• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.413-420
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• 2005

본 논문에서는 상태변화에 대한 자율적 의사결정을 하는 퍼지논리를 이용한 에이전트의 구현을 택시에 적용 하는 것을 연구의 목적으로 한다. 이를 위하여 인공 지능 이론을 기반으로 한 실시간 반응형 에이전트를 통하여 인공 지능적으로 운행하는 자동차에 대해서 실험을 하였다. 실시간 반응형 에이전트를 구성하기 위한 추론방식으로는 max-product 기법과 n개 퍼지 규칙들 또는 연관들 ($A_l,\;B_l),\;{\ldots}(A_n,\;B_n$)을 가지는 상황을 고려하여 비퍼지화 작업을 수행하여 중심값을 추출하여 추론 작업을 실행하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.309-312
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• 2004

본 논문에서는 인간과 로봇의 상호작용을 위해 감정에 기반한 감정 처리 모델을 설계하였다. 감정 재현 기술은 사용자에게 친근감을 주기 위해 로봇 시스템이 제스처, 표정을 통하여 사람이나 동물의 감성과 동작을 표현하는 분야이다. 로봇이 감정을 표현하는 문제에는 많은 심리학적, 해부학적, 공학적 문제가 관련된다. 여러가지 애매모호한 상황임에 불구하고 심리학자인 Ekman과 Friesen에 의해 사람의 여섯 가지 기본 표정이 놀람, 공포, 혐오, 행복감, 두려움, 슬픔은 문화에 영향을 받지 않고 공통적으로 인식되는 보편성을 가지고 있는 것으로 연구됐다. 사람의 행동에 대한 로봇의 반응이 학습되어 감정모델이 결정되고, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 본 논문에서는 인간과 로봇과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나 갈 수 있는 감정 처리 모델을 제안한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.25-30
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• 2000

KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제21권45호
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• pp.193-200
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• 1998

본 논문은 상대방의 변화하는 필요사항을 충족시키기 위하여 사람들이 일반적으로 채택하고 있는 ‘적절 반응’(responsiveness) 과정을 컴퓨터 시스템에 적용하는 것에 관한 연구이다. ‘적절 반응’과정은 일반적으로 관찰, 이해, 해석, 이행의 4단계로 구성된다. 본 연구에서는 이러한 ‘적절 반응’ 과정을 ‘흑판’(blackboard) 구조를 이용하는 ‘반응 층’(responsive layer)을 통하여 MSLTRAIN이라고 하는 실제 시스템에 적용하였다. ‘반응 층’은 ‘적절 반응’과정을 실질적으로 이행하는 ‘지식 소자’(knowledge source)와 정보의 상호 소통을 위한 ‘흑판’으로 구성된다. ‘적절 반응’ 과정과 이를 이행하는 ‘반응 층’은 변화하는 사용자의 욕구를 충족시켜 나가는 지능을 제공한다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.23-48
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• 2024

대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.67-75
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• 2024

최근 검색사이트의 인공지능 기반 제품 추천 서비스의 도입이 늘어나고 있는 추세이다. 본 연구는 인공지능 기반 제품 추천에 대한 소비자의 반응 및 광고효과를 이해하고자 브랜드의 특성과 소비자 성향에 따라 AI 상품추천에 대한 소비자의 반응이 어떻게 달라지는지 연구하였다. 본 연구는 대학생을 대상으로 실험연구를 진행하였으며 브랜드 명성(높음 vs.낮음)과 비교성향수준(높음 vs.낮음)이 AI가 추천한 상품의 브랜드태도 및 구매의향에 미치는 영향을 검증하였다. 본 연구 결과 브랜드 명성과 비교성향 수준은 AI가 추천한 상품의 브랜드 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 AI 상품추천 서비스에 대한 소비자의 반응을 보다 세부적으로 이해하고 효과에 영향을 미치는 잠재적 요인들을 검증하였으며 AI를 활용한 서비스 전략 수립에 유용한 시사점을 제공하는 데 의의가 있다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제11권2호
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• pp.290-296
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• 2000

본 연구에서는 주의산만을 주소로 내원하는 아동을 진단 준거에 따라 분류하고 각 진단 집단을 설명할 수 있는 인지적 특성을 T.O.V.A. 양상을 중심으로 설명하였다. 소아정신과를 방문한 65명의 아동을 각각 주의력결핍 과잉행동장애(38명), 틱장애(17명), 그리고 기타 정서장애(10명) 집단으로 분류한 후 주의산만의 정도에 영향을 미칠 수 있는 집단의 연령 및 지능(전체 지능, 동작성 지능, 언어성 지능)을 먼저 파악한 후 T.O.V.A.의 중다구인(누락오류, 오경보오류, 정반응시간, 반응시간 표준편차, 예기반응, 다중반응)을 통해 주의산만의 양상을 살펴보았다. 세 집단 간에 연령에서 집단 간에 유의미한 차이가 나타나 연령 수준의 차이에서 기인한 효과를 배제한 결과, 언어성 지능에서 세 집단 간에 유의미한 차이가 나타났다. 또한, T.O.V.A.의 정반응 시간(전반부, 후반부, 전체)에서 세 집단간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 주의력결핍 과잉행동장애 집단은 틱장애 및 기타 정서장애 집단보다 T.O.V.A.의 정반응 시간이 길어 정보처리의 지연을 시사해 주었다. 한편 주의산만을 주소로 내원하는 아동의 경우 T.O.V.A. 양상과 더불어 연령과 지능의 효과에 대해 신중히 고려해야 할 필요가 있겠다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 3부
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• pp.854-858
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• 2006

디지털화의 가속, 고속 통신 인프라의 확대 등으로 전자, 정보 통신 기기들이 단일 네트워크로 연결되어 영상 및 음향 정보를 서로 공유할 수 있으며, 생활 공간 내에서 실생활의 질 향상을 위한 지능적 정보 서비스와 자연스럽고 편한 내추럴 인터페이스 기술에 의한 지능형 반응 정보 서비스 공간 기술이 중요한 이슈로 등장하고 있다. 본 연구에서는 지능형 반응 공간의 물리적 객체로서 학교, 연구 기관 및 회사 등의 회의실을 선정한다. 그리고, 이를 대상으로 회의 참여자들이 자연스럽고 편리하게 의견 교환, 관련 자료 및 정보 처리를 할 수 있는 시스템 구축을 위한 아키텍처에 대하여 논의한다. 본 연구에서 제안하는 시스템 아키텍처는 회의와 관련된 문서나 회의 내용 등의 정보를 실감 가시화 노드로 추상화되고 메타 정보화함으로써 전체 회의 내용의 파악과 회의 정보에 대한 체계적이고 논리적인 관리를 가능하게 한다. 또한 여러 사람의 공동 작업을 필요로 하는 정보 또는 문서에 대한 동시 편집 기능과 자연스러운 동작에 의한 데이터 조작을 지원하는 실감 워크벤치 및 워크스크린 기술, 정보 핸들링의 다양성과 조작의 편리성을 위한 실감 아이콘에 의하여 자연스럽고 편리한 회의를 가능하게 한다. 그리고, 이러한 요소 기술들이 에이전트에 의해 회의 프로세스 및 요소 기술들의 시스템적 통합을 가능하게 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.125-139
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• 2014

본 논문에서는 준지도 지지 벡터 회귀 모델(semi-supervised support vector regression)을 이용한 반응 모델링(response modeling)을 제안한다. 반응 모델링의 성능 및 수익성을 높이기 위해, 고객 데이터 셋의 대부분을 차지하는 레이블이 존재하지 않는 데이터를 기존 레이블이 존재하는 데이터와 함께 학습에 이용한다. 제안하는 알고리즘은 학습 복잡도를 낮은 수준으로 유지하기 위해 일괄 학습(batch learning) 방식을 사용한다. 레이블 없는 데이터의 레이블 추정에서 불확실성(uncertainty)을 고려하기 위해, 분포추정(distribution estimation)을 하여 레이블이 존재할 수 있는 영역을 정의한다. 그리고 추정된 레이블 영역으로부터 오버샘플링(oversampling)을 통해 각 레이블이 없는 데이터에 대한 레이블을 복수 개 추출하여 학습 데이터 셋을 구성한다. 이 때, 불확실성의 정도에 따라 샘플링 비율을 다르게 함으로써, 불확실한 영역에 대해 더 많은 정보를 발생시킨다. 마지막으로 지능적 학습 데이터 선택 기법을 적용하여 학습 복잡도를 최종적으로 감소시킨다. 제안된 반응 모델링의 성능 평가를 위해, 실제 마케팅 데이터 셋에 대해 다양한 레이블 데이터 비율로 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 준지도 지지 벡터 회귀 모델을 이용한 반응 모델이 기존 모델에 비해 더 높은 정확도 및 수익을 가질 수 있다는 점을 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1141-1144
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• 2003

본 연구에서는 미래 감성실내 공간색채에 대한 연구로 심리설문반응과 생리 신호 분석을 통하여 감성색채데이터 분석에 목적을 두었다. 생리신호반응 분석 중 뇌파측정과 7점 척도 SD 스케일법을 이용한 설문조사를 실시하여, 정상적인 감성어휘와 정량적인 생리신호 결과의 상호관계를 분석하였다. 기존의 직관적이며 주관적인 색채 배색디자인과 심리분석의 색채연구결과에 비해 본 연구는 객관적이며 과학적인 방법 및 주관적인 감성어휘를 연결짓는 것으로 연구의 의의를 두었다. 이러한 연구는 감성에 미리 반응하는 감성 지능형 환경디자인에 중요한 페이지로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 현대인의 건강에 대한 관심 증가에 따라 건강 증진 환경디자인에 도움을 줄 수 있는 색채 배색을 제안할 수 있다.