본 논문에서 우리는 감정 에이전트를 이용한 자동 이야기 생성 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서 감정 에이전트는 배우로서, 이야기 생성 시스템은 이러한 배우 및 감독 등을 이용하여 목표 지향적으로 이야기를 만들어 낸다. 자동 이야기 생성 시스템에서, 목표는 몇 가지의 상세한 계획으로 나뉘고 목표를 이루기 위한 계획을 수행함으로 이야기를 만들어 낸다. 이러한 이야기 생성 시스템은 감정 에이전트를 사용하기 때문에, 마치 감정을 소유한 인간이 연기를 하는 것처럼 효율적으로 이야기를 생성한다.
본 연구에서는 감성 평가 시스템 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
최근 로봇의 다양한 활용과 더불어 로봇-사람간의 상호작용에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있으며, 대표적으로 자연어 처리나 대화중 제스처 생성 등의 방법이 로봇과 사람간의 의사소통에 적용되었다. 그러나 기존의 로봇-사람간의 의사소통을 위한 방법을 통해서는 정적인 의사소통만을 수행할 수 있다는 한계가 존재하며, 보다 자연스럽고 사실적인 의사소통 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 보다 수준 높은 의사소통을 위해 감정형 제스처 기반 대화 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 베이지안 네트워크와 패턴 매칭을 이용하여 로봇과 사람간의 대화를 수행함과 동시에 로봇-사람간의 대화 도중 실시간으로 상황에 어울리는 로봇의 감정형 제스처를 생성한다 감정형 제스처 생성을 통해 로봇은 사람에게 대화를 보다 효과적으로 전달함과 더불어 사실적인 상호작용을 수행할 수 있다. 제스처 생성은 동적으로 변화하는 대화 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 행동 네트워크를 사용하였다. 이후 제안하는 감정형 제스처 기반 시스템의 유용성을 검증하기 위해 사용성 평가를 통해 감정이니 제스처를 사용하지 않는 기존의 대화 관리 시스템과의 비교를 수행하였다.
색은 일반적으로 주요 속성인 색상, 채도, 명도가 다양한 수치로 결합되어 사람의 감정에 영향을 미친다. 반면, 사람은 같은 색이더라도 개인에 따라 다양한 감정을 느낀다. 이러한 색과 감정의 특성을 감성 기반의 디지털 기술과 컨텐츠에 활용하면, 상호작용과 함께 사용자의 흥미와 몰입을 이끌어 낼 수 있다. 이를 위해, 본 논문은 일반적으로 사람들이 어떤 색에 대해 어떤 감정을 느끼는지를 정의한 다음, 개인의 취향을 최대한 반영한 색변환 방법을 제안한다. 먼저, 색과 감정의 관계를 템플릿으로 정의한 후, 색변환을 수행한다. 이때, 색에 대한 개개인의 감정은 다르기 때문에, 각 템플릿은 모든 사람에게 동일하게 적용되지 않고, 개인의 취향에 따라 다르게 적용되어야 한다. 이를 위해, 사용자의 색상, 채도 명도에 대한 선호도를 학습을 통해 가중치를 얻어 적용함으로서 각 사용자에게 적합한 변환을 수행한다. 실험과 설문조사 결과, 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 변환이 사용자의 감성을 만족시켜주었음을 알 수 있었다.
네티즌은 인터넷을 통해서 상품을 구매하고 상품에 대한 감정을 긍정 혹은 부정으로 상품평에 표현한다. 상품평에 대한 분석은 잠재적 소비자뿐만 아니라 기업의 의사결정에 중요한 자료가 된다. 따라서 인터넷의 대량 리뷰에서 의미 있는 정보를 분석하여 의견을 도출하는 오피니언 마이닝 기술의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 연구는 대부분이 영어를 기반으로 진행되었고 아직 한글에 대한 상품평 분석은 활발히 이루어 지지 않고 있다. 또한 한글은 영어와 달라 꾸미는 말과 어미가 복잡한 특성을 갖고 있다. 그리고 기존의 연구는 통계적 기법, 사전 기법, 기계학습 기법 등을 사용하여 연구되었으나 인터넷 언어의 특성을 감안하지는 못하였다. 본 연구에서는 감정이 포함된 인터넷 언어의 특성을 분석하여 감정분석의 정확률을 높이는 감정분류 방법을 제안한다. 이를 통해 데이터에 독립적인 인터넷 감정기호를 이용해서 자동으로 긍정 및 부정 상품평을 분류할 수 있었고 높은 정확률, 재현율, Coverage 결과를 통해서 제안 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.
이 연구는 비활동 여성 30명을 대상으로 중강도 지속 운동(moderate-intensity continuous exercise; MICE)과 고강도 인터벌 운동(high-intensity interval exercise; HIIE) 시 감정적 반응과 신경전달물질의 차이를 규명하기 위해 실시되었다. 두 집단 모두 설계된 일회성 트레드밀 운동을 실시하였고, 동일한 운동을 1주일 간격으로 총 3회 반복 실시하였다. MICE는 환기역치(VT) 50% 수준에서 5분간 준비운동 후 90%VT 수준에서 25분간 지속운동을 실시하였고 다시 50%VT 수준에서 5분간 정리운동을 실시하였다. HIIE는 115%VT 수준에서 2분간 6회 반복하였고, 중간의 운동성 회복은 85%VT 수준에서 2분간 4회 반복하였다. 통계분석결과 MICE는 첫 번째 실험에서 운동 중 감정반응과 운동 후 즐거움에 대해 긍정적으로 나타났지만 세 번째 실험에서는 부정적으로 나타났다. 반대로 HIIE는 첫 번째 실험에서 운동 중 감정반응과 운동후 즐거움에 대해 부정적으로 나타났지만 세 번째 실험에서는 긍정적으로 나타났다. 신경전달물질의 경우 3번의 실험에서 두 집단 모두 운동전에 비해 운동 10분 후 유의하게 증가한 것으로 나타났다. 종합해볼 때 비활동 여성에게 HIIE 운동이 운동순응을 높이는 전략이 될 수 있다고 판단된다.
본 연구는 부산광역시 음식업 중앙회에서 선정한 모범음식점 중 고급 한정식 레스토랑을 이용한 고객을 대상으로 한정식 레스토랑의 물리적 환경에 의한 고객의 감정반응이 행동의도에 어떤 영향을 미치는지 분석하고자 선행연구를 바탕으로 연구모형을 설계하고 가설을 도출하였다. 자료처리는 SPSS WIN Version 15.0 통계패키지 프로그램을 사용하여 빈도분석, 신뢰도분석, 요인분석, 회귀분석을 통하여 가설을 검증하였다. 연구결과 물리적 환경요인이 감정반응 중 지배에 미치는 영향을 검증한 결과 종업원, 쾌적성 요인은 감정반응 중 지배에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 편의성과 청결성 요인은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 물리적 환경 요인이 감정반응 중 환기에 미치는 영향을 검증한 결과 청결성, 쾌적성 요인은 감정반응 중 환기에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 편의성과 종업원 요인은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 감정반응이 행동의도에 미치는 영향을 검증한 결과 감정반응 중 지배와 환기 요인은 행동의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과 최근 외식 고객들은 고급 한정식 레스토랑을 식사와 친목을 위한 장소가 아닌 물리적 환경을 통해 다양한 감정들을 경험할 수 있는 공간으로 인식하고 있다는 것이다. 따라서 호의적인 감정반응을 유도하는 것은 결과적으로 행동의 도와 같은 기업의 실질적인 성과 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구의 목적은 졸업학년 간호대학생의 감정노동에 대한 인식을 이해하여 기술하기 위함이다. 연구참여자는 충남소재 1개 간호대학에 재학 중인 졸업학년 간호대학생 11명이었다. 자료수집 기간은 2016년 9월 5일부터 11월 25일까지였으며, 자료수집은 심층면담을 통해 자료가 포화될 때까지 이루어졌다. 모든 면담내용은 녹음하여 참여자가 말한 그대로 필사하였으며, 수집된 자료는 Colaizzi의 현상학 연구방법을 적용하여 분석하였다. 연구결과 21개의 주제가 확인되었으며, 10개의 주제모음과 5개의 범주가 도출되었다. 졸업학년 간호대학생이 인식하는 감정노동에 대한 5개의 주요 범주는 '비합리적인 상황으로 인한 혼란', '간호직에 대한 회의', '간호사의 힘든 처지에 대한 공감', '간호사의 언행을 학습' 그리고 '미래를 위한 준비'로 구성되었다. 본 연구결과는 간호대학생의 임상실습 감정노동 관리를 위한 효과적인 간호교육 프로그램 개발의 근거를 제공하여 간호 실습교육의 내실화와 질적 향상에 기여할 것이다. 그리고 간호대학생의 감정노동 경험을 보다 심층적으로 탐색하는 연구와 간호대학생의 감정노동 인식에 영향을 주는 다양한 요인과 발생 문제에 대한 심도 있는 연구가 필요할 것으로 사료된다.
기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.
잠금화면은 현대인들이 모바일 플랫폼에서 가장 자주 대면하는 인터페이스 중 하나이다. 조사에 따르면 스마트폰 사용자들은 일일 평균 150번 잠금해제를 수행하지만[1], 패턴인식, 비밀번호와 같은 잠금화면 인터페이스등은 보안 및 인증의 목적을 제외하곤 별 다른 이익을 제공하지 못하는 것이 현 실정이다. 본 논문에서는 보안용도의 기존 잠금화면을 전방 카메라를 활용한 얼굴 및 표정인식 어플리케이션으로 대체하여 표정 데이터를 수집한 뒤 실시간 표정 및 감정 변화 피드백을 제공하는 인터페이스를 제시한다. 본 연구에선 Quantified Lockscreen 어플리케이션을 통한 실험을 통해 1) 잠금화면을 활용한 비침습적인 인터페이스를 통해 연속적인 표정데이터 획득과 감정패턴을 분석할 수 있는 것을 검증했으며 2) 개인화된 학습 및 분석으로 표정인식 및 감정 검출의 정확도를 개선하였으며 3) 표정으로부터 추론된 감정 데이터의 타당성을 강화하기 위한 양괄식 검증기법을 도입하여 감정 검출의 다중채널 및 다중입력 방법론의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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