• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.287-292
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• 2012

본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.79-82
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• 2020

얼굴 영상으로부터 사람의 감정을 예측하는 연구는 최근 딥러닝의 발전과 함께 주목받고 있다. 본 연구에서 우리는 연속적인 변수를 사용하여 감정을 표현하는 dimensional model에 기반하여 얼굴 영상으로부터 감정 상태를 나타내는 지표인 valance/arousal(V/A)을 예측하는 딥러닝 네트워크를 제안한다. 그러나 V/A 예측 모델의 학습에 사용되는 기존의 데이터셋들은 데이터 불균형(data imbalance) 문제를 가진다. 이를 해소하기 위해, 우리는 오토인코더 구조를 가지는 얼굴 영상 생성 네트워크를 학습하고, 이로부터 얻어지는 균일한 분포의 데이터로부터 V/A 예측 네트워크를 학습한다. 실험을 통해 우리는 제안하는 얼굴 생성 오토인코더가 in-the-wild 환경의 데이터셋으로부터 임의의 valence, arousal에 대응하는 얼굴 영상을 성공적으로 생생함을 보인다. 그리고, 이를 통해 학습된 V/A 예측 네트워크가 기존의 under-sampling, over-sampling 방영들과 비교하여 더 높은 인식 성능을 달성함을 보인다. 마지막으로 기존의 방법들과 제안하는 V/A 예측 네트워크의 성능을 정량적으로 비교한다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.109-126
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• 2017

최근 지능형 서비스를 제공하기 위해 감정을 인식하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 전시 분야에서 관중에게 개인화된 서비스를 제공하기 위해 얼굴표정을 이용한 감정인식 연구가 수행되고 있다. 그러나 얼굴표정은 시간에 따라 변함에도 불구하고 기존연구는 특정시점의 얼굴표정 데이터를 이용한 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 전시물을 관람하는 동안 관중의 얼굴표정의 변화로부터 감정을 인식하기 위한 예측 모델을 제안하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 시계열 데이터를 이용하여 감정예측에 적합한 순차적 인공신경망 모델을 구축하였다. 제안된 모델의 유용성을 평가하기 위하여 일반적인 표준인공신경망 모델과 제안된 모델의 성능을 비교하였다. 시험결과 시계열성을 고려한 제안된 모델의 예측이 더 뛰어남으로 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.9-17
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• 2024

최근 팬데믹의 영향과 ICT 기술의 발전으로 인해 비대면·무인 시스템의 활용이 확대되고 있으며, 비대면 상황에서 의사소통은 감정을 이해하는 것이 매우 중요하다. 감정을 이해하기 위해서는 다양한 표정에 대한 감정 인식 방법이 필요함에 따라 이미지 데이터에서 표정 감정 인식 개선을 위한 인공지능 기반 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 표정 감정 인식 연구는 정확도 향상을 위해 대량의 데이터를 활용하기 때문에 높은 컴퓨팅 파워와 많은 학습 시간이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 개선하기 위해 소량 데이터로도 표정 감정 인식이 가능한 방법으로 이미지 메타 정보인 연령과 성별을 활용한 표정 감정 인식 방법을 제안한다. 표정 감정 인식을 위해 원본 이미지 데이터에서 Yolo Face 모델을 활용하여 얼굴을 검출하였으며, 이미지 메타 정보를 기반으로 VGG 모델을 통해 연령과 성별을 분류한 다음 EfficientNet 모델을 활용하여 7가지 감정을 인식하였다. 메타 정보 기반 데이터 분류 모델과 전체 데이터로 학습한 모델을 비교한 결과 제안하는 데이터 분류 학습 모델의 정확도가 더 높았음을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.65-74
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• 2021

본 연구에서는 각각의 기업마다 내재된 각기 다른 고유의 서비스 풍토가 서비스를 제공 받는 고객들의 감정과 만족도에 미치는 영향에 대하여 고객의 긍정적인 감정을 세분화하여 연구하였다. 이를 통해 서비스 풍토 조성 방향에 대하여 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구 방법으로는 설문조사로 수집된 데이터를 SmartPLS(v.3.3.2)를 사용해 측정모델 분석과 구조모델분석 등 구조방정식 통계분석을 실시하였다. 연구 결과를 살펴보면, 첫째, 기업의 서비스 풍토는 긍정적인 고객 감정인 유쾌함, 즐거움, 행복함에 모두 정(+)의 영향을 미친다. 이는 기업의 서비스 풍토를 조성하는 것이 고객의 긍정적인 감정을 이끌어 내는 중요한 요소임을 나타낸 것으로 해석할 수 있다. 둘째, 기업의 서비스 풍토와 긍정적인 고객감정은 고객만족도에도 긍정적인 영향을 미친다. 마지막으로 기업의 서비스 풍토가 고객만족도에 영향을 미칠 때 여러 매개변수 중 행복함이 가장 큰 매개효과를 미치는 요소로 나타났다. 이를 통해 기업의 서비스 풍토 중 고객의 행복한 감정을 충족시키는 것이 가장 중요하다는 것을 실증적으로 보여주었다. 본 연구는 소수의 외식기업을 대상으로 한 것이기 때문에 연구결과를 일반화하여 모든 외식기업에 적용하는 것은 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 서비스 풍토가 고객만족도에 영향을 미칠 때 긍정적인 고객의 감정을 세분화하여 연구한 것은 의미가 있으며, 향후 기업의 서비스 풍토 조성 요인 분석을 통해 긍정감정요소 뿐만이 아니라, 다양한 감정분석으로 고객 만족도를 높이는 방안에 대한 연구가 지속되기를 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.220-229
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• 2011

본 연구는 소비자가 제품 및 서비스 불만족으로 인해 발생하는 감정적 반응 (Anger)이 소비자 불평행동에 미치는 영향을 행동이론 중에 하나인 계획행동이론(Theory of Planned Behavior)과 결합하여 살펴보고자 한다. 본 연구는 삼성 핸드폰 애니콜 사용자들이 개설한 '소비자의 힘'이란 웹사이트에서 소비자들의 적극적인 활동을 예측하기 위해서 기존 문헌연구를 통해 감정적인 부분과 인지적인 요인들의 결합을 통한 모델을 제시하였다. 제시된 모델을 검증하기 위해서 "소비자의 힘" 웹 사이트 회원들을 대상으로 실증적 분석을 위한 온라인 설문을 실시하였다. 온라인 설문은 감정적 반응인 분노와 계획행동이론의 변인들(주관적 규범, 태도, 행동의도, 행위)과 함께 불평행동 하나인 서명운동의 유무를 묻는 문항들로 구성되었다. 수집된 자료를 분석한 결과, 제품 서비스에 대한 감정적 반응(Anger)과 행동이론의 결합이 소비자 행동을 보다 잘 예측하는 것으로 판명되었다. 그리고 불평행동의 적극적 참여 의도는 서명참여 유무를 유의미하게 설명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.189-196
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• 2020

2020년 신종 코로나 바이러스 감염증은 다시 한번 중국 경제의 구조 전환을 촉진했고 중국의 "인터넷+"업계의 경제 발전을 가속화하는 가운데, "패션 네트워크+플랫폼 마케팅"의 새로운 온라인 마케팅 모델이 주목받고 있다. 본문은 인지 모형에 기초하여 인지, 감정, 그리고 행위의 세 단계로부터 왕홍 경제 환경에서 소비자의 중복 구매에 대한 영향 요인을 분석하였다. 인터넷을 통해 수집된 438부의 설문지는 SPSS V 22.0와 AMOS V 22.0를 사용하여 수집된 데이터에 대한 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 구조방정식 분석을 실행하였다. 연구에서 가정된 검증은 신형 전자상 거래 사업자에서 소비자의 구매의도에 대한 흡인력을 제시한다. 본 연구는 실증 분석을 사용하여 인터넷을 통한 경제 환경에서 소비자의 중복 구매의도에 미치는 영향 요인을 분석하였다. 그 결과 전자상 거래의 서비스 품질 중 전문성이 사회적 관계에 미치는 영향과 인지된 상호작용성이 소비자의 만족도에 영향을 미치지 않는 것 외에 모든 요소가 사회적 관계와 소비자 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 관계와 소비자 만족도가 중복 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구를 통해 전자상거래가 진행될 때에는 인터넷 판매 전문 능력과 가치관, 제품 특징의 적절성을 중시해야 한다.