본 논문은 온라인 교육매칭 플랫폼의 교육자에 대한 신뢰도 파악을 위한 리뷰분석 자동화 시스템을 설계한 논문이다. 웹 크롤링을 통해 비정형 데이터인 교육자에 대한 리뷰를 수집 및 파싱을 통해 데이터 베이스화 한다. 수집한 리뷰 데이터와 SO-PMI를 이용해 온라인 교육자 신뢰도 파악을 위한 맞춤형 감성사전을 구축하고자 한다. 구축한 감성사전을 이용해 리뷰를 수치화해 교육자와 피교육자 매칭 시신뢰성 향상에 도움을 주고자 한다.
본 연구는 소셜 네트워크 분석을 이용하여 정성적 데이터를 객관적인 데이터로 변환하는 과정에 대해 연구한다. 소셜 네트워크 데이터 분석을 위해 이미지 스케일을 통해 정서 및 심리 상태를 색으로 표현하고 채용에 있어 면접자들의 객관적이고 신뢰성 높은 자료를 시각화 하여 면접관들의 주관적인 잘못된 판단의 오류를 최소화 하도록 감성 채용 시스템 시각화를 제안 하였다.
SNS 등과 같은 소셜 미디어는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들을 대거 포함하고 있어 최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 그러나 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 띄어쓰기와 철자 오류가 많아 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다. 또한 온라인 상의 문장은 짧다는 특징이 있어 상호 정보량, 카이제곱 통계량 등과 같은 기존의 의미 선택 방법을 이용하게 되면 문장 내 선택 할 수 있는 의미의 부재로 인해 정확한 감성 분류를 할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 초/중성 및 어절 패턴 사전을 이용해서 보정할 수 있는 모듈과 문장 내 품사의 우선순위를 이용한 의미 선택 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 용언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 DB 구축 한 후 학습에 의해 누적된 속성 DB를 사용하여 보다 정확한 긍/부정 감성을 추출한다.
최근 빅데이터 분야의 높아진 관심과 더불어 빅데이터의 처리를 통한 응용 분야에 대한 관심도 높아지고 있다. 개인의 감성을 파악할 수 있는 오피니언마이닝은 사용자 개인 맞춤 서비스 제공 분야에서 많이 이용되고 있는 빅데이터 처리 기법이다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 사용자들의 장소에 대한 텍스트 형태의 리뷰를 오피니언마이닝 기법으로 처리하고 k-means 클러스터링 작업을 통해 사용자의 감성을 분석하였다. 클러스터링 작업으로 분류된 비슷한 범주의 감성을 가진 사용자들끼리 동일한 수치 값을 부여한다. 부여된 수치 값으로 협업 필터링 추천 시스템을 이용해 선호도를 예측하고 예측 값이 높은 장소 순으로 지도위에 마커와 함께 내용을 표시하여 사용자에게 추천내용을 보여줄 수 있는 방안을 제안하였다.
본 연구는 사회 감성(Social emotion)중 공감도 정량화 방법을 제안하고자 한다. 비접촉형 센싱 방법인 인체 미동 기술을 이용하였다. 참가자들은 공감한 그룹과 공감하지 않은 그룹으로 분류하였다. 웹캠(Web-cam)을 이용해 표정 Task를 수행하는 동안 영상의 상반신 데이터를 수집하였다. 수집 된 데이터는 각 주파수 성분 별로 0.5 Hz, 1 Hz, 3 Hz, 5 Hz, 15 Hz로 분류하여 추출하였다. 추출 된 데이터는 움직임의 평균과 변화량, 움직임의 동조현상을 비교하였다. 그 결과 공감한 그룹의 움직임 평균과 움직임의 변화정도가 낮게 나타났다. 공감하지 못한 그룹의 경우 평균 움직임과 변화정도가 큰 것으로 나타났으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 또한 공감한 그룹의 두 피험자의 경우 표정 Task를 수행하는 동안 움직임에 동조 현상이 나타나는 것을 확인하였다. 이는 두 사람 간에 공감이 형성 되었을 때 자연스럽게 집중을 하게 되고 그에 따라 움직임에 정도가 차이가 나는 것으로 볼 수 있다. 본 연구는 비접촉 센싱 방법을 통해 공감도 측정 가능성을 확인하는데 의의가 있다.
최근 빅데이터 분석은 대량의 데이터로부터 미래를 예측하여 가치를 창출할 수 있어 다양한 분야에서 주목받고 있으며, 정치 캠페인 운영이나 결과 예측에도 활용되고 있다. 하지만 기존의 연구는 특정 SNS 데이터만을 분석하여 후보자들에 대한 정보를 취합하는데 한계가 있었다. 이에 본 연구는 2017년 한국 대선 후보별 뉴스와 댓글을 수집하여 뉴스 생성 추이, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 분석, 키워드 감성 분석을 하였다. 분석 결과, 대선 후보 간 다양한 토픽들이 생성되는 것을 확인하였으며, 후보별 이슈가 되는 중점 키워드와 이에 대한 유권자들의 호응도가 추출되었다. 본 연구는 포털 뉴스에서 생성되는 대선 캠페인에 대한 동향을 마이닝 할 수 있게 했다는 점과 감성 분석을 통해 대권주자들에 대한 유권자들의 관심과 의견들을 정량화하여 수치화한 것에 의의가 있다. 본 연구가 여론 수렴의 도구적 방법을 제시함으로써 이를 바탕으로 전략적인 행동 방안을 도출할 수 있을 것을 기대한다.
본 연구에서는 현장실험 실시의 제약을 극복하기 위해 3차원 가상현실(Virtual Reality)로 4차로 고속도로를 모델링한 후, 피실험자가 차량시뮬레이터(Driving Simulator)에 탑승하고 주행하면서 혼합곡선부의 선형변화에 대한 동적인 반응 데이터를 획득함과 동시에 도로 기하구조 이미지 인지특성 데이터를 획득하였다. 특히, 본 실험에 적용된 차량시뮬레이터의 그래픽 모듈은 동역학 해석 모듈로 얻은 데이터에 기초하여 운동재현기와 가상환경의 일치감을 최대로 하여 피실험자로 하여금 Simulator Sickness를 최소화하도록 하였으며, 감성요인으로 사용된 어의는 국어사전 및 전문가의 견해를 바탕으로 추출된 7개 항목의 형용사를 바탕으로 감성평가를 실시하였다. 또한 감성적인 측면에서 도로 선형과 안전성에 대한 인과관계를 규명하기 위하여 LISREL(Linear Structural Relationships) 모형을 이용하여 정적인 도로 안전성 모형과 동적인 도로 안전성 모형을 구축하여 복합선형구간에서 도로 기하구조의 변화에 따른 운전자들의 안전성에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 그 결과, 도로 설계시 운전자의 감성적인 측면을 고려한 도로 설계가 필요하며 이는 안전한 도로를 건설하는데 있어 매우 중요한 요인이며 이를 통하여 도로 안전성 향상에 기여할 수 있다고 생각된다.
최근 들어 로봇 기술은 팔과 다리가 달린 인간형 로봇 휴머노이드(Humanoid)와 같이 겉모습뿐만 아니라 히노애락(喜怒哀樂)과 같은 인간의 감정을 흉내 내는 지능형 감성로봇(Emotional robot)으로 진화하고 있으며, 사물인터넷(Internet of things, IoT), 빅데이터(Big data) 및 인공지능(Artificial intelligence, AI) 기술까지 융합하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 기술 발전을 기반으로 로봇산업은 전통적인 제조업뿐만 아니라 의료, 실버, 국방, 건설, 생활가전, 물류, 드론 등 다양한 분야에서 활용이 가능하며, 또한 교육, 문화, 예술에도 접목을 할 수 있어 넓은 분야에서 발전 가능성이 매우 큰 산업이다. 본 논문에서는 인간과 교감하는 감성로봇의 개념과 주요 기술을 소개한다. 아울러, 최근까지 연구 개발되었거나 제품으로 출시되었던 감성로봇 사례를 소개하고 향후 전망에 대해서 논의한다.
최근 빅 데이터와 인공지능의 발달과 함께 감성 분석에 대한 연구가 활발해지고 있다. 더불어 감성 분석을 위한 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들에 대한 수집의 필요성도 높아지고 있다. 본 논문은 긍/부정어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하는 기존의 수집 방법에 대한 문제점에 대하여 해결방안을 제시한다. 기존의 수집 방법으로 일단 모든 URL들을 저장하고 필터링 과정을 거쳐 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하고자 한다면 불필요한 텍스트 문서 저장과 필터링 과정에서 메모리와 시간을 낭비하게 된다. 기존의 수집 방법에 블룸 필터라는 자료구조를 적용시켜 메모리와 시간을 낭비하게 되는 문제점을 해결하고자 한다.
인간이 움직이는 물체에 탑승하고 있거나 움직이는 물체를 잡고 있을때 어떤 종류의 감성을 느끼게 된다. 물체의 속도, 가속도, 또는 강성, 감쇠 등으로 인하여 인간은 쾌, 불쾌감을 갖게 되며, 본 논문에서는 이러한 감성을 운동감이라 정의한다. 이러한 운동감을 공학적으로 유용한 데이터로 만들기 위해 운동감 어휘를 도입하여 정량화를 시도하였으며, 복수의 운동감 어휘를 연산할 수 있는 방법과 가중치를 구할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 귀의 전정 기관에서 느끼는 몸 전체의 평형 감각 및 운동 감각은 고려의 대상으로 제외하며, 팔에 국한하여 피부 감각과 팔 근육의 위치 인지 등으로 인한 운동감을 해석 대상으로 한다. 해석의 편의성을 위하여 팔을 제외한 몸의 움직임은 없는 상태로 유지하며, 팔의 2차원 운동만을 고려하기고 한다. 퍼지는 사람의 언어와 같이 모호한 사건을 해석하기 위한 이론이다. 모호한 정도를 표현하는 방법으로 퍼지 정도척도(measutr of fuzziness)와 퍼지척도(fuzzy measure)가 많은 분야에서 이용되고 있다. 하지만 운동감에 대한 연구는 미비한 실정이므로 불확실성을 평가하는 퍼지 이론을 이용하여 운동감을 해석하려 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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