• 감성과학
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• 제24권2호
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• pp.13-24
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• 2021

자율주행 5단계(mind-off)에서는 운전에서 해방된 탑승자가 차량 내에서 대면 대화, 업무, 휴식, 영화 감상 등의 다양한 활동이 될 것으로 예상된다. 특히 자동차 실내 공간의 다양한 변화가 예상된다. 또한 미국자동차협회(American Automobile Association)가 시행한 조사에서 73%가 자율주행 자동차에 탑승하는 것이 두렵다고 응답하였고, 자율주행 5단계에서는 안전의 주체가 자율주행자동차로 이양이 예상되므로 사용자 경험 관점에서 연구가 이루어져야 한다. 최근 완전자율주행자동차의 안전성 확보에 관한 다양한 연구가 이뤄지고 있으나 실제 탑승자의 심리적 안전성 확보 관점에서의 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 AHP 분석 기법에 기반하여 설문조사를 진행하였다. 그 결과 각 실내 행위 유형에 따라 탑승자의 심리적 안전성 확보를 위한 자동차 안전장치의 우선순위를 도출하였고 도출된 결과를 기반으로 탑승자의 심리적 안전성을 확보를 위한 실내 공간을 제시하였다. 본 연구는 탑승자의 심리적 안전성을 충족하는 실내공간 설계를 위한 방향성을 제시한 것에 의의가 있으며, 이를 바탕으로 사용자의 심리적 안전성 확보를 위한 완전 자율주행 자동차 실내 환경 조성이 이루어질 것으로 기대한다.

• 감성과학
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• 제23권2호
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• pp.61-74
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• 2020

Voice user interface has become a commercially viable and extensive interaction mechanism with the development of voice assistants. Despite the popularity of voice assistants, the academic community does not utterly understand about what, when, and how users chat with them. Chatting with a voice assistant is crucial as it defines how a user will seek the help of the assistant in the future. This study aims to cover the essence and construct of conversational AI, to develop a classification method to deal with user utterances, and, most importantly, to understand about what, when, and how Chinese users chat with voice assistants. We collected user utterances from the real conventional database of a commercial voice assistant, NetEase Sing in China. We also identified different utterance categories on the basis of previous studies and real usage conditions and annotated the utterances with 17 labels. Furthermore, we found that the three top reasons for the usage of voice assistants in China are the following: (1) greeting, (2) function, and (3) music. Chinese users like to interact with voice assistants at night from 7 PM to 10 PM, and they are polite toward the assistants. The whole percentage of negative feedback utterances is less than 6%, which is considerably low. These findings appear to be useful in voice interaction designs for intelligent hardware.

• 디지털융복합연구
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• 제16권4호
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• pp.307-312
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• 2018

본 연구는 제4차 산업혁명을 주도하는 기술인 AI(인공지능), IoT(사물인터넷), CPS(Cyber Physical System), 3D프린터, 바이오 등 정보통신기술을 기반으로 인간의 삶과 사회를 최고의 가치에 둔 디자인과 디자이너의 방향성에 대하여 연구하고 있다. 연구방법으로는 문헌연구를 중심으로 하면서, 디자인에 정보통신기술(ICT)이 적용된 실제사례에서 디자인 속에 내포된 인간과 사회의 의미를 찾으면서 4차 산업혁명에서 디자인의 방향성에 대하여 연구하고 있다. 이 연구를 통해 4차 산업혁명에서 정보통신기술을 적용한 디자인은 그 중심에는 인간이 있어야 하고 인간과 사회에 대한 깊이 있는 연구를 통하여 인간의 감성을 따뜻하게 자극하는 감성적 디자인으로의 방향성을 제시하고 있다. 또한 디자이너는 발달된 정보통신기술에 대한 이해를 바탕으로 타 분야의 융합을 통한 창의적인 아이디어를 만들어 가야함을 보이고 있다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제17권4호
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• pp.485-503
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• 2011

테러 위험에 대한 일반인의 행동반응에 영향을 주는 심리요인들을 밝히기 위하여 인지, 사회, 정서요인들을 포함하는 구조모형을 개발하고자 하였다. 본 연구의 모형에는 테러가 발생할 가능성, 테러 여파가 주는 심각성, 그리고 테러의 여파에 대해 개인이 대처할 수 있다는 지각(인지요인)과, 테러에 대응하는 정부기관에 대한 신뢰(사회요인), 그리고 테러에 대한 두려움과 걱정(정서요인), 개인적으로 준비하거나 정보를 검색 또는 분석하고 관계망을 점검하는 행동(행동반응)에 대한 측정이 포함되었다. 주된 결과는 인지와 사회요인이 정서요인에 영향을 주며 정서요인은 행동반응에 영향을 준다는 것이다. 특히 인지요인 중 지각된 대처는 행동반응에 직·간접 영향을 주는 요인으로서, 테러에 대한 개인적 대비를 향상시키기 위해서는 지각된 대처가 중요하다는 것을 논의하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.35-45
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• 2019

미래 세대들은 지능형 로봇과 공존에 대해 어떻게 인식하고 있는지는 SW와 인공지능 교육을 어떻게 설계하고 진행해야 하는지에 중요한 요소가 된다. 본 연구는 중학생 1학년 214명을 대상으로 설문 조사를 진행하였으며 인식의 차이를 확인하기 위해 예상되는 문제 상황에 대해 문제를 해결하는 과정과 대상에 대한 감정이입 여부를 통해 살펴보았다. 분석 결과, 첫째, 형태가 명시적이지 않은 경우에는 상하관계로 인식하고 있었고 둘째, 인간 형태의 경우에는 지능형 로봇을 대상으로 인식하고 대상과 의사소통 할 준비가 되어있었다. 셋째, 다수가 지능형 로봇에 감정을 느끼고 있었다. 넷째, 단순 기계 형태의 로봇에 대해서는 막연한 불안함을 느끼고 있었다. 본 연구는 지능형 로봇에 관한 인식을 확인한 사례 연구로서의 의의를 지니며 향후 중학생뿐만 아니라 다양한 연령층을 대상으로 로봇과 공존하며 살아갈 수 있는가에 대한 인식에 대해 고민하고 정립하는 것이 필요하다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.377-382
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• 2021

《牧羊哀話, 목양애화》는 중국현대문학사상 최초의 한인제재 소설로 알려져 있으며, 저자가 직접 한국을 방문하고 영감을 얻어 창작한 소설로 유명하다. 《목양애화(牧羊哀話)》의 번역본은 꾸준히 재번역(4종)되고 있다. 이러한 번역본은 시기별 특성도 반영하고 있으며, 활용한 번역 전략도 각기의 특징을 가지고 있다. 본 연구를 통해 4종의 번역본을 비교 분석한 결과는 다음과 같다. A역은 일제시기 출판된 작품으로 검열을 피하기 위해서 역자의 의도에 따라 일정부분이 축소, 생략되었으며 이국화 번역 전략을 사용하였다. B역, C역, D역은 많은 부분 자국화 번역 전략을 활용하여 내용적 등가를 구현해 내었으며, 독자의 이해를 돕기 위해서 부분적으로 보충설명을 덧붙여 놓았다. 번역은 의사소통의 과정이므로 단순히 원천 텍스트를 목표 텍스트로의 전환하는 것이 아니라, 작품에 대한 목표어 독자들의 반응이 출발어 독자들의 반응과 같아야만 한다. 때문에 번역은 시대 환경과 독자층을 감안해야만하며, 가능한 모든 방법을 동원하여 독자로 하여금 원문을 읽은 것과 같은 감동과 공감을 이끌어내야 한다. 그러므로 번역자는 목표어와 도착어 국가의 정치, 경제, 역사, 문화 등에 대한 이해를 바탕으로 자(이)국화 전략은 동시에 적절히 활용할 필요가 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.1-12
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• 2024

본 논문에서는 대규모 한국어 언어모델인 KoAlpaca를 파인튜닝하고 이를 이용한 블로그 텍스트 생성 시스템을 구현하였다. 소셜 미디어 플랫폼의 블로그는 기업 마케팅 수단으로 널리 활용된다. 수집된 협찬 블로그 텍스트의 감정 분석과 정제를 통한 긍정 리뷰의 학습 데이터를 구축하고 KoAlpaca 학습의 경량화를 위한 QLoRA를 적용하였다. QLoRA는 학습에 필요한 메모리 사용량을 크게 줄이는 파인튜닝 접근법으로 파라미터 크기 12.8B 경우의 실험 환경에서 LoRA 대비 최대 약 58.8%의 메모리 사용량 감소를 확인하였다. 파인튜닝 모델의 생성 성능 평가를 위해서 학습 데이터에 포함되지 않은 100개의 입력으로 생성한 텍스트는 사전학습 모델에 비해서 평균적으로 두배 이상의 단어 수를 생성하였으며 긍정 감정의 텍스트 역시 두 배 이상으로 나타났다. 정성적 생성 성능 평가를 위한 설문조사에서 파인튜닝 모델의 생성 결과가 제시된 주제에 더 잘 부합한다는 응답이 평균 77.5%로 나타났다. 이를 통해서 본 논문의 협찬물에 대한 긍정 리뷰 생성 언어모델은 콘텐츠 제작을 위한 시간 관리의 효율성을 높이고 일관된 마케팅 효과를 보장하는 콘텐츠 제작이 가능함을 보였다. 향후 사전학습 모델의 생성 요소에 의해서 긍정 리뷰의 범주에서 벗어나는 생성 결과를 감소시키기 위해서 학습 데이터의 증강을 활용한 파인튜닝을 진행할 예정이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.24-27
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• 2018

본 논문은 최신 가상현실 미디어 기술동향과 다양한 분야에서 시도해 온 VR 멀미저감 방안을 리뷰하여, 가상현실 사용자의 인지적 수용성을 높이는 방안에 대해 논의하였다. 이를 통해 최신 미디어 기술의 사용자 가치제안 방식을 분석하고 Social VR 플랫폼의 인지적 수용성을 개선하는 효율적 방안을 제안하였다. 생체신호 모니터링, VR 콘텐츠 적합도 분석, 멀미 메커니즘 조절, 신체동요측정 기반 멀미예측 등 다양한 멀미저감 방식 중 개발 비용과 사용자 수용성 측면에서 가장 효율적인 신체동요측정 기반 멀미예측 기술의 사전테스트 결과를 소개하고 적용 방안을 구체화하였다. 가상현실 체험 전 미세한 신체동요가 많은 사용자일수록 VR 멀미 민감도가 크게 증가하는 것을 확인하였다. 개인의 멀미민감도를 반영하는 본 측정 결과를 다양한 가상현실 환경에서 테스트하고 개인특성에 따른 VR 멀미 데이터베이스를 구축한다면 AI 기반의 멀미 예측기술을 구현하는데 크게 기여할 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.147-149
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• 2021

최근 미디어의 시장의 급격한 성장과 그에 따른 사용자들의 기대감이 증가하고 있다. 이 연구에서는 미디어에서 추출한 오디오를 통하여 다양한 태그를 추출하고 인공지능을 활용하여 특정 카테고리로 분류한다. 이 카테고리는 감정에 대한 종류이며 기쁨, 분노, 슬픔, 즐거움, 사랑, 증오, 욕망 등이 있을 수 있다. 해당 연구를 수행하기 위하여 Jupyter Notebook 프로그램을 사용하며, Jupyter Notebook 내에서 LiBROSA 라이브러리를 이용하여 음성데이터를 분석하고 Keras와 계층 모델을 이용하여 Neural Network를 학습한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.559-561
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• 2022

인공지능 시대에 들어서면서 개인 맞춤형 환경을 제공하기 위하여 사람의 감정을 인식하고 교감하는 기술이 많이 발전되고 있다. 사람의 감정을 인식하는 방법으로는 얼굴, 음성, 신체 동작, 생체 신호 등이 있지만 이 중 가장 직관적이면서도 쉽게 접할 수 있는 것은 표정이다. 따라서, 본 논문에서는 정확도 높은 얼굴 감정 식별을 위해서 Convolution Block Attention Module(CBAM)의 각 Gate와 Residual Block, Skip Connection을 이용한 Identity- CBAM Module을 제안한다. CBAM의 각 Gate와 Residual Block을 이용하여 각각의 표정에 대한 핵심 특징 정보들을 강조하여 Context 한 모델로 변화시켜주는 효과를 가지게 하였으며 Skip-Connection을 이용하여 기울기 소실 및 폭발에 강인하게 해주는 모듈을 제안한다. AI-HUB의 한국인 감정 인식을 위한 복합 영상 데이터 세트를 이용하여 총 6개의 클래스로 구분하였으며, F1-Score, Accuracy 기준으로 Identity-CBAM 모듈을 적용하였을 때 Vanilla ResNet50, ResNet101 대비 F1-Score 0.4~2.7%, Accuracy 0.18~2.03%의 성능 향상을 달성하였다. 또한, Guided Backpropagation과 Guided GradCam을 통해 시각화하였을 때 중요 특징점들을 더 세밀하게 표현하는 것을 확인하였다. 결과적으로 이미지 내 표정 분류 Task에서 Vanilla ResNet50, ResNet101을 사용하는 것보다 Identity-CBAM Module을 함께 사용하는 것이 더 적합함을 입증하였다.