• 감성과학
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• 제2권2호
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• pp.23-30
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• 1999

향은 방향성 또는 휘발성 물질에 의해 코의 점막을 통해 흡입되어 뇌파등의 생체 신호의 변화를 초래하고 풍부한 감성도 유발시킨다. 향은 기억력에 관련된 원시 감정을 유발시킬 뿐만 아니라 생체에서 나오는 페로몬(pheromone)은 행동 양식까지 영향을 미친다. 또한 향을 이용하여 증상의 경감, 예방효과등 질환을 치료하는 aromatherapy는 매우 유망한 분야이다. 본 연구에서는 이러한 페로몬향과 aromatherapy에 사용되는 essential oil등을 이용하여 주관적 감성 평가를 실시하고 이를 통계 분석하여 여러 종류 향들의 자극으로 유발되는 감성의 특징을 밝혀내고자 하였다. 둘째로 향의 선호도를 결정하는데 작용하는 감성요인을 알고자 하였다. 실험에 사용된 향은 26종류이고, 총33명의 지원자가 참여하였다. 설문지는 9점척도의 18문항을 선별하여 4가지 유형으로 작성한 후 유형별로 자료를 정리하여 베리막스의 요인분석, 외귀분석, 군집분석등을 이용하여 분석하였다. 베리막스의 요인분석으로 설문에 사용한 감성 형용사를 쾌한 감성으르 결정하는 요인, 자극의 강도를 결정하는 요인, 이외의 다른 고풍스럽거나 현대적인 요인 등 비슷한 3개 요인으로 나누었다. 향의 선호도를 결정하는데 중요한 감성척도에서는 피검자 성별에 따라 차이가 있음을 보여주었다. 남성의 경우 '황홀하다, 여성적이다' 인데 반해 여성인 경우 '쾌적하다. 친숙하다'라는 감성 척도가 중요하게 작용하였다. 또한 각 향별로 군집을 분류하여 향의 종류를 구분할 수 있었으며 또한 각 향별 선호도를 결정하는 감성 척도도 구해 보았다. 또한 향의 분류에 따른 감성 척도의 특징을 성별로 관찰한 결과 페로몬 향의 경우 essential oil과는 달리 성별에 따른 차이가 나타났다. 결론적으로 후각을 자극하는 향물질로 유발된 감성을 측정해 본 결과 성별에 다라 선호도를 결정하는 감성요인의 차이를 알 수 있었으며, essential oil에서는 성별 차이가 없는데 비하여 페로몬 향의 경우 성별의 차이를 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.107-114
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• 2008

본 논문은 남/여 성별에 기반해 음성을 평상, 기쁨, 슬픔, 화남의 4가지 감성 상태로 분류하는 감성인식 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 입력 음성으로부터 1차적으로 남/여 성별을 분류하고, 분류된 성별을 기반으로 남/여 각기 최적의 특징벡터 열을 적용하여 감성인식을 수행함으로써 감성인식 성공률을 향상시켰다. 또한 음성인식에서 주로 사용되는 ZCPA(Zero Crossings with Peak Amplitudes)를 감성인식용 특징벡터로 사용하여 성능을 향상시켰으며, 남/여 각각의 특징 벡터 열을 최적화하기 위해 SFS(Sequential Forward Selection) 기법을 사용하였다. 감성 패턴 분류기로는 k-NN과 SVM을 비교하여 실험하였다. 실험결과 제안 시스템은 4가지 감성상태에 대해 약 85.3%의 높은 감성 인식 성공률을 달성할 수 있어 향후 감성을 인식하는 콜센터, 휴머노이드형 로봇이나 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경 등 다양한 분야에서 감성인식 정보를 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권11호
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• pp.1035-1045
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• 2017

얼굴 모양 및 목소리를 이용하는 방법을 포함하여 연령 및 성별을 분류하는 다양한 방법이 연구되고 있다. 그러나 얼굴 기반 방법은 원거리에서 인식률이 급격히 감소하고, 오디오 기반 방법은 잡음이 많은 환경에서는 적용하기 어렵다. 대조적으로 보행 기반 방법은 대상자가 카메라에 촬영만 되면 인식이 가능하다. 기존 연구에서 카메라의 시점은 측면에서만 볼 수 있어서 실제 환경에서 일반 보행과는 현실적으로 차이가 발생했다. 본 연구에서는 일반 보행 데이터를 이용하여 연령과 성별을 분류할 수 있도록 RGB-D 센서로부터 획득된 골격 모델을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 실제 환경에서 효율적임을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제26권2호
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• pp.75-79
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• 2007

본 논문은 SVM(Support Vector Machines)을 이용한 음성신호 기반의 효과적인 성별인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진(binary) 패턴 분류기인 SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 우수한 성능을 보인다고 알려져 있다. 연구에서는 기존의 성별인식에서 널리 쓰이고 있는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)를 사용하여 SVM과 기존의 GMM(Gaussian Mixture Model) 알고리즘의 성별인식 성능을 비교하였고, 특히, 보다 향상된 SVM의 성별인식을 위해 MFCC와 Pitch를 이용한 결합 특징 벡터를 적용하였다. 실험결과 MFCC 파라미터를 사용했을 때 제안된 SVM이 GMM보다 우수한 성별인식 성능을 보였고, 제안된 결합 특징 벡터를 사용 했을 때 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.116-119
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• 2013

요즘 많은 사람들은 트위터를 통해 짧은 문장의 트윗을 작성하여 자신의 의견이나 생각을 표현한다. 사람들이 작성한 트윗은 사용자의 연령, 성별, 지역에 따라 다른 특성이 담겨있다. 이러한 정보를 이용하여, 기업에서는 연령대, 성별, 지역에 따라 각기 다른 마케팅 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 논문에서는 트위터 사용자들의 트윗을 분석하여 연령대, 성별, 지역을 예측하려 한다. 네이버 오픈사전의 자질, 한국전자통신연구원(ETRI)의 개체명 사전을 이용한 자질 및 한국어 형태소 분석, 음절 단위의 bigram을 클래스별 의미 있는 자질로 선택하고 LDA를 이용하여 예측된 확률분포를 활용하여 분류한 결과, 연령 72%, 성별 75%, 지역 43%의 납득할만한 예측 정확도 결과를 얻게 되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.470-472
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• 2022

최근 글로벌 OTT 서비스에서 한국드라마가 세계적 인기를 얻음에 따라 드라마 콘텐츠의 가치가 높아지고 있다. 드라마 대본은 드라마 제작에 있어서 핵심이 되는 데이터로, 특히 대사에는 인물의 특성이 잘 나타나 있다. 본 논문에서는 KoBERT 모델을 활용해 드라마 대사에서 인물의 특성 중 하나인 성별을 구분하고 실험 결과를 제시한다. KoBERT 모델로 대사의 성별을 분류한 뒤, 콘텐츠 분석과 인공지능 창작 측면에서의 활용 가능성에 대해 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.555-558
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• 2001

본 논문에서는 인간 행동의 성별 인식문제를 해결하기 위해 여러 개의 전문가(expert) 신경망의 앙상블로 이루어진 결합 신경망 분류기를 제안한다. 하나는 여러 개의 modular 다층퍼셉트론을 계층형으로 결합한 모텔이고, 다른 하나는 modular 다층퍼셉트론들의 출력값을 의사결정트리로 결합하는 모델이다. 데이터 베이스는 남녀 각 13 명의 데이터로 이루어져 있고, 문 두드리기, 손 흔들기, 물건 들어올리기의 세 가지 동작을, 보통 상태 혹은 화난 상태하에서 10 회씩 반복 수행하여 저장하였다. 행위자의 움직임은 몸에 부착된 6 개의 적외선 센서를 사용하여 기록 되었으며, 2 차원 혹은 3 차원 속도 및 좌표가 그 특징값으로 사용되었다. 앙상블 분류기의 성능을 비교하기 위하여 단일 다층퍼셉트론, 의사결정트리, 자기구성지도 및 support vector machine 을 사용한 실험 결과를 보였다. 실험 결과, 신경망 앙상블 모델이 다른 전통적인 분류기 및 사람에 비하여 훨씬 우수한 성능을 보였음을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-118
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• 2011

본 논문에서는 무선센서네트워크에서 이루어지는 협동적 센서융합을 이용한 화자성별분류를 제안하였다. 센서노드들은 BER(Band Energy Ratio) 기반 음성활동검출을 수행함으로써 불필요한 입력 데이터는 제거하고 관련성이 높은 데이터만을 처리 및 경판정한다. 개별적 센서노드에서 생성된 경판정 값들은 융합센터로 송신되고 전역적 결정 융합을 구축하기 때문에 전력 소모를 줄이고 네크워크 자원을 절약한다. 화자성별분류를 위한 센서융합기법으로써 베이시안(Bayesian) 센서융합 및 전역적 가중결정융합가법들이 제안되었다. 베이시안 센서융합의 경우, 배치되는 센서노드 수 변화에 따른 ROC(Receiver Operating Characteristic) 커브의 동작점을 통해 개별 센서노드 레벨에서 얻어진 경판정 값들을 처리하고 최적의 분류 융합을 결정한다. 전역적 결정을 위한 가중치로써 BER 및 MCL(Mutual Confidence Level)을 채택하여 개별적 지역 경판정 값들을 효율적으로 결합 및 융합시킨다. 센서 노드의 수가 증가함에 따라 분류화 성능이 개선되어졌으며 특히 낮은 SNH(Signal to Noise Ratio) 환경에서 성능 개선폭이 더 높게 나타남을 실험적으로 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권8호
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• pp.85-96
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• 2022

본 연구는 관상동맥질환 자의 관상동맥질환 중증도 분류에 따른 성별 위험요인 차이를 비교하고자 실시하였으며, 일개 종합병원에 처음 입원하여 관상동맥조영술을 실시한 남성 340명, 여성 221명을 대상으로 간호 정보 조사지와 관상동맥질환 중증도 진단 결과 기록을 2차 분석한 후향적 조사연구이다. 대상자가 진단받은 관상동맥질환 중증도 분류에 따라 남녀의 관상동맥질환의 위험요인 차이를 분석한 결과, 남성의 관상동맥질환 중증도 분류에 따른 위험요인은 나이(p=004), 총콜레스테롤(p=.040), 중성지방(p=.049), 당화혈색소(p<.001), 흡연(p<.001), 음주(p=.002), 동반질환(p=.036)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 반면 여성의 위험요인은 나이(p=.002)와 동반질환(p=.018)에서만 유의한 차이가 있었다. 남성의 관상동맥질환 중증도 분류에 영향을 주는 유의한 위험요인은 1개 관상동맥에 질환이 있는 군에서는 총콜레스테롤(OR 0.97, 95% CI 0.96-1.00, p=.014), 2개 관상동맥에 질환이 있는 군은 음주(OR 52.47, 95% CI 2.99-91.95, p=.007), 3개 관상동맥에 질환이 있는 군에서 총콜레스테롤(OR 0.98, 95% CI 0.95-0.98, p=.026)이었다. 여성의 관상동맥질환 중증도 분류에 영향을 주는 유의한 위험요인은 3개 관상동맥에 질환이 있는 군에서 동반질환 (OR 0.30, 95% CI 0.11-0.82, p=.020)이었다. 본 연구 결과를 통해 남성 관상동맥질환 자 위험요인 관리에는 금연과 절주, 혈당 조절, 콜레스테롤 관리 및 동반 질환 관리 등의 간호 중재 필요성과 중요성을 알 수 있었다. 본 연구는 관상동맥 중증도 분류에 따라 성별 위험요인 차이를 비교하여 개별적 맞춤형 간호 중재의 근거를 마련했다고 생각한다.

• 한국조경학회:학술대회논문집
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• 한국조경학회 2003년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.63-66
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• 2003