In this study, the importance of each design element was analyzed by surveying experts in the development of Agro-Healing Virtual Reality Therapy System. It was found that the results of experts content importance were consistent with the results of consumer preferences in previous studies, such as psychological and emotional stability as the main effect the importance of sight and hearing, a relatively short time of 30 minutes or less, a low price of 5,000 won or less, technical factors that can satisfy the five senses, and various contents. When the spatial elements of the Agro-Healing Virtual Reality Therapy System were categorized into three major categories: elements and equipment, lines and paths, and sites and spaces, 'flowers', 'playgrounds', 'paths', 'sidewalks', 'rest areas' and 'gardens' were found to be highly important. Among the components of Agro-Healing Virtual Reality Therapy System, the usability was divided into eight major categories, including searchability, attractiveness, cognition, error handling, control, consistency, convenience, and feedback, and the importance was analyzed for each component. The significance of this study is that it suggests the design direction of virtual healing farm systems and provides effective information that can be used in the development of related systems in the future.
본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권12호
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pp.3218-3241
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2023
Financial fraud undermines the sustainable development of financial markets. Financial statements can be regarded as the key source of information to obtain the operating conditions of listed companies. Current research focuses more on mining financial digital data instead of looking into text data. However, text data can reveal emotional information, which is an important basis for detecting financial fraud. The audit opinion of the financial statement is especially the fair opinion of a certified public accountant on the quality of enterprise financial reports. Therefore, this research was carried out by using the data features of 4,153 listed companies' financial annual reports and audits of text opinions in the past six years, and the paper puts forward a financial fraud detection model integrating audit opinions. First, the financial data index database and audit opinion text database were built. Second, digitized audit opinions with deep learning Bert model was employed. Finally, both the extracted audit numerical characteristics and the financial numerical indicators were used as the training data of the LightGBM model. What is worth paying attention to is that the imbalanced distribution of sample labels is also one of the focuses of financial fraud research. To solve this problem, data enhancement and Focal Loss feature learning functions were used in data processing and model training respectively. The experimental results show that compared with the conventional financial fraud detection model, the performance of the proposed model is improved greatly, with Area Under the Curve (AUC) and Accuracy reaching 81.42% and 78.15%, respectively.
휴먼에러는 물리적 환경과 인지뿐만 아니라 개인에게 영향을 미치는 다른 배후 요인이 작용해서 일어난다. 건설 현장에서 이루어지는 커뮤니케이션은 건설근로자 휴먼에러의 배후 요인으로 작용할 수 있다. 또한, 커뮤니케이션은 정보의 전달이라는 측면에서 인간의 정보처리 과정과 관련이 크다. 따라서, 본 연구는 건설근로자의 정보처리 과정에서 생기는 휴먼에러와 커뮤니케이션의 상관관계를 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석 결과 건설근로자는 정보처리 과정 중 판단/기억 과정에서 휴먼에러가 가장 많이 발생하며, 건설근로자가 커뮤니케이션을 통해 얻은 정보는 정보처리 과정 전 단계의 휴먼에러와 상관관계가 있으며 커뮤니케이션 과정에서 인지한 감정과 느낌은 판단/기억 단계 휴먼에러와 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 현장에서 휴먼에러를 줄이기 위해 업무 형태에 따라 커뮤니케이션 방법을 달리해야 한다는 것을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
본 논문은 긍정적인 정신적 흥분이 자율신경계에 어떤 영향을 주는 지에 대하여 연구하였다. 2002년 한일 월드컵 기간 중 국민이 경험한 정신적, 신체적 상태의 변화를 자율신경 평가 도구인 심박변이도(HRV)를 통하여 평가하였다. 실험 대상은 월드컵군과 정상 대조군으로 나누어 심박변이도 분석을 실시하였다. 대조군은 수도권 2개 대학병원 건강검진센터에 내원한 건강한 $20{\sim}}30$대 남녀 675명을 대상으로 선정하였고, 월드컵군은 수도권 소재 월드컵 경기장 3개소에서 경기를 관전하기 위하여 대기중인 20-30대 남녀 468명을 대상으로 하였다. 데이터분석은 남녀의 생리학적인 차이를 고려하여 남성군과 여성군으로 나누어 분석하였다. 그 결과, 지금까지 알려져 있던 스트레스 반응과는 다른 경향을 관찰 할 수 있었다. 일반적으로 스트레스 상태에서는 평균 심박수가 증가하는 것 이외에 다른 지표들은 감소하는 경향을 나타낸다. 그러나 긍정 스트레스(eustress) 상태에서 심박수와 SDNN 모두 유의하게 높은 것을 관찰 할 수 있었다(p<0.05). 특히 여성 그룹의 경우, 부정 스트레스(distress) 상태와는 반대로, 모든 주파수분석 파라메타가 유의하게 높게 나타났다(p<0.05, p<0.001). 심박변이도의 감소가 건강 상실의 지표가 된다는 점을 고려해 볼 때, SDNN의 증가와 모든 주파수 파라메타의 증가는 자율신경의 항상성조절 기전이 긍정적으로 작동하고 있음을 의미한다. 따라서 전 세계적인 스포츠 이벤트로 인한 긍정 스트레스상태의 유발이 국민 건강에도 긍정적인 영향을 준다고 할 수 있다.
감성과학은 현대 사회에서 점차 중요한 부분을 차지하고 있는 과학, 공학적 영역이다. 감성은 외부의 물리/화학적인 자극에 대한 인간 내부의 고차원적인 심리적 체험으로 기쁨, 슬픔, 쾌적, 불쾌 등에 대한 복합적인 감정이라 할 수 있다. 그러나 감성연구의 가장 큰 어려움은 측정의 문제이다. 기존 감성 측정은 자기보고, 인터뷰, 뇌파 및 자율 신경계 반응, 심장혈관 활동도 등에 국한되어 있고 여전히 객관적인 측정이라 할 수 없다. 따라서 우리는 혈액, 침, 땀 등의 체액을 이용해 실시간으로 인간의 감성을 정확하게 측정하는 Eomotion-on-a-chip (EOC)로 명명한 새로운 이름의 바이오칩 기술에 대해 제안한다. EOC는 감성을 측정하기 위한 바이오 마커와 신호를 얻기 위한 전극, 신호를 변환하기 위한 변환기, 그리고 측정의 결과를 보여주는 부분으로 구성된다. 최근 나노/마이크로 기술의 발달은 체액 내 감성 바이오 마커를 찾아내고 그것의 유무와 뇌과학 연구결과와 의 상관관계를 규명하고 미래에 피 한 방울로 인간의 심리상태를 정확히 파악 할 수 있는 초소형 감성진단칩을 개발하게 할 수 있다. 본 논문은 이제 막 연구가 시작되고 있는 미래 바이오칩기술의 하나인 EOC의 개념을 보고하는 리뷰논문이다.
본 연구는 영상 샷의 크기에 따라 다양한 스토리를 갖고 있는 영상들을 분석하는 것을 목표로 한다. 따라서 영상 분석에 앞서, 익스트림 클로즈업 샷, 클로즈업 샷, 미디엄 샷, 풀 샷, 롱 샷 등 샷 사이즈에 따라 데이터셋을 분류하는 것이 선행되어야 한다. 하지만 일반적인 비디오 스토리 내의 샷 분포는 클로즈업 샷, 미들 샷, 풀 샷, 롱 샷 위주로 구성되어 있기 때문에 충분한 양의 익스트림 클로즈업 샷 데이터를 얻는 것이 상대적으로 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 관심 영역 (Region Of Interest: ROI) 탐지 기반의 이미지 크롭핑을 통해 익스트림 클로즈업 샷을 생성함으로써 영상 분석을 위한 데이터셋을 확보 방법을 제안한다. 제안 방법은 얼굴 인식과 세일리언시(Saliency)를 활용하여 이미지로부터 얼굴 영역 위주의 관심 영역을 탐지한다. 이를 통해 확보된 데이터셋은 인공신경망의 학습 데이터로 사용되어 샷 분류 모델 구축에 활용된다. 이러한 연구는 비디오 스토리에서 캐릭터들의 감정적 변화를 분석하고 시간이 지남에 따라 이야기의 구성이 어떻게 변화하는지 예측 가능하도록 도움을 줄 수 있다. 향후의 엔터테인먼트 분야에 AI 활용이 적극적으로 활용되어질 때 캐릭터, 대화, 이미지 편집 등의 자동 조정, 생성 등에 영향을 줄 것이라 예상한다.
본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 산업안전보건연구원에서 실시한 제 4차 근로환경조사(2014) 원시자료를 활용하여 서비스 종사자들의 고용형태에 따른 근로환경 실태와 근무사기에 관하여 연구하였다. 근로환경 실태는 업무자세, 감정노동, 업무 자율성으로 구성되어졌으며, 근로사기와 관련된 심리적 차원은 업무에서 느끼는 유능감, 직무만족, 사회적지지, 직무스트레스로 이루어졌다. 아울러 고용형태는 상용직, 임시직, 일용직 근로자를 중심으로 분류하여 분석하였다. 연구결과 상용직 근로자에 비해 임시직과 일용직 근로자들이 좀 더 열악한 환경에서 근무하는 것으로 밝혀졌다. 그러나 상용직 근로자들의 감성노동에 대한 질적 피로도는 더 높은 것으로 추정되었다 뿐만 아니라 근무환경과 근로사기 간에는 밀접한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 토대로 서비스업 종사자들이 가지는 실태와 문제점에 대해서 알 수 있었으며, 좀 더 나은 서비스가 되기 위해 근로자들의 근로환경과 근무사기를 높일 수 있는 방안들에 대한 모색들이 이루어질 수 있으리라 기대된다.
자동차는 우리에게 생활의 편리함을 준 반면 대기오염이나 교통사고와 같은 심각한 문제들도 안겨주었다. 이에 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 정책들이 실시되고 있지만 보다 근본적인 교통사고 예방대책을 찾기 위해서는 더욱 다양한 연구가 필요하다. 우리나라 국민 정신건강 조사통계에 따르면 대표적인 부정적 정서로 꼽을 수 있는 우울과 불안이 점차 증가하고 있는 추세이지만 이와 관련하여 운전행동과의 연구는 거의 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 구조방정식을 이용하여 우울과 불안을 포함한 운전자의 부정적 정서요인과 운전행동과의 구조모형을 구축하였다. 여기에 인간의 정서는 최종 행동으로 모두 나타나지 않으며 정서조절의 단계를 거친다는 연구를 토대로 정서조절 방략을 반영하여 이를 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 분석결과 운전자의 부정적 정서는 안전운전보다는 위험운전행동에 더 많은 영향을 주며 정서조절 방략 중에서는 감정표현 억제가 더 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 인지적 재해석은 안전운전을 추구하는 순행적 대처행동에, 감정표현 억제는 위험운전을 감행하는 역행적 대처행동에 (+) 영향을 미치며 부정적 정서요인들을 매개로 한 총효과 분석에서는 감정표현 억제가 인지적 재해석보다 미치는 영향이 컸다. 본 연구는 운전자의 운전행동에 대한 이해를 증진시키고 교통사고를 줄이기 위한 정책의 기초 연구로서 의미가 있다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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