• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.496-497
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• 2021

감정 분류는 사람의 사고방식이나 행동양식을 구분하기 위한 중요한 열쇠로, 지난 수십 년간 감정 분석과 관련된 다양한 연구가 진행되었다. 감정 분류의 품질과 정확도를 높이기 위한 방법 중 하나로 단일 레이블링 대신 다중 레이블링된 데이터 세트를 감정 분석에 활용하는 연구가 제안되었고, 본 논문에서는 T5 모델을 한국어와 영어 코퍼스로 학습한 KE-T5 모델을 기반으로 한국어 발화 데이터를 단일 레이블링한 경우와 다중 레이블링한 경우의 감정 분류 성능을 비교한 결과 다중 레이블 데이터 세트가 단일 레이블 데이터 세트보다 23.3% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.656-659
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• 2023

정서적 지원 대화를 위한 챗봇 개발 시, 사용자의 챗봇에 대한 사용성 및 대화 적절성을 높이기 위해서는 사용자 감정에 적합한 지원 콘텐츠를 제공하는 것이 중요하다. 이를 위해, 본 논문은 사용자 입력 텍스트의 감정 강도 예측 모델을 제안하고, 사용자 발화 맞춤형 정서적 지원 대화에 적용하고자 한다. 먼저 입력된 한국어 문장에서 키워드를 추출한 뒤, 이를 각성도 (arousal)과 긍정부 정도(valence) 공간에 투영하여 키워드가 내포하는 각성도-긍정부정도에 가장 근접한 감정을 예측하였다. 뿐만 아니라, 입력된 전체 문장에 대한 감정 강도를 추가로 예측하여, 핵심 감정 강도 - 문맥상 감정강도를 모두 추출하였다. 이러한 통섭적 감정 강도 지수들은 사용자 감정에 따른 최적 지원 전략 선택 및 최적 대화 콘텐츠 생성에 공헌할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.403-404
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• 2013

본 연구에서는 종합병원에 근무하는 간호사를 대상으로 감정노동과 감성지능이 직무스트레스에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 본 연구에서 간호사들의 감정노동과 감성지능 변인들의 직무스트레스에 대한 분산 설명력은 31.9%였고, 회귀모형은 유의미한 것으로 나타났다(F=7.615, p<.001). 분석결과, 감정노동 변인 중 감정표현의 빈도는 직무스트레스에 유의미한 부(-)적 영향(${\beta}=.206$ p<.05)을, 감정표현 규범의 주의성은 유의미한 정(+)적 영향(${\beta}=.318$, p<.01)을 미치는 것으로 나타났으며, 감성지능변인 중 자기감정이해(${\beta}=.195$, p<.05)와 감정조절(${\beta}$=-.192, p<.05) 변인이 직무스트레스에 유의미한 부(-)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이들 변인들의 상대적 영향력은 표준화계수(${\beta}$)를 통해 알 수 있듯이, 감정표현 규범의 주의성, 감정표현의 빈도, 자기감정이해, 감성조절 등의 변인 순으로 직무스트레스에 미치는 영향력이 큰 것으로 분석되었다. 이와 같은 결과를 통해, 간호사들이 직무스트레스를 낮추기 위해서는 환자들과 긍정적인 감정표현을 많이 하고, 간호사들이 병원의 감정표현 규범으로 인해 표현하지 못한 감정을 해소할 수 있는 방안이 필요하며, 자신의 감정에 대한 이해와 감성조절 능력을 기르도록 스스로 노력이 필요함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.54-55
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• 2008

본 논문에서는 인간형 로봇의 태스크 실행 중 자율 감정 생성을 위하여 Three-layered hybrid architecture에 기반한 감정 반응 시스템을 제안한다. Three-layered hybrid architecture는 Deliberative layer, Reactive layer Hardware abstraction layer의 3단계의 계층으로 되어 있으며, 모바일 로봇의 자율 동작을 위해서 개발되었다. 본 연구에서는 저자가 개발중인 안드로이드 EveR-2의 감정 시스템에 적용하여 로봇의 태스크 동작 중에 외부의 자극들로부터 자신의 감정을 생성하고, 생성된 감정과 태스크를 조합하여 자신의 행동을 변화시키며 인간과 상호작용하는 로봇 감정 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.493-496
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• 2002

감정은 상당히 애매 모호하고 불명확하며 상대방의 감정을 이해하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 Plutchik의 감정 모델을 기호 다치 논리 함수의 미분을 이용하여 감정의 변화과정을 추론하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.406-410
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• 2012

최근 기업들의 고객만족은 단발성 고객 유치를 넘어 고객의 기업 충성도를 높이기 위한 '고객 감동 서비스'를 강조하고 있다. 이러한 모토 하에서 많은 기업들은 직원들의 친절 매뉴얼을 만들어 CS(Consumer Service) 근로자들의 서비스 교육을 강화하고 있다. 고객센터에 근무하는 근로자 및 텔레마케터 등으로 대표되는 서비스직 종사자들은 무조건적인 고객을 향한 친절은 물론이고 고객만족을 이끌어 내고 고객을 유치하기 위해 기업들은 근로자들에게 강제적 감정 표현을 강요하기에 이르렀다. 예를 들어 근로자가 실제 느끼는 감정과는 별도로 그 어떤 '진상 고객'을 만나더라도 웃음을 잃지 않고 화를 내지 않기를 교육받는 것이다. 이를 통한 감정노동과 감정지능에 대한 연구가 최근 들어 활발해 지고 있다. 사실 감정노동이라는 것 자체는 서비스산업이 발달하면서 나타나는 불가피한 현상이기는 하다. 서비스산업 노동 자체가 고객과의 대면 상황을 전제로 하기 때문이다. 그러나 자연스러운 수준에서 일어나는 감정 관리, 다분히 인간적인 수준에서의 표정 관리 이상을 서비스산업 노동자들이 강요받고 있다는 것이다. 또한 최근에는 조직구성원의 감성이 조직생활에 영향을 미침을 인식하게 되면서 조직 내의 감성에 대한 관심이 높아지고 있으며 사람, 돈, 정보 등의 물리적 자원 등과 같은 조직을 구성하는 핵심요소와 함께 지식과 감성과 같은 비가시적인 자원 또한 조직을 구성하는 중요한 요소라는 주장이 제기되었다. 본 연구에서는 서비스 산업의 주된 감정노동과 조직 내에서 중요한 요소로 자리를 잡아가고 있는 감성지능에 대한 개념과 정의를 제시하고 감정노동과 감성지능에 대한 차이점 및 직무스트레스에 주는 영향에 대하여 연구하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.431-435
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• 2005

학습과 감정은 지능형 시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 사용자와 상호작용을 하면서 학습을 수행하고 내부적인 감정모델을 가지고 있는 지능적인 가상 캐릭터를 구현하였다. 가상 캐릭터는 여러 가지 사물들로 이루어진 3D의 가상 환경 내에서 내부상태에 의해 자율적으로 동작하며, 또한 사용자는 가상 캐릭터에게 반복적인 명령을 통해 원하는 행동을 학습시킬 수 있다. 이러한 명령은 인공신경망을 사용하여 마우스의 제스처를 인식하여 수행할 수 있고 감정의 표현을 위해 Emotion-Mood-Personality 모델을 새로 제안하였다. 그리고 실험을 통해 사용자와 상호작용을 통한 감정의 변화를 살펴보았고 가상 캐릭터의 훈련에 따른 학습이 올바르게 수행되는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.1
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• pp.305-315
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• 2021

This study aimed to investigate the influencing factors of stress response, immediacy, emotional intelligence on converged nursing performance in Nurses. The Participants were 180 nurses who had worked at general hospitals without COVID-19 patients in B city. The data were collected by structured questionnaires of stress response, lack of premeditation, emotional intelligence, nursing performance. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Scheffé test, Pearson's correlation coefficients and multiple regression with SPSS 21.0 program. The results showed that use of emotion(β=.31~.39) is the highest significant influencing factors on nursing process skills, leadership, education and collaboration of nursing performance explaining 48.2% of the regression model in this study. And then age(β=-.29~.30), other's emotion appraisal(β=.17~.23) and current position(β=.19) are significant in order. Therefore, it is necessary to develop and apply the intervention programs that improve nurses' emotional intelligence for improving nursing performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.58-62
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• 2007

인간이 생성한 음성, 표정 영상, 문장 등으로부터 인간의 감정 상태를 인식하는 연구와 함께, 인간의 감정을 모방하여 다양한 외부 자극으로 감정을 생성하는 인공 감정(Artificial Emotion)에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 인공 감정 연구는 외부 감정 자극에 대한 감정 변화 상태를 선형적, 지수적으로 변화시킴으로써 감정 상태가 급격하게 변하는 형태를 보인다. 본 논문에서는 외부 감정 자극의 강도와 빈도뿐만 아니라 자극의 반복 주기를 감정 상태에 반영하고, 시간에 따른 감정의 변화를 Sigmoid 곡선 형태로 표현하는 감정 생성 모델을 제안한다. 그리고 기존의 감정 자극에 대한 회상(recollection)을 통해 외부 감정 자극이 없는 상황에서도 감정을 생성할 수 있는 인공 감정 시스템을 제안한다.