컴퓨터 기술의 급격한 발전은 현실세계의 각종 현장을 컴퓨터 가상공간 내에서 시험할 수 있도록 하고 있다. 최근들어급격한 발전이 이루어지고 있는 가상현실(Virtual Reality) 기술과 인간의 감성을 중시한 감성공학적 접근방법 론의 활용은 그 적용범위가 점차 확대되어 가고 있는 상황으로, 제조기업에서 사용되고 있는 통합생산 정보시스템 (Computer Integrated Manufacturing)과의 접목으로 가상공장(Virtual Factory) 시스템을 구현할 수가 있다. 가상공장시스 템은 제조기업의 Businiss를 Design & Engineering, Production Planning & Control, Manufacturing의 3가지 프로세스로 분류한다. 그리고 각 프로세스별로 현재의 CIM시스템에 대한 하부시스템을 검토하고, 인간 중심의 가상기업시스템을 구현 하는데 보완이 되어야 할 사항과 이에 대한 해결 대안으로 Design & Engineering Process에서는 Virtual Engineering(VE) Sub-system, Manufacturing Process에서는 Virtual Manufacturing(VM) Sub-system으로 분류하여 각 Sub-system별 구성모듈을 설계하고 상호간의 Interface 사항을 설계하므로서 가상공장시스템 구현을 위한 기본 요구사항과 조건을 제시하고자 한다.
오늘날의 디지털 정보화 사회를 한편으로는 감성 사회라고 한다. 이는 색에 따른 물질의 이미지나 연출 등이 심리적, 정서적으로 희노애락을 표현해 주기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 색채와 온도감, 색채와 중량감, 색채와 소리, 색채와 시간감, 색채와 미각 및 향기, 색채와 공간감에 대해 고찰하도록 한다. 또한 이미지 스케일을 단색, 배색, 형용사로 나누어 각각에 대해 알아보도록 한다.
기존의 내용기반 이미지 검색 시스템은 색상, 질감, 모양등과 같은 특징 벡터를 추출하여 검색하는 방법이 많이 연구되어 왔다. 특히 색상 정보는 이미지를 검색하기 위하여 중요한 정보로 사용되고 있다. 따라서 색상 이미지를 검색하기 위해서 평균 RGB, HSI값을 이용하거나 히스토그램을 이용하는 방식이 많이 사용 되어왔다. 본 논문에서는 사람이 시각적으로 보고 느끼는 색상(H), 채도(S), 명도(I) 방식을 이용한 HSI값을 사용하여 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색 기법을 제안하고 알고리즘을 설명한다. 색상 의미(Color Semantics)란 사람의 시각적인 특징을 기반으로 칼라 이미지에 적용하여 감성 형용사 기반으로 검색할 수 있는 방법이다. 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색은 색상-기반 질의(color-based retrieval)를 제공할 뿐만 아니라 인간의 감성이나 느낌에 의한 의미-기반 질의(semantic-based retrieval)방식을 가능하게 한다. 즉, "시원한 이미지" 혹은 "부드러운 이미지"를 검색하는 방식이다. 따라서 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있으며, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.
본 연구에서는 감성 분석 기반의 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트를 개발하였다. 사용자들은 영화에 대한 리뷰를 작성할 때, 자동으로 키워드를 추출하는 기능을 활용하여 다양하면서도 빠르게 정보를 얻을 수 있다. 사용자가 작성한 리뷰를 시스템에 입력하면, 내부적으로 ChatGPT를 활용하여 텍스트를 분석하고 키워드를 추출한다. 이를 통해 사용자는 별다른 노력 없이도 키워드를 통해 영화의 장르, 감독, 배우, 플롯 요소 등 다양한 정보를 빠르게 확인할 수 있다. 추출된 키워드는 저장되어 시각화에 활용되며, 사용자들은 리뷰에 대한 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 개발된 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트는 사용자들에게 빠르고 다양한 정보를 제공하며, 영화 관련 결정을 내리는 데에 도움을 줄 것으로 기대된다.
음성 기반의 감정 분석은 인간의 감정을 정확하게 파악하는 데 중요한 연구 분야로 자리잡고 있다. 최근에는 wav2vec2.0과 같은 트랜스포머 기반의 모델이 음성 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보이며 주목받고 있다. 본 연구에서는 wav2vec2.0 모델을 활용하여 한국어 감성 발화 데이터에 대한 감정 분류를 위한 데이터 샘플링 전략을 제안한다. 실험을 통해 한국어 음성 감성분석을 위해 학습 데이터를 활용할 때 감정별로 샘플링하여 데이터의 개수를 유사하게 하는 것이 성능 향상에 도움이 되며, 긴 음성 데이터부터 이용하는 것이 성능 향상에 도움이 됨을 보인다.
최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.
본 연구는 유아교사의 직무요인이 직무만족에 미치는 연구로 기관유형에 따른 조절효과분석을 통해 시사점을 도출하는데 연구목적을 두었다. 연구목적을 달성하기 위하여 선행연구를 토대로 유아교사의 직무만족에 대한 변인으로 교사효능감, 감성지능, 동료관계, 보상체계의 관계에 대한 인과모형을 설정한 다음 설문조사를 통하여 실증적으로 분석하였다. 본 연구결과는 유아교사의 교사효능감, 감성지능, 동료관계, 보상체계가 직무만족에 미치는 영향에서는 보상체계가 가장 높게 영향을 미치는 것을 알 수 있었고, 감성지능, 동료관계, 교사효능감의 순으로 나타났다. 기관유형에 따른 조절효과 분석에서는 감성지능은 유치원과 어린이집에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 교사효능감, 동료관계, 보상체계는 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 유아교사의 직무만족을 효과적으로 달성할 수 있는 방안 모색의 기초자료를 제공하는데 있다.
감성분석 연구에서는 문장에 내포된 감성을 결정짓는 단어를 찾는 것으로부터 시작된다. 경영자는 소비자가 주로 사용하는 단어를 분석함으로써 시장의 반응을 이해할 수 있다. 본 연구에서는 감성분류의 성능에 영향을 미치는 단어를 찾기 위하여 입자군집최적화 탐색방법과 다목적진화 알고리즘이 적용된 속성선택 방법을 제안한다. 속성선택 방법은 기존 머신러닝 분류기를 벤치마킹함으로써 성능이 비교된다. 벤치마킹된 분류기는 의사결정나무, 나이브 베이지안 네트워크, 서포터 벡터 머신, 랜덤포레스트, 배깅, 랜덤 서브스페이스, 로테이션 포레스트이다. 연구결과에 따르면, 입자군집 최적화 알고리즘이 적용된 속성선택방법으로 선택된 속성을 사용한 경우에 속성의 수를 상당히 줄일 수 있었고, 분류기의 성능을 유지시킬 수 있었다. 특히, 정확도 결과에서는 입자군집 최적화 탐색방법으로 선택된 속성을 사용한 경우의 서포터 벡터 머신의 성능이 가장 높게 나타났다. AUC 결과에서는 랜덤 서브스페이스가 가장 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 해당 탐색방법과 분류기를 적용함으로써 오피니언 마이닝 모델의 성능을 효율적으로 유지 및 개선시키도록 도움을 준다.
아동 청소년도 이용 가능한 국내 인터넷신문에 불법 유해 광고가 난무하고 있어 대책이 시급한 실정이다. 이에 자율규제 실현 장치로서, 집단의 지성과 감성을 활용한 유해 콘텐츠 판별 시스템 모델을 제안한다. 유해 콘텐츠 판별 시스템 모델은 이미지의 내용(스토리)과 형식(크기), 텍스트(카피), 심상(감정과 연상)을 집단검사의 판별 요소로 사용하여 유해 콘텐츠에 대한 레벨을 구축한다. 구축된 레벨은 다시 일반화 과정을 거쳐 유해 콘텐츠 판별의 기준으로 확립된다. 본 유해 콘텐츠 판별 시스템은 유해성 판별이 모호한 인터넷신문 광고 배너를 집단지성과 집단감성을 활용하여 판단할 수 있는 장점을 가진다.
감성평가 실험시 피험자가 받는 작업부하의 영향을 실시간으로 평가하기 위하여 측정된 심전도 신호로부터 R-peak를 자동적으로 검출하여 심전도 관련 파리미터를 분석하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 심전도 증폭기, A/D변환기, PC로 구성되었으며 National Instrument 사의 LabVIEW를 사용하여 소프트웨어를 개발하였다. 시스템 동작환경은 Microsoft사의 Window OS를 기반함으로서 시스템 이용자들에게 보다 친숙한 실험환경을 제시할 수 있다. 구현된 시스템은 실시간 HRV, Lorentz plot, LF/HF, HRV power spectrum의 3차원 선도를 디스플레이할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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