최근 감정에 대한 연구는 게임을 하는 사용자와의 상호작용을 높이는 요소로 주목 받고 있다. 그 동안 게임에서 표현되는 감정은 간단한 구조를 사용했었다. 하지만 게임에서 사용되는 감정에 대한 사용자의 요구가 높아지면서 감정을 구조화시킬 필요가 생겼다. 이 논문에서는 게임 속 캐릭터의 감정을 위해 생물학적 감정 원리를 기반으로 제안된 감정규칙을 활용했다. 그리고 감정에 영향을 주는 게임 구성요소를 분류하고 캐릭터가 게임에서 감정을 인지하기 위한 구조를 제안한다. 이를 통해 기존의 게임에서 사용된 감정을 감정의 역할로 분석하고 게임에서 감정을 표현하기 위해 고려해야할 구조적인 틀을 제안한다.
본 논문에서는 영화의 등장인물의 성향을 파악하기 위해 시나리오의 대사로부터 감정어를 추출하고, 등장인물의 감정어들을 긍정, 부정, 중립의 3개로 단순화하여 등장인물의 성향을 가시화 시켜주는 방법을 제안한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안한다. WordNet은 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정 항목과의 거리를 계산하여 단어별 감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정 벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터를 긍정, 부정, 중립의 3개의 차원으로 단순화 하여 등장인물의 성향을 표현한다.
컴퓨터 기술이 발전하고, 널리 보급됨에 따라 컴퓨터와 사용자간의 인터페이스가 인간 친화적으로 발전하고 있다. 현재 진행되고 있는 사용자 친화적인 인터페이스 기술로는 지능성뿐 아니라 감정을 가지는 캐릭터 에이전트가 있다. 본 논문은 캐릭터 에이전트의 감정을 생성하고 표현하는 방법에 초점을 두고자 한다. 먼저, 캐릭터가 가질 수 잇는 감정에 대한 타입을 정의하고 이들의 관계를 나타낸 계층 구조를 정의하였다. 본 논문은 효율적인 감정 추론을 모형화 하기 위해서 블랙보드 기반의 다단계 인지 모형을 제안한다. 첫 단계는 감정을 이끌어 내는 외부 환경을 평가 처리하는 메타 인터프리터이다. 둘째 단계는 이러한 메타 인터프리터를 통하여 얻은 결과를 이용하여 감정을 추론하고 생성하는 분야 인터프리터이다. 셋째 단계는 감정추론의 진행 중에 발생하는 모든 동적 상태를 보유하며, 감정추론을 돕는 블랙보드이다. 블랙 보드 기반의 다단계 인지 모형에서 추론된 여러 감정들은 계층구조에 의하여 추상화 과정을 거쳐 캐릭터의 행동으로 표현하게 된다.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
본 연구는 'B'지역노조라는 현대 일본의 '계급지향적' 노동운동을 검토하기 위해, 우선 그 이론적 틀을 모색하는 작업이다. 현재 일본에서 '계급지향적'인 노동운동은 주변에서 '잔여적인' 노동운동으로 설정되지만, 그럼에도 그 활동은 활발히 계속되고 있다. 이에 본 연구에서 그 '계급지향적' 노동운동을 분석하기 위한 이론적 틀을 살펴보았다. 먼저 윌리엄즈에 의한 개념의 변화를 검토하고, 마르크스주의의 계급 계급의식 개념과 '언어적 전회'의 새로운 주체 개념 등을 살펴보았다. 그리고 본 연구에서는 'B'지역노조의 사례에 맞게 '감정구조' 개념을 재해석하였다. 이와 같은 과정을 거쳐 본 연구에서는 'B'지역노조의 '집단적 노동자'와 '개인화된 노동자', '노동자'와 '비노동자'가 물질적 공간 혹은 비물질적 공간에서 집단화를 이룬다고 보았고, 그 '감정구조'는 '''계급지향성''을 둘러싼 모순과 절충'이라고 정리하였다. 그리고 마지막으로 본 연구에서는 그에 대한 '감정구조'의 모형을 제시했다.
심층인공신경망을 이용한 대화 모델링 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 대화에서 발화의 감정과 화행을 분류하기 위해 멀티태스크(multitask) 학습을 이용한 End-to-End 시스템을 제안한다. 우리는 감정과 화행을 동시에 분류하는 시스템을 개발하기 위해 멀티태스크 학습을 수행한다. 또한 불균형 범주 분류를 위해 계단식분류(cascaded classification) 구조를 사용하였다. 일상대화 데이터셋을 사용하여 실험을 수행하였고 macro average precision으로 성능을 측정하여 감정 분류 60.43%, 화행 분류 74.29%를 각각 달성하였다. 이는 baseline 모델 대비 각각 29.00%, 1.54% 향상된 성능이다. 본 논문에서는 제안하는 구조를 이용하여, 발화의 감정 및 화행 분류가 End-to-End 방식으로 모델링 가능함을 보였다. 그리고, 두 분류 문제를 하나의 구조로 적절히 학습하기 위한 방법과 분류 문제에서의 범주 불균형 문제를 해결하기 위한 분류 방법을 제시하였다.
본 연구는 심리학적 변인인 개인 감정구조를 도입하여 감정구조${\rightarrow}$환경 몰입${\rightarrow}$소비자유형(그린소비자 성향, 유사그린소비자 유형, 비그린소비자유형)${\rightarrow}$삶의 질에 관한 통합적 이론 모델을 구축하고자 실증 분석을 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정적 감정은 환경몰입에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 부정적 감정은 환경몰입을 높이는 것으로 나타났으나 통계적으로 유의미하지 않았다. 둘째, 환경몰입은 그린소비자 성향, 유사그린소비자 성향 및 비그린소비자 성향에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 그린소비자 성향은 삶의 질에 영향력을 미치는 것으로 나타났으나, 유사그린소비자 성향과 비그린소비자 성향이 삶의 질에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구는 심리학적 변인인 개인 감정구조를 도입하여 감정구조$\rightarrow$환경 몰입$\rightarrow$소비자유형(그린소비자 성향, 유사그린소비자 성향, 비그린소비자 성향)$\rightarrow$삶의 질에 관한 통합적 이론 모델을 구축하고자 실증분석을 하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정적 감정은 환경몰입에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 부정적 감정은 환경몰입을 높이는 것으로 나타났으나 통계적으로 유의미하지 않았다. 둘째, 환경몰입은 그린소비자 성향, 유사그린소비자 성향 및 비그린소비자 성향에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 그린소비자 성향은 삶의 질에 영향력을 미치는 것으로 나타났으나, 유사그린소비자 성향과 비그린소비자 성향이 삶의 질에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 인간형 로봇의 태스크 실행 중 자율 감정 생성을 위하여 Three-layered hybrid architecture에 기반한 감정 반응 시스템을 제안한다. Three-layered hybrid architecture는 Deliberative layer, Reactive layer Hardware abstraction layer의 3단계의 계층으로 되어 있으며, 모바일 로봇의 자율 동작을 위해서 개발되었다. 본 연구에서는 저자가 개발중인 안드로이드 EveR-2의 감정 시스템에 적용하여 로봇의 태스크 동작 중에 외부의 자극들로부터 자신의 감정을 생성하고, 생성된 감정과 태스크를 조합하여 자신의 행동을 변화시키며 인간과 상호작용하는 로봇 감정 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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