• 문화기술의 융합
• /
• 제6권2호
• /
• pp.449-454
• /
• 2020

본 논문에서는 SNS에 게시된 글의 내용을 통해 사용자의 우울함을 검출하는 기계학습 기반 감성 분석 시스템을 제안한다. 게시한 글의 작성자가 기분을 파악하는 시스템을 구현하기 위해 먼저 감정 사전에서 우울한 감정의 단어와 그렇지 않은 감정과 관련된 단어를 목록화하였다. 그 후, SNS를 대표하는 서비스 중 하나인 트위터의 텍스트 자료에서 검색 키워드를 선정하고 크롤링을 시행하여 우울한 감정을 띤 문장 1297개와 그렇지 않은 문장 1032개로 이뤄진 학습 데이터셋을 구축하였다. 마지막으로 텍스트 기반 우울감 검출 목적에 가정 적합한 기계학습 모델을 찾기 위해 수집한 데이터셋을 바탕으로 순환신경망, 장단기메모리, 그리고 게이트 순환 유닛을 비교 평가하였고, 그 결과 GRU 모델이 다른 모델들보다 2~4%가량의 높은 92.2%의 정확도를 보임을 확인하였다. 이 연구 결과는 SNS상의 게시글을 토대로 사용자의 우울증을 예방하거나 치료를 유도하는 데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
• /
• 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.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제30권5호
• /
• pp.647-667
• /
• 2010

이 연구의 목적은 과학 교수-학습프로그램을 평가하기 위한 두뇌기반 분석틀을 개발하는 것이다. 분석틀의 개발을 위해, 이 연구는 과학 교수-학습과 관련된 선행연구들로부터 교수-학습 프로그램의 분석항목을 3가지로 범주화 하였다: 인지, 동기, 감성. 첫 번째로, 각 항목에 관련된 두뇌활성 영역을 파악하기위하여 과학수업과 관련된 두뇌 기능에 대한 93편의 뇌과학 문헌들을 분석하였다. 두 번째로, 두뇌의 해부학적 영역별로 범주화된 연구결과를 바탕으로 과학 교수-학습프로그램 분석을 위한 분석틀을 제작하였다. 분석틀의 제작은 R & D 방법을 따랐다. 그 결과, 두뇌활성 결과들은 대뇌 피질, 보상계, 변연계의 세 영역으로 범주화되어 나타났다. 이를 바탕으로 개발된 두뇌기반 과학 교수-학습 프로그램 분석틀인 'CORE Brain Map'은 양측 배외측전전두피질, 양측 복외측 전전두피질, 양측 안와전두피질, 전대상이랑, 양측 두정피질, 양측 측두피질, 양측 후두피질, 양측 해마, 양측 편도체, 양측 측좌핵, 양측 선조체 그리고 중뇌영역으로 구성된다. 두뇌기반 과학 교수-학습프로그램 분석틀은 다양한 과학 교수-학습프로그램의 분석 및 진단에 활용 가능할 것으로 전망된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• 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.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제14권8호
• /
• pp.3925-3932
• /
• 2013

감성은 인간의 삶과 밀접한 관련을 가지고 있으며 이는 집중력, 학습능력 등 많은 부분에 영향을 주어 다양한 행동 패턴을 가지게 한다. 따라서 본 논문의 목적은 부정감성을 구분하기 위하여 생체신호를 기반으로 주요한 특징들을 추출하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 심전도, 뇌파, 피부 온도와 피부전도도를 기반으로 생체신호를 측정한 후, 선형분류기와 유전 알고리즘의 조합으로 정확하고 신속한 알고리즘 개발하고, 주요 특징을 추출하였다. 그 결과, 알고리즘은 최대 96.4%의 정확도를 가짐을 확인할 수 있었고, 추출된 파라미터는 심박변이도의 Mean, RMSSD, NN50과 뇌파의 전두엽 영역에서의 ${\sigma}$파와 ${\alpha}$파의 주파수 파워, 두정엽 영역에서 ${\alpha}$파, ${\beta}$파, ${\gamma}$파와 의 주파수 파워, 그리고 피부온도의 평균과 표준편차 값이었다. 이에 따라 각 각의 생체신호를 기반으로 한 추출 된 특징들은 부정감성의 분류에 있어 중요한 역할을 함을 확인할 수 있었다.

• 감성과학
• /
• 제22권3호
• /
• pp.35-46
• /
• 2019

인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.342-356
• /
• 2001

우리나라 제 6차 교육과정과 2002년부터 점차로 적용되는 제 7차 교육과정은 중등학교에서의 통합과학교육을 강조하고 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 중등학교 과학교사가 통합과학교과의 지도에 있어 애로를 겪고 있으며, 이는 실제적인 중등학교 통합과학교육의 심각한 문제점으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 원인을 일선과학 교사가 통합과학교육을 실제로 어떻게 실행해야하는지를 충분히 인식하지 못하고 있다는 점(손연아와 이학동, 1999) 과 실제 수업에서 교사가 활용할 수 있는 통합과학 교수-학습자료가 불충분하다는 점에서 찾았다. 실제 수업에서 통합과학교육 실행의 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 다음과 같은 통합과학교육의 3가지 방향을 적용하였다 : 지식내용 중심의 통합과학교육, 사회문제 중심의 통합과학교육, 개인흥미중심의 통합과학교육. 이상의 관점에 따라 본 논문에서는 통합과학교육의 3가지 방향에 대한 실제적 교수 학습 전략을 모색하기 위해서 다음의 2 단계로 연구를 진행하였다. 먼저, 한국의 제 6, 7차 과학교육과정과 7종의 공통과학 교과서, 그리고 미국의 NSES와 Benchmarks 국가 과학교육과정에 포함된 에너지 관련 내용을 분석하여 본 논문에서 공통적으로 적용할 4가지 에너지 관련 개념을 추출하였다; 에너지 보존, 에너지 전환, 에너지 흐름, 에너지 감성, 다음으로, 이상에서 분석한 에너지 관련 내용과 추출한 개념을 중심으로 3가지 통합과학교육의 방향을 기초로 한 3가지 '에너지' 주제의 교수 학습 개념 구조도를 구성하였다. 이러한 통합과학 교수 학습 전략은 통합의 방향별 에너지 주제의 통합과학교육 실행을 위해 후속 연구에서 제시될 통합과학 교수 학습 방안을 모색하는데 이론적 근거로 제공될 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
• /
• 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.

• 교육녹색환경연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.24-39
• /
• 2022

본 연구는 미래학교 공간에 대한 교사의 요구를 탐색하여 향후 미래학교를 위한 사회적 합의에 교사의 목소리가 담길 수 있는 시사점을 제공하고자 수행되었다. 현장의 생생한 목소리를 전달하고자 질적 연구를 진행하였고 A초등학교(가명) 교사 10명이 연구에 참여하였다. 연구결과, 1) 시·공간을 초월한 학습의 등장 인식 및 이를 뒷받침할 수 있는 ICT 기반의 정보화 환경의 중요성, 2) '전통성'과 '테크놀로지'를 중심에 둔 미래형 학교 공간의 특성 확인, 3) 학습 커뮤니티 공간의 중요성 인식, 4) 유연한 교수학습활동을 위한 '가변성' 있는 학급교실 강조, 5) 첨단기술 기반 학습환경에서 취약할 수 있는 감성 지원을 위한 자연 친화적인 요소의 도입 필요성을 확인할 수 있었다. 마지막으로 교사들에게 '친환경성'이나 '지역사회 연계'와 같은 중요한 미래학교 관련 담론을 충분히 담은 체계적인 교육 및 경험의 기회가 필요하다는 제언을 하며 연구를 마무리하였다.

• 한국실내디자인학회논문집
• /
• 제19호
• /
• 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.