• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.367-368
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• 2023

최근 챗봇 시스템은 급격한 발전과 함께 사용자와 자연스러운 대화를 할 수 있는 인공지능 기술의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 챗봇 시스템은 대화 상황을 충분히 이해하지 못하거나, 학습된 데이터를 벗어나는 문장에 대한 일관성 있는 응답을 제공하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GPT-3와 KoBERT를 활용하여 사용자의 감정 상태를 파악하고 해당 감정을 고려한 일관성 있는 대화를 제공하는 감정 분석 기반 챗봇 시스템을 제안한다. 이를 바탕으로 긍정적인 대화를 이어 나가는데 초점을 두어 자연스러운 대화가 가능할 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.65-73
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• 2022

본 연구에서는 엔트리 텍스트 모델 학습을 활용해서 초등학교 인공지능 교육 내용을 개발하고 이를 실제 수업에 적용한다. 초·중등 인공지능 내용 체계표를 바탕으로 실과 소프트웨어 교육과 인공지능 교육의 성취 기준을 재구성한다. 기계학습이 가능한 텍스트, 이미지, 소리 중에서 다양한 플랫폼에서 지원하고 초등학생의 데이터 준비 시간을 줄일 수 있으면서 손쉽게 이해가 가능한 '텍스트 모델 학습을 활용한 감정 인식 프로그램 제작'을 교육 내용으로 선정한다. 엔트리 인공지능을 교육 플랫폼으로 선정해서 텍스트 모델 학습을 활용한 감정인식 프로그램을 만드는 인공지능 교육 내용을 개발하고 실제 초등학교 수업에 적용한다. 수업 적용 결과 엔트리 인공지능 수업에 긍정적인 반응과 흥미를 보였다. 본 연구 내용을 기반으로 초등학생을 대상으로 한 수업의 효과성에 대한 양적 연구가 후속 연구로 필요함을 제언한다.

• 감성과학
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• 제26권4호
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• pp.115-124
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• 2023

본 논문은 문학 연구와 인공지능의 접점을 감성 영역에서 찾고, 그 연계성을 기반으로 상호 보완과 발전을 지향하는 문학과 기술의 융합에 관한 연구이다. 본 논문은 문학과 공학에서 각각 상대를 보는 관점을 사용하고 공통의 기반인 감성의 주제를 두고 비교 점검하는 연구 방법을 사용한다. 현재 인공 지능과 문학 연구의 융합 연구 결과물이 많이 발표되고 있지 않은데, 본 연구에서는 미래 인공지능의 지향점을 두고 인문학 분야에서의 학제적 연구를 모색해 보고자 하였다. 이에 문학적 감성을 통해 문학도 인공지능의 발전에 공헌할 방안으로서 주관적인 문학의 감성을 추출하여 인공지능의 객관적 입력을 위한 정형화 작업에 참여할 때에 이르렀다. 본 연구에서 시도하고 있는 감성의 용어 중심 추출 작업을 거쳐서 인간 감정에 접근하는 주관적인 상상력과 객관적인 기술력이 조합된다면, 광범위한 인간의 자료를 분석하는 속도감 있는 문학 연구의 확장은 물론, 복합적인 인간을 이해하고 상대하는 깊이 있는 인공지능의 개발에 다가갈 수 있을 것이라 본다. 그러한 마주보기 통과 의례를 거쳐서 학제적 연구의 장점을 살린 논의는 두 학문 분야를 별개로 볼 때의 한계 또한 인정하고 부족한 측면을 상호 보완하는 융합 연구의 긍정적 측면을 갖게 될 것이다.

• 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.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-544
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• 2020

본 논문에서는 FACS(Facial Action Coding System)에 기반을 둔 안드로이드 로봇 헤드의 개발을 통한 감정표현 방법을 제안한다. 안드로이드 로봇은 인간과 가까운 외모를 가진 로봇을 말하며, 인공 피부, 인공 근육을 가지고 있다. 감정 표현을 로봇으로 구현하기 위해서는 인공 근육의 개수와 배치를 정하여야 하는데 이를 위해 인간의 얼굴 움직임을 해부학적으로 분석하였다. FACS는 해부학을 기반으로 하여 표정을 만들 때의 얼굴의 움직임을 분석한 시스템이다. FACS에서는 표정은 AU(Action Unit)의 조합으로 만들어지며, 이 AU를 기반으로 로봇의 인공 근육의 수와 위치를 정하게 된다. 개발된 안드로이드 헤드는 30개의 인공 근육에 해당되는 모터와 와이어를 가지고 있으며, 표정 구현을 위한 인공 피부를 가지고 있다. 제한된 머리 공간에 많은 모터를 탑재하기 위해 spherical joint와 스프링을 이용하여 초소형 안구 모듈이 개발되었고, 와이어 경로의 효율적인 설계를 기반으로 30개의 모터가 배치되었다. 제작된 안드로이드 헤드는 30 자유도를 가지고 13개의 기본 감정 표현을 구현 가능하였고, 전시회에서 일반 관람객들을 대상으로 인식률을 평가 받았다.

• 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.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권6호
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• pp.386-391
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• 2017

본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.1-11
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• 2021

챗봇과 친밀한 관계를 느끼고 대화에 몰입감을 높이기 위해 인간의 감정을 정확히 인지하고 그에 적합한 감정적 반응을 표현하는 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 챗봇이 감정을 표현할 때 사람같이 느끼게 하는 사회적 현존감을 높이는 비언어적 표현 방식에 대해서 밝히고자 한다. 본 연구는 우선 배경연구를 진행하여 표정이 가장 감정을 잘 드러내는 비언어적 표현이며 움직임은 관계몰입에 중요하다는 것을 파악하였다. 이를 바탕으로 감정에 따라 사회적 현존감이 느껴지는 표현 방식을 밝히기 위해 5가지 기본 감정인, 기쁨, 슬픔, 놀람, 두려움, 화남을 동적 텍스트, 동적 제스처, 정적 표정 이모티콘으로 자극물을 준비하여 설문조사를 통해 가장 사회적 현존감이 느껴지는 표현 방식을 각 감정별로 택하도록 하였다. 설문 결과 기쁨과 같은 긍정적이고 각성 상태가 높은 감정에서는 동적인 표현이, 슬픔과 화남과 같은 부정적인 감정에서는 정적 표정 이모티콘이, 놀람, 두려움과 같은 중립적 감정의 경우 의미를 확실히 알 수 있는 동적 텍스트가 주로 선택되었다. 본 연구 결과는 챗봇 개발 시 감정을 표현하는 방식을 정할 때 중요한 참고자료가 될 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.239-247
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• 2019

감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.559-561
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• 2005

본 논문은 사용자가 감각형 인터페이스를 사용하여 가상공간의 지능적인 화단을 체험, 체감 할 수 있는 시스템(Garden Alive)을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라, 조도, 습도 센서를 갖춘 현실공간의 화단과 상호작용에 사용되는 감각형 인터페이스, 진화모듈과 감정모듈을 갖춘 인공지능 모듈, 그리고 가상식물의 성장과 반응을 보여주는 Virtual Garden으로 구성된다. 감각형 인터페이스는 카메라로 사용자의 손동작을 인식하고, 조도센서로 광량을 확인하여, 습도센서로 물의 양을 측정한다. 이러한 정보를 바탕으로 인공지능 모듈은 식물의 진화 방향과 감정상태의 변화를 결정한다. Virtual Garden은 L-system을 기반으로 제작되어 가상식물들은 실제 식물들과 유사한 형태로 성장하도록 한다. 제안된 Garden Alive에서 화단의 식물들은 각각의 개체마다. 유전자를 가지고 있어 식물의 다양성을 볼 수 있고, 빛과 수분 등의 환경요인에 따른 적합도를 평가함으로써 세대를 거듭함에 따라 진화해가는 모습을 볼 수 있다. 마지막으로 단순히 자극에 반응하는 식물이 아닌 사용자와 상호작용에 따른 식물의 감정 변화를 통해 적절한 반응을 보이는 지능적인 식물을 구현하였다. 따라서 제안된 시스템은 오락과 교육을 위한 콘텐츠, 사용자에 따른 개별적 반응을 통해 심리적인 안정을 제공할 수 있는 콘텐츠 등으로 응용될 수 있다.