본 논문은 선행 연구된 인공감정 모델에 성격 유형별로 정서적 특징을 반영한 캐릭터의 인공감정을 설계하여 적용하는 것을 목적으로 한다. 캐릭터의 인공감정은 성격 유형별로 정서적 특징을 생성에서 소멸까지의 시간과 크기로 표현할 수 있다. 따라서 정서의 유지시간, 정서적 경험을 한번 했을 때 느낄 수 있는 최대 크기와 정서를 표현하는 시점을 두 단계로 나누어 정서적 특성을 MBTI 성격 유형에 따라 적용한다. 이렇게 설계된 인공감정은 실제 캐릭터의 적용해보고 성격 유형에 따라 감정 표현과 변화를 분석한다.
본 논문은 드라마 대본으로부터 성격을 추출해 내고, 추출된 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 것을 목표로 한다. 드라마 대본을 이용하여 등장인물의 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 과정은 다음과 같다. 먼저 드라마 대본에서 등장인물별로 텍스트를 분리한다. 분리된 텍스트에 대하여 형태소를 분석하고, 분석된 형태소들을 정서단어 데이터베이스와 매칭하여 정서 단어를 추출한다. 추출된 정서 단어를 이용하여 지배정서를 분석한다. 분석된 지배정서를 인공정서의 성격을 결정하는 수식에 반영하여 캐릭터의 성격을 설정한다. 드라마 등장인물의 성격이 반영된 인공정서 캐릭터를 검증하기 위해 블라인드 테스트를 통해 사용자 평가를 진행하였다. 외관상 동일한 세 개의 인공정서 캐릭터에 각각 서로 다른 등장인물의 성격을 반영하였다. 그리고 사용자에게 세 개의 인공정서 캐릭터에 어떤 등장인물의 성격이 반영된 것인지 맞추도록 하였다. 평가 결과, 사용자들은 높은 비율로 정답을 맞추었고, 이를 통해 등장인물의 성격이 잘 반영되었음을 확인할 수 있었다.
인공감정에 관련된 기존의 연구는 대부분 감정의 인식과 물리적 표현에 중점 되어 연구되었다. 하지만 감정은 성격에 따라 달리 표출되고, 시간에 따라 변화 양상을 갖는다. 또한 새로운 감정자극을 받기 이 전의 감정상태에 따라서 표출 될 감정은 달라진다. 본 논문은 감정을 성격, 시간, 감정간의 관계에 따라 관리하여 현재 표출될 감정을 시각화 해주는 인공감정을 제안한다. 감정을 시각화하기 위해서 본 논문의 인공감정은 감정그래프와 감정장을 갖는다. 감정그래프는 특정 감정을 성격과 시간에 따라 표현하는 2차원 형태의 그래프 이다. 감정장은 감정그래프에서 표현된 서로 다른 종류의 감정들을 시간과 감정간의 관계에 따라 시각화 해주는 3차원 형태의 모델이다. 제안된 인공감정을 통해 감정을 시각화해 보기 위해, 감정의 인식과 물리적 표현을 텍스트 기반으로 간소화시킨 시뮬레이터에 적용했다.
본 연구는 소기업소상공인공제 상담사의 성격, 직무만족도 및 이직의도 간의 관계를 실증적으로 분석하였다. 205명이 응답한 설문 자료는 탐색적 요인분석, 신뢰도 분석, 다중 회귀분석을 통한 변수들 간의 인과관계와 매개효과를 검증하였다. 외향성, 정서불안정성, 성실성, 호감성, 경험개방성의 Big 5 성격요인은 직무만족 및 이직의도, 직무만족과 이직의도 간에 유의한 영향을 미치며, 직무만족도는 성격요인과 이직의도 간에 완전 또는 부분매개효과가 있는 것으로 검증되었다. 분석 결과를 바탕으로 공제상담사의 이직을 줄이고, 제도의 효율성을 높이기 위하여 공제상담사의 성격 특성에 따른 선발, 교육 및 수당, 안정감 제고 등 직무만족도를 높이는 방안이 필요하다.
인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.
청소년의 성격유형을 분석할 때 소셜미디어 데이터를 활용하여 텍스트 처리로 분석하는 연구는 많이 알려져 있다. 그러나 이미지를 사용하여 성격유형을 분석한 연구는 미비하다. 본 연구는 청소년의 발테그 그림검사로 표현된 이미지를 데이터로 사용하고, CNN을 활용하여 MMTIC의 16가지 청소년의 성격유형을 예측한다. 연구 대상은 중학교 재학생을 대상으로 한다. MMTIC에서 U-band를 제외한 340명의 학생으로 2012년 4월부터 2013년 3월까지 조사하였다. 연구 결과 CNN을 사용하였을 때 21.6% 예측율을 보였으며, CNN Ensemble을 적용하였을 때 23.1%로 2.5%가 증가한다.
최근 컴퓨터 게임의 확산과 함께 보다 나은 가상환경 생성을 위한 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다 다양한 환경에서 지능적으로 행동하는 인공 캐릭터의 설계를 위해 다양한 인공지능 기술이 적용되고 있다. 하지만 게임의 캐릭터 설계에 적용된 휴리스틱이나 규칙기반 시스템 등의 기존 인공지능 기술은 게임 개발자에 의존적이기 때문에 플레이어가 쉽게 캐릭터의 행동패턴을 파악하여 게임의 흥미를 저하시키는 단점이 있다 따라서 진화연산이나 신경망 등의 학습기반 인공지능 기술의 게임에의 적용이 모색되고 있다 특히 진화를 이용한 지능기술은 자연계의 복잡성과 의외성을 모방하여 최적화된 지능보다는 속임수/의외성 등의 창의적인 지능행동의 생성을 가능하게 하며 새로운 게임전략의 생성, 게임 캐릭터의 성격형성 및 다양한 행동 생성 등에 매우 유용하다. 본 논문에서는 진화기술의 게임에의 효과적인 적용을 위해 진화엔진을 설계 및 제작하고 인공지능 시뮬레이터에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.
본 논문은 상황, 시간, 성격에 따른 정서적 특징이 반영된 인공정서를 개발하고, 이를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 논문의 인공정서는 외부의 정서적 자극과 내부의 욕구에 의한 정서 표현을 위해 정서 모듈과 추동 모듈을 갖는다. 정서 모듈은 시간, 성격, 서로 다른 정서 간의 상호관계에 따른 정서의 변화를 담당하는 모듈이다. 추동 모듈은 장시간에 걸친 욕구 변화에 따라 정서적 민감도에 영향을 주는 모듈이다. 또한 방어기제에 의한 정서표현을 위해, 정서를 정서모듈과 추동모듈에 영향을 받는 제 1경로와, 받지 않는 제 2경로로 나누어 처리한다. 이러한 구조를 갖는 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하였다. 또한 동일한 입력이 주어졌을 때 상황, 시간, 성격에 따라 어떠한 정서적 차이를 갖고 표현을 하는지 시뮬레이션 하였다. 본 논문의 결과물은 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 실제적으로 구현하고, 스마트폰을 통해 표현함으로서 인공정서의 개인화를 가능하도록 한 것에 의의가 있다.
정보통신 기술(ICT)의 발달로 이루어진 4 차 산업혁명으로 '빅데이터'의 시대가 도래하고 있다. 소셜 네트워크 서비스(SNS), 사물인터넷(IOT), 인공지능(AI) 등 다양한 장소에서 다양한 형태로 데이터들이 쌓이고 있다. 그중 MBTI 성격유형 검사를 통한 다양한 분석 시스템이 많아지고 있다. 사람들은 재미를 위해 자신의 성향을 입력하고 정해진 MBTI 검사 기준을 통해 결과를 받는다. 이러한 개개인의 성향 데이터를 모으면 거대한 빅데이터 플랫폼을 만들 수 있을 것이라 기대한다. 이에 본 논문은 구체적인 방안을 제시하고자 한다.
본고에서는 아직도 연구지향의 성격을 띄고 있는 인공지능로보트의 시각시스템에 관해 기술하였고, 이들의 연구를 바탕으로 하여 needs에 답하는 형식인 응용지향인 산업용로보트의 시각시스템에 관해 언급하였다. 끝으로 필자의 연구실에서 발표한 인쇄악보의 인식에 관해 간단히 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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