• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1996년도 춘계학술대회논문집
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• pp.2-7
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• 1996

인간이 마우스를 사용하면서 느끼는 감성은 불확실하고 모호하여 정량화하고 모형화하는데 많은 어려 움이 있었다. 본 연구에서는 퍼지로직을 이용하여 기존의 통계적 분석방법의 한계를 극복하고 좀 더 실제적인 감성예측을 위한 모형화의 방법론을 제시하고자 한다. 즉 퍼지회구식을 이용하여 인간이 마 우스를 사용할 때의 감성을 모형화 하였으며 이를 통하여 새로운 모델에 대한 감성의 예측의 방법을 제 시하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 적용하기 위해 시판되고 있는 볼마우스 9종, 대학원생 6명을 대상으로 실험을 실시한 결과, 퍼지회귀식에 의한 감성의 예측을 예측값의 중심뿐만이 아니라 개략적인 산포도 함께 제시함으로써 보다 현실적인 예측이 가능하였다.

• 감성과학
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• 제1권1호
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• pp.123-133
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• 1998

시계열 예측은 효과적인 기업 경영에 반드시 필요한 활동이지만, 이와 관련 인간의 인지처리 과정에 대한 연구는 아직까지 미비하다. 본 연구는 인간 감성이 시계열 예측에 미치는 영향을 탐색하였다. 본 실혐에서는 반복을 통한 2(감성) x 2(횟수) 팩토리얼 설계를 채택하였다. 감성은 청각, 시각, 후각자극을 통해 환경을 조성하고 준비된 시나리오를 연상케하여 유발시켰다. 12명의 대학, 대학원생이 실험에 참여하였으며, 감성의 영향을 탐색하기 위해 뇌파(EEG)와 피부저항(GSR)이 후두엽(Oz)과 전두엽(Fz)에서 측정되었다. 그 결과 인간의 감성은 예측에 유의적인 영향을 보였다. 즉, 피험자가 부정적인 감성을 갖을 때 긍정적인 감성에 비해 예측의 정확성이 높은 경향이 있었다. 그 이유는 부정적 감성일 경우 전두엽에서 베타가 많이 출현하였고, 이는 시계열 예측의 정확도를 향상시키는 역할을 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.459-463
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• 2006

사회가 개인화하고 사용자의 요구가 다양해짐에 따라, 사용자의 감성을 기반으로 하여 서비스를 제공하는 많은 연구와 응용 어플리케이션을 개발되고 있다. 그 중, 시각적인 정보에 대한 인간의 감성은 디자인, 패션, 상품개발과 같은 여러 분야에서 그 중요성이 부각되어 다각적인 측면으로 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 그러한 연구들이 아직 괄목할 만한 성과를 내지 못하고 있다. 더욱이, 시각 정보로부터 유용한 요소를 추출하고, 감성을 예측하는 자동화된 시스템이 매우 미흡한 실정이다. 그러므로, 본 연구는 칼라와 텍스처를 자동으로 추출하고 그와 관련된 특정 감성에 대해 효율적으로 예측 가능한 직물감성 예측 신경망 시스템을 개발하였다. 또한 칼라와 텍스처와 같은 시각정보와 감성과의 관계를 규명하고자 각 시각 특징을 입력 값으로 하고, 감성 값을 출력 값으로 하는 신경망을 개발하였고 실험을 통해 각 감성에 따라 칼라와 텍스처 요소가 다르게 영향을 미친다는 사실을 증명할 수 있었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.157-160
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• 2009

자동차는 지난 한 세기의 짧은 역사를 가지고 현재에 이르기까지 급속한 발전을 이루어왔다. 초기의 기능은 단순히 운송수단과 부의 상징이었지만 최근에는 소비자의 감성과 문화적인 흐름을 반영하는 모습이다. 그리하여 소비자의 감성 분석이 자동차 내장의 가장 중요한 부분으로 여기게 되었다. 자동차에 대한 새로운 감성요구를 실현하기 위해서는 인체와 오랜 시간 접촉해 있는 시트 표피재의 분석이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자동차 시트 표피재의 역학적 특성과 감성을 고려한 고급감을 예측하여 고감성 내장 표피재 개발에 기여하고자 한다. 감성용어는 Softness(유연한), Elasticity(탱글탱글한), Volume(풍성한), Stickiness(끈끈한)를 설정하였으며, 이와 대응하는 표피재의 역학적 특성 치를 측정하였다. 감성 평가에서는 현재까지 알려진 가장 확실하고 재현성 있는 측정법인 일대일 비교법을 통해 고급감에 대해 평가하였다. 이를 통하여 역학적 특성 치와 인간의 감성 평가 치와의 회귀 분석을 실시하여 평가 예측을 가능케 하였다. 즉, 자동차 표피재 중 피혁의 4 가지 물리량으로 인간의 감성인 표피재의 고급감을 예측하여 고감성 자동차 시트 표피재의 개발을 위한 평가 모델링을 구축하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.857-860
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• 2014

본 연구에서는 경제 뉴스로부터 서술어 중심의 감성 사전을 구축하고, 하루 동안에 배포된 뉴스를 이용해 전일 종가 대비 당일 종가의 등락을 예측하는 모델을 제안한다. 기존의 주식 도메인 관련 감성 사전을 구축하는 방식은 주가 등락에 관련된 명사를 중심으로 사전을 구축하는 방식이나 대부분의 명사는 극성 값이 중립인 경우가 많아 극성 값을 추정하기 힘들다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 극성 값이 잘 표현되는 서술어 중심의 감성사전을 구축하고 극성 값을 자동 추출하여 주가의 등락을 예측한다. 실험 결과 기존 감성 사전을 통한 주가 예측 방법에 비하여 본 연구에서 제안하는 서술어 중심의 감성 사전을 통한 주가 예측 정확도가 높게 나타났다.

• 감성과학
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• 제10권1호
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• pp.99-111
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• 2007

다양한 전통 견직물들을 대상으로 촉각적 감성요인을 추출하여 역학적 특성을 이용한 이들 감성 요인들의 예측 모델을 제시하고자, 남녀 대학생 53명을 대상으로 선 척도를 이용한 수정된 magnitude estimation에 의하여 서로 다른 종류의 17개 전통 견직물의 주관적인 촉감용어들과 촉각적 감성용어들을 평가하고 이들 직물의 역학적 특성과의 관계를 도출하였다. 주관적인 촉감에서 표면거칠기와 굽힘강성, 압축회복성 값이 작은 공단과 뉴똥은 전통 견직물 중에서 촉감이 가장 부드럽고 매끄러우며 폭신폭신하고 유연한 것으로 평가받은 반면, 굽힘강성과 표면거칠기, 인장회복성 값이 큰 노방주는 가장 까실까실하고 바삭거리며, 탄력있는 것으로 인지되었다. 전통 견직물의 촉각적 감성 평가에서 추출된 감성요인은 '페미닌'과 '내추럴, '캐주얼' 이었으며, 이중 '페미닌' 감성이 전통 견직물의 주요 촉각적 감성으로 사료되었다. 역학적 특성을 이용한 촉각적 감성요인의 예측모델에서 '페미닌' 감성은 표면거칠기에 의해 예측되어서 표면거칠기 값이 작은 직물일수록 '페미닌' 감성이 높아지는 경향을 보였는데, '페미닌' 감성이 긍정적으로 평가받은 전통 견직물에는 공단과 뉴똥, 명주의 일부가 포함되었다. ‘내추럴’ 감성의 예측모델에서 직물 두께가 얇고 인장회복성이 낮을수록 '내추럴‘ 감성이 높아지는 경향을 보였는데, 명주와 사 직물들의 '내추럴’ 감성이 긍정적으로 인지되었다. 또한 '캐주얼‘ 감성은 예측모델을 통하여 압축회복성과 최대신장성, 직물두께에 의해 부적 영향을 받는 것으로 나타났는데, 명주와 샨튱 직물이 전통 견직물 중에서 '캐주얼’ 감성이 가장 높은 것으로 나타났다.

• 감성과학
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• 제3권2호
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• pp.85-101
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• 2000

감성은 의사결정에 많은 영향을 미침에도 불구하고, 시계열예측에 있어서의 연구는 매우 적은 편이다. 본 연구는 감성이 시계열 예측에 미치는 영향을 시계열정보의 형태 (그래프, 계정성)와 더불어 살펴보았다. 감성은 피험자로 하여금 인터넷시험을 보게 하고 즉시 그 결과를 아려줌으로 유발하였다. 시험결과가 좋은 피험자에게는 상금을 주어서 그 효과를 극대화하도록 하였다. 본 연구는 팩토리얼로 설계되었으며, 86명의 학생이 인터넷에서 운용되는 실험프로그램을 직접 사용하였다. 그 결과 감성은 그 자체로는 효과가 없었지만, 정보가 주어진 형태와 관련되어 그 효과가 타나났다는 점이 매우 흥미롭다. 특히 좋은 감성이 유발된 경우, 계절성이 테이블형태로 (그래프에서 잘 표현될 수 있다는 점에도 불구하고) 더욱 정확하게 처리하는 경향이 있었다. 또한 피험자의 뇌파를 분석한 결과 전두엽 베타파가 정확성에 많은 기여를 하는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.483-497
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• 2020

본 연구에서는 심층 신경망모형을 사용하여 KOSPI 100의 개별 종목인 기아차 및 신세계의 주가를 예측하였다. 예측변수로는 흔히 사용되었던 기술적 변수들과 함께 온라인 뉴스로부터 도출된 감성변수를 사용하였다. 특히 소셜 네트워크 분석을 활용하여 분류된 산업군에 특화된 감성사전을 구축한 후, 감성분석을 통하여 산업군에 속하는 각 기업들의 감성점수의 평균을 산업군 감성변수로 생성하였다. 여러 예측변수들의 조합으로 이루어진 모형들 중에서 기술적 변수와 산업군의 온라인 뉴스에 기초한 감성변수를 함께 사용하였을 때 우수한 예측력과 수익률을 보여주었다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.209-216
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• 2024

부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

• 과학교육연구지
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• 제34권2호
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• pp.185-192
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• 2010

이 연구의 목적은 생물분류탐구과정에서 나타나는 부정감성을 호르몬 변화로 예측할 수 있는 부정감성 예측모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 통합적인 과학 탐구가 가능하도록 깃털 분류 탐구 활동을 개발하였다. 연구대상은 호르몬 변화 측정에 문제가 없는 서울, 안산, 청주 소재 중학교 2학년 47명(남 18, 여 29)으로 하였다. 피험자들은 개인별로 깃털 분류 탐구 활동을 수행하였다. 깃털 분류 탐구 활동 전과 후에 형용사 이모티콘 척도법을 이용하여 부정감성 검사를 하였고, 타액 시료를 채취하여 코르티솔 호르몬 변화를 분석하였다. 연구결과 부정감성 변화량과 타액 코르티솔 변화량 사이에서 유의미한 정적 상관관계(R=0.39, P<0.001)가 나타났으며, 회귀분석을 이용하여 생물분류탐구에서 나타나는 타액 코르티솔 변화량을 이용한 부정감성 예측모델을 개발하였다.