• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.6 no.2
• /
• pp.449-454
• /
• 2020

This paper proposes a machine learning-based emotion analysis system that detects a user's depression through their SNS posts. We first made a list of keywords related to depression in Korean, then used these to create a training data by crawling Twitter data - 1,297 positive and 1,032 negative tweets in total. Lastly, to identify the best machine learning model for text-based depression detection purposes, we compared RNN, LSTM, and GRU in terms of performance. Our experiment results verified that the GRU model had the accuracy of 92.2%, which is 2~4% higher than other models. We expect that the finding of this paper can be used to prevent depression by analyzing the users' SNS posts.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 2001.11a
• /
• pp.149-153
• /
• 2001

본 연구는 색 조명 시각 자극이 정상인의 기억작용에 어떠한 영향을 미치는가를 평가해보고자 하였다. 피험자는 대학생 성인 남, 여 20대 (20-30세) 각각 10명을 대상으로 실시하였으며 자체 제작한 기억 테스트(Memory test)를 활용하였다. 색채 환경은 방음 암실에서 백색광원을 파장대별로 필터링한 색 조명을 사용하여 제시하였으며 실험 측정 파라미터로서는 정확도(accuracy), 반응시간(Response time) 그리고 학습시 주로 활성화 되는 뇌파인 알파와 세타파의 주파수 대역을 측정하여 기억기능을 수행하는 대뇌의 기억 활성화 상태를 색 조명에 따라 비교 분석 하였다. 측정결과 각각의 색조명에 대한 정확도는 파랑색에서 증가하고 반응시간을 노랑과 파랑에서 감소했다. 뇌파의 활성화에서도 흥분이나 긴장을 상징하는 빨강의 색보다는 파랑색과 보라색과 같은 단파장의 색이 알파파나 세타파를 활성화 시키는데 영향을 줌을 알 수 있었으며 이러한 연구가 감성적 색 조명 디자인의 응용이나 색 관련 제품 계발에 적극 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
• /
• v.30 no.5
• /
• pp.647-667
• /
• 2010

The purpose of this study was to develop a brain-based analysis framework for evaluating teachinglearning program in science. To develop the framework, this study categorized educational constructs of the teachinglearning programs into one of three teaching-learning factors: cognition, motive, and emotion, using previous studies on science program. Ninety-three articles on the brain functions associated with science program were analyzed to extract brain activation regions related to the three educational constructs. After delineating the brain activation regions, we designed the brain function map, "the CORE Brain Map." Based on this brain map, we developed a brain-based analysis framework for evaluating science teaching-learning program using R & D processes. This framework consists of the brain regions, the bilateral dorsolateral prefrontal cortex, the bilateral ventrolateral prefrontal cortex, the bilateral orbitofrontal cortex, the anterior cingulate gyrus, the bilateral parietal cortex, the bilateral temporal cortex, the bilateral occipital cortex, the bilateral hippocampus, the bilateral amygdala, the bilateral nucleus accumbens, the bilateral striatum and the midbrain regions. These brain regions are associated with the aforementioned three educational factors; cognition, motivation, and emotion. The framework could be applied to the analysis and diagnosis of various teaching and learning programs in science.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.622-624
• /
• 2021

현재 BERT와 같은 대용량의 코퍼스로부터 학습된 사전 학습 언어 모델을 자연어 응용 태스크에 적용하기 위해 일반적으로 널리 사용되는 방법은 Fine-tuning으로 각 응용 태스크에 적용 시 모델의 모든 파라미터를 조정하기 때문에 모든 파라미터를 조정하는데 필요한 시간적 비용과 함께 업데이트된 파라미터를 저장하기 위한 별도의 저장공간이 요구된다. 언어 모델이 커지면 커질수록 저장 공간의 비용이 증대됨에 따라 이러한 언어모델을 효율적으로 튜닝 할 수 있는 방법들이 연구되었다. 본 연구에서는 문장의 입력 임베딩에 연속적 태스크 특화 벡터인 prefix를 추가하여 해당 prefix와 관련된 파라미터만 튜닝하는 prefix-tuning을 한국어 네이버 감성 분석 데이터 셋에 적용 후 실험결과를 보인다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.14 no.8
• /
• pp.3925-3932
• /
• 2013

Emotion is closely related to the life of human, so has effect on many parts such as concentration, learning ability, etc. and makes to have different behavior patterns. The purpose of this paper is to extract important features based on physiological signals to recognize negative emotion. In this paper, after acquisition of electrocardiography(ECG), electroencephalography(EEG), skin temperature(SKT) and galvanic skin response(GSR) measurements based on physiological signals, we designed an accurate and fast algorithm using combination of linear discriminant analysis(LDA) and genetic algorithm(GA), then we selected important features. As a result, the accuracy of the algorithm is up to 96.4% and selected features are Mean, root mean square successive difference(RMSSD), NN intervals differing more than 50ms(NN50) of heart rate variability(HRV), ${\sigma}$ and ${\alpha}$ frequency power of EEG from frontal region, ${\alpha}$, ${\beta}$, and ${\gamma}$ frequency power of EEG from central region, and mean and standard deviation of SKT. Therefore, the features play an important role to recognize negative emotion.

• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.35-46
• /
• 2019

Artificial intelligence (AI) technology has been evolving to recognize and learn the languages, voice tones, and facial expressions of users so that they can respond to users' emotions in various contexts. Many AI-based services of particular importance in communications with users provide emotional interaction. However, research on nonverbal interaction as a means of expressing emotion in the AI system is still insufficient. We studied the effect of lighting on users' emotional interaction with an AI device, focusing on color and flickering motion. The AI device used in this study expresses emotions with six colors of light (red, yellow, green, blue, purple, and white) and with a three-level flickering effect (high, middle, and low velocity). We studied the responses of 50 men and women in their 20s and 30s to the emotions expressed by the light colors and flickering effects of the AI device. We found that each light color represented an emotion that was largely similar to the user's emotional image shown in a previous color-sensibility study. The rate of flickering of the lights produced changes in emotional arousal and balance. The change in arousal patterns produced similar intensities of all colors. On the other hand, changes in balance patterns were somewhat related to the emotional image in the previous color-sensibility study, but the colors were different. As AI systems and devices are becoming more diverse, our findings are expected to contribute to designing the users emotional with AI devices through lighting.

• Journal of The Korean Association For Science Education
• /
• v.21 no.2
• /
• pp.342-356
• /
• 2001

Integrated science for high school is required in the present Korean National Sixth Curriculum and the Seventh Curriculum which will be effective in 2002. Currently, most science teachers in secondary school have concerns about teaching integrated science subjects and this continues to raise a significant problem for practical implementation of integrated science education in schools. In this paper, we discuss two reasons for these concerns that our analysis revealed: 1) Science teachers do not understand how to implement integrated science education and 2) there are insufficient teaching-learning materials supporting integrated science. Three different approaches to integration that have been suggested to overcome the problem of implementation are outlined here. They are the knowledge centered, social problem centered, and individual interest centered approaches. Reported here are the first two steps we undertook in preparation for testing the relative effectiveness of these approaches. First, we analyzed the content of the Korean Sixth and Seventh National Science Curricula, seven Korean integrated science text books, the American National Science Education Standards, and the American Association for the Advancement of Science Benchmarks looking for common themes. We identified in the analyzed materials the common themes: energy conservation, energy transformation, energy transport, energy degradation. We then used their energy related content to organize sets of concept structures, one set for each of the three approaches. These concept structures will provide the foundations for the development of integrated teaching-learning energy plans to be used in our research into the effectiveness of the approaches.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.309-312
• /
• 2004

본 논문에서는 인간과 로봇의 상호작용을 위해 감정에 기반한 감정 처리 모델을 설계하였다. 감정 재현 기술은 사용자에게 친근감을 주기 위해 로봇 시스템이 제스처, 표정을 통하여 사람이나 동물의 감성과 동작을 표현하는 분야이다. 로봇이 감정을 표현하는 문제에는 많은 심리학적, 해부학적, 공학적 문제가 관련된다. 여러가지 애매모호한 상황임에 불구하고 심리학자인 Ekman과 Friesen에 의해 사람의 여섯 가지 기본 표정이 놀람, 공포, 혐오, 행복감, 두려움, 슬픔은 문화에 영향을 받지 않고 공통적으로 인식되는 보편성을 가지고 있는 것으로 연구됐다. 사람의 행동에 대한 로봇의 반응이 학습되어 감정모델이 결정되고, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 본 논문에서는 인간과 로봇과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나 갈 수 있는 감정 처리 모델을 제안한다.

• The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.24-39
• /
• 2022

This study was conducted to provide implications so that teachers' voices are heard in the social consensus for future schools by exploring teachers' needs for future school spaces. A qualitative study was performed to listen to teachers' voices directly, and 10 teachers from "A" Elementary School (tentative name) participated in the study. The study 1) recognized the emergence of learning that transcends time and space, and emphasized the importance of an ICT-based informatization environment that can support such learning, 2) confirmed the characteristics of futuristic school spaces centered on "tradition" and "technology," 3) recognized the importance of learning community spaces, 4) emphasized "variable" classrooms for flexible teaching and learning activities, and 5) confirmed the need to introduce eco-friendly elements and provide support for those who may be vulnerable in high-tech learning environments. Finally, the study concluded that teachers need systematic education and experiences that contain sufficient important discourses related to future schools such as "eco-friendliness" and "connection with local communities".

• Korean Institute of Interior Design Journal
• /
• no.19
• /
• pp.160-165
• /
• 1999

이 연구의 목적은 실내디자인 학생들간에 나타나는 CAD에 대한 태도, 적성과 그들의 성격 유형간의 관련성을 알아보고 이들 성향이 CAD 교수법에 미치는 영향을 조사하기 위한 것이다. 연구방법은 설문조사, 성격 유형 검사, CAD 성적, 그리고 교과목 성적을 통한 통계분석으로 이루어졌으며, 실험은 실내디자인 전공 3학년 학생 56명을 대상으로 실시되었다. 실험 실시 환경은 CAD가 디자인 도구로 쓰여지는 실내 디자인 실기 수업으로 구성되었으며, 정확한 실험 결과 분석을 위해 CAD 숙련도 성적과 종합 교과목 성적이 분리. 채점되었다. 연구 결과 학생들의 성격 유형은 의향형, 직관형, 느낌형, 및 판단형(ENEJ)을 선호하는 것으로 나타났다. 이는 실험에 참여할 실내디자인 전공 학생들이 직관에 의해 사물을 인지하고, 문제 해결을 하는데 있어 감성에 의지하며, 체계적이고 조직적인 판단력을 가지고 있음을 의미한다. CAD에 대한 태도와 성격유형의 관계에서는 CAD가 유용하다고 생각한 학생들이 느낌형에 강한 선호도를 보였으며, CAD 적성과 성격 유형의 관계에서는 CAD 숙련도 성적이 높은 학생이 판단형에 강한 선호도를 나타내었다. 또한, CAD 성적이 뛰어난 학생이 종합 교과목 성적도 좋은 것으로 나타났다. 이는 CAD 숙련도의 차이가 학생들의 전반적 디자인 능력에도 영향을 끼칠 수 있음을 시사한다. 결론적으로, 이 연구 결과는 학생들의 성격과 학습인지 성향이 컴퓨터 교육의 효율성에 영향을 미친다는 기존의 타 분야에서의 연구결과가 실내디자인 분야에도 타당성을 지님을 증명해주었으며, 실내디자인 수업에 있어 컴퓨터 관련 교과목의 교수법이 실내디자인 학생들의 성격 유형을 바탕으로 개발이 될 때 그 활용 효과를 극대화 할 수 있음을 제시하고 있다.