인공 지능체의 감정을 표현하는 기법으로 제안된 RIDE(Robot Intelligence with Digital Emotion) 감정 표현 기법은 기존의 James-Lange 이론과 Cannon-Bard 이론을 모두 수용하며 Schafter-Singer 이론에서 제기된 감정의 연상 작용을 가능하도록 하는 감정의 기억을 수용하는 모델이다. 또한, 감정 간의 유사성과 상대성을 규정하여 인공 지능체 간의 감정 교류가 가능하도록 되어 있다.
인터넷과 소셜미디어 사용량의 급증으로, 제품 리뷰, 온라인 피드백, 소셜 미디어 게시물 등을 통해 고객의 감정을 파악하는 것이 중요해졌다. 인공지능이 활용되어 고객이 제품이나 서비스의 어떤 부분에 만족하거나 불만을 가지는지를 분석하는 연구를 ABSA라고 하며 이미 해외에서는 이런 연구가 활발하게 이루어지는 반면, 국내에서는 상대적으로 부족한 상황이다. 이 연구에서는 ABSA의 두 개의 주요 작업인 ACD와 ASC에 대해 생성 모델 중 하나인 T5 모델을 사용하는 방법론을 제시한다. 이 방법론은 기존 판별 모델을 사용하는 것에 비해 시간과 성능 측면에서 크게 향상되었음을 보여준다.
영화는 인간이 할 수 있는 상상력을 가능하게 해주며 그것을 간접경험 및 학습 가능한 도구로서, SF영화 등에 사용된 과학기술을 시청각으로 접할 수 있다. 영화의 내용에서 제시된 로봇사회의 긍정적 모습과 부정적 보습을 시청함으로서 인간이 지켜야할 감성과 윤리적 도덕적 교육까지 가능하게 하며 나아가 다가올 미래 사회에서 새롭게 생겨날 직업까지도 생각할 수 있도록 한다.
본 연구는 사회적 배제가 물리적 따뜻함을 추구하게 만든다는 선행연구에 기초하여 사회적 배제가 감성적 따뜻함을 추구하게 만들고, 감성적 차가움을 회피하게 만들 것이라는 예측을 향 감성을 사용하여 검증하기 위해 이루어졌다. 이를 위해 차가운 감성으로 지각되는 향과 따뜻한 감성으로 지각되는 향을 선정하기 위한 사전조사를 실시한 후, 사회적 배제를 지각한 집단과 통제 집단의 향 선호도에 차이가 있는지 확인하기 위한 두 가지 실험을 진행하였다. 결과적으로 사회적 배제를 경험한 사람은 그렇지 않은 사람보다 따뜻한 향에 대한 선호가 강한 반면, 차가운 향에 대한 선호는 약했다. 본 연구는 사회적 배제가 물리적 따뜻함을 추구하게 만드는 현상을 감성적 차원으로 확장했다는 측면과 선행연구에서 간과해 왔던 차가움을 회피하게 하는 현상까지 관찰했다는 측면에서 이론적으로 중요하다. 또한 컴포트 푸드, 인물 감성, 공간 감성 디자인, 인공지능 채팅봇의 감성 등에도 실용적 시사점을 가진다.
현대사회의 기업들은 소셜 미디어, 제품 리뷰, 고객 피드백 등 다양한 영역에 걸쳐 소비자 의견을 정확하게 이해하는 것이 경쟁에서 성공하기 위한 주요 과제임을 강조하며 감성 분류를 점점 더 중요한 작업으로 채택하고 있다. 감성 분류는 소비자의 다양한 의견과 감성을 파악하여 제품이나 서비스 개선에 도움을 주는 이유로 많은 연구가 진행중이다. 감성 분류에서는 대규모 데이터 셋과 사전 학습된 언어 모델을 통한 미세 조정이 성능 향상에 중요한 역할을 한다. 최근 인공지능 기술의 발전으로 감성 분류 모델은 높은 성능을 보이고 있으며, 특히 ELECTRA 모델은 효율적인 학습 방법과 적은 컴퓨팅 자원을 통해 뛰어난 결과를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 ELECTRA에서 한국어를 학습한 KoELECTRA 모델을 이용하여 다양한 데이터 셋에 대한 효율적인 미세 조정을 통해 감성 분류 성능을 향상하는 방법을 제안한다.
투자에 대한 관심 증가에 따라 적은 비용과 시간으로 객관적인 정보 제공의 필요성 증가와 함께 인공지능 기술을 활용한 로보어드바이저 서비스가 확대되었다. 또한, 최근 ETF 를 통한 안정적인 투자에 대한 선호도가 증가함에 따라 ETF 중심의 AI 로보어드바이저 추천 서비스가 필요할 것으로 보인다. 하지만, 기존의 투자 어플리케이션에서는 뉴스 기반의 감성적인 요인이 반영되지 않은 추천 방식으로 주가에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려하지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 뉴스의 감성분석을 통한 감성지수를 기반으로 새로운 주가 예측 모델을 제안하고, 사용자의 투자 성향 분석을 통한 맞춤 추천 서비스를 통해 개인화된 ETF 서비스를 제공한다.
자율운항선박시대에는 인공지능기술이 VR, AR과 결합하여 더욱 진화된 몰입형 경험을 제공할 수 있을 것이다. 몰입 기술은 사용자의 오감을 현혹시켜 실제와 유사한 경험과 감성을 제공할 수 있다. VR이나 AR을 통해 자율운항 시 선원이 운항에 몰입할 수 있고 가상의 선박과 상호작용할 수 있는 자연스런 환경을 제공해 주는 것이 필요하다. 본 연구에서는 자율운항선박시대를 대비하여 선원들이 VR이나 AR을 통해 자율운항 시에 몰입형 사용자경험을 구현할 수 있는 핵심 특성이
플래시 기반의 wall pad에서 보여줄 수 있는 그래픽 인터페이스의 방향은 크게 세가지로 구분할 수 있다. 첫 번째, 디스플레이 내의 자유로운 공간 이동이다. Wall pad의 주요한 기능은 제품의 원격제어이며 디스플레이에서 각 제품의 위치와 상태를 표시해 주는 것이다. 그러나 한정된 디스플레이 내에서 이러한 동작은 쉽지 않다. 플래시 기반의 환경에서 자유로운 zoom in, out을 통해 제품에 대한 정보를 명확하게 전달 가능하게 된다. 두 번째, 사용자의 감성 만족도를 극대화하는 측면이다. 감성 만족도를 높이기 위하여 모바일 제품에서도 대기화면 등에 다양한 요소를 적용하고 있다. 다만 본 제품은 모바일 제품과는 달리 항상 거실의 고정된 위치에서 보여지게 된다는 환경적 제약을 가지고 있다. 따라서 이를 활용하여 그 자체로 하나의 거실 인테리어 소품이 되어 전체 거실의 분위기를 한층 돋보이게 하는 역할까지도 가능하다. 세 번째, 메뉴 전개 방식에 활용 가능하다. 기능이 다양해지고 복잡해질수록 메뉴를 찾아 들어가는 일은 어렵고 복잡해지기 쉽다. 이러한 문제는 시간과 공간의 개념을 활용한 메뉴 전개를 통해 플래시를 활용하여 좀 더 직관적이고 인공지능적인 메뉴 방식으로 접근이 가능해진다. 이와 같이 홈 네트워크 인터페이스에서 플래시를 활용하는 것은 큰 의미가 있으며 실제 제품에 최적화해 가는 과정에서 그 효과를 얼마나 유지할 수 있느냐에 대한 문제가 가장 중요한 이슈가 될 것이다.
최근 4차 산업혁명으로 인해 인공지능 기술의 발달로 인해 사람의 감정을 모델링하는 연구와 챗봇에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 챗봇과의 대화 중에서 감정 모델은 중요한 요소이지만, 서로 별개로 연구되었으며, 그 수 또한 부족하다. 보다 개인적이고 전문적인 서비스를 제공하기 위해선 챗봇 사용자의 감정을 분류할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 모바일 플랫폼에서의 특징을 고려한 신조어를 포함한 사용자가 입력한 문장의 감정을 파악하고 감정에 따른 응답을 구현하는 챗봇을 구현하는 방안에 대하여 제안한다.
최근들어 가전시장에서 융합기술을 이용한 제품 차별화는 소비자로부터 많은 호응을 얻고 있다. 그러나 에어컨 제품은 기계적 운영에서 센서와 플랫폼이 결합된 인공지능을 위한 융합기술이 적용하는 초기단계에 있어서 많은 연구개발이 필요한 분야이다. 본 논문에서는 IR-UWB 기술을 이용한 비접촉 방식의 생체신호(호흡수, 이동) 수집기술을 개발하였다. 생체신호를 이용하여 사용자의 위치에 따라 에어컨 방향을 제어한다. 또한 최적의 수면 환경을 제공하기 위해 수면상태를 모니터링 한다. 감성조명과 ASMR은 안락하고 감성적인 삶의 공간을 제공하기 위해 개발되었다. 그리고 개발된 융합기술을 기반으로 편리하고 안락한 휴식공간을 제공하는 지능형 스마트 에어컨 서비스 플랫폼을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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