• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.533-536
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• 2006

본 논문에서는 음성 신호로부터 감정의 특징을 나타내는 요소를 찾아내는 것을 목표로 하고 있다. 일반적으로 감정을 인식할 수 있는 요소는 단어, 톤, 음성신호의 피치, 포만트, 그리고 발음 속도 및 음질 등이 있다. 음성을 기반으로 감정을 익히는 방법 중에서 현재 가장 많이 접근하고 있는 방법은 피치에 의한 방법이 있다. 사람의 경우는 주파수 같은 분석 요소보다는 톤과 단어, 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는 것이 자연스러운 방법이므로 이러한 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 요소로 쓰일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 감정에 따른 음성의 특징을 추출하기 위해 사람의 감정 중에서 비교적 자주 쓰이는 평상, 기쁨, 화남, 슬픔에 관련된 4가지 감정을 비교 분석하였으며, 인간의 감정에 대한 음성의 특성을 분석한 결과, 강도와 스펙트럼에서 각각의 일관된 결과를 추출할 수 있었고, 이러한 결과에 대한 실험 과정과 최종 결과 및 근거를 제시하였다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.31-32
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• 2013

본 논문에서는 영화의 등장인물의 성향을 파악하기 위해 시나리오의 대사로부터 감정어를 추출하고, 등장인물의 감정어들을 긍정, 부정, 중립의 3개로 단순화하여 등장인물의 성향을 가시화 시켜주는 방법을 제안한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안한다. WordNet은 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정 항목과의 거리를 계산하여 단어별 감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정 벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터를 긍정, 부정, 중립의 3개의 차원으로 단순화 하여 등장인물의 성향을 표현한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.29-33
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• 2004

본 논문에서는 인간과 엔터테인먼트 로봇의 상호작용을 위해, 동기(motivation)와 계층화된 감정(hierarchical emotion)에 기반한 행동결정 모델을 설계하였다. 감정모델은 계층화되고 학습 가능하도록 하여, 인간의 행동결정과 유사하게 동작하도록 하였다. 감정모델을 통해 로봇의 행동에 대한 인간의 반응이 학습되는데, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 감정모델과 함께 동기가 행동결정에 영향을 주는데, 초기에는 외부에서 주어지는 동기가 주로 행동을 결정하고, 감정모델이 학습될수록 점차 감정의 영향이 증가하여 동기와 계층화된 감정을 함께 고려하여 행동을 결정하도록 하였다. 그럼으로써, 인간과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나갈 수 있게 하였다

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.220-225
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• 2000

컴퓨터 기술이 발전하고, 널리 보급됨에 따라 컴퓨터와 사용자간의 인터페이스가 인간 친화적으로 발전하고 있다. 현재 진행되고 있는 사용자 친화적인 인터페이스 기술로는 지능성뿐 아니라 감정을 가지는 캐릭터 에이전트가 있다. 본 논문은 캐릭터 에이전트의 감정을 생성하고 표현하는 방법에 초점을 두고자 한다. 먼저, 캐릭터가 가질 수 잇는 감정에 대한 타입을 정의하고 이들의 관계를 나타낸 계층 구조를 정의하였다. 본 논문은 효율적인 감정 추론을 모형화 하기 위해서 블랙보드 기반의 다단계 인지 모형을 제안한다. 첫 단계는 감정을 이끌어 내는 외부 환경을 평가 처리하는 메타 인터프리터이다. 둘째 단계는 이러한 메타 인터프리터를 통하여 얻은 결과를 이용하여 감정을 추론하고 생성하는 분야 인터프리터이다. 셋째 단계는 감정추론의 진행 중에 발생하는 모든 동적 상태를 보유하며, 감정추론을 돕는 블랙보드이다. 블랙 보드 기반의 다단계 인지 모형에서 추론된 여러 감정들은 계층구조에 의하여 추상화 과정을 거쳐 캐릭터의 행동으로 표현하게 된다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.199-200
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• 2009

자연스러운 대화가 가능한 인공지능 대화시스템을 구축하기 위해서는 사용자의 문장에 내재된 감정을 이해할 수 있는 시스템이어야만 한다. 또한 상호간의 대화를 통해서 풍겨지는 분위기를 파악할 수 있다면 사용자에게 마치 인간과 대화하는 듯한 자연스러움을 느끼도록 할 수 있을 것이다. 실제 대화에서 감정은 언어적인 표현뿐 아니라 비언어적인 표현으로도 표출되지만, 본 논문은 텍스트 상에서 언어적으로 표현되는 감정 정보를 인식하는데 초점을 둔다. 언어적인 표현으로 한정하여 감정을 인식하는 경우에는 감정을 직접 표현하고 있는 형용사나 동사가 중심이 된다. 본 논문에서는 형용사를 중심으로 하여 화행 정보와 결합하여 감정을 인식하는 시스템에 대해서 제시하고자 한다. 이 논문은 문장에 내재되어 있는 숨겨진 감정이나 분위기 등을 파악하기 위한 연구에 대한 선행 연구로서 텍스트 상에서 직접 드러나는 감정을 인식하기 위한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.998-1000
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• 2014

상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.11a
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• pp.163-167
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• 2023

사회복지 분야 감정노동은 타 감정노동 분야보다 높은 감정투입이 요구되는 분야로서 사회복지 분야 감정노동 관련 연구는 코로나 19 확산기점으로 연구가 감소되는 현상을 확인할 수가 있었는데 코로나 19의 엔데믹을 맞아 다시 복지현장에 투입되는 사회복지사들의 감정노동 현상을 지속적으로 파악, 연구하기 위해 감정노동 관련 연구는 지속적으로 증가해야 할 것으로 예상된다. 본 연구는 2010년부터 2023년까지 국내발표된 등재지, 등재후보지 논문을 대상으로 사회복지 분야 감정노동 연구동향을 파악하고자 한다. 연구동향 분석을 위해 총 119개의 논문을 대상으로 워드 클라우드, 동시출현빈도, 연도별 게재현황, 네크워트 분석을 실시할 예정이다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.22 no.4
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• pp.328-334
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• 2016

The everyday life of police officers requires them to face a number of criminal acts and enter compromising crime scenes. In this case, officers may be compelled to make a personal expression of negative emotions. Negative emotions of members confidence for effective job processing and contributions duties and achievement of the job within the marine police force. Therefore, to control the emotive dissonance of organization members is a great help to the development of the organization. This study focuses on emotional dissonance among marine police officers to verify the impact of this dissonance on job burnout and consider the mediating effect of emotional intelligence. Research results are as follows: First, the relationship between emotional dissonance sub-factors and job burnout among marine police officers was studied. It was found that marine police did not feel emotionally jarred because they consciously tried to abstain from emotional engagement, but this was found to reduce emotional intelligence as related to desired emotions as well. Second, Emotional intelligence of the Marine Police was found on a significant impact on job burnout. Third, the impact of emotions in relation to emotional dissonance that job burnout of marine police intelligence officials confirmed that there is a statistically significant mediating effect. Finally, in a comparison of direct effects versus mediated effects, marine police were seen to be prone to emotional dissonance and experienced job burnout as a direct result of applying greater emotional intelligence.

• 지역과문화
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• v.8 no.4
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• pp.1-22
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• 2021

This ethnographic study aimed to understand the emotional labor of traditional performing artists who hide and control their emotions in performances and the components and characteristics of their emotional labor by means of in-depth interviews with traditional performing artists and Giorgi's analysis method. As a result of the analysis, first, the factors that lead to emotional labor of traditional performing artists can be divided into external and internal ones. The external factors arose from expressing various emotions while creating or suppressing their own emotions in an effort to draw out the emotions of the audience. Also, emotional labor occurred depending on the performance place, performance type and audience reaction. The internal factors consisted of the emotional burden experienced due to concerns over mistakes and audience satisfaction as they voluntarily commit themselves to the performance in order to satisfy the audience. Second, complex emotions that remain after the performance sometimes lead to aftereffects of emotional labor. Third, factors of emotional labor that originate from belonging to an organization had an influence, which resulted in their considering job change or resignation. Fourth, emotional labor arises from the specificity of the traditional performing arts field, that is, negative perceptions and unfair internal practices of traditional performing arts. The study showed that traditional performing artists relieve their emotional labor through hobbies and chatting with colleagues, and took the emotional labor as granted, not recognizing that the occupational emotional labor as emotional labor. This study is significant in that it recognized and analyzed traditional performing artists as emotional workers and focused on the emotional labor components of traditional performing artists.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.82-85
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• 2007

현재 가정을 비롯한 여러 분야에서 서비스 로봇(청소 로봇, 애완용 로봇, 멀티미디어 로봇 둥)의 사용이 증가하고 있는 시장상황을 보이고 있다. 개인용 서비스 로봇은 인간 친화적 특성을 가져야 그 선호도가 높아질 수 있는데 이를 위해서 사용자의 감정 인식 및 표현 기술은 필수적인 요소이다. 사람들의 감정 인식을 위해 많은 연구자들은 음성, 사람의 얼굴 표정, 생체신호, 제스쳐를 통해서 사람들의 감정 인식을 하고 있다. 특히, 음성을 인식하고 적용하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 감정 인식 시스템을 두 가지 방법으로 제안하였다. 현재 많이 개발 되어지고 있는 음성인식 모듈을 사용하여 단어별 감정을 분류하여 감정 표현 시스템에 적용하는 것과 마이크로폰을 통해 습득된 음성신호로부터 특정들을 검출하여 Bayesian Learning(BL)을 적용시켜 normal, happy, sad, surprise, anger 등 5가지의 감정 상태로 패턴 분류를 한 후 이것을 동적 감정 표현 알고리즘의 입력값으로 하여 dynamic emotion space에 사람의 감정을 표현할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 인식 및 감정 표현 시스템 제안한 것이다.