• 지능정보연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.1-14
• /
• 2014

최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권12호
• /
• pp.57-66
• /
• 2023

본 연구에서는 딥러닝 기법과 정서적 AI를 적용하여 사용자의 감정 상태를 추정하고 이를 추천 과정에 반영할 수 있는 추천 시스템에 대한 새로운 연구 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 분노, 혐오, 공포, 행복, 슬픔, 놀람, 중립의 7가지 감정을 각각 분류하는 감정분류모델을 구축하고, 이 결과를 추천 과정에 반영할 수 있는 모형을 제안한다. 그러나 일반적인 감정 분류 데이터에서는 각 레이블 간 분포 비율의 차이가 크기 때문에 일반화된 분류 결과를 기대하기 어려울 수 있다. 본 연구에서는 감정 이미지 데이터에서 혐오감 등의 감정 개수가 부족한 경우가 많으므로 데이터 증강을 이용한다. 마지막으로, 이미지 증강을 통해 데이터 기반의 감정 예측 모델을 추천시스템에 반영하는 방법을 제안한다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권1호
• /
• pp.83-105
• /
• 2016

의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.

• 한국응용과학기술학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.727-737
• /
• 2022

본 연구는 종합병원 간호사의 감정노동과 감성지능이 소진에 미치는 영향요인을 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 종합병원에 근무하는 임상경력 6개월 이상인 간호사 150명이었다. 수집된 자료는 SPSS 21.0 프로그램을 이용하여 t-test, ANOVA, Scheffe's test, Pearson's correlation coefficient, Multiple regression analysis로 분석하였다. 대상자의 소진에 미치는 영향요인을 검증하기 위해 다중회귀분석 결과, 감성지능(β=-.441, p<.001), 감정노동(β=.403, p<.001), 현 직위는 책임간호사 이상이(β=-0.111, p<.018), 지각된 건강상태는 건강한 경우(β=-.100, p<.029) 순이었다. 또한 추정된 회귀모형의 적합도에 대한 F통계량은 35.51(p<.001)으로 매우 유의하였고, 설명력은 79.7%인 것으로 나타났다. 따라서 간호사의 소진을 감소시키기 위해 감정노동을 줄이고 건강 및 감성지능을 향상 시킬 수 있는 방안을 모색하고 소진을 낮추기 위한 중재프로그램을 개발하는데 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 사료된다.

• 한국전통조경학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.51-56
• /
• 2016

노거수는 높은 가치를 지니고 있는 재생불능자원이므로 과학적이고 합리적인 가치 평가는 노거수의 보존관리에 있어 매우 중요하다. 그러나 현재 노거수의 가치 평가에 관한 연구와 권위 있는 평가 지표는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 노거수의 특수성을 감안한 가치 요인을 분석하여 합리적인 평가 지표를 선정하고 현실 적용 가능한 가치 평가 모형을 구축하는데 목적이 있다. 노거수의 평가 지표는 경제가치, 과학연구가치, 생태가치, 경관가치, 사회공익가치로 구분된다. 노거수의 가치에 대한 중요 인자는 인문역사, 성장장소, 수목상태, 수형, 수세, 수종, 수관, 보호등급, 성장환경 등 이다. 계층분석법(AHP)을 이용하여 가치 평가 산식을 작성하고 경주의 세계문화유산인 계림숲 내에 위치한 느티나무의 가치 평가를 실시하였다. 느티나무의 가치는 평가결과 491,503,300원으로 추정된다. 연구 결과는 노거수의 가치 감정과 손실 보상에 중요한 자료가 되며 노거수에 대한 보호 의식을 향상시킬 수 있다.