• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.526-537
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• 1999

본 논문에서는 칼라패턴의 물리적 속성을 감성 속성으로 변환시켜 주는 적응 퍼지 시스템을 기반으로 한 감성평가모델을 제안하였다. 감성평가모델은 칼라패턴의 물리적 속성인 평균색상, 평균채도 평균명도 주파수 성분이 서로 상반되는 의미를 갖는 형용사 쌍으로 표현되는 감성속성에 영향을 준다는 Soen의 심리학적 실험을 기초로하였다. 제안된 모델은 두 개의 적응퍼지시스템과 이시스템으로부터얻어지는 감성평가치를 융합하기 위한 퍼지 집합 연산자인 $\Upsilon$모델로 구성되었다. 실험결과 본 논문에서 제안한 모델이 비서형 모델을 근사화하는 신경회로망 모델과는 근접한 결과를 제공하였고 훈련된 결과로부터 언어적 해석이 용이함을 보였다. 제안된 모델에 의한 감성평가결과는 감성을 기반으로 하는 칼라패턴의 검색에 이용될수 있을 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제22권2호
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• pp.49-58
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• 2019

4차 산업 혁명 시대에 인공지능은 IT 기업을 중심으로 기업들의 핵심 사업 전략이 되고 있다. 그리고 국내외 주요 포탈 기업들 또한, 인공지능 기반의 검색 서비스를 출시하고 있다. 인공지능 검색 서비스는 이미지 음성과 같은 비정형 데이터를 활용하며 검색 패러다임을 확장시켰다. 하지만 기존의 텍스트 기반의 검색 서비스와 다른 인터페이스를 제공한다. 익숙하지 않은 인터페이스는 서비스의 사용성을 저해할 수 있는 요소로, 인공지능 검색 서비스를 이용에 따른 사용성에 변화를 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 네이버앱 8.9.3 베타버전을 사례로 인공지능 검색 서비스를 실험한다. 실험은 네이버앱 사용 경험이 있는 20대와 30대 30명을 대상으로, 네이버앱의 인공지능 검색 서비스인 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드, AiRS 추천 콘텐츠의 사용성을 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 평가한다. 실험분석 결과, 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 통계적으로 유의미한 사용성 변화가 있는 것으로 나타났다. 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드는 양(+)의 상관관계가, AiRS 추천 콘텐츠는 음(-)의 상관관계가 있었다. 본 연구는 인공지능 검색 서비스를 적용에 따른 사용성 변화를 평가하고 분석한 것으로, 추후 인공지능을 활용한 서비스의 사용성 평가 연구에 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.

• 감성과학
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• 제14권2호
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• pp.293-300
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• 2011

CGI(Computer-generated Image) 기술은 이미지 생성을 자동화한다는 측면에서 디자이너에게 도움을 줄 수 있다. CGI를 활용하는 과정에서 두 가지 중요한 활동은 이미지의 제작과 관리이다. 다양성을 추구하는 디자이너에게 추상이미지의 자동 생성과 같은 기법은 자유로운 형태의 이미지 획득에 많은 도움을 줄 수 있다. 이와 더불어 중요한 이슈는 방대한 분량의 이미지를 적절한 메커니즘을 통해 관리하는 것이다. 추상이미지는 특성상 이미지에 대응하는 검색어 설정이 어려우며, 분류 역시 까다로운 문제로 남아있다. 본 논문은 디자이너에게 친숙한 조형 요소와 감성 요소를 분류와 표현의 정보로 이용함으로써 자동 생산된 추상 이미지를 효과적으로 분류하고 표현하는 방법을 제안한다. 추상이미지에 대한 적절한 분류와 표현은 이미지 데이타베이스 구축 및 검색에 있어 간결하고 효과적인 기술로 활용할 수 있으며 대규모 컨텐츠 관리에 도움을 줄 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제23권4호
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• pp.364-371
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• 2021

담수 외래종에 대한 대중의 인식은 시대나 외래종과 관련된 특정 사건에 따라 달라진다. 인식차이는 관리계획을 수립하고 이해하는데 영향을 미쳐 외래종을 관리하는데 대중들의 인식을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 보전문화체학 (Conservation culturomics)에서 사용하는 소셜 네트워크 플렛폼의 디지털 텍스트, 언론보도, 인터넷 검색량을 분석하여 담수 외래종에 대한 대중의 관심도와 감성을 파악하고자 하였다. 11종의 담수 외래종을 대상으로 트위터 게시글 수와, 언론보도량, 검색량을 추출하여 대중의 관심도를 파악하였다. 또한 이 자료들의 시간에 따른 추세와 계절 변동성여부, 자료의 반복 주기를 확인하였다. 수집된 자료를 텍스트마이닝 기법 기반의 감성분석을 통해 감성지수(sentiment score)로 산출해 각 종에 대한 대중들의 감성을 분석하였다. 연구결과 황소개구리와 뉴트리아, 파랑볼우럭, 큰입우럭은 다른 종들보다 상대적으로 많은 대중의 관심을 받는 것으로 확인되었다. 일부 종에서는 특정 시기에 따라 반복되고 변화하는 트윗량과, 언론보도량, 검색량을 나타냈다. 한편 텍스트마이닝 분석 결과, 대부분의 사람들이 담수 외래종에 대해 부정적인 감성을 가지고 있었다. 특히 생태계교란 생물이 지정된 이후 연도가 갈수록 부정적인 감성은 증가하였다. 하지만 과학적 근거가 없는 정보가 확산되거나 혐오를 증대시켜 담수 외래종을 관리하는 것은 한계가 있다. 따라서 외래종에 대한 대중들의 인식을 과학적으로 파악하여 관리방안이 수립되어야 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.385-388
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• 2004

인공지능분야에서의 온톨로지란 기본적인 개념의 규정과 개념들 사이의 관계를 표현한 용어들의 분류(classification)를 의미한다. 온톨로지를 만들기 위해서는 많은 온톨로지 관련 언어가 있다. 그 중 최근의 연구 방향은 DAML+OIL과 OWL로 작성된 온톨로지를 이용한 추론, 인텔리전트 서비스 분야이다. 본 논문에서는 웹 상의 미술 작품 온톨로지에 대해 기존의 키워드 매칭 검색 대신에 추론엔진을 이용한 시맨틱 기반의 확장된 검색 방법을 소개한다. 향후 연구는 퍼지 개념을 도입하여 기존의 결과 보다 정확한 검색 결과를 얻기 위한 연구를 할 것이다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.333-337
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• 1999

본 연구의 목표는 감성적 제품이나 환경을 체계적으로 개발하고 평가하는 과정에서 요구되는 DB를 개발하는 것으로서, 산업체에서의 활용도가 높고 공공성이 큰 데이터를 중심으로 지표를 수집하여 보급체계를 확립하는 것이다. 이번 연구에서는 2 단계 감성공학기반기술 연구 결과인 충 35 개 보고서 전자 파일을 입수하여 감성지표화 작업을 수행하였다. Web 상으로 지원 가능한 감성공학 지표(정보물)를 도출 하였으며, 감성공학 문헌, Handbook, Data compendium, 사전 등을 중심으로 지표를 분류하여 체계화하였다. 연구보고서로부터 도출 된 초기 지표로는 감성지표 185 개, 개발 제품/시스템 소개물 94 개, 웹으로 지원 가능한 감성공학 관련 정보물 35 개가 있다. 이를 기초로 활용 가능한 지표를 엄선하였다. 감성 제품 개발에 필요한 감성지표를 쉽고, 편리하고, 정확하게 검색하고, 감성공학 연구 결과들을 체계적으로 정리하기 위해 지표의 표현 방법, 용어, 기술 수준 등을 표준화하였다. 초기 도출된 감성지표 리스트 중 활용가치가 높은 결과물을 중심으로 감성지표를 정리하였으며, 현재 262개 지표에 대해서 연구책임자의 검증을 거쳐 지표화 작업을 완료하였다. 이들 결과는 인터넷을 통하여 서비스를 실시할 예정이며, 앞으로 제품설계, 환경응용 기술로서 감성공학적 제품설계를 위한 guideline으로 사용될 것으로 기대된다. 또한 이들 지표를 보급하기 위한 목적으로 개발한 감성공학 데이터베이스 시스템은 감성공학 자료의 보급체계로 활용되어 기업간의 정보교환 및 커뮤니케이션 유도를 통한 기업체간의 기술 및 관리 유기체계 구축에 활용될 것으로 기대된다.하도록 한다. 이는 기초과학 수준이 높은 북방권 국가들의 과학자들이 주로 활용되고 있다는 점에서도 잘 알 수 있으며 우리의 과학기술 약점을 보완하는 원천으로써 외국인 연구 인력이 대안이 되고 있음을 시사한다. 본 연구에서는 한국 연구 조직에서 일하는 외국인 연구자들의 동기 및 성과에 영향을 미치는 많은 요인들을 확인할 수 있었다. 상관관계, 분산분석, 회귀분석 등을 통해 활용 성과에 미치는 영향 요인들을 도출하였다. 설문 분석을 통하여 동기 및 성과 사이에는 강한 상관관계가 존재하는 것을 확인할 수 있었으며 이는 전통적인 동기 이론들과 부합한다. 대부분의 변수가 동기 및 성과에 동시에 영향을 미치는 것으로 조사되었으며 그중에서도 조직 협력 문화, 외국인 연구자의 의사소통 및 협력성, 외국인 연구자의 연구 능력 관련 변수들 및 연구 프로젝트의 기술수명주기, 외국인 연구자의 기존 기술지식의 흡수 등이 가장 중요한 변수로 나타났다. 이는 우리가 주로 중국 및 러시아 과학자들을 활용하여 상업화하는 외국인 연구인력 활용 패턴과도 일치하는 결과이다. 즉 우호적인 조직문화를 가지고 있는 연구 조직에서, 이미 과학기술 지식을 많이 가지고 있고 연구 능력도 높은 외국인 과학기술자를, 한국에서 기술이 태동 또는 성장하고 있는 연구 분야에서 활용하는 것이 가장 성과가 좋다는 사실을 확인시켜 주고 있다. 국내에서 최초로 수행된 본 연구는 외국인 연구 인력의 활용 성과가 매우 높으며, 우리의 과학기술혁신시스템을 보완하는 유효한 수단으로써 외국인 연구 인력이 중요한 대안이 될 수 있음을 발견하였다. 외국인 연구 인력을 잘 활용하기 위하여 문제점 및 개선방안을 활용 환경, 연구 인력

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.655-658
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• 2020

최근 IT 기술의 발달로 태블릿, 스마트폰과 같은 다양한 디바이스로 손쉽게 음악을 감상할 수 있다. 하지만 최근 이런 기술 발달과는 다르게 사용자가 원하는 음악을 검색하는 방법은 고전적인 형태에서 벗어나지 않고 있다. 기존 음악 검색 방법은 텍스트 기반, 내용 기반, 소비자 감성 기반의 음악 추천 검색 방법이 있으며 저장된 메타 데이터를 이용하여 사용자의 질의에 대한 결과만 제공할 뿐 사용자의 경험 정보를 고려하지 않는다. 그리고 기존 플랫폼들은 사용자가 최근 많이 들은 가수, 장르, 분위기를 종합하여 사용자에게 어울리는 음악을 추천을 할 뿐 사용자의 경험정보를 고려하여 음악을 추천하지는 않는다. 본 논문에서는 사용자의 경험 정보를 활용하여 사용자 맞춤형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자의 현재 기분 정보, 주변 날씨 정보 등을 입력 받는다. 이후, 경험 정보를 기반으로 결정 트리를 통해 사용자 요구 기반의 음악 추천 시스템을 구축하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.271-273
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• 2006

본 논문에서는 신경망을 이용하여 텍스타일 영상으로부터 인간의 강성을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 자동감성인식 시스템의 구현을 위해 220장의 텍스타일 영상을 수집한 후, 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 감성과 패턴간의 상관관계, 즉 특정 패턴이 사람의 감성에 영향을 준다는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구에서는 영상에 포함된 패턴의 인식을 위해 신경망을 이용하였으며, 이때 패턴 정보의 추출을 위해 두 가지 특징 추출 방법을 사용한다. 첫 번째는 auto-regressive method를 이용한 raw-pixel data extraction scheme (RDES)을 사용하는 것이고, 두 번째는 wavelet transformed data extraction scheme (WTDES)을 사용하는 것이다. 제안된 시스템의 유용성을 증명하기 위해서 실제 100장의 텍스타일 영상에서의 감성을 인식하는데 사용했다. 그 결과 RDES와 WTDES를 사용했을 때 각각 71%와 90%의 인식률로, WTDES를 사용했을 때가 RDES를 사용했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 데이터 추출방법에 따라 다소 차이가 있었지만 전체적으로 악 81%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 감성인식 기반으로 텍스타일 데이터를 검색 할 수 있는 시스템 및 다양한 산업 분야에 응용 가능함을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.337-343
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• 2006

디지털 카메라의 이용자가 빠르게 증가하고 싸이월드 및 블로그 서비스의 활성화로 인하여 인터넷 상에 다양한 사진들이 떠돌고 있으며, 그 중에서 인물사진이 가장 많은 부분을 차지하고 있다. 그러나 인물사진의 초상권 때문에 활용할 수 있는 인물 사진은 전무한 반면 웹사이트 제작사, 광고 기획자, 기타 디자이너들은 다양한 표정의 인물사진을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 디지털 카메라 이용자들에게 초상권의 보호 하에 인물사진을 판매하고, 디자이너들이 요구하는 인물사진을 정확하고 신속한 검색을 보장하기 위해 인물사진과 관련한 색인어를 제시하는 검색엔진을 제안한다. 이 검색엔진은 기존의 명사형만을 지원하는 키워드나 카테고리 외에 명사와 동사를 동시에 키워드로 사용하는 검색이 가능하고 인물의 감성정보, 표정, 복장 등의 다양한 특성을 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다.