Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.11a
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pp.447-453
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2003
Emotion Technology is used in many field such as computer A.I., graphics, robot, and interaction with agent. We focus on the theory, the technology and the features in emotion application. Firstly in the field of theory, there are psychological approach, behavior-based approach, action-selection approach. Secondly in the field of implementation technologies use the learning algorithm, self-organizing map of neural network and fuzzy cognition maps. Thirdly in the field of application, there are software agent, agent robot and entrainment robot. In this paper, we research the case of application and analyze emotion architecture.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.259-262
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2011
최근 들어 소리의 세기나 하모니, 템포, 리듬 등의 다양한 음악 신호 특성을 기반으로 한 음악 무드 분류에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 음악 무드 분류의 정확도를 높이기 위하여 음악 신호 특성과 더불어 노래 가사와 소셜 네트워크 상에서의 사용자 평가 등을 함께 고려하는 멀티 모달 음악 무드 분류 기법을 제안한다. 이를 위해, 우선 음악 신호 특성에 대해 퍼지 추론 기반의 음악 무드 추출 기법을 적용하여 다수의 가능한 음악 무드를 추출한다. 다음으로 음악 가사에 대해 TF-IDF 기법을 적용하여 대표 감정 키워드를 추출하고 학습시킨 가사 무드 분류기를 사용하여 가사 음악 무드를 추출한다. 마지막으로 소셜 네트워크 상에서의 사용자 태그 등 사용자 피드백을 통한 음악 무드를 추출한다. 특정 음악에 대해 이러한 다양한 경로를 통한 음악 무드를 교차 분석하여 최종적으로 음악 무드를 결정한다. 음악 분류를 기반한 자동 음악 추천을 수행하는 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.49-53
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2004
최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다 이와 같은 특징을 지닌 로봇의 용도는 조립, 도장, 용접 둥 단순 반복 작업이나 위험한 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 그 범위가 확대되고 있다. 활용의 예는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로써 가사, 방범, 오락 그리고 교육 등의 기능을 담당하는 형태로써 보다 다양화되고 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 로봇의 구현에 인공지능의 요소를 활용해야 하는 것은 당연하며 그 범위 또한 광범위하다. 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 센서의 환경 정보값을 적절히 활용하여 로봇의 다양한 기능을 구현할 수 있는 가정용 지능형 서비스 로봇을 구현하고자 한다. 센서 정보는 지능 기법으로 널러 알려진 소프트 컴퓨팅 기법을 사용한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.409-414
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2004
생물학적 뇌 정보처리 메커니즘을 보다 정확하게 구현할 수 있는 시스템은 입력에 대한 정확한 인지 능력, 상황 판단 능력, 학습 및 추론 능력, 출력의 결정 능력 등의 성능 구현은 물론이며, 감정과 비교될 수 있는 시스템의 상태를 평가하여 판단 및 결정에 적용함으로써 매우 뛰어난 지능형 시스템이 될 수 있다. 공학적인 의미에서 살펴본다면 정보 처리 과정을 입력의 처리, 정보의 전달, 제어 입력의 결정에 대한 의미로 정의할 수 있지만 생물학적으로 입력을 분석하고 정보를 처리 및 전달하며 출력을 제어하는 모델인 두뇌의 정보처리 메커니즘에 비교한다면 현재의 공학적인 정보처리 방식 및 제어기의 성능은 극히 미약한 수준이라고 할 수 있다. 이런 이유에서 최근 많은 공학자들은 생물학적인 뇌의 정보처리 개념에 대한 규명을 시도하고 있으며, 실제 공학적인 모델로 개발하여 설명하고 구현하는 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 생물학적인 두뇌의 정보처리 메커니즘을 해석하고 공학적인 개념의 정립과 정보처리 흐름을 규명하고 정의함으로써 출력에 반영할 수 있는 모듈을 설계하고자 한다. 본 논문에서 제안된 모듈은 공학적인 분야는 물론 생물학적 뇌 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
웨어러블 컴퓨터는 사용자를 중심으로 의복과 기술이 결합된 기기로서 직관적이며 유연한 인터페이스가 요구된다. 현재 직관적인 입력방식으로 음성인식과 동작인식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동작인식의 경우 손동작을 이용한 장갑형태가 가장 많으며, 대부분 사용자 행동의 의미를 고려하지 않은 인위적인 제스처로 학습을 필요로 한다. 본 연구에서는 사용자가 일상적으로 하는 행동에서 의미를 추출하고, 웨어러블 컴퓨터의 인터페이스로서 적용가능성을 보고자 한다. 행동은 자극에 대한 신체의 움직임이다. 문헌을 통하여 신체의 움직임에 대한 66개의 동사를 추출하고 구체적인 움직임에 구문조사를 실시하였다. 조사된 구문에 대한 상황과 의미를 조사한 결과 행동은 의미에 따라 감정표현, 의사전달, 정보교류, 자기제어, 기기제어, 무의식적, 의례적의 7가지로 분류할 수 있었다. 그 중 의사소통과 대상을 제어하기 위한 행동을 중심으로 접근하였다. 행동의 의미와 현재 사용되고 있는 UI의 의미를 비교하여 인터페이스를 대응시켜 보았다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.640-643
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2016
오피니언 마이닝은 객관적인 정보를 필요로 하는 많은 분야에서 쓰이는 기법이다. 그러나 표현의 자유도가 높은 한글 Text를 분석하는 것은 상당히 어려운 일이다. 또한 한글 파괴 현상도 하나의 원인으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 Text를 음소단위로 분할하는 Trigrarn-Signature 기법과 구문태그 패턴 기법을 통합한 새로운 상태 분류 기법을 제안했고, 만족, 불만, 낙담, 의문, 흥분 5가지 감정 분류를 시도했다. 이를 토대로 사용자의 정보를 그래프로 보여주는 시각화 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.215-220
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2002
본 연구에서는 다중채널 뇌파에서 특징 파라미터로 선형 예측기 계수(Linear predictor coefficients)를 추출하고, 패턴인식기로는 신경회로망을 이용한 쾌적성 분류 알고리즘을 개발하여 다중 템플릿 방법으로 쾌적성 분류 실험을 하고자 하였다. 뇌파 데이터는 대학생 10명으로부터 쾌적한 환경과 불쾌적한 환경에서의 데이터를 수집하였으며, 전극 위치는 Fpl, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 쾌적성 분류 방법은 다중템플릿 방법으로 여러 명의 피검자를 각각 학습시켜 이로부터 생성되는 신경회로망의 가중치들을 템플릿에 저장한다. 그리고 테스트를 할 때에는 먼저 처음의 안정 상태의 뇌파를 이용하여 템플릿 검색을 하고 가장 가까운 템플릿을 선택한다. 그리고 선택된 템플릿을 이용하여 다른 감정에 대한 쾌적성 분류 실험을 하게 된다. 쾌적성 분류 실험 결과 평균 인식률이 약 75%의 성능을 나타내었다.
본 연구는 과학영재학교 학생들의 지적, 정의적 특성을 분석하고, 다양한 특성에 따른 학생들의 교과 선택 경향, 학업성취도, 개별연구과제 선택 경향, 진로선택 및 학교 적응 정도를 파악하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 영재아들의 지적 ${\cdot}$ 정의적 특성 및 학교적응을 살펴보았다. 이에 따른 결과는 다음과 같다. 첫째, 영재학생의 경우 출신 지역에 따라 영재교육을 받았는지의 여부에 차이가 났다. 즉, 영재교육을 받은 학생 중 대다수가 수도권과 영남 지역의 학생들이었다. 둘째, 학생들이 지적인 학습 능력에는 만족도가 높으나 대인관계 능력과 관련하여서는 상대적으로 만족도가 낮았다. 그리고 영재학교의 학생들은 일반학교 학생들과 성격 유형상 차이점을 보이고 있다. 즉, 영재학교 학생들은 일반학교 학생들에 비해 상대적으로 내향적이고 미래 지향적 혹은 개념적이며, 감정보다는 논리적 과정을 우선시한다. 셋째, PT 과목 통과에 있어서 생물과 정보 영역을 제외하고는 영재교육원에서의 교육과 PT 통과와는 상관이 없는 것으로 보고되었다. 넷째, 과학영재학교 학생들은 R&E 주제를 선택하는데 있어서 물리 과목에 가장 높은 선호도를 보였다. 그리고 이러한 선호도에는 남녀 간의 차이가 있었다. 또한 영재교육의 여부와 큰 상관이 없었다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.4
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pp.55-66
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2016
In this paper, 99 evaluation factors for website quality were derived from 79 research papers. Among them, 19 factors which are quoted in more than 7 research papers are summarized. The followings show such summarized factors: (1) Reliability (2) Ease of use (3) Design (4) Response time (5) Information Quality (6) Learnability (7) Accessibility (8) Effectiveness (9) Navigation (10) Sensibility (11) Accuracy (12) Contents (13) Aesthetic Impression (14) Completeness (15) Sympathy (16) Security (17) Delivery (18) Interaction (19) Responsibility.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.398-401
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2012
사람들은 기업이나 제품에 대해 자신의 생각이 긍정적인지 부정적인지 표현하고자 한다. 트위터 사용자들은 트윗을 통해 자신의 생각을 표현한다. 본 논문에서는 트위터 데이터를 대상으로 대립관계에 있는 이슈에서의 바이어스 탐지 방법을 제안한다. 비지도학습 방법을 이용하여 트윗 패턴을 통해 세부자질을 추출하며, 세부자질에 대한 감정에 따른 확률 테이블을 구축하여 바이어스 탐지를 수행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 4 개의 대립 이슈에 대해 평가를 하였으며, 제안 모델이 기존의 모델보다 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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