• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.447-454
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• 2022

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.235-243
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• 2006

본 논문에서는 얼굴의 표정 변화를 인식하여 실시간으로 감정을 표현하는 아바타를 설계하고 구현하는 방법을 제안하였다. 실시간 감정 표현 아바타는 수동으로 아바타의 표정 패턴을 변화를 주는 것이 아니라 웹캠을 이용하여 실시간으로 입 모양 특징을 추출하고 추출한 입 모양의 패턴을 분석한 뒤, 미리 정의된 표정 패턴에 부합되는 것을 찾는다. 그리고 부합된 표정 패턴을 아바타에 적용하여 아바타의 얼굴 표정을 표현한다. 표정 인식 아바타는 웹캠에서 들어온 영상을 모델 접근 방법을 이용하여 보다 빠르게 입 부분을 인식할 수 있도록 하였다. 그리고 표정 패턴 추출은 표정에 따라 입 모양이 변하는 것을 이용하였다. 모델접근 방법을 이용하여 눈의 정보를 찾은 후 그 정보를 이용하여 입 모양을 추출하게 된다. 기본적으로 13가지 입 모양으로 각각의 표정을 유추하고 각 표정 패턴에 맞는 6개의 아바타를 미리 구현하여 보다 빠르게 아바타의 표정을 변할 수 있게 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.70-80
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• 2013

본 연구의 목적은 열굴 표정의 감정표현에 따른 어린이의 시각적 인지반응을 연구, 분석하고 각각의 감정표현에서 나타나는 남녀어린이의 언어적 반응을 살펴봄으로써 인물표정연구의 기초자료로 활용되는데 그 의미를 두었다. 연구대상은 제시된 연구도구를 이해할 수 있는 6~8세 어린이 108명(남 55명, 여53명)으로 하였으며, 2차에 걸쳐 실시한 반응조사는 어린이의 개별면접과 자기기입식 설문지를 통한 자료수집방식을 활용하였다. 설문에 활용한 연구도구는 남녀어린이의 구체적이고 정확한 반응을 도출할 수 있는 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 혐오감, 공포감 등 6가지 유형으로 구분하였다. 어린이의 시각적 인지반응결과에서 남녀어린이 모두 기쁨, 슬픔, 화남, 놀란 표정에 대한 빈도수가 높게 나타났으며, 공포감과 혐오감을 느끼는 얼굴표정에 대한 빈도수는 남녀어린이 모두 낮게 나타났다. 언어적 반응은 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 혐오감, 공포감 모두 얼굴표정에서 연상되는 인상적인 부분을 찾아 대답하거나 얼굴표정의 시각적 특징을 기초로 추론하거나 탐구하는 발견적 반응이 높게 나타났으며, 놀람과 혐오감, 공포감에서 얼굴표정을 보고 연상되는 새로운 이야기를 만들어 내는 상상적 반응이 나타났다.

• 인지과학
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• 제12권1_2호
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• pp.77-89
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• 2001

얼굴 특징점의 지각적 위계구조를 반영한 표정인식 신경망 모형을 설계하였다. 입력자료는 MPEG-4 SNHC(Synthetic/Natural Hybrid Coding)의 얼굴 정의 파라미터(FDP) 중 39개 특징점 각각에 대해 150장의 표정연기 사진을 5개의 크기와 8개의 바위를 갖는 Gabor 필터로분석한 값이었다. 표정영상에 대한 감정상태 평정 값과 39개 특징점의 필터 반응 값을 중가 회귀분석한 결과, 감정상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 과련이 있었고, 각성-수면차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간 주파수 필터와 감정상태가 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선방위와 감정상태가 관련이 있었다. 이를 기초로 표정인식 신경망을 최적화한 결과 원래 1560개(39x5x8) 입력요소를 400개(25x2x8)입력요소로 줄일 수 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 결과를 사람의 감정상태 평정과 비교하여 볼 때, 쾌-불쾌 차원에서는 0.886의 상관관계가 있었고, 각성-수면 차원에서는 0.631의 상관관계가 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 모형을 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 분노, 혐오 등의 6가지 기본 정서 범주에 대응한 결과 74%의 인식률을 얻었다. 이러한 결과는 사람의 표정인식 원리를 이용하면 작은 양의 정보로도 최적화된 표정인식 시스템을 구현할수 있다는 점을 시시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.133-153
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• 2023

본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.

• 대한간호학회지
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• 제27권4호
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• pp.871-879
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• 1997

인간은 사회적 접촉을 필요로 하고 타인과의 상호작용을 원하는 사회적 동물이다. 외로움은 한 개인의 사회적 관계의 망이 양적이나 질적으로 부족할 때 발생하는 불유쾌한 감정이다. 외로움은 매우 보편적인 감정이나 고통스러울 수 있으며 이러한 경험이 지속되면 정신적, 신체적 건강을 해칠 수 있을 뿐 아니라 자살을 초래하기도 한다. 특히 노인은 여러 가지 종류의 변화와 상실을 경험하기 때문에 외로움을 더 느낄 수 있다. 본 연구의 목적은 번역과 역번역 과정을 통해 Revised UCLA Loneliness Scale에 대한 한국어 UCLA 외로움 사정도구를 만들고 이 도구를 한국노인에게 적용하여 신뢰도와 타당도를 조사하는 것이다. 개정판UCLA외로움 사정 도구는 각각 3번씩의 번역과 역번역 과정을 통해 원본 영문도구와 역번역된 영문도구 사이에 의미의 차이가 없다고 판단될 때까지 만들어졌다. 번역과 역번역 과정은 미국에서 석사나 박사학위를 취득한 6명의 한국유학생들에 의해 이루어 졌으며 원본 영문도구와 역번역된 도구사이의 의미의 차이는 본 저자와 미국인 간호학 교수에 의해 사정되었다. 번역된 한국어 외로움 사정도구는 미국의 3개 주에 거주하는 203명의 한국노인들을 대상으로 신뢰도와 타당도 조사가 이루어졌다. 한국어 UCLA외로움 사정도구의 신뢰계수는 .93으로 한국어 도구의 내용이 전반적으로 동질성을 띈다는 것을 알 수 있었다. 이는 Barren등(1992)이 미국인 노인여성을 대상으로 한 연구에서 얻은 신뢰계수 .87보다 높은 것이었다. 한국어 도구의 구성타당도를 조사하기 위해 요인 분석을 실시한 결과 본 도구는 친밀한 주변인, 사회적 주변인, 및 소속감 등의 3개 요인을 가지는 것으로 분석되었다. 구성타당도에 대한 이러한 결과는 미국의 대학생들을 대상으로 한 Austin(1983)의 연구결과와 일치하는 것이었다. 각 요인에 대한 신뢰계수는 .88(제 1요인), .90(제 2요인), .84(제 3요인)로 나타났다. 전반적으로 대상자들은 한국어 도구에 대해 이해를 잘 하는 편이었으나 부정문인 4번 항목, '나는 혼자라고 느끼지 않는다'에 대해서는 응답을 할 때는 다른 항목에 비해 시간이 더 소요되거나 연구보조자에 의한 반복 설명이 필요하기도 하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.59-73
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• 2021

최근 인공지능은 민간분야에서는 급속히 확산, 대중화 되어 음성인식 개인 서비스 분야로 확대되면서 보급화 되었고 주요 강대국은 인공지능 추진전략을 수립하였지만 한국 국방분야의 경우에는 분야 특수성과 함께 북한과의 지정학적 위치로 파급력은 낮은 실정이다. 본 논문은 이러한 한국의 국방 인공지능 파급력을 높이고 인공지능을 성공적으로 추진하기 위해 로드맵 확립, 인력 확보, 인공지능 기반 확립, 이해관계자들의 협력 강화 등 총 6가지 대한민국 국방 인공지능 추진전략을 제시한다. 또한 제시된 추진전략에 대해서 4가지 제약사항을 분석하고 극복 방안을 제안함으로써 국방분야의 인공지능 저변확대를 위해 초석을 다질 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.82-92
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• 2019

본 연구의 목적은 한국형도형심리 성격검사 GEOPIA(Geometry Psychological Assessment) 6가지유형과 MBTI(Myers-Briggs Type Indicator)성격유형검사 4가지 기능에 대한 연관성 및 일치정도를 분석해보고 각각의 검사도구에서 공통적으로 추천되는 적합한 수준의 직업적성을 탐구해 보는 것이다. 전국에 거주하는 19세 이상 70세 미만의 성인 남녀 377명을 대상으로 GEOPIA와 MBTI검사를 동시에 실시하였다. 측정도구의 타당도와 신뢰도검증을 위해 신뢰도(Cronbach's ${\alpha}$)값을 산출하였고 각 변수들 간의 평균과 표준편차를 구하였다. 또한 GEOPIA 검사와 MBTI 4기능 간의 관계를 알아보기 위하여 교차분석을 실시하였다. 연구결과를 살펴보면, GEOPIA 성격유형 중 동그라미세모(RT)형, 동그라미네모(RB)형, 세모네모(TB)형, 네모에스(BC)형은 MBTI의 감각/사고(ST)와 관련이 높게 나타났다. 동그라미에스(RC)형은 직관/감정(NF), 감각/감정(SF)순으로 나타났으며, 세모에스(TC)형은 직관/사고(NT)형과 관련이 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 두 가지 검사의 공통적인 특성에 따라 적합한 수준의 직업적성을 제언하였다. 본 연구를 통하여 한국형도형심리 성격검사 GEOPIA가 상담이나 코칭, 교육현장에서 유용하게 사용될 수 있으며, 무엇보다 진로적성탐색을 위한 직업심리검사에 있어서도 신뢰할만한 검사도구로 유용하게 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 대한지역사회작업치료학회지
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• 제1권1호
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• pp.59-72
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• 2011

목적: 본 연구는 후천적 장애인이 이성과의 관계 맺기에 대한 장애인들의 감정을 이해하고 이성과의 관계 맺기 속에서 일어나는 경험한 내용을 밝히는 것을 목적으로 하였다. 연구방법: 본 연구는 후천적 장애인들의 경험과 감정, 그 과정에 대한 이해를 얻기 위해 질적연구방법의 하나인 현상학적 연구 방법을 이용하였다. 참여자에 대한 심층면담, 현장 기록, 기술적 관찰 일기 등을 통해 자료를 수집하였고, 이를 Colaizzi의 현상학적 분석 방법을 통해 분석하였다. 결과 : 후천적으로 장애를 갖게 된 대상자들은 신체적, 심리적, 사회적으로 변화를 경험하게 되었으며, 특히 이성과의 관계 맺기 과정에서 심리적으로 많은 변화를 경험하였다. 대상자 8명의 심층 면담자료를 분석하였고. 그 결과 6가지의 주제 모음 1) 진단에 대하여 다양한 심리적 반응 2) 보호자 및 이성의 다양한 심리적 반응 3) 적극적인 지지를 통한 재활 의지변화 4) 장애를 갖게 된 이후 사회성 결여 5) 재활을 통한 자신감 변화 6) 이성에 대해 다양한 생각이 도출되었다. 결론 : 본 연구결과는 후천적 장애인이 이성과 관계 맺기에서 발생하는 문제점 및 감정을 이해하는데 필요한 자료를 제시하는데 유용하다. 이성과의 관계 맺기는 다른 어떤 사회속에서의 상호 작용하는 행위보다 의미가 있다. 관계 맺기 과정에서 갈등이 존재하고 이를 해결하기 위해 다양한 전문가들의 지원프로그램이 필요하다.