• Science of Emotion and Sensibility
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• v.3 no.2
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• pp.41-55
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• 2000

경영활동에 있어서 직관력은 잘 알려진 인지능력이지만 효과적인 의사결정지원시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지 유형에 따른 시계열 예측의 정확성과 뇌파의 차이를 통계적 검증, 인공신경망, 데이터 마이닝의 세 가지 접근방법으로 탐색하여 그 결과를 비교 분석함으로써 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적/생리적 특성을 도출함으로써 효과적인 의사결정환경을 조성하는데 공헌하고자 하였다. 실험결과 통계적 분석에서는 아무런 유의성을 찾을 수 없었으나, 인공신경망 분석에서는 인지유형과 감성유형이 모두 시계열 예측 정확도와 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 데이터 마이닝 분석에서는 보다 의미 있는 상관관계를 찾아낼 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.160-163
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• 2022

감성 분석(sentiment analysis)은 자연어 문장에 나타나는 감정 상태나 주관적인 의견을 분석하는 작업이다. 최근에는 자연어 처리(Natural Language Processing) 작업에서 딥러닝 기반의 모델이 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만, 모델의 복잡한 구조 때문에 모델이 어떠한 근거(rationale)로 판단하였는지 해석하기 어려운 문제가 있다. 모델이 좋은 성능을 보여도 예측에 관한 판단 근거가 없으면 결과를 해석하기 어렵고, 모델에 대한 신뢰가 떨어진다. 본 논문에서는 한국어 감성 분석 작업에 대해 사후 해석 모델을 이용하여 모델의 예측 결과에 대한 근거를 추출하고, 추출한 근거 정보를 이용한 근거 임베딩을 사용하여 근거 정보를 통합하는 방법이 감성 분석 모델의 성능을 개선함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.25-29
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• 2001

소비자 감성 분석에 근거한 블록 스트라이프 패턴(block stripe pattern)의 디자인 방법을 제안하고자 남녀 30명을 대상으로 명도, 폭, 간격이 조작된 서로 다른 27개의 블록 스트라이프 패턴의 자극물을 제시하여 감성평가를 실시하였다. Likert 척도에 의해 명도, 배열, 폭, 간격의 4가지 디자인 요소가 요인분석을 통해 도출된 12개의 감성차원에 미치는 영향을 측정하고, 물리량에 근거한 정량적 분석을 통해 감성과의 관계를 파악하였다. 이를 근거로 각각의 감성에 부합하는 명도, 배열, 폭과 간격의 디자인 요소별 물리량과 함께 디자인 요소의 물리적 변화에 따른 감성예측 회귀모형을 도출하였다. 디자인 요소 중 명도차, 간격, 폭의 순으로 디자인 요소의 물리량 변화가 유의적인 감성차를 유발하는 것으로 나타났다. 이 중 명도차는 "캐주얼한"을 제외한 모든 감성에서 감성차에 영향을 미치는 가장 설명력 높은 디자인 요소로 분석되었다. 이 결과를 토대로 각각의 감성에 부합하는 디자인 요소별 물리량과 함께 디자인 프로토타입을 제시하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.5
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• pp.655-665
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• 2018

Social network services (SNS) have become the most common tool for the communication of public and private opinions as well as public issues; consequently, one may form or drive public opinions to advocate by spreading positive content using SNS. Controversy for survey data based opinion poll accuracy continues in relation to response rate or sampling methodology. This study suggests complementary measures that additionally consider the sentiment analysis results of unstructured data on a social network by data crawling and sentiment dictionary adjustment process. The suggested method shows the improvement of prediction accuracy by decreasing error rates.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.6 no.1
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• pp.27-32
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• 2003

The objectives of this study the effects of fabric noise from active wear on electrodiagnosis(EMG), to examine the effects on subjective sensation, and to relate the EMG results and the subjective sensation.. Five nylon water repellent taffeta fabrics were rubbed each other and the fabric noise were recorded. EMG was done from 10 female university students and electrodes were attached on each participant's upper arm and lower am. The subjective sensation was measured by FMME(Free Modulus Magnitude Estimation). The EMG values from upper arm showed higher voltage than those from lower arm, and the differences between values with fabric sound and without were larger at upper arm than those at lower am. EMG decreased when fabric sound was evaluated soft and pleasant, however It increased in proportion as fabric sound was evaluated loud and sharp. The predicted models for subjective sensation using physical sound properties and EMG results were well explained except roughness. Pleasantness was well predicted by EMG at upper am and EMG at lower arm, as the result, it was explained that the lower the EMG, the more pleasant the participant.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.159-164
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• 1998

이 논문은 신체온도를 직접 측정하지 않고서 신체온도를 예상하는 모델을 연구한 것이다. 열감지지수 (TPI)를 개발하여 환경으로부터 느끼는 체감온도와 몸의 내부온도인 직장온도(Tuec)와 몸의 외부온도인 피부온도 (Tskin)를 예측하도록 하였다. Kwon와 Ramsey의 개발모델을 Goldman의 모델과 비교해본 결과 정확도에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 회귀분석과 경험을 토대로 만든 체감온도를 예측할 수 있는 손쉬운 Kwon의 열감지수 (KTPI)도 제시하였다. 대부분의 사람들이 쉽게 예측할 수 있도록 측정 또는 사용가능한 몇 개의 환경변수로부터 몸의 예상 내부온도와 외부온도를 계산할 수 있게 단순화하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.32-37
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• 2000

본 연구는 향의 감성 구조를 밝히고, 향 선호도를 예측하는 감성요인을 규명하며, 향에 대한 자율 신경계 반응을 밝히는 것이 목적이다. 향에 대한 주관적인 감성을 측정하기 위하여, 25개의 감성 형용사로 구성된 향 감성 측정 척도를 개발하였다. 개발된 이 척도를 이용하여 lavender, lemon, rose, jasmin, peppermint의 다섯 가지 향에 대해 대학생 50명을 대상으로 향 감성 평가를 실시하였다 향에 대한 감성 구조는 심미성, 강도, 자연성, 여성성-남성성, 개성, 중량감의 여섯 요인으로 구성되었다. 향에 대한 자율 신경계 반응 측정은 대학생 20명을 대상으로 lavender, lemon, rose, jasmin, peppermint 향에 대해 실시하였다. 향에 대한 자율 신경계 반응 측정 결과, PPG 반응은 남녀 모두 lavender, lemon 향에서 유의미하게 감소하였다. 남자의 경우, PPG 반응은 rose, peppermint 향에서도 유의미하게 감소하였고, SKT 반응은 lavender, jasmin 항에 대해서 유의미하게 증가하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.313-316
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• 2020

감성 분석은 문장의 감성을 분석해 긍정 또는 부정으로 분류하는 작업을 의미한다. 문장에 담긴 감성을 파악해야 하기 때문에 문장 전체를 이해하는 것이 중요하다. 그러나 한 문장에 긍정과 부정의 이중 극성이 동존하는 문장은 감성 분석에 혼동이 생길 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 단어의 감성 점수 예측을 통해 감성 단어 등장 순서를 고려한 감성 분석 모델을 제안한다. 또한 최근 다양한 자연어 처리 분야에서 좋은 성능을 보이는 사전 학습 언어 모델을 활용한다. 실험 결과 감성 분석 정확도 90.81%로 기존 모델들에 비해 가장 좋은 성능을 보였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.12 no.1
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• pp.77-86
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• 2009

A comfort evaluation of car seat clothing has been proposed for high comforts interior seat clothing. Car seat covers have received wide spread attention due to their man-machine interface working. And then, it will be necessary for measurements on delicate basic mechanical-properties, which closely relate with human touch feeling of its materials. In this research, we have utilized $KES-FB^{(R)}$(Kawabata Evaluation System) series, $^ST300{(R)}$ analogue softness tester and friction tester for measurement a physical properties. In order to consider both kansei and physical properties on interior seat covers, we firstly have established subjective words of judgement for the seat covers. Secondly, related them to the objective measurement of physical properties. Each kansei-language has clearly defined as 'Softness', 'Elasticity', 'Volume' and 'Stickiness' for the adjectives of leather car seat covers. These technical terms have correlated to physical properties in other words, h (mm), bending moment ($gf^*$cm/cm), To-Tm (mm) and ${\mu}$. At this time, fuzzy logic has utilized to predict the value of kansei language through physical values. On the basis of this result, finally it is possible to predict quality index of car seat covers using neural networks technique. In short, we develop a quality evaluation system of car seat clothing combining four physical quantities with kansei engineering.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.15-18
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• 2015

SNS의 확산으로 대중들은 제품, 서비스, 사회적 이슈 등 다양한 도메인에 대하여 자신의 기분이나 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 이에 따라 SNS를 분석하여 제품의 수요, TV 시청률, 주가 등의 다양한 현상을 예측하는 데 있어 감성분석을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 감성분석은 각 어휘에 대한 품사, 극성, 감성지수를 규정하고 있는 감성사전을 기반으로 이루어진다. 하지만 동일한 단어라도 도메인에 따라 중요도가 달라지기 때문에 도메인의 특성을 고려한 감성사전을 사용해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 도메인에 대하여 각각의 특성에 맞게 더욱 정확한 감성분석을 할 수 있도록 도메인 맞춤형 감성사전을 구축하는 기법을 제안한다. 도메인 별로 긍 / 부정 평가에 있어 중요한 척도가 되는 단어들을 도메인 감성어휘로 선별하여 목록을 구축하고, 각 감성어휘의 중요도에 따라 도메인 감성지수를 새롭게 정의하였다. 실험 결과, 평가 도메인에 적합한 감성사전이 다른 도메인의 감성사전 및 범용 감성사전보다 우수한 성능을 보였다. 이를 통해 도메인 맞춤형 감성사전 구축기법의 효용성을 확인하였다.