• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.9-12
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• 2023

최근 영상 콘텐츠를 통해 영상물의 메시지뿐 아니라 메시지의 형식을 통해 전달된 감정이 시청하는 사람의 심리 상태에 영향을 주고 있다. 이에 따라, 영상 콘텐츠의 감정을 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있고 본 논문에서는 대중적인 영상 스트리밍 플랫폼 중 하나인 유튜브 영상을 7가지의 감정 카테고리로 분류하는 여러 개의 영상 데이터 중 각 영상 데이터에서 오디오와 이미지 데이터를 각각 추출하여 학습에 이용하는 멀티 모달 방식 기반의 영상 감정 분류 모델을 제안한다. 사전 학습된 VGG(Visual Geometry Group)모델과 ViT(Vision Transformer) 모델을 오디오 분류 모델과 이미지 분류 모델에 이용하여 학습하고 본 논문에서 제안하는 병합 방법을 이용하여 병합 후 비교하였다. 본 논문에서는 기존 영상 데이터 감정 분류 방식과 다르게 영상 속에서 화자를 인식하지 않고 감정을 분류하여 최고 48%의 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.155-159
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• 2009

본 논문은 한국어 문서 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원인 감정자질(Sentiment Feature)의 의미지향성(Semantic Orientation) 추정을 위해 일반적인 특성과 영역(Domain) 의존적인 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류(Sentiment Classification)의 성능 향상을 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 감정자질의 의미지 향성은 검색 엔진을 통해 추출한 각 감정 자질의 스니핏(Snippet)과 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 검색 엔진을 통해 추출된 스니핏은 감정자질의 일반적인 특성을 반영하며, 실험 말뭉치는 분류하고자 하는 영역 의존적인 특성을 반영한다. 이렇게 얻어진 감정자질의 의미지향성 수치는 각 문장의 감정강도를 추정하기 위해 이용되며, 문장의 감정 강도의 값을 TF-IDF 가중치 기법에 접목하여 감정자질의 가중치를 책정한다. 최종적으로 학습 과정에서 긍정 문서에서는 긍정 감정자질, 부정 문서에서는 부정 감정자질을 대상으로 추가 가중치를 부여하여 학습하였다. 본 논문에서는 문서 분류에 뛰어난 성능을 보여주는 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용하여 제안한 방법의 성능을 평가한다. 평가 결과, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능향상을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.95-106
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• 2012

교육 현장에서 감정은 기억, 학습 성취, 동기부여에 있어 핵심적으로 중요한 요인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 초등학교 아동들을 대상으로 감정적 개입(emotional engagement)을 촉진하기 위해 기능성 게임을 학습 현장에서 활용할 수 있는지를 확인해보고자 하였다. 이를 위해 영어 학습용 기능성 게임 '워드 콜렉트리안'을 이용하여 탐색 연구를 진행하였다. 워드 콜렉트리안은 인터액션을 통한 단어의 동적 시각화와 맥락 영상의 제시를 통한 상황 인지, 완성된 단어의 배치를 통한 단어에 대한 애착 고취 등을 활용하여 아동들이 감정적으로 영단어 학습에 효과적으로 개입할 수 있도록 설계하였다. 1차 프로토타입을 활용한 기초 실험 결과 워드 콜렉트리안이 학습 효과와 감정 개입의 효과를 모두 불러일으킬 수 있는 가능성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.85-99
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• 2014

최근 학교폭력, 집단 따돌림과 같은 청소년 문제가 점차 저 연령화가 되고 있는 상황이다. 이러한 상황을 극복하기 위한 하나의 대안으로 감정교육의 중요성이 부각되고 있는데, 기존의 모바일 앱을 분석해 본 결과, 대부분 재미위주와 정보제시 접근에서만 이루어져왔다. 이에 본 연구에서는 감정교육의 기초적 역량인 감정인식 역량에 초점을 두고 학습자들의 진단과 훈련, 적용이 함께 가능한 교육용 모바일 앱을 프로토타입 수준에서 개발하였다. 모바일 앱을 개발하기 위해서 첫째, 감정인식 교육 프로그램을 검토하여 감정인식 역량인 자기감정파악, 자기감정표현, 타인감정파악, 타인감정 공감하기 등을 도출하였다. 둘째, 기존의 감정인식 앱을 분석하여 감정인식 역량을 함양할 수 있는 거시적 설계원리와 미시적 설계전략을 도출하였다. 셋째, 설계원리와 전략에 따른 앱 구조도와 앱 프로토타입에 대해서 전문가 검토 및 형성평가를 실시하여 완성된 모바일 앱 프로토타입을 완성하였다. 본 연구에서 제안한 앱은 재미와 학습, 수행이 함께 이루어지며, 학습자들의 수준에 따른 맞춤형 학습이 가능하다는 점에 의의가 있다. 뿐만아니라, 효율적이고 매력적인 학습공간으로서 체계적인 진단과 훈련을 통해서 초등학생들의 감정인식 역량을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.273-275
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• 2012

노래(Song)와 같이 가사를 포함한 음악은 같은 스타일의 멜로디라도 청자에 따라 느끼는 감정이 다르다. 따라서 전통적인 음악 분류에서 사용하는 템포, 박자, 음정, 음표, 리듬과 같은 자질을 이용하여 감정을 분류할 수 없다. 본 연구에서는 가사로부터 감정 자질을 추출하고, 이를 학습 자질로 이용하여 노래 가사의 감정을 분류한다. 감정 자질의 추출 정확도를 높이고자, 한국어의 언어적 특징을 반영한 규칙을 구축한다. 추출된 감정 자질과 structured SVM을 이용하여 노래 가사의 감정을 분류한 결과, Naive Bayes나 SVM과 같은 전통적인 학습 기법보다 높은 성능(accuracy = 68.9%)을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.225-228
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• 2003

인간은 두뇌의 일부를 이용하여 감각 정보를 수집하고 이에 대한 분석 및 판단을 행한 후에 행동을 취하는 일반적인 과정에 의해, 느끼고 생각하고 말한다. 이런 일련의 과정은 신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이다. 본 논문에서는 신경회로망의 적응적 학습 기법을 통해 입력된 감각 정보에 대한 추론 과정에 감정의 변화를 고려하는 학습 모델을 제시하고자 한다. 감정을 고려하지 않은 경우에 비해, 동일한 감각 입력에 대해 감정에 따라 차별화된 행동을 결정할 수 있는 학습 모델을 설정함으로써 단순한 감각 정보 처리의 차원을 극복하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.512-514
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• 2018

최근 보안 버그의 중요성이 증가함에 따라, 버그 리포트 중 보안과 관련된 리포트를 빠르게 분류하는 기술이 필요하다. 기존 기술들은 버그 리포트의 단어들을 가지고 기계학습을 위한 훈련 데이터를 생성한다. 이 때 기계학습에 잡음이 발생하면 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 감정 단어를 활용하여 잡음을 줄인 보안 버그리포트를 자동으로 식별하는 기계학습기반 기술을 제안한다. 제안 기술은 기계학습 시 사용되는 훈련 데이터의 품질을 높이기 위해 감정 단어를 활용한다. 실험 결과 감정 단어를 활용했을 때 기존 기술 대비 보안 버그를 분류하는 정확도가 3.03% 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.33-36
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• 2021

본 논문에서는 인간의 표정과 목소리를 기반으로 한 감정 분석기를 제안한다. 제안하는 분석기들은 수많은 인간의 표정 중 뚜렷한 특징을 가진 표정 7가지를 별도의 클래스로 구성하며, DNN 모델을 수정하여 사용하였다. 또한, 음성 데이터는 학습 데이터 증식을 위한 Data Augmentation을 하였으며, 학습 도중 과적합을 방지하기 위해 콜백 함수를 사용하여 가장 최적의 성능에 도달했을 때, Early-stop 되도록 설정했다. 제안하는 표정 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss값이 0.94, val accuracy 값은 0.66이고, 음성 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss 결과값이 0.89, val accuracy 값은 0.65로, OpenCV 라이브러리를 사용한 모델 테스트는 안정적인 결과를 도출하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.340-342
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• 2001

현재 인터넷 환경에서 텍스트는 다루기 쉽고 부하가 적어 가장 많이 사용되는 통신 수단이다. 그러나 화상 채팅과는 달리 자신의 표정이나 체스춰를 전달할 수 있는 방법이 없기 때문에 표현상의 한계가 있다. 이 글은 일상 대화를 텍스트로 입력받아, naive Bayes 알고리즘을 사용해 미리 정의된 감정 범주, 즉 울기, 웃기, 화내기 등으로 분류해 주는 방법에 관해 다루고 있다. 채팅사이트에서 수집된 학습데이터는 사람에 의해 해당 감정 범주로 태깅되고, 이렇게 태깅된 데이터가 학습엔진에 의해 통계 정보로 구축되면, 실제 채팅사이트에서 감정인식 엔진은 입력된 데이터를 분석해 해당 감정으로 분류한다. 연령별로 5개의 그룹으로 나눈 대화방에서 각각 1000문장씩 테스트해본 결과 평균 91.6%의 정확도를 얻을 수 있었다.