초록 ▼

□ 연구개요
본 과제의 최종 연구목표는 차세대 인공지능 기술 중 하나로 평가받는 XAI (eXplainable Artificial Intelligence)를 기반으로 빅데이터에서 인간의 감성 경험(AX: Affective Experience)을 예측하여 인간의 다차원적 감성을 보다 정확하게 예측하고 설명할 수 있는 평가 체계를 구축하기 위한 가이드라인을 개발하는 것임.
1차년도의 목표는 XAI 기반 빅데이터에서의 감성 경험을 예측하고 구조화하는 평가 체계를 구축하기 위해서 본 과제의 주제와 관련된 연구 분야: 알고리즘,

□ 연구개요
본 과제의 최종 연구목표는 차세대 인공지능 기술 중 하나로 평가받는 XAI (eXplainable Artificial Intelligence)를 기반으로 빅데이터에서 인간의 감성 경험(AX: Affective Experience)을 예측하여 인간의 다차원적 감성을 보다 정확하게 예측하고 설명할 수 있는 평가 체계를 구축하기 위한 가이드라인을 개발하는 것임.
1차년도의 목표는 XAI 기반 빅데이터에서의 감성 경험을 예측하고 구조화하는 평가 체계를 구축하기 위해서 본 과제의 주제와 관련된 연구 분야: 알고리즘, 빅데이터 크롤링, 감성공학과 관련된 자료를 수집하고 인간의 감성 경험을 정의하였고, 2차년도의 목표는 XAI를 활용한 빅데이터 기반 감성 경험 예측 및 구조화를 위한 평가 프레임워크를 개발하는 것을 주요 목표로 설정함. 이를 통해, 주요 제품/서비스 군별 감성 경험을 구조화할 수 있는 방법론을 개발하고, 감성 경험의 예측 및 해석에 적합한 XAI 알고리즘을 개발하고자 함. 3차년도에는 기개발된 XAI 기반 감성 예측 모형의 정확도와 설명력 차원에서의 고도화를 이루고, XAI 기반 빅데이터에서의 감성 예측 모형 프레임워크 설계에 대한 가이드라인을 개발하여 관련 학계 및 산업계에 배포하고자 함.

□ 연구 목표대비 연구결과
첫 번째 세부 목표인 감성 경험 예측 모형 설계를 위한 자료 수집 및 감성 경험 정의를 위해 관련 자료를 수집하고 감성 경험의 체계 및 구조를 조사함. 다음으로 감성 예측 관련 방법론 및 알고리즘 관련 기술을 개발하였으며, 앙상블 기반의 심층 학습 모델 및 결측값 처리와 같이 감성 경험을 설명 및 분류하는데 활용될 것으로 기대되는 방법들을 검토함. 마지막으로 텍스트 데이터에서의 감성 경험을 정확하게 파악하고 관계를 해석하기 위해 설명가능인공지능 방법 중 순방향 어텐션 매커니즘 기반의 DASOM (Deep Attentive Clustering Self-Organizing Map) 알고리즘을 설계함. 이를 통해 제품에 대한 사용자 감성을 보다 명확하게 해석하고 분류할 수 있는 방법론을 제안함.
본 과제와 관련하여 연구진은 총 9편의 SSCI, SCIE 논문을 게재하였음. 특히, 각 세부 추진목표 별로 최소 1편 이상의 SSCI, SCIE 논문을 게재함으로써 연구 목표대비 연구 성과가 우수하다고 볼 수 있음.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
본 과제를 통해 제안한 접근 방식은 딥러닝 기반 클러스터링 방법을 활용하여 고객 감정을 분류하고 제품과 관련된 필수 정서적 정보의 추출을 가능케 함. 이 접근 방식은 제품 사용과 관련된 감정적 경험을 식별하고 제품의 다양한 속성과 어떻게 관련되는지 확인하는 데에 유용하게 활용될 것으로 기대됨. 고객 리뷰를 분류하면 정서적 경험과 다양한 제품 속성 간의 관계를 식별하여 제품 개발의 우선순위를 정하는 데 도움이 될 것으로 보임.
전자 상거래 플랫폼에 표시되는 제품에 대한 집단적 정서적 경험을 형성하는 것은 소비자의 평가 및 구매 결정에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에, 고객 리뷰에서 핵심 정서적 경험을 정확하게 분류하는 것은 제품 디자인 및 광고를 전략화 하는데 중요한 역할을 담당함. 본 과제를 통해 제안하는 클러스터링 방법은 고객 감정을 종합적이고 체계적으로 분류하고 분석하는데 유용한 도구로 활용될 것으로 기대됨.
본 과제에서는 다양한 종류의 텍스트 데이터 별 사례 조사를 통해 제품에 대한 다양한 정서적 경험을 분류하는데 제안된 클러스터링 방법의 효과를 보여줄 수 있음을 확인하였음. 검증 및 분석 결과를 통해 순방향 어탠션 메커니즘을 기반으로 한 클러스터링 방법을 이용한 고객 리뷰의 체계적 분류는 제품에 대한 고객의 정서적 경험에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 보임.
본 과제를 통해 제안된 알고리즘을 활용하여 기업이나 기관에서 효과적인 제품 디자인 및 광고 전략을 개발하고 제품 개발 노력의 우선순위를 지정하여 고객 만족도와 충성도를 높이는데 도움이 될 것으로 기대됨.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 연구의 최종 목표 ... 4
• 2) 연구의 필요성 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) 1차 년도 ... 5
• 2) 2차 년도 ... 6
• 3) 3차 년도 ... 8
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 11
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 11
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 11
• 3) 목표 달성 수준 ... 11
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 11
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 12
• 1) 주요 연구개발성과에 대한 논의 ... 12
• 2) 연구개발성과의 학문 및 기술적 기여 ... 12
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 참고문헌 ... 14
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 19
• 끝페이지 ... 29