최근 들어 감성공학에 관한 관심도가 증가하고 있다. 감성공학과 관련된 연구는 사람의 감정 상태를 표현하는 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 감정 상태를 표현하는 방법으론 1980년대 Russel이 제안한 Circumplex 모델[1]이 가장 대표적으로 사용되고 있으며, 최근에도 여러 논문[3-6]에서 이 모델을 이용하여 감정 상태를 나타낸다. 하지만 이 모델의 경우에는 사람의 감정상태를 감정차원 평면위에 하나의 점(평균, 분산)으로 표현하기 때문에, 실제 생체신호와의 연관성, 언어 및 문화 차이에 의한 다양성에 관한 연구를 진행하기에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 척도 대비 분산의 크기 값을 판단하여 하나의 점이 아닌 다수개의 점으로 나타내는 방법을 제시한다.
인공 지능체의 감정을 표현하는 기법으로 제안된 RIDE(Robot Intelligence with Digital Emotion) 감정 표현 기법은 기존의 James-Lange 이론과 Cannon-Bard 이론을 모두 수용하며 Schafter-Singer 이론에서 제기된 감정의 연상 작용을 가능하도록 하는 감정의 기억을 수용하는 모델이다. 또한, 감정 간의 유사성과 상대성을 규정하여 인공 지능체 간의 감정 교류가 가능하도록 되어 있다.
한국어 감정분석에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있다. 그렇지만 학습 및 평가 말뭉치 표현에 대한 논의가 부족하다. 본 논문은 한국어 감정분석에 대해 정의하고, 말뭉치 제작을 위한 가이드라인을 제시한다. 또한, 태깅 가이드라인에 따라 말뭉치를 구축하였으며 한국어 감정분석을 위한 반자동 태깅 도구를 구현하였다.
심층인공신경망을 이용한 대화 모델링 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 대화에서 발화의 감정과 화행을 분류하기 위해 멀티태스크(multitask) 학습을 이용한 End-to-End 시스템을 제안한다. 우리는 감정과 화행을 동시에 분류하는 시스템을 개발하기 위해 멀티태스크 학습을 수행한다. 또한 불균형 범주 분류를 위해 계단식분류(cascaded classification) 구조를 사용하였다. 일상대화 데이터셋을 사용하여 실험을 수행하였고 macro average precision으로 성능을 측정하여 감정 분류 60.43%, 화행 분류 74.29%를 각각 달성하였다. 이는 baseline 모델 대비 각각 29.00%, 1.54% 향상된 성능이다. 본 논문에서는 제안하는 구조를 이용하여, 발화의 감정 및 화행 분류가 End-to-End 방식으로 모델링 가능함을 보였다. 그리고, 두 분류 문제를 하나의 구조로 적절히 학습하기 위한 방법과 분류 문제에서의 범주 불균형 문제를 해결하기 위한 분류 방법을 제시하였다.
인간의 감정을 정의하거나 분류하는 것은 매우 어려운 일이다. 이러한 애매모호한 인간의 감정은 어느 한 감정만 나타나는 것이 아니고 다양한 감정의 복합으로, 눈에 띄는 강정이 드러나는 것이다. 인간의 애매모호한 감정 상태와 유사한 감성을 표현하는 알고리즘으로 dynamic emotion Space를 이용한 감성 표현 알고리즘을 제안한다. 기존의 감성 표현 아바타들이 키리 설정된 몇개의 감정만을 데이터 베이스에서 불러와 표현하는 반면에, 본 논문에서 제안하는 감성 표현 시스템은 동적으로 변화하는 감성 공간을 이용하여 감성을 표현함으로써 무수히 다양한 표정을 표현할 수 있다. 실제로 인간의 복합적이고 다양한 표정을 표현할 수 있는지를 알아보기 위해 실제 구현 및 실험을 수행하고, dynamic emotion space를 이용한 감성 표현 시스템의 성능을 입증한다.
이 연구는 고객의 점포 혼잡성 지각이 점포내 감정을 매개하여 행동의도에 미치는 영향을 규명하고자 하는 목적을 두었다. 패밀리 레스토랑 고객 486명의 자료를 바탕으로 공분산구조분석을 실시한 결과, 지각된 점포 혼잡성은 긍정적 감정에 부(-)의 영향을 미치고, 부정적 감정에 정(+)의 영향을 미치며, 이러한 감정을 매개하여 행동의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 시사점을 논의하고, 연구의 한계와 미래 연구방향을 제시하였다.
본 논문은 선행 연구된 인공감정 모델에 성격 유형별로 정서적 특징을 반영한 캐릭터의 인공감정을 설계하여 적용하는 것을 목적으로 한다. 캐릭터의 인공감정은 성격 유형별로 정서적 특징을 생성에서 소멸까지의 시간과 크기로 표현할 수 있다. 따라서 정서의 유지시간, 정서적 경험을 한번 했을 때 느낄 수 있는 최대 크기와 정서를 표현하는 시점을 두 단계로 나누어 정서적 특성을 MBTI 성격 유형에 따라 적용한다. 이렇게 설계된 인공감정은 실제 캐릭터의 적용해보고 성격 유형에 따라 감정 표현과 변화를 분석한다.
본 연구에서는 질의를 기반으로 사용자의 감정상태를 예측하는 방법을 제안한다. 제안방법은 자극-감정 규칙베이스 구축, 규칙확률 값 기반 질의 랭킹, 질의 랭킹 기반 사용자 감정예측의 단계로 구성된다. 방법의 적절성을 검증하기 위하여 힘들다와 심심하다에 대한 결과로 사용자평가를 실시하였다. 힘들다의 결과에서는 힘들다 정도에 대한 점수가 높은 질의들을 지속적으로 검색하는 사용자들을 힘들다라고 판단할 수 있다고 분석되었다. 심심하다의 결과에서는 방법 간 유의미한 차이를 보이지 않았으나, 특정 개별질의의 지속적인 패턴을 분석하는 것이 좀 더 높은 점수를 얻은 것으로 평가되었다.
최근 게임 산업은 상호 작용 성을 높이는 방향으로 하드웨어와 소프트웨어적으로 접근하고 있다. 그 중 게임 속 캐릭터에 적용되는 인공지능은 소프트웨어적인 접근으로서 게임의 분위기와 특징에 커다란 영향을 미친다. 하지만 기존의 인공지능이 캐릭터의 시시각각 변하는 감정에 따라 변하지 않고, 간략한 메커니즘에 의해 행동이 제어되고, 움직였기 때문에 실제 캐릭터들이 가지는 감정 상태를 제대로 표현하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 맥시스사의 'The Sims'의 캐릭터인 sim들이 감정을 표현하지 못하는 한계점을 분석하고, 이를 극복할 수 있는 인공감정을 만들어 시뮬레이션 게임보다 제작하기 간단하고, 비슷하게 환경을 조작할 수 있는 비행 슈팅게임에 적용한다.
서비스기업의 종사자로서의 방사선사가 인지하는 감정노동과 스트레스 유형을 분석하고 이들이 직무만족에 미치는 영향을 파악하였다. 감정노동과 스트레스가 직무만족에 영향을 미치는 관련요인은 스트레스 요인의 자기신뢰와 사회적 역할수행, 감정노동의 외향형, 직업이 유의하게 영향을 미치는 관련요인으로 되었다. 직무만족은 자기신뢰가 높고 사회적역할수행이 많을수록, 감정노동이 외향형일수록 직무만족이 낮았다. 의료기관종사자들의 감정관리 프로그램에 의한 직무만족을 극대화시키는 프로그램개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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