원리를 역설하였으며, Max Ferdinand Scheler는 어떤 사람의 시각적 특징을 파악하기 전에 이미 그 사람에 대한 전체적인 느낌을 마음속에 포착해 대응 태세를 취하게 되며, 이 느낌 속에 주어지는 것이 바로 가치이며, 이러한 과정을 통하여 가치가 부여됨으로써 인식 대상으로 고양되고, 가치를 파악하는 감정의 작용은 언제나 이성보다 선행하여 일어난다고 하였다. Emmanuel Levinas는 지극히 감정적인 사랑의 감정은 이성에 앞서며, 감성이 인간의 이성적 사유와 합리성에 앞선다는 것은 감정의 통제 불능에서 우리는 통제가능성과 절제의 요구로서 이성적 사유와 합리적이고 현명한 실천이성을 요구하게 되기 때문이라고 언급하였다. 인간의 감성적인 교육의 일환으로 도덕윤리과 교육과정에서는 Bloom의 인지적 정의적 행동적영역의 통합적인 사고를 갖춘 존재로서 도덕적 실천행위를 하는 존재를 이상형으로 지향하고 있다. 어떻게 하면 덕스러운 행위에 대한 감정의 지향성을 따르는 행위를 할 수 있으며, 또 어떻게 하면 부덕한 행위에 대한 감정의 지양성을 함양할 수 있을 것인가에 초점이 맞춰져 있다. 이러한 문제해결의 방향성은 바로 '덕감(德感) 강화'의 원리와 '부덕감(不德感)제거'의 원리로 우리는 인간의 감성(感性)과 행복감(幸福感) 함양에 대한 가능성과 방향성을 설계할 수 있다.
본 논문에서는 텍스트에 나타난 감정상태를 인지하는 모델을 제안하고, 이러한 모델을 활용하여 현재문장에서 나타난 감정 및 이후에 나타나게 될 감정상태들을 예측하는 시스템에 대하여 다룬다. 사용자의 감정을 인지하고 이에 대한 자연스러운 메시지, 행동 등을 통해 인간과 상호작용 할 수 있는 컴퓨터시스템을 구현하기 위해서는 현재의 감정상태뿐만 아니라 사용자 개개인의 정보 및 시스템과 상호작용하고 있는 상황의 정보 등을 통해 이후에 사용자가 느낄 수 있는 감정을 예측할 수 있는 감정모델이 요구된다. 본 논문에서는 파악된 이전의 감정상태 및 실제 감정과 표현된 감정간의 관계, 그리고 감정에 영향을 미친 주변대상의 특징 및 감정경험자의 목표와 행동이 반영된 상태-전이형태의 감정모델인 감정망(Emotion Network)을 제안한다. 감정망은 각 감정을 나타내는 상태(state)와 연결된 상태들 간의 전이(transition), 그리고 전이가 발생하기 위한 조건(condition)으로 구성된다. 본 논문에서는 텍스트 형태의 상담예시에 감정망을 활용하여 문헌의 감정어휘에 의해 직접적으로 표출되지 않는 감정을 예측할 수 있음을 보인다.
인간의 감정을 인식하는 기술은 많은 응용분야가 있음에도 불구하고 감정 인식의 어려움으로 인해 쉽게 해결되지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 감정 은 크게 영상과 음성을 이용하여 인식이 가능하다. 감정 인식 기술은 영상을 기반으로 하는 방법과 음성을 이용하는 방법 그리고 두 가지를 모두 이용하는 방법으로 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 중에 특히 인간의 감정을 가장 보편적으로 표현되는 방식이 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지 사용자의 환경과 이용자 적응에 따라 많은 차이와 오류를 접하게 된다. 본 논문에서는 감정인식률을 향상시키기 위해서는 이용자의 내면적 성향을 이해하고 분석하여 이에 따라 적절한 감정인식의 정확도에 도움을 주어서 감정인식률을 향상 시키는 메카니즘을 제안하였으며 본 연구는 이러한 이용자의 내면적 성향을 분석하여 감정 인식 시스템에 적용함으로 얼굴 표정에 따른 감정인식에 대한 오류를 줄이고 향상 시킬 수 있다. 특히 얼굴표정 미약한 이용자와 감정표현에 인색한 이용자에게 좀 더 향상된 감정인식률을 제공 할 수 있는 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 요양보호사의 인간중심케어와 직무만족, 감정노동, 서비스 질 간의 관계를 분석하였다. 연구대상 및 조사방법은 전국의 장기요양시설에 근무하는 요양보호사 460명을 대상으로 자기 기입식 설문지를 활용하였다. 연구모형에서 독립변수는 인간중심케어, 매개변수는 직무관련 감정노동(표면행위, 내면행위)과 직무만족, 종속변수는 서비스질로 구성하였다. 모형의 적합성과 서비스 질에 영향을 미치는 각 요인들의 직접효과 및 간접효과를 검증한 결과 모형의 적합도는 적합한 수준이었고, 감정노동 중 내면행위가 서비스 질에 영향을 미치는 중요한 변수임을 알 수 있었다. 특히, 감정노동은 인간중심케어의 가치와 서비스 질에 매우 큰 영향을 미치고 있어 중요한 매개변인 역할을 한다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 인간중심케어가 감정노동을 매개로 하여 서비스 질에 영향을 미치는 총 효과는 통계적으로 유의미한 것으로 나타났고, 내면행위와 서비스질의 관계는 정(+)적 상관관계를 보인 반면, 표면행위와 서비스질의 관계는 부(-)적 상관관계를 갖고 있음을 확인할 수 있었다. 위의 연구 결과를 토대로 인간중심케어에 있어서 요양보호사들의 감정노동과 서비스 질에 대한 임상적, 학문적 관심을 환기시킬 필요가 있음을 제안하였다.
감정 분석은 텍스트 데이터에서 인간이 느끼는 감정을 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 그러나 많은 연구에서 감정 분석은 긍정과 부정, 또는 중립의 극성을 분류하는 감성 분석의 개념과 혼용되고 있다. 본 연구에서는 텍스트에서 느껴지는 감정들을 다양한 감정 유형으로 분류한 감정 말뭉치를 구축하였는데, 감정 말뭉치를 구축하기 위해 심리학 모델을 기반으로 분류한 감정 어휘 사전을 사용하였다. 9가지 감정 유형으로 분류된 한국어 감정 어휘 사전을 바탕으로 한국어 영화 리뷰 말뭉치에 9가지 감정 유형의 감정을 태깅하여 감정 분석 말뭉치를 구축하고, KcBert에 학습시켰다. 긍정과 부정으로 분류된 데이터로 사전 학습된 KcBert에 9개의 유형으로 분류된 데이터를 학습시켜 기존 모델과 성능 비교를 한 결과, KcBert는 다중 분류 모델에서도 우수한 성능을 보였다.
감성공학은 "인간이 제품이나 주변환경에 대하여 감각기관으로 부터 받아들인 각 종 정보자 극과 개인의 판단을 통하여 갖게되는 복합감정으로서의 감성을 측정, 분석하여 제품이나 환경을 인간의 생활에 편리하고 안락하며 만족스럽게 개발하는 전체과정" 이라고 정의 되었다. 이러한 감 성공학의 의미를 표현할 수 있는 영문명칭으로는 "Sensibility Ergonomics"가 제안되었으며, 감 성공학의 정의에 따르는 연구의 내용에는 인간의 감각(sensing)과 인지(perception), 감각정보처 리(information processing), 정신적 작업부하(mental workload)와 스트레스, 인간복합감정변화 등이 포함되도록 하였다. 특히 감성변화를 객관적으로 측정 평가하기 위하여 실험심리학 (experimental psychology)과 심리생리학(psychophysiology)등의 실험연구가 강조되었다. 동일한 감각 또는 정보자극에 대한 개인별 감성변화의 차이를 체계화하기 위해서는 제반 인체의 특성과 함께 인종, 지역, 환경, 전통등을 포함하는 생활문화 연구가 필수적으로 수행되어야 할 것이며, 이렇게 사용자의 문화적 배경을 고려하여 감성공학적으로 개발된 제품을 "High Culture" 제품이라 명명하였다.High Culture" 제품이라 명명하였다.명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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