• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.89-99
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• 2020

본 연구에서는 음악 가사의 감성분석을 통한 영상작품의 제작을 시도하였다. 가사 텍스트의 감성분석에는 구글(Google)의 자연어 처리 API를 활용하였고 그 결과를 영상 시각화 규칙과 연결하였다. 기존의 공학적 연구들에서의 텍스트 기반 감성분석은 소셜 미디어에서의 사용자 댓글과 리뷰를 분석해서 사용자들의 감정과 태도를 이해하도록 하는 연구들이 많았다. 본 연구에서는 감성분석 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하였다. 기계의 관점에서 볼 때 감정은 숫자로 치환되어 나타나므로 규격화, 표준화 될 수밖에 없다는 한계점이 있다. 이에 가사 데이터의 감성분석 결과를 시각예술에서의 조형요소들의 규칙과 연결하여 이러한 한계를 일부 극복해보자 하였다. 본 연구는 인공지능이 인간의 고도화 된 정신적 산물인 예술작품의 창작까지 시도하는 현 시대를 반영하며 문학, 음악, 회화, 무용 등 기존의 전통적인 예술작품을 기계를 통해 바라본 새로운 형태의 예술작품으로 만들어 보고자 하는 목표를 가지고 있다. 더불어 감정표현에 어려움을 겪는 발달 장애인들의 창작활동과 심리분석 및 의사소통을 용이하게 해주는 예술창작 및 교육 플랫폼으로 확장되기를 기대한다.

• 감성과학
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• 제18권2호
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• pp.75-84
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• 2015

영상 실감 증대를 위해 다양한 방법들이 제안되었고 활용되고 있으나, 후각정보를 활용한 실감향상은 아직 초보적인 수준에 머무르고 있다. 기존 연구는 영상에 냄새를 포함하는 대상이 존재하는 경우 해당 향을 제시하면 실감이 증대된다는 결과를 보고하였다. 또한 영상의 주도적인 색상과 어울리는 향을 제시하면 몰입감이 증대된다는 연구도 있다. 그러나 모든 영상에 뚜렷한 냄새 혹은 색상이 존재하는 것은 아니기 때문에 위 연구들은 분명한 제한점을 가진다. 본 연구에서는 영상에 주도적인 냄새 혹은 색이 존재하지 않을 때 감성에 근거하여 향을 제시할 경우 실감을 향상할 수 있을 것이라는 가정 하에, 다양한 향들이 전달하는 감성에 대한 형용사 프로파일을 구축하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 실험 1과 2를 통해 향을 묘사하기에 적절한 형용사를 수집하였고, 실험 3에서는 16가지 향에 대한 30개 형용사의 프로필을 작성하였다. 또한 군집분석을 통해 유사한 감성을 전달하는 향을 집단화 하였다. 이 결과는 영상 실감의 증대뿐만 아니라 향을 사용하여 제품이나 매장의 컨셉이나 포지셔닝 등을 강조하는 등의 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.127-135
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• 2023

본 논문에서는 금융 뉴스 데이터로 추가적인 사전 학습이 진행된 BERT 기반 모델인 FinBERT 모델을 사용하여 금융 영역에서 감성 분석 시 학습시킬 데이터와 그에 맞는 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 소개한다. 우리의 목표는 다양한 데이터 세트를 활용하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 정확한 감성 분석을 위해 FinBERT 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것이다. 이 연구에서는 제안된 FinBERT 모델 미세 조정 접근법의 아키텍처와 워크플로우를 개괄적으로 설명하고, 감성 분석 태스크를 위한 다양한 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 성능을 강조한다. 또한, 감성 라벨링 작업에 GPT-3를 사용함으로써 GPT-3가 적절한 라벨러 역할을 하는지에 대한 신뢰성을 검증한다. 결과적으로 미세 조정된 FinBERT 모델이 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘 한다는 것을 보여주었고, 각 데이터 세트에 대해 전반적으로 우수한 성능을 보이는 학습률 5e-5와 배치 크기 64의 최적의 조합을 찾았다. 또 일반 도메인의 뉴스보다 일반 도메인의 트위터 데이터 세트에서 성능이 크게 향상됨을 기반으로 금융 뉴스 데이터만으로만 추가적으로 학습시키는 FinBERT 모델에 대한 의구심을 제시한다. 이를 통해 FinBERT 모델에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 복잡한 프로세스를 간소화하고 금융 분야 감성 분석 모델을 위한 추가적인 학습 데이터 세트와 미세 조정 시 하이퍼파라미터 선정에 대한 가이드라인을 제시한다.

• 정보와 통신
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• 제26권1호
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• pp.25-30
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• 2009

IT산업은 '97년 외환위기를 기점으로 고성장을 거듭하였고, 세계 10위권 규모의 경제 강국으로 성장하는데 있어 국내 산업의 대표적인 성장동력으로서 자리 매김하였다. 하지만, 최근 성장률이 예전만 못하다는 우려의 목소리와 함께 IT가 한 단계 더 업그레이드하기 위해서는 자신의 허물을 과감히 벗는 용기가 필요하다는 것이 일반적인 시각이다. 이러한 흐름속에서 기존 IT전략과 차별화된 New IT 발전방안을 수립하게 되었다. 지금까지의 IT전략이 IT 고도화 추진을 위한 IT 중심 발전 전략이었다면, New IT전략은 IT기반 융합산업, IT융합 신산업, Next IT산업 등3대 성장축간 시너지 창출이 가능한 IT로의 수렴과 확산이 핵심이라고 할 수 있다. IT기반 융합산업의 최종 목표는 전통산업과 IT가 만나 자동차, 조선, 의료, 국방, 건설, 섬유, 기계항공 등 7개 주력기간산업의 고부가가치화 및 초일류화를 우선 실현하는 것이다. IT융합 신산업의 최종 목표는 나노(NT), 바이오(BT), 인지기술(CT) 등 비(非)IT와 교감을 통하여 IT가 에너지, 환경, 건강 등 사회적 문제를 해결하고, 녹색성장 추진의 핵심인 5대 신산업을 창출하는데 있다. 5대 신산업으로는 Green IT산업, Welfare-Infra산업, 감성조명산업, 인지단말산업, THz응용산업 등을 꼽을 수 있다. Next IT산업은 기존 14대 IT 분야를 'ETRI 비전 2020' 등 미래 청사진을 바탕으로 장기적 관점에서 재설계한 것이며, 최종 목표는 TDX, 4M D램, CDMA, 와이브로, DMB, NoLA 등 IT 강국 계보를 이어갈 4G, 미래인터넷, Smart Radio, 실감미디어, 웹3.0, 투명전자소자 등 미래 유망 핵심원천기술을 확보하고, IT 경쟁력을 강화하는 것이다.

• 감성과학
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• 제26권4호
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• pp.29-40
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• 2023

불안은 주의 시스템의 균형을 깨트려 목표 지향 시스템보다 자극 주도 시스템을 우선하게 만드는 것으로 알려져 있으나, 자기 교시는 자기 조절의 효과로 목표 지향적 행동을 유도하게 한다. 본 연구는 가상현실 환경에서 현직 조종사를 대상으로 기상 및 자기 교시 조건이 조종사에게 발생하는 불안과 비행 과제의 수행에 미치는 영향을 검증하였다. 기상 조건은 시계비행 기상 상황과 악기상 상황으로 구분하였고 자기 교시의 수행 여부를 달리하여 비행 과제를 수행하게 하였다. 실험 결과 악기상 상황에서 불안과 심박수가 더 높고 비행 과제의 수행도가 더 낮은 것으로 나타났으나, 자기 교시를 수행하는 조건에서는 불안과 심박수가 더 낮고 비행 과제의 수행도가 더 높은 것으로 나타났다. 이 결과는 불안의 영향으로 비행에 어려움을 겪어 사고로 연결될 가능성이 증가할 수 있으나, 자기 교시에 의한 비행 수행의 향상으로 사고로 연결될 가능성이 감소할 수 있음을 시사한다.

• 감성과학
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• 제19권2호
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• pp.55-66
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• 2016

본 연구에서는 현대 패션 산업에서 활용하는 색채 기획 프로세스에 기반하여 제주의 대표적인 천연 자원 추출물로 면직물을 염색하고 물리적 색채와 트렌드 색채감성을 분석하여 2016S/S 시즌을 목표로 천연염색 유 아동복 디자인을 위한 감성 색채 테마를 제안하고자 하였다. 제주의 전통 염색 자원인 풋감과 주요 농산물인 감귤, 해양식물인 감태를 각각 분말염료로 제조하고 단일 염색과 복합염색을 병행하여 다양한 색채를 면직물에 구현하고, 2016S/S 유행색을 중심으로 Pantone TPX에 매칭하여 시즌 유행색의 감성 이미지를 고려하여 천연염색 유 아동복 디자인 기획에 활용할 수 있는 감성 색채 테마를 제안하였다. 연구 결과로서 제주 천연자원을 이용한 직물 염색 색채는 Purple Blue에서 Green Yellow에 이르는 색상과 pale, light grayish, soft, grayish, dull의 톤을 나타내었다. 이 중에서 38개의 천연염색 색채가 인터컬러와 한국 CFT에서 제안한 2016S/S 유행색의 일부를 포함한 23종의 Pantone TPX에 매칭되었다. 매칭된 Pantone 색채들을 활용하여 세 가지 컬러웨이를 설정하고 각 컬러웨이의 색채들에 대한 주관적 감성 평가를 실시하여 컬러웨이 그룹별로 차별화되는 색채 감성을 추출하였다. 이 결과를 기반으로 최종적으로 2016S/S 유행색 테마에서 가지는 감성 이미지와 염색에 활용된 제주 천연자원의 고유 특성 및 유 아동복에의 적합성을 고려하여 'Serenity'와 'Juicy', 'Fancy'의 세 가지 색채 감성 테마를 제안하였다. 본 연구의 결과는 유행색의 감성에 기반한 색채 기획 프로세스가 확립되지 않은 천연염색 산업에서 활용할 수 있는 색채기획 가이드 라인을 제공함과 동시에, 제주의 지역 특화 천연염색 색채에서 도출될 수 있는 색채감성 테마를 제안하였다는 데에 의의가 있다.

• 감성과학
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• 제20권3호
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• pp.109-118
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• 2017

본 연구에서는 P300 숨긴정보검사에서 관련자극과 무관련자극에 대한 버튼 반응 여부가 P300 진폭과 거짓말 탐지 정확률에 미치는 영향을 검증하였다. 실험참가자들은 두 가지 조건에서 P300 숨긴정보검사를 받았다. 일반응 조건에서는 실험참가자들에게 목표자극이 제시될 때에만 마우스 왼쪽 버튼을 누르도록 지시하였으며, 양반응 조건에서는 제시되는 자극이 목표자극이면 마우스 왼쪽 버튼을 누르고 목표자극이 아니면 마우스 오른쪽 버튼을 누르도록 하였다. 실험 결과, 목표자극에 대한 반응시간은 두 조건에서 유의하게 다르지 않았으며, 양반응 조건에서 관련자극에 대한 반응시간은 무관련자극에 대한 반응시간보다 유의하게 더 길었다. 관련자극에 대한 P300 진폭과 무관련자극에 대한 P300 진폭은 모두 양반응 조건에 비교하여 일반응 조건에서 더 작았다. 그러나 관련자극과 무관련자극 간의 P300 진폭 차이는 두 실험조건에서 유의한 차이가 나타나지 않았으며, 거짓말 탐지율도 두 조건 간에 큰 차이가 없었다. 이러한 결과에 근거하여 버튼 반응이 자극 간 제시간격이 짧은 P300 숨긴정보검사에 미치는 영향을 논의하였다.

• 감성과학
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• 제21권2호
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• pp.73-88
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• 2018

본 연구는 손과 가까운 시각 정보의 처리적 특성이 과제전환에 미치는 영향을 살펴보기 위해 수행되었다. 최근 연구들은 손과 가깝게 제시된 정보에 대한 인지통제가 향상됨을 보고하고 있다. 이러한 인지통제 향상효과를 손 근접성과 주의의 관계를 통해 규명하고자 두 번의 실험을 실시하였다. 그 결과 과제전환 수행에서 단서와 목표자극의 감각양상에 따라 손 근접성의 효과가 달라짐을 관찰할 수 있었다. 첫 번째 실험에서 손에 근접한 자극에 대한 전환비용의 감소가 관찰되었다. 선행 연구들에서 전환비용의 감소원인으로 지목되었던 특징결합 문제를 제외시켰을 경우에도 동일한 결과가 관찰되었다. 즉, 손 근접성이 전환비용을 감소시켰음을 검증할 수 있었다. 두 번째 실험에서는 손 근접성과 감각양상의 상호작용이 전환비용에 미치는 영향을 살펴보기 위해 수행되었다. 과제전환에서 목표자극은 시각으로 단서는 시각 또는 청각으로 제시하였고, 단서의 준비성 효과를 관찰하기 위해 단서-목표자극 간격을 조변하였다. 연구 결과 손에 근접한 시각 단서는 과제 준비 시간을 단축시켜 전환비용을 감소시켰으나, 청각 단서의 경우 손에 근접할 때 오히려 과제 준비 시간이 더 오래 걸렸다. 시각 단서의 결과는 손에 근접한 시각 정보에 대한 신속한 주의정향으로 인한 이득으로 설명될 수 있다. 반면에 청각 단서에서 나타난 손실은 청각 단서와 시각 자극 간의 감각 간 전환이 손 근접성의 주의 범위 고정 효과로 인해 방해된 결과로 해석될 수 있다. 마지막으로 손 근접성의 주의효과로 인해 달라지는 전환비용에 대해 논의하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.57-67
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• 2024

본 연구는 금융 분야에서 중요한 증감 정보를 효과적으로 이해하고 감성을 정확하게 분류하기 위한 언어 모델의 학습 방법론을 탐구한다. 연구의 핵심 목표는 언어 모델이 금융과 관련된 증감 표현을 잘 이해할 수 있게 하기 위한 적절한 데이터 세트를 찾는 것이다. 이를 위해, Wall Street Journal에서 수집한 금융 뉴스 문장 중 증감 관련 단어를 포함하는 문장을 선별했고, 이와 함께 적절한 프롬프트를 사용해 GPT-3.5-turbo-1106으로 생성한 문장을 각각 post-training에 사용했다. Post-training에 사용한 데이터 세트가 언어 모델의 학습에 어떠한 영향을 미치는지 금융 감성 분석 벤치마크 데이터 세트인 Financial PhraseBank를 통해 성능을 비교하며 분석했으며, 그 결과 금융 분야에 특화된 언어 모델인 FinBERT를 추가 학습한 결과가 일반적인 도메인에서 사전 학습된 모델인 BERT를 추가 학습한 것보다 더 높은 성능을 보였다. 또 금융 뉴스로 post-training을 진행한 것이 생성한 문장을 post-training을 진행한 것에 비해 전반적으로 성능이 높음을 보였으나, 일반화가 더욱 요구되는 환경에서는 생성된 문장으로 추가 학습한 모델이 더 높은 성능을 보였다. 이러한 결과는 개선하고자 하는 부분의 도메인이 사용하고자 하는 언어 모델과의 도메인과 일치해야 한다는 것과 적절한 데이터 세트의 선택이 언어 모델의 이해도 및 예측 성능 향상에 중요함을 시사한다. 연구 결과는 특히 금융 분야에서 감성 분석과 관련된 과제를 수행할 때 언어 모델의 성능을 최적화하기 위한 방법론을 제시하며, 향후 금융 분야에서의 더욱 정교한 언어 이해 및 감성분석을 위한 연구 방향을 제시한다. 이러한 연구는 금융 분야 뿐만 아니라 다른 도메인에서의 언어 모델 학습에도 의미 있는 통찰을 제공할 수 있다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.77-90
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• 2024

본 연구는 소비자의 감성과 경험이 중요한 서비스 분야에서 생성형 인공지능을 활용하는 방법에 대한 조사를 목표로 활용시의 환각 현상을 최소화하고, 소비자의 감성 및 경험에 대한 전략적 서비스를 개발하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 기계적인 방식의 접근과 사용자가 프롬프트를 직접 생성하는 방식을 검토하였고, 사업아이템 정의 제공, 페르소나 특성 값 제공, 예시와 맥락형 동사명령, 출력 포멧과 톤 컨셉 지정 등의 프롬프트 생성 요인을 중심으로 실험적으로 적용하였다. 연구는 생성형 AI가 제공하는 맞춤형 콘텐츠의 정확성과 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 수 있는 방안을 탐색한다. 또한, 이러한 접근 방식은 생성형 인공지능을 실제 서비스에 적용 시 발생할 수 있는 환각 현상 중심의 문제들을 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 생성형 인공지능을 통한 소비자 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대한다. 연구 결과는 소비자의 감성과 경험을 풍부하게 해석하는데 생성형 인공지능이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주며, 이는 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 넓히고, 기술 발전을 넘어 소비자 감성 및 경험 전략의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다. 하지만, 아직은 연구가 생소한 생성형 AI 기술 기반의 연구를 진행함으로써 미흡한 부분이 많다. 향후 연구에서는 더 다양한 산업 환경 적용으로 연구요인들의 범용성과 조건별 효과를 더 깊이 탐구할 필요가 있다. 또한, AI 기술의 급속한 발전에 따라 새로운 형태의 환각 증상과 이에 대응하는 새로운 전략 개발에 관한 연구가 지속해서 이루어져야 할 것이다.