• Asia pacific journal of information systems
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• 제27권1호
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• pp.38-53
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• 2017

As sensor technologies and image processing technologies make collecting information on users' behavior easy, many researchers have examined automatic emotion recognition based on facial expressions, body expressions, and tone of voice, among others. Specifically, many studies have used normal cameras in the multimodal case using facial and body expressions. Thus, previous studies used a limited number of information because normal cameras generally produce only two-dimensional images. In the present research, we propose an artificial neural network-based model using a high-definition webcam and Kinect to recognize users' emotions from facial and bodily expressions when watching a movie trailer. We validate the proposed model in a naturally occurring field environment rather than in an artificially controlled laboratory environment. The result of this research will be helpful in the wide use of emotion recognition models in advertisements, exhibitions, and interactive shows.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제11권4호
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• pp.175-186
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• 2001

Though people frequently rely on intuition in managing activities, they rarely use it in developing effective decision-making support systems. In this report, we investigate the correlations between characteristics of cognition and emotion and judgmental time-series forecasting accuracy, and compare their strengths by using a self-supervised adaptive neural network. Through the experiments, we hope to help find a desirable atmosphere for decision-making. Our experiments showed that both cognition characteristics and emotion characteristics had correlations with the time-series forecasting accuracy, and that cognition characteristics had larger correlation than emotion characteristics. We also found that conceptual style had larger correlation than behavioral or analytical styles with the accuracy.

• 대한불안의학회지
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• 제18권2호
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• pp.109-115
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• 2022

Objective : The purpose of this study was to examine the influence of subscales of emotional intelligence on empathy in first-year medical students. Methods : A total of 215 first-year medical students were eligible for this study. Demographic factors (age, sex, and medical school entrance type) and measures for emotional intelligence and empathy, such as the Wong and Law Emotional Intelligence Scale and the Interpersonal Reactivity Index, were included in the survey. The relationship between emotional intelligence and empathy was analyzed by multiple linear regression, adjusting for age, sex, and entrance type. Results : The female students' level of emotional intelligence was higher than the male students for the self-emotional appraisal (p=0.029) and others' emotional appraisal (p=0.006) subscales. Meanwhile, the graduate-entry students scored higher for the use of emotion (p<0.001) and regulation of emotion (p=0.010) subscales than the direct-entry students. For empathy, the female students revealed a higher score in empathic concern (p=0.009) than the male students, and graduate-entry students scored higher than the direct-entry students in perspective taking (p=0.004) and empathic concern (p<0.001). The multiple linear regression analysis has identified significant influences of subscales of emotional intelligence on empathy: others' emotional appraisal on perspective taking (p<0.001), self-emotional appraisal (p=0.035) and regulation of emotion (p=0.023) on fantasy, others' emotional appraisal (p<0.001) and use of emotion (p=0.020) on empathic concern, and self-emotional appraisal (p=0.033) and regulation of emotion (p<0.001) on personal distress. Conclusion : This study's findings suggest that emotional intelligence may affect empathy in medical students, which can have implications for developing educational strategies to enhance empathetic attitudes in medical students.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권3호
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• pp.29-38
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• 2005

직관력은 의사결정시 자주 의존되나, 효과적인 의사결정지원 시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지특성 및 감성특성과 시계열 직관 예측 간의 상관성을 자기조직 인공신경망에 의해 확인하고 비교함으로써, 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적 특성과 감성적 특성을 도출하고 궁극적으로는 효과적인 의사결정 환경을 조성하는데 공헌하고자 한다. 이 실험에 사용하는 인공신경망은 자기감독적응 알고리듬을 이용하는데, 이의 특징은 학습 기간 중 자기조직 층의 뉴런 클러스터 간에 정보를 교류함으로써 본질적으로 입력 벡터간의 상관성을 이용할 수 있다는 것이다. 실험결과, 인지 특성과 감성 특성이 모두 시계열 예측과 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 또한 인지 특성이 감성 특성보다 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유형별로는, 개념적 인지유형이 분석적 또는 행동적 인지유형보다, 불쾌-이완 감성유형이 쾌활-각성 감성유형보다 시계열 직관 예측의 상관성이 높은 것으로 관찰되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.57-62
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• 2022

본 연구는 비대면 수업에서 미술품의 해설을 듣고 수업의 결과로 학습자의 감정을 확인하는 것을 목적으로 수행되었다. 제안한 시스템은 AI 서버를 통해 미술품의 해설을 듣고 학습자의 감정을 전용 키로 입력하고 그 결과를 음악으로 표현하게 된다. 이를 위해 감정 키를 활용한 비대면 미술감상 수업 모형의 방향을 설정하였고, 이를 바탕으로 비대면 미술감상을 위한 시스템을 구성하였다. 학습자는 미술품의 해설을 듣고 제시되는 질의에 대한 감정을 입력하기 위해 본 연구에서 제안한 '감정 키를 활용한 스마트 기기'를 사용하게 된다. 제안한 시스템을 통해 온라인 미술수업에서 학습자는 감정 상태를 표현할 수 있게 되고 교수자는 수업 참여결과를 전달받아 교육적 분석을 위해 다양하게 활용하게 된다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.179-183
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• 2000

By spread of Internet, we become to use several of communication such as email, ICQ, VoIP etc. But as become convenient to use, user must be aware of variety of information regarding the media and partner user. The forecast is that this problem grows larger and larger as new media are brought in the expanding communications network. In this research, we suggest an agent MIA (Media Integration Agent) that manages the information instead of user. The MIA is an agent that obtains situation of user, and dynamically exchanged addresses and tendency of using medias in form of vCard. By use of this, user can choose better communication media. Accordingly seamless communication environment that user doesn't have to be aware of various information is formed.

• 감성과학
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• 제16권2호
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• pp.149-156
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• 2013

본 연구에서는 감성분석기법이 환경평가에 적극 적용되어지면서 쓰이는 감성평가모형을 선행연구조사와 실험을 통해 두 가지 축약형 모형과 추론형 모형으로 구분하였다. 또한 두 가지 유형의 대표 모형인 EPA모형과 PAD모형의 평가어휘들의 특성을 실험을 통해 분석해 본 결과, 두 모형은 개발방식과 어휘구성에 큰 차이가 있고, 요인분석을 통해 어휘들이 모형별로 축약되는 것을 확인하였으며, 유사성 관계를 다차원척도법으로 분석한 결과 서로 관계성이 어느 정도 성립되는 것을 확인하였다. 이를 통해 감성평가모형이 감성평가에 사용될 때는 한쪽으로 치우치기 보다는 모형의 특징을 분석하여 적용하면 보다 객관적인 이미지 분석이 가능함을 알 수 있다. 본 연구에서는 가로경관 환경평가로만 국한되었다면, 다양한 분야에서의 평가대상이 비교될 수 있는 감성평가모형에 대한 지속적인 연구가 필요하다.

• 대한불안의학회지
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• 제12권1호
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• pp.34-41
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• 2016

Objective : Emotional state and emotion regulation strategies are considered to be important factors influencing the pattern and severity of somatic pain. The aim of this study is to investigate the relationship between cognitive emotional regulation strategies and somatic pain in patients with depression and/or anxiety disorders. Methods : A total of 140 outpatients, diagnosed with depression and/or anxiety disorders according to DSM-IV-TR, were evaluated using the Beck Depression Inventory (BDI), the State-Trait Anxiety Inventory (STAI), the Cognitive Emotion Regulation Questionnaire (CERQ), and the Numerical Rating Scale (NRS) for somatic pain. Pearson correlations and independent t-tests were performed to analyze the relationship between somatic pain, the severity of depression and/or anxiety and cognitive emotion regulation strategies. Results : The severity of pain was significantly correlated with depressive symptoms, but not with anxiety. Patients with somatic pain tend to use maladaptive cognitive emotion regulating strategies more frequently, especially rumination and catastrophizing. Conclusion : These findings suggest that somatic pain correlates with maladaptive cognitive emotional regulating strategies. Interventions which modulate these non-productive strategies, especially rumination and catastrophizing, would be a new approach for managing patients with depressive and/or anxiety disorders who are suffering from somatic pain.

• 감성과학
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• 제15권4호
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• pp.503-516
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• 2012

지금까지 로봇 및 소프트웨어 에이전트들을 살펴보면, 감정 모델이 내부에 종속적으로 존재하기 때문에 감정모델만을 별도로 분리해 새로운 시스템에 재활용하기란 쉽지 않다. 따라서 어떤 로봇 및 에이전트와 연동될 수 있는 Engine of computational Emotion model (이하 EE로 표시한다)을 소개한다. 이 EE는 어떤 입력 정보에도 치중되지 않고, 어떤 로봇 및 에이전트의 내부와도 연동되도록 독립적으로 감정을 담당하기 위해, 입력 단계인 인식과 출력 단계인 표현을 배제하고, 순수하게 감정의 생성 및 처리를 담당하는 중간 단계인 감정 발생만을 분리하여, '입력단 및 출력단과 독립적인 소프트웨어 형태, 즉 엔진(Engine)'으로 존재한다. 이 EE는 어떤 입력단 및 출력단과 상호작용이 가능하며, 자체 감정뿐 아니라 상대방의 감정을 사용하며, 성격을 활용하여 종합적인 감정을 산출해낸다. 또한 이 EE는 로봇 및 에이전트의 내부에 라이브러리 형태로 존재하거나, 별도의 시스템으로 존재하여 통신할 수 있는 구조로 활용될 수 있다. 감정은 Joy(기쁨), Surprise(놀람), Disgust(혐오), Fear(공포), Sadness(슬픔), Anger(분노)의 기본 감정을 사용하며, 문자열과 계수를 쌍으로 갖는 정보를 EE는 입력 인터페이스를 통해 입력 신호로 받고, 출력 인터페이스를 통해 출력 신호로 내보낸다. EE는 내부에 감정마다 감정경험의 연결 목록을 가지고 있으며, 이의 계수의 쌍으로 구성된 정보를 감정의 생성 및 처리하기 위한 감정상태 목록으로 사용한다. 이 감정경험 목록은 '인간이 실생활에서 경험하는 다양한 감정에 대한 이해를 도모'하는 감정표현어휘로 구성되어 있다. EE는 인간의 감정을 탐색하여 적절한 반응을 나타내주는 상호작용 제품에 이용 가능할 것이다. 본 연구는 제품이 '인간을 공감하고 있음'을 인간이 느낄 수 있도록 유도하는 시스템을 만들고자 함이므로, HRI(인간－로봇 상호작용)나 HCI(인간－컴퓨터 상호작용)와 관련 제품이 효율적인 감정적 공감 서비스를 제공하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.687-692
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• 2023

본 연구는 자연어 처리 딥러닝 모델의 감정분석 정확성을 확인해보고 이를 감성 콘텐츠 개발에 활용하도록 제안한다. GPT-3모델의 개요를 살펴본 후 Aihub에서 제공하는 희곡 대사 데이터 약 6000개를 입력하고 '기쁨', '슬픔', '공포', '분노', '혐오', '놀람', '흥미', '지루함', '통증' 총 9가지 감정 범주로 분류하였다. 이후 자연어 처리 모델 평가 방법인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 의 평가지표를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 감정분석 결과 91% 이상의 정확도를 보였으며 정밀도의 경우 '공포','통증'이 낮은 수치를 보였다. 재현도의 경우 '슬픔', '분노', '혐오'와 같은 부정적인 감정에서 낮은 수치가 나타났고 특히 '혐오'의 경우 데이터 양의 부족으로 인해 오차가 나타난 것으로 확인된다. 기존 연구의 경우 감정분석을 긍정, 부정, 중립으로 나누는 극성분석에만 주로 사용되어 그 특성상 피드백 단계에서만 사용되는 한계가 있었다. 본 연구는 감정분석을 9가지 범주로 확장하여 기획 단계에서부터 이를 고려한 개발을 통해 게임, 전시, 공연, 관광, 디자인, 에듀테크, 미디어 등에서 감성 콘텐츠 개발에 활용될 수 있음을 제안한다. 후속 연구를 통하여 더욱 다양한 일상 대화들을 추가로 수집하여 감정분석을 진행한다면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.