• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.159-166
• /
• 2014

본 논문에서는 감정을 통해 단어의 의미가 변화될 때 운율과 음질로 표현되는 음향 요소가 어떠한 역할을 하는지 분석한다. 이를 위해 6명의 발화자에 의해 5가지 감정 상태로 표현된 60개의 데이터를 이용하여 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 살펴본다. 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 찾기 위해 8개의 음향 요소를 분석하였으며, 각 감정 상태를 표현하는 주요한 요소를 판별 해석을 통해 통계적으로 분석한다. 그 결과 화남의 감정은 음의 세기 및 2차 포먼트 대역너비와 깊은 연관이 있음을 확인할 수 있었고, 기쁨의 감정은 2차와 3차 포먼트 값 및 음의 세기와 연관이 있으며, 슬픔은 음질 보다는 주로 음의 세기와 높낮이 정보에 영향을 받는 것을 확인할 수 있었으며, 공포는 음의 높낮이와 2차 포먼트 값 및 그 대역너비와 깊은 관계가 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 감정 음성 인식 시스템뿐만 아니라, 감정 음성 합성 시스템에서도 적극 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권6호
• /
• pp.491-497
• /
• 2009

본 논문은 한국어 문서감정 분류에서 각 문장의 감정 정도의 차이를 고려하여 자질의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 감정자질은 어휘 자원으로서 감정을 가지는 단어들의 집합이며, 학습데이터를 이용하여 이 감정자질의 카이제곱 통계량 값(${\chi}^2$ statistic)을 얻을 수 있다. 이렇게 얻어진 카이제곱 통계량 값으로 문서에서 출현한 각 문장의 감정강도를 수치화 할 수 있다. 각 문장의 감정강도는 문서에서 가장 강한 감정을 가진 문장에 근한 비율로 계산되며, 이 값을 TF-IDF 가중치 기법에 적용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정하게 된다. 그리고 일반적으로 문서 분류에서 뛰어난 성능을 보여주는 지지벡터기계(Support Vector Machine)를 사용하여 기계학습을 수행한 후 성능을 평가한다. 성능평가에서 제안된 기법은 문장감정의 강도를 고려하지 않은 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 2.0%의 성능향상을 얻었다.

• 디자인융복합연구
• /
• 제16권6호
• /
• pp.137-152
• /
• 2017

본 연구는 실버세대를 위한 컴패니언 로봇의 인터랙션 경험 디자인을 위해 사용자 태스크- 로봇 기능 적합도 매핑에 기반한 로봇 유형 분석과 멀티모달 대화 인터랙션에서의 로봇 감정표현 연구를 수행하였다. 노인의 니즈 분석을 위해 노인과 자원 봉사자를 대상으로 FGI, 에스노그래피를 진행하였으며 로봇 지원 기능과 엑추에이터 매칭을 통해 로봇 기능 조합 유형에 대한 분석을 하였다. 도출된 4가지 유형의 로봇 중 표정 기반 대화형 로봇 유형으로 프로토타이핑을 하였으며 에크만의 얼굴 움직임 부호화 시스템(Facial Action Coding System: FACS)을 기반으로 6가지 기본 감정에 대한 표정을 시각화하였다. 사용자 실험에서는 로봇이 전달하는 정보의 정서코드에 맞게 로봇의 표정이 변화할 때와 로봇이 인터랙션 사이클을 자발적으로 시작할 때 사용자의 인지와 정서에 미치는 영향을 이야기 회상 검사(Story Recall Test: STR)와 표정 감정 분석 소프트웨어 Emotion API로 검증하였다. 실험 결과, 정보의 정서코드에 맞는 로봇의 표정 변화 그룹이 회상 검사에서 상대적으로 높은 기억 회상률을 보였다. 한편 피험자의 표정 분석에서는 로봇의 감정 표현과 자발적인 인터랙션 시작이 피험자들에게 정서적으로 긍정적 영향을 주고 선호되는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.407-412
• /
• 2017

본 논문에서는 주목 메커니즘 기반의 심층 신경망을 사용한 음성 감정인식 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 CNN(Convolution Neural Networks), GRU(Gated Recurrent Unit), DNN(Deep Neural Networks)의 결합으로 이루어진 심층 신경망 구조와 주목 메커니즘으로 구성된다. 음성의 스펙트로그램에는 감정에 따른 특징적인 패턴이 포함되어 있으므로 제안하는 방식에서는 일반적인 CNN에서 컨벌루션 필터를 tuned Gabor 필터로 사용하는 GCNN(Gabor CNN)을 사용하여 패턴을 효과적으로 모델링한다. 또한 CNN과 FC(Fully-Connected)레이어 기반의 주목 메커니즘을 적용하여 추출된 특징의 맥락 정보를 고려한 주목 가중치를 구해 감정인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방식의 검증을 위해 6가지 감정에 대해 인식 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안한 방식이 음성 감정인식에서 기존의 방식보다 더 높은 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.199-202
• /
• 2001

일반적으로 음성신호로부터 사람의 감정을 인식할 수 있는 요소는 (1)대화의 내용에 사용한 단어, (2)톤 (Tone), (3)음성신호의 피치(Pitch), (4)포만트 주파수(Formant Frequency), 그리고 (5)말의 빠르기(Speech Speed) (6)음질(Voice Quality) 등이다. 사람의 경우는 주파수 같은 분석요소 보다는 론과 단어, 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는 것이 자연스러운 방법이므로 당연히 후자의 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 인자로 쓰일 수 있다. 그리고, 종래는 주로 후자의 요소들을 이용하였는데, 기계로써 구현하기 위해서는 조금 더 공학적인 포만트 주파수를 사용할 수 있게 되는 것이 도움이 된다. 그러므로, 본 연구는 음성 신호로부터 피치와 포만트, 그리고 말의 빠르기 등을 이용하여 감성 인식시스템을 구현하는 것을 목표로 연구를 진행하고 있는데, 그 1단계 연구로서 본 논문에서는 화가 나서 내뱉는 알과 기쁠 때 간단하게 사용하는 말들을 기반으로 하여 극단적인 두 가지 감정의 독특한 특성을 찾아낸다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제34권6호
• /
• pp.871-879
• /
• 2010

본 논문은 뉴스 기사의 댓글에 대한 사용자의 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 댓글의 문서 분류 시스템으로 기계학습에 기반을 두고 있다. 댓글은 일반적인 문서와 달리 본문을 가지고 있으며 본문의 내용이 독자의 감정에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 댓글의 특성과 여러 가지 자원을 이용하여 감정 분류를 위한 자질을 제안하고 이들의 가중치 설정 방법을 제안한다. 실험을 통해 이러한 가중치 설정 방법이 한글 뉴스의 댓글에 대한 감정을 분류하는데 효과적임을 알 수 있었다. 또한 댓글과 같이 많은 오류를 포함하는 문서에 대해서 문자 단위의 2음절과 3음절 자질도 충분히 이용 가치가 있음을 확인할 수 있었다. 향후에 뉴스 기사의 댓글뿐 아니라 상품 댓글 등 일반적인 감정 분석에 적용할 계획이다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제7권6호
• /
• pp.67-74
• /
• 2016

본 연구는 감정노동이 자아존중감을 매개로 직무스트레스에 미치는 영향을 파악하고자 실시하였다. 연구 대상은 편의 추출된 임상치과위생사 205명을 대상으로 하였으며 자료는 구조화된 설문지를 통해 2016년 1월 3일부터 1월 30일까지 수집하였다. 분석결과 감정노동은 자아존중감과 부적 상관을 가지고 있으며, 직무스트레스와는 정적 상관을 가지고 있는 것으로 나타났다. 자아존중감은 직무스트레스와 부적상관을 가지는 것으로 나타났다. 즉, 감정노동이 직무스트레스의 하위요인중 관계갈등과 직무불안정, 직장문화에서의 스트레스를 증가시키는 직접효과와 자아존중감을 낮추고, 낮아진 자아존중감이 다시 직무스트레스를 증가시키는 간접효과를 동시에 가짐을 확인할 수 있었으며 임상 치과위생사들에게 감정노동의 대처방안 및 자아존중감을 높일 수 있는 교육을 통하여 감정노동 수준 관리와 병원차원에서의 융합적 노력이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.1-17
• /
• 2015

국내 게임 업계에서 비디오 게임 시장은 좁아지고 있고 그에 따른 자본과 인력 또한 줄어들고 있다. 이런 열악한 환경과 전문 기술력에서 나오는 콘텐츠의 질적 향상을 위해서는 전문 개발자가 아니더라도 보다 사실적이고 질적으로 뛰어난 콘텐츠를 제작하는 데 도움이 되는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 대중과 평론가들에게서 캐릭터 감정 표현 및 전달이 잘 되었다고 평가받는 해외 전문 제작사의 애니메이션들을 선정하였다. 그리고 해당 애니메이션의 스크립트에서 Ekman의 6가지 기본 감정과 그레마스의 역동적 서술어를 이용해 캐릭터가 감정을 표현하는 행동을 선별하여 분석 및 분류하였다. 또한, 게임 제작 프로그램 유니티의 블렌딩 작업에 사용되는 '애니메이션 레이어'를 이용해서 캐릭터가 특정 감정을 표현하려 할 때 필요로 하는 행동들을 분석하고, 이 데이터를 사용해서 감정을 표현하는 행동을 제작해주는 프로그램의 구상안을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
• /
• pp.55-58
• /
• 2024

최근 각 기업의 AI 면접시스템 도입이 증가하고 있으며, AI 면접에 대한 실효성 논란 또한 많은 상황이다. 본 논문에서는 AI 면접 과정에서 지원자를 평가하는 방식을 시각, 음성, 자연어처리 3영역에서 구현함으로써, 면접 지원자를 다방면으로 분석 방법론의 적절성에 대해 평가하고자 한다. 첫째, 시각적 측면에서, 면접 지원자의 감정을 인식하기 위해, 합성곱 신경망(CNN) 기법을 활용해, 지원자 얼굴에서 6가지 감정을 인식했으며, 지원자가 카메라를 응시하고 있는지를 시계열로 도출하였다. 이를 통해 지원자가 면접에 임하는 태도와 특히 얼굴에서 드러나는 감정을 분석하는 데 주력했다. 둘째, 시각적 효과만으로 면접자의 태도를 파악하는 데 한계가 있기 때문에, 지원자 음성을 주파수로 환산해 특성을 추출하고, Bidirectional LSTM을 활용해 훈련해 지원자 음성에 따른 6가지 감정을 추출했다. 셋째, 지원자의 발언 내용과 관련해 맥락적 의미를 파악해 지원자의 상태를 파악하기 위해, 음성을 STT(Speech-to-Text) 기법을 이용하여 텍스트로 변환하고, 사용 단어의 빈도를 분석하여 지원자의 언어 습관을 파악했다. 이와 함께, 지원자의 발언 내용에 대한 감정 분석을 위해 KoBERT 모델을 적용했으며, 지원자의 성격, 태도, 직무에 대한 이해도를 파악하기 위해 객관적인 평가지표를 제작하여 적용했다. 논문의 분석 결과 AI 면접의 다면적 평가시스템의 적절성과 관련해, 시각화 부분에서는 상당 부분 정확도가 객관적으로 입증되었다고 판단된다. 음성에서 감정분석 분야는 면접자가 제한된 시간에 모든 유형의 감정을 드러내지 않고, 또 유사한 톤의 말이 진행되다 보니 특정 감정을 나타내는 주파수가 다소 집중되는 현상이 나타났다. 마지막으로 자연어처리 영역은 면접자의 발언에서 나오는 말투, 특정 단어의 빈도수를 넘어, 전체적인 맥락과 느낌을 이해할 수 있는 자연어처리 분석모델의 필요성이 더욱 커졌음을 판단했다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.3524-3533
• /
• 2014

본 연구는 서비스직 종사자의 두 가지 감정노동전략(표면행동, 내면행동)이 직무소진 및 지각된 고객관련 스트레스요인(CSS)에 미치는 상이한 영향과 그러한 영향 과정에서 지각된 CSS의 매개역할을 검증하고자 진행되었다. 대표적인 감정노동 직무라 할 수 있는 호텔서비스직 종사자를 대상으로 자기보고식 설문조사를 실시하였으며 568명의 자료를 분석하였다. 분석결과에서 표면행동은 지각된 CSS와 직무소진을 증가시키고(H1지지), 표면행동과 직무소진의 관계에서 지각된 CSS가 매개역할을 하는 것으로 나타났다(H3지지). 한편, 내면행동은 직무소진을 감소시켰으나 지각된 CSS에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 그로인해 내면행동과 직무소진의 관계에서 지각된 CSS의 매개역할 또한 지지되지 않았다(H2부분지지, H4기각). 결과적으로, 지각된 CSS와 직무소진을 모두 증가시키는 표면행동과 달리 내면행동의 경우 지각된 CSS를 증가시키지 않으면서 동시에 직무소진을 감소시키는 것으로 나타나 두 가지 감정노동 전략에 대한 상이한 접근의 필요성을 확인하였다. 마지막으로 연구의 시사점 및 제한점을 논의하였다.