• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 생명과학회지
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• 제31권1호
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• pp.10-16
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• 2021

건강에 대한 관심 증대와 1인 가구 증가라는 사회구조적인 변화로 이용하기 편리한 농산물에 대한 소비가 증가하고 있다. 대부분의 신선 농산물은 가열하지 않고 섭취하는 경우가 많기 때문에 식품 매개 병원체에 쉽게 노출될 수 있어 세계적으로 과채류가 원인인 식중독 사고의 보고가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 신선 농산물의 미생물학적 품질을 평가하고 식중독균 검출 방법을 비교 분석하고자 하였다. 신선 농산물 중 채소류 129건을 구입하여 배양기반 방법으로 식중독균을 분석한 결과, non-pathogenic Escherichia coli (3.9%), Bacillus cereus (31.8%), Clostridium perfringens (5.4%), Yersinia enterocolitica (0.8%), enterohemorrhagic E. coli (0.8%)가 검출되었다. 이러한 식중독균의 분석에는 증균 배양과정이 중요하게 작용을 하며 균주의 순수 분리 및 확인 동정에까지 상대적으로 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 증균 배양의 과정 없이 식중독균을 신속하게 검출 할 수 있는 PCR-DGGE를 수행하여 배양 기반의 분석법과 비교하였다. 비병원성 대장균은 배양 기반 방법에서 검출되지 않았음에도 PCR-DGGE에서는 검출된 경우가 2건이 있었다. 본 연구에서 사용한 대장균 정량 분석방법은 시료를 10배 희석한 후 배양하는 과정에서 시료의 손실 가능성과 검출 한계가 높은 단점으로 PCR-DGGE가 균종의 확인에 더욱 용이할 것으로 보였다. 저위해성 식중독균은 배양 기반 방법보다 PCR-DGGE에서 검출 한계가 높은 것으로 보였다. 고위해성 식중독균은 배양 기반 방법보다 PCR-DGGE (10 CFU/g)에서 검출 한계가 낮아 균종 확인과 검출에 용이하다고 판단되었고 이를 통해 채소류에서 고위해성 식중독균의 잠재적 위험성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 신선 농산물의 미생물 위해 평가와 기준 설정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있으며 신선 농산물 관련 식중독균 검출 방법의 개선과 식중독 발생 예방에 기여할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.129-149
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• 2021

최근 인간과 사회적으로 상호작용할 수 있는 소셜 로봇(Social Robot)에 대한 관심이 커지고 있다. ICT 기술 발전에 힘입어 소셜 로봇이 개인에게 맞춤형 서비스와 정서적 교감을 제공하기 쉬워졌으며, 현대의 사회문제들과 이로 인한 개인의 삶의 질 저하를 해소하기 위한 수단으로 소셜 로봇의 역할이 주목받고 있다. 소셜 로봇에 대한 관심에 힘입어 소셜 로봇 보급 또한 크게 늘고 있다. 많은 기업이 다양한 목표시장을 겨냥하기 위한 로봇 제품들을 시장에 선보이고 있으나, 현재까지 시장을 선도하는 명확한 흐름은 부재하다. 이에 따라 소셜 로봇의 디자인을 통해 로봇을 차별화하고자 하는 시도가 늘고 있다. 특히 의인화는 소셜 로봇 디자인에서 중요하게 연구되고 있으며, 소셜 로봇을 의인화하여 긍정적인 효과를 발현하려는 접근이 많이 시도되었다. 그러나 소셜 로봇에 대한 의인화가 형성되는 메커니즘을 체계적으로 설명하는 연구는 부족하다. 의인화에 대한 모호한 이해는 소셜 로봇의 의인화를 형성하기 위한 디자인 최적점의 도출을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소셜 로봇의 의인화가 형성되는 메커니즘을 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 3×2 Mixed Design의 실험 연구를 통해 소셜 로봇의 인간 유사성(Human-likeness)과 개인의 해석수준(Construal Level)이 의인화 형성에 미치는 영향을 확인하였다. 의인화가 형성되는 메커니즘에 대한 6개의 연구 가설을 제시하고, 206명 표본의 데이터를 분석하여 가설을 검증하였다. 분석 결과 소셜 로봇의 인간 유사성 수준에 따라 로봇 의인화 수준이 높아지며, 소비자 해석수준에 따라 인간 유사성이 의인화에 미치는 영향이 다르게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 소셜 로봇의 디자인 속성인 인간 유사성과 개인의 사고방식인 해석수준을 함께 고려하여 의인화가 형성되는 메커니즘을 설명하였다는 점에서 시사점이 있다. 본 연구의 결과를 소셜 로봇 의인화 형성을 위한 디자인 최적화의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.374-390
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• 2021

농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제34권3호
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• pp.1-23
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• 2022

본 연구의 목적은 미얀마의 섬유 및 패션산업에 대한 교수 및 대학생들의 인식을 살펴보고 패션 관련 고등교육 프로그램의 현황과 수요를 파악하는 것이다. 이를 위해 미얀마 대학생들과 양곤공과대학교 섬유공학과 교수들을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 한 명의 한국인 교수를 제외하고 교수들은 이메일을 통해 폐쇄형 및 개방형 질문이 포함된 설문지에 응답하였다. 학생 데이터는 온라인 그룹 인터뷰 또는 이메일을 통해 수집되었다. 응답은 키워드 추출 및 분류를 통해 분석되었으며, 미얀마의 고등교육에 대한 일반적인 의견에 대한 폐쇄형 질문에 대해 기술통계분석이 실시되었다. 일반적으로 교수들은 고등교육이 매우 중요하며, 미얀마의 고등교육이 개선될 필요가 있다고 하였으며, 예체능 교육이 매우 중요하고, 예술과 패션을 포함한 문화산업은 미얀마의 사회경제적 발전에 중요하며, 패션산업이 미얀마 경제에 기여하는 바를 고려할 때 패션교육은 중요하다고 답하였다. 미얀마의 패션 산업에 대한 관심은 특히 학생들 사이에서 매우 높았지만 섬유공학 분야 학위 취득에 대한 관심은 제한적이었다. 의류업계의 낮은 임금, 관심이 아닌 학점으로 전공이 결정되는 것, 미얀마의 고등교육 및 패션스쿨 패션학과의 부재 등을 이유로 들었다. 일부에서는 미얀마 대학생들의 교육적 요구에 맞는 패션 학위가 제공되면 이러한 인식이 개선될 것이라고 믿었다. 패션상품개발, 패션디자인, 패턴 메이킹, 패션마케팅, 패션 브랜딩, 패션매니지먼트, 복식사사, 문화연구 분야에서 교육 프로그램에 대한 수요가 높았다. 섬유공학과 학생들은 졸업 후 섬유 및 의류공장을 주요 취업 기회로 인식하였다. 많은 학생들이 더 높은 급여를 받고 더 높은 수준의 지식과 기술을 습득할 수 있기를 기대했기 때문에 글로벌 패션 브랜드에 취직하기를 원했다. 미얀마 패션교육프로그램 개발은 패션 및 패션교육 분야에 대한 관심 증가, 교육을 받을 여력이 없는 학생들에게 학습 기회 제공, 미얀마의 국가 브랜드 개발, 미얀마 패션산업 및 전통 브랜드의 브랜드화 개선 등 다양한 긍정적인 효과가 있을 것으로 기대하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.75-100
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• 2022

코로나19가 장기화하면서 비대면 모바일 커머스 시장은 더욱더 치열한 경쟁 속에 있으며 기업들은 소비자에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공하기 위하여 다각도의 노력을 하고 있다. 하지만 구매 결정에 중요한 역할을 하는 상세페이지는 대부분 비슷한 형태와 구성으로 소비자에게 제공되고 있다. 따라서 본 연구는 모바일 상세페이지의 상품 설명 영역의 정보 구성방식 (이미지 중심 vs 텍스트 중심)과 제품 유형 (탐색재 vs 경험재)에 따라 소비자들의 정보 인식이 달라져 제품 태도에 영향을 주는 것을 확인하였다. 즉 정보 탐색이 쉽고 품질 예측이 가능한 탐색재(Search Goods)의 경우는 이미지(Image) 중심 정보 구성 방식에서, 직접 경험하지 않으면 상품의 품질을 예측 불가능한 경험재(Experience Goods)의 경우에는 텍스트(Text) 중심의 정보 구성 방식에서 제품 태도에 더 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한 Higgins의 자기조절초점(Self-Regulatory Focus) 이론을 적용하여 소비자의 조절초점 성향에 따라 제품 유형과 정보 구성 방식 간의 일치 효과는 다르게 나타난다는 결과를 확인하였다. 향상초점(Promotion Focus) 성향의 소비자는 제품 유형과 정보 구성 방식 간의 일치 효과가 나타났으며, 예방초점(Prevention Focus) 성향의 소비자는 제품 유형과 정보 구성 방식 간의 일치 효과가 나타나지 않았다. 구체적으로 향상초점 성향의 소비자는 경험재에 대하여 이미지 중심의 정보 구성 방식에서, 탐색재에 대해서는 텍스트 중심의 정보 구성 방식에서 더 긍정적인 제품 태도를 가진다는 결과를 확인하였고, 예방초점 성향의 소비자는 탐색재 및 경험재에 대하여 이미지 중심 또는 텍스트 중심의 정보 구성 방식을 제시하더라도 제품 태도에 영향을 미치지 못하는 것을 확인하였다. 본 연구는 모바일 쇼핑몰 상세페이지 상품 상세 영역에서 정보 구성 방식을 제품 유형과 소비자 성향을 고려하여 소비자에게 제공되어야 할 것이라는 시사점을 갖는다.

• 분석과학
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• 제36권3호
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• pp.135-142
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• 2023

어류콜라겐 56건을 ICP-MS (Inductively coupled plasma-mass spectrometer)를 이용한 총비소 분석과 HPLC-ICP-MS (High performance liquid chromatography-Inductively coupled plasma-mass spectrometer)를 이용한 비소화학종 분석을 진행하였다. 그 결과 총비소 평균농도는 40.103±81.133 ㎍/kg (N.D.~586.686), 비소화학종 평균농도는 30.070±50.378 ㎍/kg (N.D.~313.871), 비소화학종 중 무기비소(As(III)와 As(V)의 합)의 평균농도는 24.610±32.706 ㎍/kg (N.D.~129.331)이었으며, As(V)가 가장 높은 비율을 차지했다. 콜라겐 제품 유형은 비소에 대한 기준·규격이 없으며, 본 연구 결과는 국내외 비소 기준과 기존 연구결과와 비교하였을 때 상대적으로 안전한 수준이라고 판단되었다. 그러나 1개 제품에서 총비소 586.686 ㎍/kg, 무기비소 8.119 ㎍/kg, 유기비소인 Dimethyl arsenate (DMA)가 305.752 ㎍/kg으로 캐나다의 유기비소 기준과 비교하였을 때 높게 검출되었다. 따라서 콜라겐 제품의 비소 안전을 확보하기 위해 지속적인 모니터링과 기준·규격 설정이 필요할 것으로 판단된다.

• 커뮤니케이션디자인학연구
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• 제68권
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• pp.278-288
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• 2019

광범위하고 다양하게 발전해가고 있는 IoT 시장에서 리스크와 사용 편리성이 구매 의도에 미치는 영향분석과 이에 대한 감성적 소비 가치의 조절 효과를 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 크게 세 가지 제품군에서 각각 2가지의 제품을 선정해 연구를 시행하였다. 연구의 방법으로는 크게 세 가지로 첫째, 이론적 고찰, 둘째, 연구모형 검증을 위해 IoT 제품의 소비가 가능한 20대 이상의 남녀 250명을 대상으로 survey 분석을 하였으며 분석은 SPSS를 이용하여 기술통계로 신뢰도 분석과 요인분석을 하였다. 셋째, Survey 분석의 오류를 해소하기 위해 남녀 20~30대 8명을 대상으로 심층 인터뷰와 간접적 체험에 따른 뇌전도(EEG)의 변화를 측정하였다. 본 연구의 가설의 실증분석 결과 IoT 제품의 사용 편리성이 구매 의도에 있어서 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 리스크가 구매 의도에 부정적인 영향을 보일 것으로 예측하였으나 본 연구에서는 유의미하지 않게 나타났다. 이는 일반적으로 고객이 하이테크제품을 구매할 때 제품구매 비용, 사용 비용, 처분에 관한 비용 등 금전적 손실에 대해서 일반제품의 경우보다 경시되는 경향을 나타낸 것이 아닌가 짐작하였고, 심층 인터뷰와 EEG 분석결과 IoT 제품의 특성상 리스크가 있어도 신기술의 신기한 제품, 나의 삶을 이롭게 할 것이라는 막연한 생각 등으로 구매해보고 사용해보고자 하는 욕구가 있다고 이야기했다. 감성적 소비가치의 하위요소인 심미성, 상징성, 쾌락성 모두 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이는 감성적 소비가치가 구매 의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타난 선행연구들과 일치하는 결과이다. 심층 인터뷰와 EEG 분석결과 역시 동일한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 감성적 소비가치가 IoT 제품 구매 의도에 영향을 미치는 것을 밝혀냈다. 이는, IoT 제품을 생산하는 기업들은 좀 더 감성적 소비가치를 적용한 마케팅에 집중해야 할 필요성으로 보인다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제25권1호
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• pp.95-118
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• 2013

이 연구는 교육과정이 고시된 1차 교육과정부터 현 2009 개정 교육과정에 이르기까지 9회 시기의 가정과 교육과정 문서에서 주생활 영역과 관련된 내용이 어떻게 변화되어왔는지를 성격, 목표, 내용 체계를 중심으로 분석하는데 목적을 두고 있다. 자료는 국가교육과정 정보센터(NCIC) 홈페이지(http://www.ncic.re.kr/2012. 04. 08)의 교육과정 자료실에 탑재된 1차 교육과정(1955. 08)부터 2009 개정 교육과정(2012. 03)에서 중 고등학교 가정과(실업 가정과) 교육과정을 다운 받아 주생활 영역에 중점을 두어 내용을 추출하여 분석하였다. 시기별로 교육과정의 성격과 목표에서 주생활 영역을 살펴본 후, 주생활 내용 체계를 중 고를 나눠 대단원, 중단원, 소단원, 내용요소를 중심으로 분석하였다. 연구결과, 가정과 교육과정의 개정 시기를 거치면서 교과명, 교육목표, 교육내용, 이수범위, 학년별 시간 배당, 교육내용 선정 및 조직과 강조점이 변화하였다. 교과명은 실업(교수요목기)->실업 가정(1차교육과정)->실업 가정, 가정(2차~6차)->실과(7차 이후)로 변화하였다. 교육목표는 직업교육적 접근(1차~3차 교육과정)->보통 교육적 교양 교육적 접근(4차~7차)->비판적 접근(2007 개정 이후)으로 변화하였다. 가정과목의 이수는 여학생만 대상으로 하다가 6차 교육과정부터 남녀 공통이수로 변화하게 되었으며, 학년별 이수시간은 감소하였다. 교육내용은 노작교육의 형태에서 가족 및 일상생활과 가정과 관련된 직업을 이해할 수 있는 형태로 변화하였다. 둘째, 교과의 성격은 1차 교육과정에서는 제시되었으나 2차 교육과정 이후 5차 교육과정까지는 제시되지 않다가 6차 교육과정부터 중 고로 나눠 다시 제시되었고, 7차 교육과정부터는 고등학교 가정과학에서 주생활 영역의 성격을 따로 기술하고 있다. 셋째, 목표는 1차에서 5차 교육과정까지는 교과 목표와 과목 목표를 모두 제시하였고, 6차 교육과정에서는 가정 교과의 목표만 제시되었고, 7차 교육과정부터는 목표와 성격이 통합적으로 제시되었다. 2009 개정 교육과정에서는 일반적인 교육수준을 달성하기 위해 성취해야 하는 성취기준을 제시하면서 목표가 포함되어 기술되었다. 교육과정에 반영되는 시대적인 관점에 따라 제시되는 관점도 변화하였는데, 점차 사회적인 변화를 반영하는 목표가 설정된 가치관 교육으로 변화하였다. 넷째, 주생활 교육내용은 교육과정이 개정 될 때마다 지도범위의 증가와 감소 및 영역별 변화가 크게 나타났으며 사회적인 흐름이 반영되어 변화하였다. 중학교 수업시수의 감소와 함께 일부 학년으로의 집중현상과 영역별로 제시되었던 단원이 통합되어 나타나는 형태로 변화하였다. 환경에 대한 관심에 따라 친환경 주거, 코하우징, 유니버설 등 새로운 개념들이 도입되었고, 이웃과 더불어 살아가기 위한 주생활에 대한 인식이 확산되면서 사회 인간 환경에 대한 배려와 나눔에 관한 내용을 주요 학습내용으로 제시되면서 시대적인 흐름을 반영하고 있었다. 고등학교는 국민공통기본교육과정의 변화로 필수에서 선택이수로 변화하였고, 영역은 더 세분화되었다. 세계화의 흐름에 맞추어 다른 나라의 주생활 문화를 비교하는 내용이 등장하였으며 환경친화적인 가치관과 지속가능한 주생활 양식, 사회 인간 환경에 대한 배려와 나눔에 관한 내용이 제시되면서 사회적 관심사를 반영하고 있었다. 고등학교의 학습내용은 중학교의 학습내용에서 세분화되고 심화되어 구성되었으며, 고등학교는 중학교와 달리 주거와 개인을 대상으로 한 것이 아니라 그 범위가 확대되어 지역사회 및 환경, 주택 시장의 상황, 공동체적 삶까지 고려한 거시적인 관점으로 제시되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.