• 대한인간공학회지
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• 제18권2호
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• pp.91-102
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• 1999

There are various kinds of good feelings in indoor environment such as comfort, pleasure, delight, refreshment, geniality, etc. Each feeling is interrelated with other complex elements of senses such as warmth, coldness, calmness, clearness, brightness, etc. In this paper, we described what is good feeling in indoor environment, and developed elements of good feelings using Emotion & Sensibility engineering approach. Resultant elements of good feelings were "comfort," "refreshment," and "freshness." Secondary, we investigated the relationships of these elements with certain elements of senses. "Comfort" is related with "warmth, calmness, brightness, and very clearness in indoor air." "Refreshment" and "freshness" are related with "coldness, moderately calmness, very brightness, and very clearness in indoor air." The relationships were formulated as a fuzzy model. By applying human intuition to this model, we could determine physical ranges of "comfort, refreshment, and freshness."

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.309-312
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• 2004

본 논문에서는 인간과 로봇의 상호작용을 위해 감정에 기반한 감정 처리 모델을 설계하였다. 감정 재현 기술은 사용자에게 친근감을 주기 위해 로봇 시스템이 제스처, 표정을 통하여 사람이나 동물의 감성과 동작을 표현하는 분야이다. 로봇이 감정을 표현하는 문제에는 많은 심리학적, 해부학적, 공학적 문제가 관련된다. 여러가지 애매모호한 상황임에 불구하고 심리학자인 Ekman과 Friesen에 의해 사람의 여섯 가지 기본 표정이 놀람, 공포, 혐오, 행복감, 두려움, 슬픔은 문화에 영향을 받지 않고 공통적으로 인식되는 보편성을 가지고 있는 것으로 연구됐다. 사람의 행동에 대한 로봇의 반응이 학습되어 감정모델이 결정되고, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 본 논문에서는 인간과 로봇과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나 갈 수 있는 감정 처리 모델을 제안한다.

• 대한인간공학회지
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• 제17권1호
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• pp.37-46
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• 1998

A human sensibility ergonomics design supporting system was applied to the product development for the customer's satisfaction based on ergonomics technology. The system is composed of three major subsystems such as customer's sensibility analysis, inference mechanism, and presentation technology. The main approaches of the system are to analyze customer's sensibilities and to translate them into product design elements. The purpose of this paper is to develop a design supporting system in which the relationship between customer's sensibility and product design elements is reasoned by a MADM(Multi-Attribute Decision Making) fuzzy model. In this model, three variables such as multiple correlation coefficients, partial correlation coefficients, and category scores were used in reasoning process. The weighted value of the words were also considered in fuzzy decision process. As a case study, the design supporting system with the MADM fuzzy model was applied to the personnel computer design.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.123-125
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• 2004

Recently, we are getting to interest in a user friendly machine. The emotion is one of most important conditions to be familiar with people. The machine uses sound or image to express or recognize the emotion. This paper deals with the method of recognizing emotion from the sound. The most important emotional component of sound is a tone. Also, the inference ability of a brain takes part in the emotion recognition. This paper finds empirically the emotional components from the speech and experiment on the emotion recognition. This paper also proposes the recognition method using these emotional components and the transition probability.

• 감성과학
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• 제17권2호
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• pp.63-76
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• 2014

대부분의 인지적 과제에서 관찰되는 반응시간 자료의 분포는 정적으로 편포되어 나타남에도 불구하고, 반응시간을 종속측정치로 하는 대다수의 연구들은 표본 평균에 근거한 집중경향치 분석에 의존한다. 본 연구에서는 반응시간 자료의 분포특성에 분석의 초점을 맞추어 실험적 처치의 효과를 구체적으로 추론하는 방법을 소개하였다. 평균 반응시간의 변화는 그 분포상 가우시안 및 지수 분포가 혼합된 형태로 나타난다고 가정할 수 있으며, 최대우도 추정법에 근거한 ex-Gaussian 모형 검증을 통해 반응시간 분포 특성을 수치화된 파라미터로 산출하고 확률밀도함수를 구현할 수 있다. 분석 사례를 위해 두 가지 고전적 시각탐색과제에서 얻어진 반응시간 자료를 사용하였으며, ex-Gaussian 함수를 통해 탐색배열의 항목개수의 증가가 초래하는 평균 반응시간의 지연효과에 대한 해석을 시도하였다. 수리적 모형을 통한 반응시간 분포 분석은 고전적 집중경향치 분석의 한계를 넘어 반응시간을 활용한 다양한 이론 및 개인차 연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.55-70
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• 2009

비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 그러한 측면에서 얼굴표정인식에 의한 인간의 심리적 상태를 추론하는 기술은 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 감성인식 HMM 모델과 광류에 기반한 얼굴 움직임 추적 방법을 이용하여 동영상으로부터 얼굴표정을 인식하는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 기존의 감성상태 변환을 설명하는 HMM 모델은 특정 표정상태 간의 전환 시 항상 중립 상태를 거치도록 설계되어 있다. 그러나 본 연구에서는 기존의 표정상태 전환 모델에 중간상태를 거치는 과정 없이 특정 표정 상태간의 변환이 가능한 확장된 HMM 모델을 제시한다. 동영상으로부터 얼굴의 특성정보를 추출하기 위하여 탬플릿 매칭과 광류방법을 적용하였다. 광류에 의해 추적된 얼굴의 표정특성 정보는 얼굴표정인식을 위한 HMM의 매개변수 정보로 사용된다. 실험을 통하여 제안된 얼굴표정인식 방법이 실시간 얼굴 표정인식에 효과적임을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.215-226
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• 2015

폭력적 비디오게임은 이용자의 능동적인 상호작용과 관여를 바탕으로 이용되기 때문에 기존의 폭력적인 영상물보다 개인의 폭력성과 공격성에 미치는 영향이 더 클 것이라고 생각되는 것이 보통이다. 이 연구는 폭력적 게임 이용에서 형성되는 적대감, 분노와 같은 감성과 각성, 유희성, 동일시와 같은 사용자 경험이 사용자의 공격적 행동성에 어떠한 영향력을 가지고 있는지 검증하고자 하였다. 이를 위해 폭력적 콘텐츠로 구성된 1인칭 FPS 슈팅게임을 이용하여 남녀 대학생 각 40명씩 총 80명을 대상으로 플레이테스트 실험연구를 진행하였다. 연구결과, 폭력적인 게임 이용에 따른 사용자의 각성수준과, 상태분노, 유희성, 동일시의 경험이 공격적 행동성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 폭력적인 게임 이용에 따라 공격적 행동성으로 나타날 수 있는 요소 중 감성, 각성 외에 캐릭터와의 동일시의 정도 역시 중요한 영향 요인이라는 점이 확인되었다. 공격적 행동성에 영향을 미칠 것으로 추론했던 적대감 효과는 유의미하지 않았지만 게임의 유희성은 사용자들의 공격행동성에 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.391-394
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• 2021

최근 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 텍스트로 표현된 단어나 문장의 의미를 파악하기 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 하지만, 딥러닝을 통해 특정 도메인에서 사용되는 언어를 이해하기 위해서는 해당 도메인의 충분한 데이터에 대해 오랜 시간 학습이 수행되어야 한다는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 방대한 양의 데이터에 대한 학습 결과인 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)을 다른 도메인의 학습에 적용하는 방법이 딥러닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 이들 접근법은 사전 학습을 통해 단어의 일반적인 의미를 학습하고, 이후에 단어가 특정 도메인에서 갖는 의미를 파악하기 위해 추가적인 학습을 진행한다. 추가 학습에는 일반적으로 대표적인 사전 학습 언어 모델인 BERT의 MLM(Masked Language Model)이 다시 사용되며, 마스크(Mask) 되지 않은 단어들의 의미로부터 마스크 된 단어의 의미를 추론하는 형태로 학습이 이루어진다. 따라서 사전 학습을 통해 의미가 파악되어 있는 단어들이 마스크 되지 않고, 신조어와 같이 의미가 알려져 있지 않은 단어들이 마스크 되는 비율이 높을수록 단어 의미의 학습이 정확하게 이루어지게 된다. 하지만 기존의 MLM은 무작위로 마스크 대상 단어를 선정하므로, 사전 학습을 통해 의미가 파악된 단어와 사전 학습에 포함되지 않아 의미 파악이 이루어지지 않은 신조어가 별도의 구분 없이 마스크에 포함된다. 따라서 본 연구에서는 사전 학습에 포함되지 않았던 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹(Masking)을 수행하는 방안을 제시한다. 이를 통해 신조어의 의미 학습이 더욱 정확하게 이루어질 수 있고, 궁극적으로 이러한 학습 결과를 활용한 후속 분석의 품질도 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 영화 정보 제공 사이트인 N사로부터 영화 댓글 12만 건을 수집하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.61-66
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• 2010

본 논문은 LED감성조명장치를 개발하여 뇌파 파장과 조명의 색온도 변화에 따른 상관관계를 뇌파실험을 통해 측정하였다. 이를 위해 장치개발을 통한 열 해석과 뇌파실험의 두 부분으로 실험을 하였다. LED감성조명장치의 모듈은 메탈 PCB에 Chip LED를 배치하여 COMSOL Multiphysics로 열 해석 결과 LED와 PCB의 경계면 온도는 약 $80^{\circ}C$이며, PCB의 바닥면까지는 약 $50^{\circ}C$까지 변화함을 검증 하였으며, 결과적으로 실 제작의 근사치에 가까운 방열설계가 가능함이 확인 및 적합한 조명기구로 판정되었으며, 뇌파측정을 위해 색온도를 $2,300^{\circ}K$, $4,000^{\circ}K$, $6,000^{\circ}K$ 세가지 조건으로 피 실험자의 기본상태(휴식, 주의력, 집중력)를 측정 하였으며 그 결과 색온도가 낮을수록 편안함과 안락함을 느낀다는 것을 검증 할 수 있었다. $4,000^{\circ}K$의 조건으로 실험을 했을 때 주의력의 지수가 약간 높아짐을 볼 수 있는데 이는 $4,000^{\circ}K$가 우뇌의 기능을 활성화 시킬 수 있는 추론이 가능하며 $6,000^{\circ}K$이상에서는 일반 형광등 아래의 색온도와 유사함으로 상태가 변화되지 않았음을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제23권4호
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• pp.117-142
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• 2020

본 연구는 실크로드의 역사를 다시 조명하여 실크로드의 주역이었던 고조선의 아름다운 실크의 감성을 찾아보고 잘 알려지지 않은 우리의 역사를 알아보고자 한다. 연구 방법은 고서, 서적, 논문, 유적지 발굴 유물들을 분석하는 다양한 접근을 시도하였으며, 유물에 대한 자료는 다양한 서적과 논문 그리고 인터넷을 통해 관련 유물사진들을 수집한 2차적 자료를 분석하였다. 연구문제는 다음과 같다. 첫 번째, 고대 실크로드와 고대 동양에서 발견된 고조선의 경금의 실크 생산 환경을 조사한다. 두 번째, 고조선의 경금의 고도의 제작기술에 대해 조사한다. 본 연구 결과는 다음과 같다. BC 4500년 홍산문화의 동이족으로부터 발견된 옥으로 만든 누에를 통해 고조선의 실크 생산 시기를 추론할 수 있다. 신장자치구 누란, 아스타나, 니야 등에서 경금이 많이 출토되었으며 가장 오래된 경금은 기원전 11세기경으로 서 발해만 고조선의 수도 중 하나였던 조양에서 발굴된 것이다. 서양의 브로케이드 및 다마스크의 기원으로 보이는 경금은 고조선의 수평 사각직기인 제화루기로 고도의 제직기술의 발전된 직기를 통해서 생산되었다. 이와 같은 결과를 통해 고대 실크로드의 특징은 기원전 5-6세기경 발해만 유역의 고조선에서 생산한 경금 견직물이라고 추측할 수 있었다. 한나라의 사직기나 서아시아의 수직직기로 경금 제직이 불가능하며 고조선의 제화루직기과 함께 고도의 제직기술을 통해서만 경금이 탄생될 수 있었다. 이와 같은 연구결과를 토대로 고대의 실크에 관한 역사 연구를 이어나가기 위해 중요한 초석이 될 것이며, 앞으로 고대 실크에 관한 후속 연구에 필요한 기초 자료로 제공되기 바란다.