• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.685-686
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• 2015

최근 감성ICT산업은 성숙기 IT산업을 새롭게 도약시킬 핵심 산업으로 인식되면서 관련 산업계의 주목을 받고 있으며 다양한 분야에 접목되고 있다. 특히, 인간표정을 인식하는 IT기술은 사회적 측면에서 인간중심의 미래생활 패러다임의 변화가 감성이해를 통한 사용자 친화적 솔루션으로 발전하고 있다. 효율적인 경영을 위해 기업은 고객의 요구사항을 정확히 파악하는 것이 중요한데 본 연구에서는 이러한 감성ICT 기술을 이용한 새로운 커뮤니케이션의 사례로서 고객의 감정 중에 특히 얼굴표정을 파악하여 고객중심의 맞춤형 서비스 기능을 제공할 수 있도록 얼굴표정에 의해 호감도를 특정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이것은 기존의 7개 표정인식 알고리즘을 이용하여 고객만족도를 특정할 수 있도록 한 것이다.

• Asia Marketing Journal
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• 제8권2호
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• pp.93-99
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• 2006

최근 국내외로 각광을 많이 받은 마케팅 개념 중 하나가 바로 체험마케팅이다. 특히 업계에서는 체험마케팅에 대한 많은 관심이 있었기에 체험마케팅의 여러 개념과 적용사례가 부각되고 있다. 본 글에서는 체험마케팅에 관련된 주요 오해가 무엇이고 그 실상이 또한 무엇인지 설명하고자 한다. 체험마케팅의 첫째 오해는 체험마케팅이 획기적인 개념이라는 것인데 사실 체험마케팅의 근원이 되는 소비자 반응의 계층, 감성 마케팅, 그리고 통합마케팅 등은 다른 선행 이론에서 잘 정립되었다. 하지만 체험마케팅의 공헌은 이처럼 분할된 여러 개념을 한 틀 속에 응용할 수 있게끔 체계화시켰다는 점이다. 둘째 오해는 체험마케팅의 뜻이 감각마케팅과 통용된다는 것이다. 체험마케팅의 유수 사례 중에는 오감마케팅만을 강조하는 경우가 많은데 성공적인 체험마케팅을 꾀하는 기업은 소비자의 전체적인 체험의 향상을 지향해야 한다. 셋째 오해는 체험마케팅이 감성마케팅만을 강조하고 이성적 마케팅을 간과한다는 생각이다. 체험마케팅은 실제로 소비자의 상황분석에 근거하여 이성과 감성적 마케팅을 둘 다 포괄하는 접근방식이다. 넷째 오해는 체험마케팅의 개념이 너무 추상적이어서 실무에는 큰 도움이 되지 않는다는 주장이다. 하지만 체험마케팅의 실무적인 프로세스를 충실히 따르면 여러 가지의 마케팅 및 조직상의 긍정효과가 나타난다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.627-636
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• 2022

디지털 혁신의 발전과 활용을 극대화하기 위해 사용자의 감성과 경험에 대한 이해를 바탕으로 사용자를 공감하기 위해 진행된 연구로 의미가 있다. 이를 위하여 첫째, 산업 발전 및 디지털 혁신에 대한 현황을 경제 분석 자료와 통계 분석 자료를 통해 분석하였다. 둘째, 감성과 경험에 대해 고찰하여 그 유형과 속성을 살펴보았다. 셋째, 앞서 도출된 유형을 직접적인 결과물에 투영하여, 보다 창의적이고 혁신적인 사용자 경험을 개발하고자 하였다. 본 연구결과는 디지털 혁신에 대한 현황 분석과 선행 연구를 통한 이론적 근거 제시, 인간의 감성과 경험의 영역에 따른 조사 방향성 및 연구 범위 구체화, 사용자 조사 개발 방향성을 적용한 디자인 분석 방향성 제시로 나타났다. 본 연구는 향후 다양한 분야에서의 감성과 경험의 본질적인 개념 고찰을 통해 차별화된 경험을 주기 위해 인간의 감성과 행동을 어떻게 접근하고 해석해야 되는지 도움을 줄 수 있는 기초 자료로써 활용될 것을 기대한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.32-41
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• 2023

Recently, many studies are being conducted to extract emotion from text and verify its information power in the field of finance, along with the recent development of big data analysis technology. A number of prior studies use pre-defined sentiment dictionaries or machine learning methods to extract sentiment from the financial documents. However, both methods have the disadvantage of being labor-intensive and subjective because it requires a manual sentiment learning process. In this study, we developed a financial sentiment dictionary that automatically extracts sentiment from the body text of analyst reports by using modified Bayes rule and verified the performance of the model through a binary classification model which predicts actual stock price movements. As a result of the prediction, it was found that the proposed financial dictionary from this research has about 4% better predictive power for actual stock price movements than the representative Loughran and McDonald's (2011) financial dictionary. The sentiment extraction method proposed in this study enables efficient and objective judgment because it automatically learns the sentiment of words using both the change in target price and the cumulative abnormal returns. In addition, the dictionary can be easily updated by re-calculating conditional probabilities. The results of this study are expected to be readily expandable and applicable not only to analyst reports, but also to financial field texts such as performance reports, IR reports, press articles, and social media.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.47-73
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• 2023

본 연구는 인공지능 기법 중 다중레이블 속성선택 방법을 적용하여 복잡한 경영환경에서 의사결정의 효과성을 증대시키는 방안을 설명한다. 인공지능 기반의 의사결정 시스템은 의사결정자의 선택과 판단을 돕거나, 대신하는 중요한 역할을 한다. 더욱이 최근 인공지능을 중심으로 한 비즈니스 의사결정은 기업의 성장 동력으로 평가받는데, 이를 위해서는 효과적인 의사결정 방법이 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 의미 있는 속성값을 선별하는 CFS-BR(이진연관성 접근 기반의 상관관계 속성선택 모델)을 제안하여, 효과적인 의사결정을 지원하는 것을 돕는다. 예시데이터와 실증데이터의 분석 결과, CFS-BR은 유의미한 속성을 최상우선선별 알고리즘 기반으로 최상의 조합을 선별하므로 효율적 의사결정을 지원할 수 있고, 기존의 다중 레이블 속성선택 방법과 비교하였을 때 정확도가 높은 것으로 보아 효과적인 의사결정을 증대시키는 데 유용하다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.51-66
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• 2018

인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.397-412
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• 2023

소셜 로봇이 인간의 일상생활에 자리매김하기 위해서는 소셜 로봇의 기술적 구현과 소셜 로봇을 바라보는 인간의 심리를 함께 고려하는 것이 중요하다. 본 연구는 소셜 로봇의 외형 디자인에 대해 소비자가 느끼는 감성에 기반하여 잠재적인 소셜 로봇 군집을 도출하고, 각 군집이 갖는 중요한 디자인적 특징 및 감성 차이를 식별 및 비교하고자 하였다. 소셜 로봇에 대해 소비자가 느끼는 감성을 측정 및 평가하기 위한 소셜 로봇 감성 프레임워크를 구축하고, 감성공학적 접근방법인 의미분별척도법에 기반해 소셜 로봇 디자인 감성을 평가하였다. 감성 평가 결과를 토대로 다차원 척도법과 K-means 군집분석을 실시하여 30개의 소셜 로봇을 4개의 군집으로 분류하였으며, 각 군집 별 디자인 요소의 특징을 확인하고, 소비자 감성을 비교 분석하였다. 각 군집 별로 도출된 디자인적 특징 및 감성 차이를 바탕으로 인간중심적 관점에서 성공적인 소셜 로봇 디자인 및 개발을 위한 전략적 방향을 제언하였다.

• 감성과학
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• 제23권4호
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• pp.61-72
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• 2020

경제 불안정과 고령화, 경쟁격화 및 개인 가치관의 변화 등 사회 문제가 점점 심각해질 가능성이 있다. 이러한 상황에서 이를 해결 가능한 방안 중 하나로써 감성컴퓨팅 관련 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 감성컴퓨팅 연구 키워드를 중심으로 국내 및 글로벌 연구의 지식구조와 주요 키워드, 연구생산 현황 및 국가간 협력관계 및 주요 키워드별 네트워크 등을 파악하였다. 이를 위해 전문 학술데이터 베이스(Scopus)로부터 해당 키워드를 중심으로 논문을 검색하였으며, 서지분석과 네트워크 분석을 실시하였다. 중국과 미국이 Affective computing 분야에서 지식생산이 활발하였고, 한국은 약 10% 정도로 저조한 상황이다. 주요 키워드는 Affective computing을 중핵으로 주로 컴퓨팅 처리 및 감성분석, 인식을 분류하는 연구 및 사용자들의 모델링, 심리 분석이 주요 연구 키워드이다. 국가 간 협력구조는 중국과 미국이 가장 큰 클러스터를 형성하고 있고, 그 외에 영국, 독일, 스위스, 스페인, 캐나다 등이 협력을 주도하고 있다. 한국의 연구협력은 다양하지 않고 연구생산도 저조한 결과를 보였다. Affective computing 분야의 연구발전을 위해 미국, 중국 등 주요국과의 연구협력 강화와 연구파트너의 다양화를 위한 시사점을 결론으로 제언하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권10호
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• pp.199-207
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• 2019

본 연구는 기업 구성원의 집단적 문화성향이 변화적 조직시민행동에 미치는 영향 및 감성활용의 매개효과를 확인하는데 목적을 두고 분석하였다. 홉스테드의 문화차원인 집단적 문화성향은 아시아국가에서 높게 나타났으며 관련 선행연구는 학교 및 국가별 차원에서 대부분 분석되었다. 본 연구는 홉스테드 문화차원을 개인적 차원으로 설문화한 Yoo's Cultural Value Scale (CVSCALE) 사용하여 국내 S 전자회사의 임직원 200명을 상대로 자기기입식 설문지를 2주 동안 수집, SPSS 21.0을 통해 통계 분석했으며 결과는 다음과 같다. 구성원의 집단적 문화성향은 변화적 조직시민 행동에 유의한 (+) 영향을 미친다고 나타났으며 개인의 감성활용이 집단적 문화성향과 변화적 조직시민행동을 완전 매개한다는 결과가 나타났다. 본 연구 결과를 통해 구성원의 집단적 문화성향이 조직의 성과에 긍정적 영향을 준다는 점을 검증하였다. 본 연구결과를 통해 집단적 문화성향과 감성활용 능력이 조직시민행동의 선행요인의 가능성이란 새로운 시사점을 제공하였다. 또한 구성원들의 감성 활용 훈련 및 교육을 제도적으로 정착하여 개인 및 그룹차원의 성과를 향상하도록 제시하였다.