The purpose of this study is to inquire into the necessity and problem of the study on beauty aesthetics, and the direction and method of its study theoretically by applying the concept of aesthetics to the beauty art as an attempt to build up aesthetic concepts of beauty art. As results of inquiry, the study on beauty aesthetics is essential for the adaptation to demands for the creativity of beauty art. As for problem of study on beauty aesthetics, it is necessary to conduct an aggregate study at various angles since the aesthetic value of beauty art (hairstyle) is realized by interaction of the social cultural value or practical value and pure artistic value, and the unique cosmetic beauty of any era or nation group individual is created on the basis of hair designers and individual spirit, emotion and taste, etc. and its perceptual aesthetic enjoyment is accomplished variously. As for the direction and method of study on beauty aesthetics, the quest with abstract speculative self-examination into the beauty having its subjective meaning must be accomplished. This thesis would like to contribute to the building up of beauty industry field as beauty arts based on the aesthetics by successive coming forward of personnel for beauty who combine the aesthetic abilities meeting the diversified requirements of modern society and by improving the recognition of persons recognizing the beauty industry field as a technical field only.
The advent of the information age, advancement of the multi-media, and proliferation of internet are all ushering-in a new era of a cyber world. The artistic expression is unfolding into a new genre of a new era.. In the modern art, the boundary between the fine art and the applied art is becoming blurred, and further, distinction of fine art from popular art is also becoming meaningless. The advancement of science and technology, by offering new materials and visual forms, is contributing to the expansion of the morden art's horizon. As fashion illustration is gaining recognition as a form of art which mirrors today's realities, it has also become increasingly necessary to add variety and newness. Fashion illustration is thus becoming the visual language of the modern world, capable of conveying artistic emotion, and at the same time able to effectively communicate the image of fashion to the masses. The increasing awareness of artistic talent and ingenuity as essential components of fashion illustration is yielding greater fusion between fashion illustration and art & technology. This has resulted in the use of the advanced computer technology as a tool for crafting artistic expressions, such as fashion illustration, and this new tool has opened-up new possibilities for expressing images and colors. Further, the computer-aided fashion illustration is emerging as a new technique for expression. The concept of fashion illustration, history of fashion illustration from its incepton to modern date is reviewed and the simplicity has been researched throughout past studies published in Korean and overseas Journals.
심전도 신호는 기본적으로 심장의 전기적 활동에 포함되며 이를 통해 심박수 측정, 심장 박동의 리듬 검사, 심장 이상 진단, 정서 인식 및 생체 인식과 같은 다양한 목적으로 분석 및 활용된다. 본 논문의 목적은 다차원 데이터 배열인 텐서 특성을 가진 다선형 판별분석(MLDA: Multilinear Linear Discriminant Analysis) 기법을 이용하여 개인식별을 수행하고자 한다. MLDA는 상위 차원의 텐서를 포함하는 분류 문제에 대해서 차원 문제를 해결 할 수 있으며, 상호 연관된 부분 공간은 서로 다른 클래스를 구별하기 위해 사용될 수 있다. 제시된 방법의 성능을 검증하기 위해 Physionet의 MIT-BIH데이터베이스를 적용하였다. 이 데이터베이스에 대해 실험한 결과, MLDA는 기존 PCA와 LDA와 비교하여 개인식별 성능이 우수함을 확인하였다.
This study is a case study that applies plant classification learning using machine learning to fourth graders in elementary school in online learning situations. In this study, a plant classification learning education program associated with 2015 revision science curriculum was developed by applying the Artificial Intelligence biological classification teaching Learning model. The study participants were 31 fourth graders who agreed to participate voluntarily. Plant classification learning using machine learning was applied six hours for three weeks. The results of this study are as follows. First, as a result of image analysis on artificial intelligence, participants were mainly aware of artificial intelligence as mechanical (27%), human (23%) and household goods (23%). Second, an artificial intelligence recognition survey by semantic discrimination found that artificial intelligence was recognized as smart, good, accurate, new, interesting, necessary, and diverse. Third, there was a difference between men and women in perception and emotion of artificial intelligence, and there was no difference in perception of the ability of artificial intelligence. Fourth, plant classification learning using machine learning in this study influenced changes in artificial intelligence perception. Fifth, plant classification learning using machine learning in this study had a positive effect on reasoning ability.
This study evaluated the engineering students' ethical sensitivity to an AI emotion recognition robot scenario and explored its characteristics. For data collection, 54 students (27 majoring in Convergence Electronic Engineering and 27 majoring in Computer Software) were asked to list five factors regarding the AI robot scenario. For the analysis of ethical sensitivity, it was checked whether the students acknowledged the AI ethical principles in the AI robot scenario, such as safety, controllability, fairness, accountability, and transparency. We also categorized students' levels as either informed or naive based on whether or not they infer specific situations and diverse outcomes and feel a responsibility to take action as engineers. As a result, 40.0% of students' responses contained the AI ethical principles. These include safety 57.1%, controllability 10.7%, fairness 20.5%, accountability 11.6%, and transparency 0.0%. More students demonstrated ethical sensitivity at a naive level (76.8%) rather than at the informed level (23.2%). This study has implications for presenting an ethical sensitivity evaluation tool that can be utilized professionally in educational fields and applying it to engineering students to illustrate specific cases with varying levels of ethical sensitivity.
인공지능 시대에 들어서면서 개인 맞춤형 환경을 제공하기 위하여 사람의 감정을 인식하고 교감하는 기술이 많이 발전되고 있다. 사람의 감정을 인식하는 방법으로는 얼굴, 음성, 신체 동작, 생체 신호 등이 있지만 이 중 가장 직관적이면서도 쉽게 접할 수 있는 것은 표정이다. 따라서, 본 논문에서는 정확도 높은 얼굴 감정 식별을 위해서 Convolution Block Attention Module(CBAM)의 각 Gate와 Residual Block, Skip Connection을 이용한 Identity- CBAM Module을 제안한다. CBAM의 각 Gate와 Residual Block을 이용하여 각각의 표정에 대한 핵심 특징 정보들을 강조하여 Context 한 모델로 변화시켜주는 효과를 가지게 하였으며 Skip-Connection을 이용하여 기울기 소실 및 폭발에 강인하게 해주는 모듈을 제안한다. AI-HUB의 한국인 감정 인식을 위한 복합 영상 데이터 세트를 이용하여 총 6개의 클래스로 구분하였으며, F1-Score, Accuracy 기준으로 Identity-CBAM 모듈을 적용하였을 때 Vanilla ResNet50, ResNet101 대비 F1-Score 0.4~2.7%, Accuracy 0.18~2.03%의 성능 향상을 달성하였다. 또한, Guided Backpropagation과 Guided GradCam을 통해 시각화하였을 때 중요 특징점들을 더 세밀하게 표현하는 것을 확인하였다. 결과적으로 이미지 내 표정 분류 Task에서 Vanilla ResNet50, ResNet101을 사용하는 것보다 Identity-CBAM Module을 함께 사용하는 것이 더 적합함을 입증하였다.
본 연구는 대형 언어 모델 (LLM) 시대에 공감적 대화 생성을 위한 감정 인식의 필요성을 확인하고 소형 언어 모델 (SLM)을 통한 미세 조정 학습이 고비용 LLM, 특히 ChatGPT의 대안이 될 수 있는지를 탐구한다. 이를 위해 KoBERT 미세 조정 모델과 ChatGPT를 사용하여 사용자 감정을 인식하고, Polyglot-Ko 미세 조정 모델 및 ChatGPT를 활용하여 공감적 응답을 생성하는 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과, KoBERT 기반의 감정 분류기는 ChatGPT의 zero-shot 접근 방식보다 뛰어난 성능을 보였으며, 정확한 감정 분류가 공감적 대화의 질을 개선하는 데 기여함을 확인하였다. 이는 공감적 대화 생성을 위해 감정 인식이 여전히 필요하며, SLM의 미세 조정이 고비용 LLM의 실용적 대체 수단이 될 수 있음을 시사한다.
본 연구는 외향성이라는 성격 특성에 따른 정서적 단어의 기억 수행의 차이를 연구하기 위해, 신호 탐지 분석법을 적용하여 기억 변별력과 재인 반응 편향을 분석하였다. 참여자들은 부호화 시에 제시되는 정서 단어에 대하여 정서 범주 판단과제를 수행하고, 이어서 재인 검사를 받았다. 또한 단어 재인에 미치는 과제의 난이도와 성격의 상호작용 조사하기 위해, 부호화와 인출 사이의 기간을 달리한 두 개의 실험이 수행되었다. 파지 지연기간이 짧은(5분) 저난이도 과제(Study I)에서는 특히 저빈도 단어에 대해, 외향성이 낮은 사람일수록 더 좋은 기억 수행(높은 d')을 보였으며, 재인 반응 편향에는 외향성에 따른 차이가 없었다. 특히, 외향성이 높을수록 오류 재인 후에 과신하는 경향이 높았다. 파지기간이 긴(한 달) 고난이도 과제(Study II)의 경우, 기억 수행은 외향성에 따른 차이가 없이 전반적으로 저조하였나, 고빈도-긍정 단어에서만 외향성이 높은 개인일수록 훨씬 자유로운 반응 준거(높은 적중률과 높은 오경보율)를 적용하는 재인 수행의 특성을 보이는 것이 관찰되었으며, 이런 긍정단어에 대한 자신의 재인에 과신하는 경향도 높았다. 본 결과는 기억 수행이 저조해질 때, 외향성이 높은 개인들이 내적 통제 과정에 더 취약해 지며, 이런 성격차이는 긍정단어의 기억의 재인 준거나 재인 반응에 대한 확신에 영향을 미칠 수 있음을 보인다. 즉 기억의 흔적이 약할 때, 외향성이 높은 개인들은 긍정적 정서가의 단어에 특정적으로 기억 보고와 확신 편향을 보일 수 있음을 시사한다.
음성인식 기술의 비약적 발전으로 최근 몇 년 사이 대화형 에이전트는 스마트폰, 인공지능 스피커 등을 통해 널리 보급되었다. 음성인식 기술의 인식의 정확도는 인간의 수준까지 발전하였으나, 여전히 말의 의미나 의도를 파악하는 것과 긴 대화를 이해하는 것 등에는 한계를 보이고 있다. 이에 따라 사용자는 대화형 에이전트를 사용함에 있어 다양한 오류 상황들을 경험하고 있으며 이는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 목소리를 주 인터페이스로 하는 인공지능 스피커의 경우, 대화형 에이전트의 기능 및 한계에 대한 피드백의 부족은 지속적 사용을 저해하는 요소로 꼽히고 있다. 따라서 사용자가 대화형 에이전트의 기능 및 한계를 보다 잘 이해하고 오류 상황에서 부정적인 감정을 완화할 수 있는 방안에 대한 연구에 대한 필요성이 높으나, 아직 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 사회적 전략 중 '사전 양해'와 '사과'를 대화형 에이전트에 적용하고 이러한 전략이 사용자가 에이전트에 대해 느끼는 인식에 어떠한 영향을 미치는지 조사하였다. 이를 위해 사전 양해와 사과 여부를 나누어 사용자가 대화형 에이전트와 대화하는 데모 영상을 제작하였고, 실험참가자들에게 영상을 보여준 뒤 느끼는 호감도와 신뢰도를 설문을 통해 평가하도록 하였다. 총 104명의 응답을 분석한 결과, 문헌조사를 토대로 한 우리의 예상과는 상반되는 결과를 얻었다. 사전 양해는 오히려 사용자에게 부정적인 인상을 주었으며, 특히 에이전트에 대한 신뢰도에 부정적인 영향을 주었다. 또한 오류 상황에서의 사과는 사용자가 느끼는 호감도나 신뢰도에는 유의미한 영향을 미치지 않았다. 심층인터뷰를 통해 원인을 파악한 결과, 실험참가자들은 인공지능 스피커를 사람과 같은 인격체보다는 단순한 기계에 가깝다고 인식했기 때문에 인간관계에 작용하는 사회적 전략이 영향력을 발휘하지 못한 것으로 해석된다. 이러한 결과는 사용자가 에이전트를 얼마나 기계, 혹은 사람에 가깝게 인식하는지에 따라 오류 상황에 대한 에이전트의 대처 방식 또한 달라져야 함을 보여준다.
MI란 Music and Imagery의 약자로 심리치료의 한 방법인 GIM(Guided Imagery and Music)을 현실에 맞게 축약적으로 접목시킨 방법이다. 이는 치료목표에 적합한 음악감상을 통해 다양한 심상을 경험함으로 인간의 내면세계를 탐색, 직면, 통찰, 해결하게 한다. 본 치료사례는 MI기법을 활용하여 우울한 내담자의 긍정적 내적자원에 따른 심상을 체험하고, 그 체험을 언어적으로 표현한다. 또한 그 이미지들을 일상생활에 긍정적인 변화를 적용할 수 있도록 유도하는 지지적 수준의 개인 치료사례이다. 지지적인 수준(Supportive Level)에서의 MI는 음악 안에서 안전하게 서로 지지하는 수준에서만 사용한다. 개인세션 도입은 특정 느낌이나 주제, 단어 혹은 시각적 이미지를 연상하고, 이러한 이미지는 갈등적인 내용이 아닌 긍정적인 경험을 유도한다. MI의 한 회기 별 첫 번째 단계는 초기면담(Prelude)으로 상담의 초기면담과 같이 구체적인 목표를 정한다. 두 번째 단계는 전환(Transition)으로 여러 가지 내담자의 이야기 중에 가장 지지적인 주제를 좀 더 초점화하여 구체적으로 느끼고 표현 할 수 있도록 한다. 세 번째 단계는 긴장완화 및 음악 감상(Music Listening)으로 여러 긴장이완법 등을 사용하여 음악 감상하는 동안 심상이 잘 떠오를 수 있도록 이완 시킨다. 그리고 음악 감상 동안 음악이 가져다주는 여러 가지 심상들을 탐색하고 연상 할 수 있도록 한다. 마지막 단계는 마무리(Process)시간으로 음악 감상 동안 경험되어진 심상을 그림으로 표현하고, 개인적인 심상경험을 언어적인 과정을 통해 치료사와 공유함으로써 긍정적인 경험을 확장시켜 내적인 힘을 키운다. A 내담자의 경우 내담자와의 라포 형성하기(공감, 이해, 지지), 내담자의 긍정적인 자원탐색(어린시절, 가족), 내담자의 감정표현 및 긍정적 지지(현재의 나)의 구체적인 목표를 설정하였다. 음악은 내담자가 선호하는 음악과 치료사가 선정한 음악 중에서 음의 전개가 단순하고, 멜로디가 반복적이며, 리듬이 규칙적이며, 협화음으로 구성된 안정적이고 구조화된 음악을 사용하였다. 그 결과 A는 1, 2회기에는 방어기제를 많이 사용하고 우울로 인한 감정조절의 어려움을 보였으나 3회기 이후 자신이 좋아하는 음악과 지지적인 음악을 치료사가 제공하는 것으로 인해 공감과 지지를 경험할 수 있게 되었다. 이를 통하여 4회기부터 안정감을 갖고 세션 안에서 부정적 정서를 긍정적인 정서로 전환하고, 자신의 내재된 힘을 발견하게 되었다. 6회기에는 과거 힘들었던 시간들이 앞으로 갖게 될 좋은 시간을 준비하는 단계라고 인식하기 시작하였다. B 내담자의 경우 내담자와의 라포 형성 및 탐색하기(공감, 이해, 지지), 내담자의 문제 탐색 및 긍정적 인식(어린시절, 가족), 내담자의 감정표현 및 통찰하기(현재와 미래의 나)의 구체적인 목표를 설정하였다. 음악은 1, 2회기에는 안정적이고 구조적인 음악을 사용하였으나, 3회기 이후 곡의 전개가 점점 커지고 주제 멜로디의 변주로 음의 고저가 많으며, 협화음과 불협화음이 넘나드는 고전파와 낭만파의 음악을 사용하였다. 그 결과 B 내담자는 1,2회기에서는 대인관계의 어려움을 종교적인 관계로 전환하여 현실회피하려는 경향이 나타났으나 자신이 좋아하는 음악과 지지적인 음악을 통하여 공감과 지지를 경험할 수 있었다. 3회기 이후 B는 자신의 현실 문제를 인식하고 직면하였으나 회피와 직면의 양가감정을 갖게 되었다. 4회기 이후 B는 우울로 인한 감정의 변화를 음악 안에서 경험하고, 자신의 문제에 직면하였다. 5, 6회기에서는 긍정적인 자원을 통해 내적인 힘을 키우고 해결하려는 태도와 미래에서의 내가 좀 더 당당하고 건강하게 살아가려는 의지가 나타났다. 이와 같이 MI 프로그램은 GIM 프로그램보다 좀 더 현실적이고 짧은 회기수로 내담자의 문제들을 해결할 수 있다는 가능성을 제기한다. GIM처럼 깊은 무의식속으로 접근 하지 않고도, MI는 현실주의 상담과도 같이 내담자의 현실적인 문제를 근거로 하여 문제인식 및 통찰, 해결해 나갈 수 있다. 특히 음악의 사용에 있어서도 다양한 장르의 곡을 내담자에게 맞게 사용할 수 있으며, 음악감상 시간도 GIM에 비해 짧고 곡의 기능들도 구조화되어 내담자의 감정을 심상으로 잘 표현 할 수 있다. 그러므로 MI는 내담자의 음악선호도와 음악의 다양한 기능들을 활용하여 개인과 그룹으로 성인뿐만 아니라 아동 및 청소년에게도 알맞게 수정 보완하여 사용할 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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