본 연구는 HEXACO 성격 이론을 게임캐릭터에 적용하여, 게임에서 캐릭터가 다양한 성격을 표현하고, 다른 캐릭터와 상호작용을 하기 위한 이론적 기반을 구축하는 것에 목적이 있다. HEXACO PI-R은 현실을 기반으로 한 검사이므로 현실과 다른 특성을 지닌 게임에 적용하기에 무리가 있다. 따라서 게임 캐릭터에 성격 특성을 적용하기 위해서는 HEXACO PI-R을 변환시킨 게임 HEXACO(Game HEXACO, G-HEXACO)가 필요하다. G-HEXACO를 제안하기 위해서 우선 HEXACO PI-R이 게임에 활용하기에 적절한 이론임을 증명해야 한다. 이를 위해 일반인을 대상으로 HEXACO PI-R과, HEXACO 의 6 요인과 관련된 게임 문항을 설문하였다. 이 설문 결과를 바탕으로 하여, G-HEXACO성격 검사를 고안하였다. 본 연구는 게임 캐릭터에 성격을 적용하는데 있어, G-HEXACO 성격 검사가 HEXACO PI-R을 대체할 수 있음을 의미한다.
같은 상황이라도 사람에 따라 느끼는 감정은 다르다. 따라서 감정을 일반화하여 현재의 감정 상태를 정량적으로 표현하는데 는 한계가 있다. 본 논문은 현재의 감정 상태를 나타내기 위해, 인간의 감정을 모델링한 심리학의 감정 모델을 공학적으로 접근하여 심리학기반 공학적 인공감정을 제안한다. 제안된 인공감정은 심리학을 기반으로 감정발생의 인과관계, 성격에 따른 감정의 차이, 시간에 따른 감정의 차이, 연속된 감정자극에 따른 감정의 차이, 감정간의 상호관계에 따른 감정의 차이를 반영하여 구성했다. 현재의 감정 상태를 위치로 나타내기 위해서 감정장을 제안했고, 감정장 상의 위치와 위치에 따른 색깔로 현재의 감정 상태를 표현했다. 감정상태의 변화를 제안된 인공감정을 통해 시각화해보기 위해 셰익스피어의 '햄릿'에서 극중 등장인물인 햄릿의 감정변화를 제안된 인공감정을 통해 시각화 해 보였다.
본 연구는 치위생(학)과 학생들의 성격유형에 따른 생명윤리의식을 조사함으로써 학생들이 생명윤리에 대해 관심과 책임을 갖도록 계기를 마련하고자 치위생(학)과 학생 519명을 대상으로 자가기입법에 의한 설문조사를 실시하였다. SPSS 12.0을 이용하여 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 일반적 특성에 따른 성격유형을 알아본 결과 성별에 따라 친화성이 유의하였고, 연령과 학년별, 임상실습경험 유무에 따라 성실성에 유의한 차이가 있었다. 경제적 상태에 있어서는 신경증, 외향성, 성실성, 개방성이 유의한 것으로 보이나 집단 간 분산의 동질성 가정을 충족하지 못하였다. 2. 일반적 특성에 따른 생명윤리의식을 비교분석한 결과 성별에 따라 태아생명권이 유의하였으며(p<0.001), 연령에 따라서는 인공수정이 차이가 있었다. 학년별, 임상실습 경험 유무에 따라 신생아생명권에, 종교에 따라서 인공임신중절에 유의한 차이를 보였다. 3. 성격유형과 생명윤리의식에 관한 변수의 상관성은 외향성과 신생아생명권만 0.119의 미약한 상관성을 보였다. 4. 생명윤리의식에 영향을 미치는 성격유형의 변수는 성격이 외향성일수록 태아진단과 신생아생명권에 영향을 주는 변수로 나타났다. 이상의 결과로 볼 때 5가지 성격유형이 학생들의 생명윤리의식과 관련된 모든 정보를 제공할 수는 없겠지만 영향을 주는 일부 요인이 될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 소셜 네트워크 이용자의 텍스트 데이터를 대상으로, 트랜스포머 계열의 언어모델을 전이학습해 이용자의 MBTI 성격 유형을 분류한 국내 첫 연구이다. Kaggle MBTI Dataset을 대상으로 RoBERTa Distill, DeBERTa-V3 등의 사전 학습모델로 전이학습을 해, MBTI E/I, N/S, T/F, J/P 네 유형에 대한 분류의 평균 정확도는 87.9181, 평균 F-1 Score는 87.58를 도출했다. 해외 연구의 State-of-the-art보다 네 유형에 대한 F1-Score 표준편차를 50.1% 낮춰, 유형별 더 고른 분류 성과를 보였다. 또, Twitter, Reddit과 같은 글로벌 소셜 네트워크 서비스의 텍스트 데이터를 추가로 분류, 트랜스포머 기반의 MBTI 분류 방법론을 확장했다.
인공위성 열제어계는 위성의 운용기간 중에 열적 안정성 확보를 목적으로 열설계, 열해석, 필요 하드웨어 선정 및 지상검증시험, 발사후 운용지원을 수행하게 된다. 열제어계는 다른 위성 부분체와는 달리 시스템적인 성격을 가지고 있으며, 위성의 운용궤도 등에 따라서 개발 방향이 달라지게 된다. 특히 위성의 고성능화 및 열적안정성 요구조건의 증대로 인하여 열제어계의 역할이 더욱 커져가고 있다. 본 기술동향에서는 열제어계 설계요건, 적용 목적에 따른 기법, 향후 활용 기술 등의 관점에서 인공위성 열제어계의 개발 동향을 살펴보고자 한다.
게임 사용자와 자주 소통하는 게임 요소는 NPC이다. 최근 게임에서 사용되는 인공지능 알고리즘은 많은 발전을 이루었지만, NPC의 행동은 과거 게임 내의 단순한 행동을 하는 수준에서 머물러 있다. 사람과 비슷한 NPC의 행동 관찰을 주된 목적으로 하는 라이프 게임의 경우, 단순한 행동의 NPC는 게임을 지루하게 만드는 요인이 되고 있다. 이것은 NPC를 생성할 때 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 행동을 보여주는 방법이 미흡하기 때문이다. 사람과 비슷한 행동을 하는 NPC를 생성하려면 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 다양한 행동 생성이 필요하다. 본 논문에서는 확률 분포를 이용하여 캐릭터의 성격에 따라 다양한 감정을 표현하고, 그에 따른 행동 생성 방법에 관해 기술한다. 본 논문에서 기술한 행동 생성 방법을 실제 3D환경의 게임에 적용함으로써, 본 연구에서 제시한 연구 방법에 대한 성능을 입증하였다.
본 연구에서는 남자 중학생을 대상으로 1) 티셔츠 단독무늬에서 어떤 감성을 느끼는지 알아보고, 2)선호하는 티셔츠가 무엇이며 그 특징은 무엇인지 알아보았다. 또, 3) 성격에 따라 티셔츠 단독무늬에서 느끼는 감성차이가 있는지에 대해 알아보았다. 본 연구의 연구문제를 실증적으로 조사하기 위하여 설문지법을 이용하였다. 설문지의 구성은 3부분으로 구성하여 1부에서는 MBTI를 이용한 성격유형에 관한 측정문항 2부에서는 의복행동에 관한 측정 문항 3부에서는 티셔츠 단독무늬에 대한 감성 측정 문항이 포함되었다. 본 연구는 인천 지역에 사는 중학생 380명을 대상으로 설문조사에 의해 진행 통계분석은 SPSS 10.0을 이용하여 t test와 분산분석, 대응분석 등으로 분석하였다. 이 중 무성의한 설문지를 제외한 총 331부를 자료 분석에 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 남자 중학생들이 선호하는 단독무늬는 인공물을 소재로 한 사실적인 모티브로 주변에서 쉽게 접할 수 있는 친근한 소재를 활용한 무늬였다. 반대로 친근하지 않은 소재나 이해하기 어려운 단독무늬는 선호하지 않는 것으로 조사되었다. 둘째, 단독무늬에 대한 감성은 성격유형에 따라 다르게 나타났다. 외향형인 학생들은 감성에 대해 극적으로 대답하는 반면, 내향형인 학생들은 중간값에 가깝게 대답하는 성향이 강하게 나타났고, 감각형/직관형에서의 감성차이는 모든 단독무늬에서 직관형 학생들의 선호도가 높게 나타났다. 사고형/감성형에서 나타난 특징은 특정감성이 두 성격유형 모두에서 높게 나타난 경우 항상 사고형 학생집단에서 더 높게 평가하고 있다는 것이다. 판단형/인식형에서는 감성에 따라 의미있는 차이가 가장 많이 나타난 것이 특징이다. 이 결과는 단독무늬에서 느끼는 감성차이가 판단형과 인식형에서 가장 크다는 것을 의미한다.
본 논문은 HEXACO를 활용하여 현실감 있는 캐릭터를 위한 캐릭터의 내면적 측면을 연구하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 FIFA Online3 캐릭터의 게임에서 드러나는 특성을 기반으로 캐릭터의 HEXACO를 분석하였다. 캐릭터가 실존 선수의 모든 특성을 보유하고 있지 못하므로, 실제 선수의 외부 평가 키워드를 참고로 하여 실제 선수의 HEXACO를 분석하였다. 그리고 이를 캐릭터의 HEXACO와 비교하여 캐릭터의 HEXACO를 보완하였다. 게임에 적용하기 위해 분석한 캐릭터의 HEXACO를 각 포지션별로 나누어 단순화하였다. 그리고 이를 토대로 캐릭터에 HEXACO를 적용할 방법을 제안하였다.
인공지능과 블록체인은 4차산업혁명을 이끌어 갈 핵심기술로 각광을 받으며 발전하고 있다. 그러나 아직까지 인공지능은 데이터 확보 및 검증, 결과값에 대한 근거 설명 등에서 한계를 보이고 있고 블록체인 역시 과다한 에너지 소모, 데이터 관리의 유연성 부족 등이 확산을 저해하는 단점으로 꼽히고 있다. 이에 본 연구는 상호보완적인 성격을 지닌 인공지능과 블록체인의 기술 및 산업 동향과 한계점, 그리고 이를 극복하기 위한 기술융합 방안을 분석하고 정책 개선방안을 제시하였다. 구체적으로 혁신정책 관점을 적용해 연구개발(R&D) 강화 측면에서 1) 국가 차원의 중장기 인공지능/블록체인 융합 연구 추진, 2) 블록체인 기반 인공지능 데이터 플랫폼 구축, 혁신 생태계 조성 측면에서 3) 산업별 인공지능/블록체인 융합 응용 발굴 지원, 4) 인공지능/블록체인 융합 비즈니스 모델 개발 스타트업 지원, 법제도 개선 측면에서 5) 규제 샌드박스 확대 적용, 6) 개인정보보호 관련 규제 정비를 제안하였다.
본 연구는 AI 교육을 위해 수학교과에서 다루어야 할 AI 핵심 개념으로 '데이터 수집', '데이터 표현', '데이터 분석', '최적화 및 의사결정' 4가지로 선정하였다. 이를 바탕으로 선택 중심 교육과정의 각 영역별 수학 핵심 개념 및 내용 요소와 대비하여 AI 핵심 개념에 대한 포함 여부를 조사하였다. 또한 <인공지능 수학>의 내용 체계의 적정성을 핵심 개념과 관련 학습 요소 중심으로 살펴보았다. 그 결과 첫째, <인공지능 수학>의 학습 경로를 어떻게 설정할 것인가?, 둘째, <인공지능 수학>의 성격에 관한 재정의 논의가 필요한가?, 셋째, <인공지능 수학>의 핵심 개념 선정 및 용어 선택은 적절한가?, 넷째, <인공지능 수학>의 내용 체계의 관련 학습 요소 제시는 적절한가? 등에 대한 논의가 필요하다는 시사점을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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