• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2024년도 춘계학술대회
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• pp.35-41
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• 2024

최근 비전통적 성인 학습자가 새로운 입학자원으로 주목받고 있으며, 그중에서도 만학도의 대학 진학률은 급격히 상승하는 추세다. 이에 따라 이들이 대학생활을 무사히 마칠 수 있도록, 즉 학업중단이 발생하지 않도록 대학에서는 다양한 측면에서 방안을 골몰해야 하는 상황이다. 본 연구는 이러한 문제의식에 기반하여, 비전통적 학습자의 학업중단을 저지할 방안을 창업지원 측면에서 살펴보고자 하였다. 이는 학업능력, 성별, 교우관계 등을 중점적으로 살펴보는 기존 연구에서 더 나아가 창업지원이라는 새로운 요인과의 관계성을 만학도의 입장에서 심층적으로 살펴봄으로써 연구의 차별성을 강조한다. 본 연구는 대학 입학 이후 학교의 창업지원을 받은 경험이 있는 만 30세 이상의 만학도 총 10명을 대상으로 심층인터뷰를 진행하여, 학교의 창업지원이 학업중단을 저지하는 데 영향을 주었는지를 살펴보고자 한다. 또한 그 과정에서 이들이 느낀 감정과 태도, 가치 등을 근거이론을 통해 분석하여 학업중단을 저지할 방안을 모색하고자 한다. 만학도는 전통적 학습자와 달리 졸업 이후 인생2모작을 준비하는 경우가 상당수기에, 이들의 니즈를 명확하게 파악하는 일은 시대적 흐름을 반영한 기초연구로서 학교의 정책적 대안을 마련하기 위한 기반이 될 수 있다.

• 감성과학
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• 제20권4호
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• pp.31-40
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• 2017

본 연구는 한류 콘텐츠 소비 시 나타나는 한국, 일본, 미국의 감정 반응을 통해 국가별 소비 성향을 규명하는 데 목적이 있다. 방대해진 텍스트 리뷰를 이용한 감정 분석 연구가 주목받고 있고, 콘텐츠 수요에 환경적 특성이 주요한 영향을 주고 있음에도, 국가별 감정 반응 차이에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는, Russell(1980)이 제시한 감정 원형 모델을 사용하여 한국형 판타지 멜로드라마 <도깨비>에 대한 국가별 감정 단어의 변수 중요도 및 단어 간 연관을 비교하였다. 우선, 2017년 1월 26일부터 3월 26일까지 2달간의 텍스트 리뷰를 수집하였다. 둘째, 수집한 데이터로부터 Russell의 감정 모델에 해당하는 감정 단어를 선별하였다. 셋째, 선별한 데이터에 랜덤 포레스트를 적용하여 변수 중요도를 평가하였다. 넷째, Russell 축에 따른 주요 감정 단어 간 연관성을 비교하였다. 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 학습된 모델의 정확성을 측정하였다. 실험 결과, 국가별 감정 단어의 변수 중요도에서 한국과 미국은 Happy, 일본은 Pleased가 가장 중요한 변수로 나타남을 확인하였다. 단어 간 연관성에서 한국은 수동적 불쾌감, 미국과 일본은 수동적 쾌감이 강하게 나타나는 경향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해, 한류 콘텐츠에 대한 국가별 감정 반응 차이를 확인할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.67-73
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• 2021

본 논문에서는 리눅스 기반 프로그래밍 언어를 온라인으로 실습할 수 있는 시스템의 구성 방법을 제시하였다. 제시한 시스템은 리눅스 운영체제의 가장 큰 특징인 웹-서버 기능을 활용하며, 방화벽이나 기타 보안적 제약을 받지 않으면서 telnet과 FTP 기능을 모사하여 실제 리눅스 콘솔과 유사한 실습이 가능하다. 이를 위해 웹 상에서 프로그래밍 도구가 가져야 할 기능적 요소들을 분석하고 이를 구현하기 위한 알고리즘을 정립하였으며, 특히 사용자의 실수에 의한 오류 메시지 등이 실재 telnet 화면과 동일한 형태로 나타날 수 있는 방법을 구현하였다. 구현된 학습 시스템을 학생들을 대상으로 수업에 활용한 결과 온라인으로 리눅스 프로그래밍 언어의 실습이 가능함은 물론 교수자가 학습자들의 모든 사항들을 직접 점검하고 지도할 수 있어 학습자의 만족도가 오프라인 수업 때와 유사한 결과를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.606-608
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• 2018

최근 들어 각 대학에서는 4차 산업시대를 맞이하여 사회에서 필요한 창의융합 인재를 양성하기 위하여 교양과목에 프로그래밍 강좌를 많이 늘리고 있다. 하지만 학습자들은 프로그래밍 학습을 어려워하거나 부정적인 반응을 보이는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 프로그래밍 학습에서의 학습이탈동기를 분석하기 위하여 학습자들의 성격유형을 파악하여 분석하였다. 사전검사를 통하여 감정형과 사고형의 성격유형을 가진 학습자를 구분하여 각 성격유형별 학습이탈동기를 분석하였다. 본 연구의 결과로는 학사고형의 성격유형을 가진 학습자들이 프로그래밍 학습에 있어서 부정적인 시선이 있을 수 있음을 확인하였다. 향후 연구에서는 강의 후 사후검사를 통하여 프로그래밍 학습의 학습동기부여에 기여할 수 있는 연구를 기대한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1140-1146
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• 2018

최근 인간의 감정을 인식하는 연구 중 딥러닝 모델을 사용하여 복합적인 생체 신호를 분석하는 방법론이 대두되고 있다. 이때 학습하고자 하는 데이터의 종류에 따른 평가 방법 및 신뢰성은 감정 분류의 정확성에 있어 중요한 요소이다. 생체 신호의 경우 데이터의 신뢰성이 잡음 비율에 따라 결정되므로 잡음 검출 방법이 우수할수록 신뢰도가 올라가며, 감정을 정의하는 방법론에 따라 그에 맞는 적절한 감정 평가 방법이 수반될 때보다 정확하게 감정을 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Valence와 Arousal로 라벨링 된 멀티모달 생체 신호 데이터에 대해 데이터의 신뢰성을 검증하기 위한 웨이블릿 기반의 잡음 임곗값 설정 알고리듬 및 감정 평가 시 데이터 신뢰도와 Valence-Arousal 값에 따른 가중치를 부여하여 감정 인식률을 향상하는 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환을 이용해 신호의 웨이블릿 성분을 추출 후, 해당 성분의 왜도와 첨도를 구하여 햄펄 식별자를 통해 계산된 임곗값으로 잡음을 검출한 후, 원신호에 대한 잡음 비율을 고려하여 데이터의 신뢰성을 평가하고 가중치로 환산한다. 더불어 감정 데이터 분류 시 Valence-Arousal 평면의 중앙값과의 유클리디언 거리를 가중치로 환산하고, 감정 인식률에 대한 종합 평가 시 두 요소를 반영한다. ASCERTAIN 데이터셋을 활용하여 나타난 감정 인식률 개선 정도를 통해 제안된 알고리듬의 성능을 검증한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1137-1144
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• 2022

본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.115-121
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• 2022

본 논문에서는 음악 청취 시에 나타나는 뇌파 특징을 이용하여 사용자 감정에 따른 음악 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 뇌파 신호로부터 추출한 감정별 뇌파 특징과 음악신호에서 추출한 청각적 특징 간의 관계를 회귀 심층신경망을 통해 학습한다. 실제 적용 시에는 이러한 회귀모델을 기반으로 제안된 시스템은 입력되는 음악의 청각 특성에 매핑된 뇌파 신호 특징을 자동으로 생성하고, 이 특징을 주의집중 기반의 심층신경망에 적용함으로써 음악을 자동으로 분류한다. 실험결과는 제안된 자동 음악분류 프레임 워크의 음악 분류 정확도를 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.18-20
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• 1999

본 논문에서는 사용자 인터페이스 시스템 환경에서 얼굴 표정과 머리 움직임의 정보를 활용하여 사용자 프로파일을 학습하는 시스템을 제안한다. 얼굴 표정이나 머리 움직임을 보고 사용자의 감정상태를 파악하는 일은 불확실하고 모호한 정보를 이용하는 것으로서 퍼지 추론기를 적용하여 사용자의 만족상태를 모델링한다. 퍼지 추론기를 통하여 얻어진 사용자 만족도를 사용자 프로파일 학습 피드백으로 사용함으로써 사용자의 암시적 정보를 포함하는 프로파일을 구성한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.145-152
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• 2005

음악과 교육은 학생의 잠재력과 창의성을 개발하고, 음악을 통하여 자신의 감정과 생각을 표현하도록 하며, 삶이 질을 높이고 전인적인 인간이 되도록 하는데 그 목적이 있다. 특히, 창작 분야는 자신의 음악적 아이디어를 창출함으로써 자기를 구현하고 자신의 음악성에 대한 자부심을 느끼며 창작의 능력을 향상하는 기회를 제공한다는 점에서 음악의 여러 분야 중 가장 적극적인 음악 체험이라고 할 수 있으나 학교 교육에서는 여러 교육여건의 부재로 인한 어려움으로 가장 소홀히 다루어지고 있는 영역이다. 따라서, 본 연구는 학습자가 창의성 교수-학습에 입각한 세 종류의 단계를 거쳐 음악적 기본개념에 대한 원리 및 기능을 습득하고, 직접 작곡하고 실음을 통해 이를 듣고 수정할 수 있도록 하여 학습자로 하여금 창의력을 보다 향상시킬 수 있는 음악창작학습 시스템을 설계한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.764-767
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• 2024

웨어러블 디바이스에서는 사용자의 다양한 메타데이터를 수집할 수 있다. 그러나 이런 개인정보를 함유하고 있는 데이터를 수집하는 것은 사용자에게 개인정보침해 위협을 야기한다. 때문에 본 논문에서는 개인정보보호를 통한 웨어러블 디바이스 데이터활용방안으로 연합학습을 채택하였다. 다만 기존 연합학습에서도 해결해야할 문제점들이 있다. 우리는 그중에서도 데이터이질성(Data Heterogeneity) 문제해결을 위해 군집화(Clustering) 방법을 활용하였다. 또한 기존의 코사인유사도 기반 군집화에서 파라미터중요도가 반영되지 않는다는 문제점을 해결하고자 데이터수 기반 마하라노비스거리(Number of Samples Mahalanobis Distance) 군집화 방법을 제시하였다. 이를 통해 WESAD(Werable Stress Affect Detection)데이터에서 피실험자의 데이터 이질성이 존재하는 상황에서 기존 연합학습보다 학습 안정성 측면에서 좋음을 보여주었다.