• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.471-474
• /
• 2022

음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해 줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.386-388
• /
• 2018

본 논문은 사회적 상호작용 결여로 감정 기복이 심하고 스트레스로 인해 정서불안 증세를 보이는 자폐 범주성 장애아동의 감정 상태를 인식하기 위한 목적으로 4가지 감정 자극에 대하여 생체신호를 분석하고 K-Means 알고리즘을 적용하여 획득한 정보로부터 감정 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 실험구성은 참가자가 주어지는 감정자극 영상을 시청하는 동안 맥파 및 피부전도 센서를 이용하여 생체신호를 측정한 후 자율신경 비율을 나타내는 LF/HF의 심박 정보와 피부 반응 정보를 정량적으로 분석하였고, 추출된 정보로부터 K-Means 알고리즘을 적용하여 감정 상태를 분류하는 과정으로 진행된다. 총 3명의 일반인을 대상으로 실험을 진행하였으며, 4가지 감정 자극에 대한 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정을 이용한 감정인식 방법이 제시되는 감정 자극을 충분히 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of IKEEE
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.1140-1146
• /
• 2018

Recently, a methodology for analyzing complex bio-signals using a deep learning model has emerged among studies that recognize human emotions. At this time, the accuracy of emotion classification may be changed depending on the evaluation method and reliability depending on the kind of data to be learned. In the case of biological signals, the reliability of data is determined according to the noise ratio, so that the noise detection method is as important as that. Also, according to the methodology for defining emotions, appropriate emotional evaluation methods will be needed. In this paper, we propose a wavelet -based noise threshold setting algorithm for verifying the reliability of data for multimodal bio-signal data labeled Valence and Arousal and a method for improving the emotion recognition rate by weighting the evaluation data. After extracting the wavelet component of the signal using the wavelet transform, the distortion and kurtosis of the component are obtained, the noise is detected at the threshold calculated by the hampel identifier, and the training data is selected considering the noise ratio of the original signal. In addition, weighting is applied to the overall evaluation of the emotion recognition rate using the euclidean distance from the median value of the Valence-Arousal plane when classifying emotional data. To verify the proposed algorithm, we use ASCERTAIN data set to observe the degree of emotion recognition rate improvement.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 1998.05a
• /
• pp.216-221
• /
• 1998

슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법이다. 삼풍백화점 붕괴사고와 Guam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별에 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 H/W 시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 응용 프로그램을 개발하였다 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하였다. 또한, 이들 영상처리기법은 법의학 체제에 입각한 슈퍼임포즈 영상합성이 개인식별 감정시 필요한 최적의 영상 비교가 가능하도록 DB 시스템 구축과 분석시스템을 개발하였다. 그리고, 실제 감정시 본 영상시스템으로 감정해 본 결과로 보다 정확하고 실시간으로 감정이 가능하다. 본 슈퍼 임포즈 영상시스템은 슈퍼 임포즈 영상자료의 처리와 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 실 영상의 복원연구가 가능하리라 사료된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.36 no.6
• /
• pp.491-497
• /
• 2009

This paper proposes a new feature weighting method for document sentiment classification. The proposed method considers the difference of sentiment intensities among sentences in a document. Sentiment features consist of sentiment vocabulary words and the sentiment intensity scores of them are estimated by the chi-square statistics. Sentiment intensity of each sentence can be measured by using the obtained chi-square statistics value of each sentiment feature. The calculated intensity values of each sentence are finally applied to the TF-IDF weighting method for whole features in the document. In this paper, we evaluate the proposed method using support vector machine. Our experimental results show that the proposed method performs about 2.0% better than the baseline which doesn't consider the sentiment intensity of a sentence.

• Journal of Software Assessment and Valuation
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.11-17
• /
• 2021

In this study, problems of software completeness appraisal are pointed out and their solutions are presented by analyzing appraisal cases and judicial precedents. Completeness appraisal, ready-made appraisal, defect appraisal, and cost appraisal have been classified as and have been evaluated with extant software completeness appraisals. From a legal point of view, and in judicial precedents, however, there is a big difference between the definition of completeness and the completion rate. This is because the degree of completeness is evaluated under the premise that the software's development is complete, whereas the ready-made appraisal inspects the development progress of unfinished software. Often, in cases involving software completion rate, the total completion level is calculated by weighting each step of the software development process. However, completeness evaluations use the software's realization-operation as its sole criterion. In addition, another issue not addressed in existing software completeness appraisal cases is that there is no mention of who is responsible for software defects, whereas in case law, the responsible party is determined by finding who caused the dispute. In this paper, we systematically classify these problems, and present a novel evaluation method that separates software completeness evaluations from software completion evaluations.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 2023.11a
• /
• pp.139-143
• /
• 2023

최근 교사들의 잇단 극단적 선택으로 학교의 변화와 상황에 대한 문제의식이 사회적으로 날로 높아지고 있다. 교직에 대한 선호도가 급격히 떨어지고 교직 이직 비율도 빠르게 높아지고 있어 교육의 질을 걱정하기에 이르렀다. 드러난 문제가 원인의 하나일 수 있으나 많은 연구에서 교사들의 직무스트레스가 심각한 수준임을 밝히고 있고, 학교교육 현장에는 교사들이 조직에 몰입하기 어려운 다양한 문제들이 있음을 밝히고 있다. 그럼에도 교육현장에서는 학생, 교사들이 함께 성장할 수 있고 모두가 만족하는 교육 활동을 실현시키고 변화와 혁신을 통해 교육역량을 높이고자 지속적으로 노력하고 있다. 본 연구는 초등학교 교사의 직무스트레스와 감정 노동이 조직몰입에 미치는 영향을 조사 분석하고 두 변인 즉 직무스트레스와 감정 노동이 직무몰입에 미치는 영향에서 긍정심리자본의 매개 효과를 알아보는데 그 목적이 있다. 교사 직무스트레스 실태를 종합적으로 파악하고자 관계 요인, 업무요인, 정책 요인으로 나누어 분석(김종민 외, 2018. 경기도교육연구원)하고 특히 스트레스 요인 중 가장 비중 있는 감정 노동 부분은 분리하여 더 상세히 분석하고자 한다. 이를 위해 경기도, 경기도, 서울, 전라남도 소재 초등학교교사 500명을 대상으로 자료를 수집하여 SPSS 20.0 프로그램을 활용하여 변인들의 기술통계치를 산출하고자 한다. 초등교사의 인구통계학적 변인간에 유의한 차이가 있는지 확인하기 위해 t-검정과 일원배치 분산분석(ANOVA)을 실시한다. 그리고 연구에 포함된 변인들간의 상관계수를 산출하고 Baron과 Kenny(1986)의 절차에 따른 3단계 회귀분석과 부트스트래핑(bootstrapping) 기법을 적용하여 매개효과의 유의성을 검증하고자한다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.19 no.12
• /
• pp.463-468
• /
• 2021

This paper verified the relationship between the emotional labor and the job satisfaction of workers in senior employment agencies. And this paper verified the mediating effect of self-efficacy between the both variables. We conducted a survey of 261 employees of the 21 agencies in Daejeon and Chungcheong area. According to the analysis : 1) employees' emotional labor influenced job satisfaction negatively. 2) the self-efficacy mediated between emotional labor and job satisfaction. As a result, we need to establish a management system for emotional labor, to carry out a crisis intervention of prompt therapy, and to provide education to cope with emotional labor for decreasing the emotional labor. It is important to lower the proportion of irregular workers, to improve the level of treatment, and cultivate self-leadership for promoting self-efficacy.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.28 no.12
• /
• pp.57-66
• /
• 2023

In this study, we propose a novel research framework for the recommendation system that can estimate the user's emotional state and reflect it in the recommendation process by applying deep learning techniques and emotion AI (artificial intelligence). To this end, we build an emotion classification model that classifies each of the seven emotions of angry, disgust, fear, happy, sad, surprise, and neutral, respectively, and propose a model that can reflect this result in the recommendation process. However, in the general emotion classification data, the difference in distribution ratio between each label is large, so it may be difficult to expect generalized classification results. In this study, since the number of emotion data such as disgust in emotion image data is often insufficient, correction is made through augmentation. Lastly, we propose a method to reflect the emotion prediction model based on data through image augmentation in the recommendation systems.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.305-311
• /
• 2019

Does the healing of life lead to a grave, or can death heal life? The healing in life exists in the emotional circuit of the space of life. So what kind of space does healing in death exist? For now, healing in death exists beyond life. Imje (林悌, 1549-1587) is famous for reciting Sadness Sijo in his beloved Hwang Jin-yi's Grave. For the Literature Therapy, this time we're trying to code the Emotions of Sijo "The Valley Which is Covered With Blue Grass", which Imje is said to have recited in the Hwang Jin-yi's Grave. This Sijo sings the love of Sadness such as Love and Death, Grave and Sadness. That is, how fuse human Emotions, which are caused by conflicting concepts of love and pain or love and separation. Imje's Sijo fuses signifiers such as Grave, Love and Sadness to code 'The Transience of Human Life.' This 'The Transience of Human Life' is a function of this Sijo's Literature Therapy. 'The Transience of Human Life' has a role of healing that relaxes the human body. With the Literature Therapy in place like this, no matter how painful life is, we have some leeway. This is because the sadness of 'The Transience of Human Life' delivered by Sijo conveys the effect of the Literature Therapy, which contemplate and tolerate the entire life. We look forward to continuing this research and achieving Emotion Coding for new life.