• 감성과학
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• 제15권1호
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• pp.47-56
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• 2012

이 연구의 목적은 학습용 에이전트의 사실성 수준과 학습자의 전문성 수준이 학습 성취 및 에이전트에 대한 의인화 효과에 미치는 영향을 검증하기 위한 것이다. 대학생 68명(남학생= 19명, 여학생 = 49명)이 실험에 참여했으며, 전문성 수준은 사전검사의 평균을 기준으로 상위 집단과 하위 집단으로 구분하였다. 사실성 수준 은 에이전트 이미지를 단순화하는 정도에 따라서 구분하였다. 이 연구의 종속변수는 학습 성취와 의인화 효과에 대한 지각점수이다. 의인화 효과는 학습 촉진, 신뢰성, 인간다움, 학습 개입으로 구분하였다. 실험 결과에 따르면, 학습 성취에서는 에이전트 사실성 수준에 의한 유의미한 차이가 없었다. 그러나 의인화 효과에 대 한 설문에서는 학습 개입을 제외한 나머지 모든 범주에서 유의미한 상호작용이 나타났다. 단순 주 효과 분석에 따르면, 이런 상호작용의 효과는 전문성 수준이 높은 학습자가 정밀한 이미지의 에이전트를 제공받았을때 의인화 효과가 올라갔다. 이 결과는 학습자의 전문성 수준에 따라서 의인화 효과가 달라진다는 것을 보여 준다. 또한 전문성 수준이 높은 학습자는 에이전트에 대한 인지적 평가를 할 수 있었음을 의미한다. 전문성 수준이 높은 학습자에게는 사실성 수준이 높은 에이전트를 제공하는 것이 긍정적인 효과를 도출하였다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권2호
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• pp.142-147
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• 2012

Individuals with autistic spectrum disorders (ASD) have difficulty inferring other people's feelings from their facial expressions and/or from situational cues, and therefore, they are less able to respond with prosocial behavior. We developed a computer-based training program to help teach the connection between facial-based or situation-based emotions and prosocial behavioral responses. An 8-year-old male school child with ASD participated in the study. In this program, he was trained to identify persons in need of help and appropriate prosocial responses using novel photo-based scenarios. When he misidentified emotions from photographs of another's face, the program highlighted those parts of the face which effectively communicate emotion. To increase the likelihood that he would learn a generalized repertoire of emotional understanding, multiple examples of emotional expressions and situations were provided. When he misidentified persons expressing a need for help, or failed to identify appropriate helping behaviors, role playing was used to help him appreciate the state of mind of a person in need of help. The results of the training indicated increases in prosocial behaviors during a laboratory task that required collaborative work. His homeroom teacher, using a behavioral rating scale, reported that he now understood another's emotion or situation better than before training. These findings indicate the effects of the training are not limited to the artificial experiment situation, but also carried over to his school life.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.25-31
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• 2018

온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.

• 한국노년학
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• 제41권4호
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• pp.587-609
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• 2021

본 연구는 개별 심층면접을 통해 조손가족 조모의 손자녀 양육에 대한 경험을 확인하고, 양육자의 관점에서 어떠한 신체-심리-사회적 이슈들을 당면하고 있는지 파악하는 것을 주요 목적으로 하고 있다. 특히 코로나19 팬데믹 상황 속에서 조모와 손자녀가 경험하는 다양한 이슈와 변화 및 어려움을 탐색하였다. 연구 참여자는 동거가족 내 부모세대 없이 6개월 이상 손자녀를 전담 양육하는 7명의 조모이고, 자료수집은 반 구조화된 심층 면접을 통해 이루어졌다. 분석결과 1) 손자녀 양육에 대한 나의 느낌, 걱정, 그리고 대처, 2) 손자녀 양육의 현실에서 부딪히는 어려움과 장애, 3) 자라면서 변화하는 손자녀와의 갈등 그리고 대처, 4) 조부모, 부모, 손자녀 그들 간의 관계와 감정, 5) 서비스 및 자원에 대한 욕구와 바람이라는 5개의 주요 범주를 발견할 수 있었다. 이들 범주에서는 총 16개의 주제어와 60개의 하위주제어가 도출되었다. 전반적으로 연구에 참여한 조모는 손자녀 양육에 대해 양가감정(보람과 부담감)을 갖고 있었고, 공통적으로 경제적 어려움과 건강의 한계, 손자녀와의 소통 단절에 대한 어려움을 언급하였다. 특히, 코로나19로 인해 손자녀가 조모와의 대화 없이 하루 종일 집에서 컴퓨터와 게임에 몰입하면서 세대 간 갈등이 더욱 심화되는 경향이 나타났다. 조모의 서비스 욕구는 손자녀를 위한 학습지원과 정서적·관계적 지원, 그리고 경제적 지원에 우선순위를 보였다. 이와 같은 연구결과를 토대로 조손가족 지원을 위한 정책적, 실천적 제언을 논의하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.85-99
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• 2014

최근 학교폭력, 집단 따돌림과 같은 청소년 문제가 점차 저 연령화가 되고 있는 상황이다. 이러한 상황을 극복하기 위한 하나의 대안으로 감정교육의 중요성이 부각되고 있는데, 기존의 모바일 앱을 분석해 본 결과, 대부분 재미위주와 정보제시 접근에서만 이루어져왔다. 이에 본 연구에서는 감정교육의 기초적 역량인 감정인식 역량에 초점을 두고 학습자들의 진단과 훈련, 적용이 함께 가능한 교육용 모바일 앱을 프로토타입 수준에서 개발하였다. 모바일 앱을 개발하기 위해서 첫째, 감정인식 교육 프로그램을 검토하여 감정인식 역량인 자기감정파악, 자기감정표현, 타인감정파악, 타인감정 공감하기 등을 도출하였다. 둘째, 기존의 감정인식 앱을 분석하여 감정인식 역량을 함양할 수 있는 거시적 설계원리와 미시적 설계전략을 도출하였다. 셋째, 설계원리와 전략에 따른 앱 구조도와 앱 프로토타입에 대해서 전문가 검토 및 형성평가를 실시하여 완성된 모바일 앱 프로토타입을 완성하였다. 본 연구에서 제안한 앱은 재미와 학습, 수행이 함께 이루어지며, 학습자들의 수준에 따른 맞춤형 학습이 가능하다는 점에 의의가 있다. 뿐만아니라, 효율적이고 매력적인 학습공간으로서 체계적인 진단과 훈련을 통해서 초등학생들의 감정인식 역량을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.447-459
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• 2007

최근 한국의 청소년들은 컴퓨터 보급의 확대와 컴퓨터 게임 산업의 발전으로 컴퓨터 게임의 이용이 급격히 늘고 있다. 청소년의 82.4%가 게임 경험을 가지고 있으며, 이중 22.4%는 매일 컴퓨터 게임을 하는 것으로 나타났다. 컴퓨터 게임은 자신감과 집중력을 향상 시킬 수 있으며 인터넷 사용, 외국어 실력 그리고 인지 능력을 향상시켜 학습 효과를 촉진시킬 뿐만 아니라 스트레스를 풀어준다는 긍정적인 주장도 있으나 중독 증세로 인해 야기되는 부정적인 주장도 있다. Young(1996)은 컴퓨터 게임 중독이 다른 중독 현상처럼 통제상실, 갈망, 결혼불화, 학업실패, 재정적 결핍, 실직 등 사회적인 문제를 야기할 수 있다고 경고하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 컴퓨터 게임 중독이 청소년의 인성특성에 실제 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 이를 위해 청소년의 컴퓨터 게임 이용 실태 조사, 컴퓨터 게임 중독 검사와 성별간의 차이 분석, 컴퓨터 게임 중독 정도와 인성특성간의 상관 분석 등을 실시하였다. 그 결과 컴퓨터 게임 중독은 청소년의 안정성, 자율성, 정서인식, 정서표현, 정서조절 등의 인성 특성에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.85-91
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• 2022

과학기술과 감성의 융합을 가장 강조하는 IOT 사회환경에서 본 연구는 디자인 분야를 전공하고 있는 중국 유학생 대학원생들의 학습공동체 운영을 기반으로, 디자인 융합 수업에 참여하면서 어떠한 경험을 하였는지 그리고 그 경험의 의미는 무엇인지를 탐색해보는 것을 연구목적으로 하였다. 이를 위해 T대학에 재학하고 있는 12명의 대학원생을 대상으로 디자인 기반의 탐구 방법을 활용하여 다양한 연구 문제를 시각화하는 것으로 실행연구를 하였다. 디자인 중심의 융합수업은 외부환경에 의해 주어지는 표현기법과 연구 참여자들의 내적 동기에 의해 시각적 전략으로 표현되는 내용을 바탕으로 소그룹으로 진행되었다. 연구 참여자들은 연구 문제의 관점과 의도를 연구물에 나타내기 위해 연구 과정에서 시각 자료의 은유적 사용과 분석, 연구 문제에 대한 감각적 접근 등의 다양한 시각적 전략을 사용하여 표현한 융합디자인 연구물은 창의적 사고과정을 표출하는 형식으로 제시되었다. 탐구의 한 방법으로 다양한 경험을 토대로 결과물을 제시한 수업방식은 새로운 수업 형식의 변화 및 교수자들의 실천적 지식 나눔과 학습참여자들의 공동체 참여의 의미를 시사한다고 여긴다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.179-188
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• 2023

최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.

• 시큐리티연구
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• 제17호
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• pp.33-51
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• 2008

일반적 사전적 의미에 의하면, 경호는 "경계하고 보호함"을 뜻하는 것으로, 이는 불의의 침입이나 다양한 사건 사고로부터 경계하여 경호대상자의 신변을 보호하는 것을 의미한다. 이러한 개념정의에서도 볼 수 있듯이 경호는 모두 위해행위로부터 보호하고자 하는 행위라고 할 수 있다. 경호위해행위는 본질적으로 형법상의 범죄행위의 개념 범주에서 논의되어질 수 있는 것이다. 형법상 행위를 본질로 하는 이러한 위해행위를 오늘날 주목되어지고 있는 뇌신경과학과 인지심리학에 기반을 둔 인지과학이라는 학문영역의 관점에서 재조명 해보고, 이러한 경호위해행위에 대한 분석을 과학적 예방적 사회안전 대책을 수립하기 위한 기초로서 삼고자 한다. 이를 위해 먼저 범죄행위를 그 본질로 하는 경호위해행위에 대해 경호학적 관점과 형법적 관점에서 검토고자 한다. 다음으로 경호위해행위도 인간행위의 한 형태이므로 이를 인지과학적 관점에서 분석하기에 앞서 인지과학이 행위에 대해 어떻게 이해하고 있는가를 소개하고자 한다. 마지막으로 이러한 행위에 대한 인지과학적 관점에 의해 경호위해행위를 분석하면서, 과학적 안전대책 수립을 위한 인지과학적 분석의 필요성을 논하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.482-488
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• 2014

대표적인 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 트위터의 내용을 분석하여 자동으로 트윗에 나타난 사용자의 감성을 분석하고자 한다. 기계학습 기법을 사용해서 감성 분석 모델을 생성하기 위해서는 각각의 트윗에 긍정 또는 부정을 나타내는 감성 레이블이 필요하다. 그러나 사람이 모든 트윗에 감성 레이블을 붙이는 것은 비용이 많이 소요되고, 실질적으로 불가능하다. 그래서 본 연구에서는 "감성 레이블이 있는 데이터"와 함께 "감성 레이블이 없는 데이터"도 활용하기 위해서 반감독 학습기법인 self-training 알고리즘을 적용하여 감성분석 모델을 생성한다. Self-training 알고리즘은 "레이블이 있는 데이터"의 레이블이 있는 데이터를 활용하여 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 확정하여 "레이블이 있는 데이터"를 확장하는 방식으로, 분류모델을 점진적으로 개선시키는 방식이다. 그러나 데이터의 레이블이 한번 확정되면 향후 학습에서 계속 사용되므로, 초기의 오류가 계속적으로 학습에 영향을 미치게 된다. 그러므로 조금 더 신중하게 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 self-training 알고리즘을 이용하여 보다 높은 정확도의 감성 분석 모델을 생성하기 위하여, self-training 중 "감성 레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정하여 "감성 레이블이 있는 데이터"로 확장하기 위한 3가지 정책을 제시하고, 각각의 성능을 비교 분석한다. 첫 번째 정책은 임계치를 고려하는 것이다. 분류 경계로부터 일정거리 이상 떨어져 있는 데이터를 선택하고자 하는 것이다. 두 번째 정책은 같은 개수의 긍/부정 데이터를 추가하는 것이다. 한쪽 감성에 해당하는 데이터에만 국한된 학습을 하는 것을 방지하기 위한 것이다. 세 번째 정책은 최대 개수를 고려하는 것이다. 한 번에 많은 양의 데이터가 "감성 레이블이 있는 데이터"에 추가되는 것을 방지하고 상위 몇%만 선택하기 위해서, 선택되는 데이터의 개수의 상한선을 정한 것이다. 실험은 긍정과 부정으로 분류되어 있는 트위터 데이터 셋인 Stanford data set에 적용하여 실험하였다. 그 결과 학습된 모델은 "감성 레이블이 있는 데이터" 만을 가지고 모델을 생성한 것보다 감성분석의 성능을 향상 시킬 수 있었고 3가지 정책을 적용한 방법의 효과를 입증하였다.