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- 저자 : 김유영(Yuyoung Kim) (검색결과 5 건)
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2030 세대의 외로움 해소를 위한 디지털 치료적 접근 : 음성 기반 객관적 자기인식 및 사회적 연결 애플리케이션을 바탕으로
김유영(Yuyoung Kim),소민경(Minkyoung So),이은영(Eunyoung Lee),이현학(Hyeonhak Lee),임정혁(Jeonghyeok Im),김진우(Jinwoo Kim) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
1 인 가구가 증가함에 따라 외로움을 느끼는 2030 세대가 늘고 있다. 조기사망률까지 이어지는 외로움은 현대 사회의 큰 사회적 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 외로움 해소를 위한 기존의 SNS 적 접근의 한계를 극복하기 위해 자기인식(Selfawareness)과 사회적 연결감(Social connectedness)을 증진시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 첫째, 애플리케이션이 제시하는 질문에 음성으로 답하며 객관적 자기 이해를 돕고, 둘째, 음성 답변을 공유하고, 발화 분석을 통해 나와 가장 말이 잘 통할 것 같은 상대를 찾아 사회적 연결감을 증진시킨다. 본 연구에서 제시한 음성 기반 디지털 치료(digital therapeutics) 인터렉션과 경험 요인은, 향후 2030 세대의 외로움 해소와 관련 연구에 기초 자료가 될 것으로 기대한다.
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영화 리뷰 감성분석을 위한 텍스트 마이닝 기반 감성 분류기 구축
김유영(Yuyoung Kim),송민(Min Song) 한국지능정보시스템학회 2016 지능정보연구 Vol.22 No.3
Sentiment analysis is used for identifying emotions or sentiments embedded in the user generated data such as customer reviews from blogs, social network services, and so on. Various research fields such as computer science and business management can take advantage of this feature to analyze customer-generated opinions. In previous studies, the star rating of a review is regarded as the same as sentiment embedded in the text. However, it does not always correspond to the sentiment polarity. Due to this supposition, previous studies have some limitations in their accuracy. To solve this issue, the present study uses a supervised sentiment classification model to measure a more accurate sentiment polarity. This study aims to propose an advanced sentiment classifier and to discover the correlation between movie reviews and box-office success. The advanced sentiment classifier is based on two supervised machine learning techniques, the Support Vector Machines (SVM) and Feedforward Neural Network (FNN). The sentiment scores of the movie reviews are measured by the sentiment classifier and are analyzed by statistical correlations between movie reviews and box-office success. Movie reviews are collected along with a star-rate. The dataset used in this study consists of 1,258,538 reviews from 175 films gathered from Naver Movie website (movie.naver.com). The results show that the proposed sentiment classifier outperforms Naive Bayes (NB) classifier as its accuracy is about 6% higher than NB. Furthermore, the results indicate that there are positive correlations between the star-rate and the number of audiences, which can be regarded as the box-office success of a movie. The study also shows that there is the mild, positive correlation between the sentiment scores estimated by the classifier and the number of audiences. To verify the applicability of the sentiment scores, an independent sample t-test was conducted. For this, the movies were divided into two groups using the average of sentiment scores. The two groups are significantly different in terms of the star-rated scores.
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뇌졸중 후 실어증 환자를 위한 디지털 실어증 선별검사 시스템 설계 가이드라인 연구
김새별(Saebyeol Kim),김유영(Yuyoung Kim),김민정(Minjung Kim),김정완(Jungwan Kim),김진우(Jinwoo Kim) 한국HCI학회 2024 한국HCI학회 학술대회 Vol.2024 No.1
실어증은 후천적인 뇌손상으로 인해 언어 이해, 말하기, 읽기, 쓰기 등의 문제를 겪는 언어장애로 의사소통의 어려움을 야기하여 환자의 삶의 질을 떨어뜨린다. 따라서 빠른 선별을 통해 증상에 따른 언어 재활을 시행 하는 것이 중요하다. 그러나 기존 디지털 실어증 선별 검사 시스템은 발화의 맥락을 파악하지 못한다는 문제점이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 뇌졸중 후 실어증 환자의 특성을 조사하여, 이를 반영한 시스템 설계 가이드라인을 제시하였다. 관찰 조사와 전문가 심층 인터뷰를 통해 뇌졸중 후 실어증 환자의 특성을 파악한 후, 주제 분석을 통해 디지털 실어증 선별검사 시스템의 설계를 위한 고려 사항을 파악하였다. 그 결과, 이해 수준, 집중도, 피로감, 디지털 기기 사용 능력의 총 4 가지 고려 사항을 도출하였다. 이를 활용하여 실제 설계 시 적용 가능한 디자인 가이드라인을 수립하고, 적용 사례를 제안하였다. 본 연구를 통해 뇌졸중 후 실어증 환자를 위한 디지털 선별검사 시스템 상용화에 도움이 되기를 기대한다.
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Chemi: “설명 가능한 인공지능 (XAI) 기반 ” 온라인 데이팅 앱 인터페이스 디자인
이은영(Eunyoung Lee),김유영(Yuyoung Kim),이현학(Hyeonhak Lee),김형신(Hyungsin Kim) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
최근 인공지능 기술은 성능과 정확도 면에서 급격히 진화하고 있다. 하지만 추천 시스템의 경우, 사용자가 인공지능이 제공하는 결과를 이해하고 신뢰하는 데 구체적 설명이 없이는 사용자가 추천을 받아들이는 데에는 한계가 존재한다. 우리는 선택의 폭이 넓은 상황에 놓이면, 내부 갈등이 증가하여 심리적 부담을 느끼게 되어 선택의 어려움을 종종 겪게 된다. 특히, 마음에 드는 이성을 만나는 과정은 시간과 노력이 많이들 뿐만 아니라, 끊임없는 시행착오를 거쳐서 이루어지는 경우가 많다. 본 연구에서 우리는 나와 가장 비슷한 관심사를 가진 사람을 추천해주는 인공지능 데이팅 앱인 Chemi 의 프로토타입을 제작하여 탐구해 보고자 한다. Chemi 는 인공지능이 추천해 주는 데이팅 상대에 대한 이유를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 인터페이스에서 제공해 주는 특징이 있다. 끝으로, 연구결과는 추후 인공 지능 알고리즘의 적용이 활발하게 이루어지고 있는 금융, 의료, 보험 분야 시스템 디자인의 활성화에 도움이 될 것이라 본다.
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신입 직원의 직무 스트레스 진단과 관리를 위한 AI 기반 대화형 인터랙션 서비스 제안
조현진(Hyunjin Cho),강찬영(Chanyoung Kang),김유영(Yuyoung Kim),이유림(Yurim Lee),황지은(Jieun Hwang),최준호(Junho Choi) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
최근 힘든 취업 과정을 거치고 취업한 1~3 년차 직장인이 한국 회사 특유의 조직 문화에 대한 부적응과 기대 불일치 등으로 직무 스트레스를 받아 심적 건강이 약해지거나, 퇴사를 하는 사례가 늘어나면서 하나의 사회적 현상이 되고 있다. 이러한 현상은 개인의 경제적 활동에 대한 악영향 외에도 회사의 인적 자원 관리 측면에서도 간과할 수 없는 현상으로 인식되고 있다. 이에 개인의 직무 스트레스에 대한 진단과 관리를 해주는 새로운 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 이 사회적 현상의 해소를 시도하고자 개인화된 정보 취득에 용이한 대화형 인터랙션과 AI 기술을 활용하여, 직무 스트레스 및 우울증 등 회사 생활에 영향을 미칠 수 있는 사항을 진단해 주고, 본인의 감정 상태, 스트레스 지수 등을 쉽게 확인할 수 있는 지표를 제공하여 사용자의 직무 스트레스 해소를 지원해 주는 AI 진단 및 대화형 인터랙션 중심의 ‘투모로우’ 서비스를 제안한다. 본 서비스를 통해 직무 스트레스에 대한 인지와 진단에 소홀했던 직장인들의 직무 스트레스를 감소시키는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되며, 나아가 회사의 인적자원 관리에 대한 이해를 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.
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