A Study on the Analysis of Emotion-expressing Vocabulary for Realtime Conversion of Avatar′s Countenances

아바타의 실시간 표정변환을 위한 감정 표현 어휘 분석에 관한 연구

In cyberspace based on internet, users constitute communities and interact one another. Avatar means not only the other self but also the 'another being' that describes oneself in the cyberspace. If user's avatar shows expressive faces and behaves according to his thinking and emotion, he will have a feel of reality much more in the cyberspace. If avatar's countenances can be animated by just typing characters in avatar-based chat communication, the user is able to express his emotions more effectively. In this study, emotion-expressing vocabulary is analyzed and classified. Emotion-expressing vocabulary is essential to develop self-reactive avatar system in which avatar's countenances are automatically converted according to the words typed by users at chat. The results are as follows; First, emotion-expressing vocabulary selected out of Korean adjectives and intransitive verbs is made up of 209 words and is classified into 25 groups. Second, there are only 2 groups out of the 25 groups for positive expressions and others are for negative expressions. Therefore, negative expressions are more abundant than positive expressions in Korean vocabulary. Third, avatar's countenances are modelled according to the 25 groups by using the Quantification Method 3. The result shows that the emotion-expressing vocabulary has dose relations with avatar's countenances and is useful to communicate users' emotions. However, this study has some limits, in that Korean linguistical structure - the whole meaning of context - cannot be interpreted quantitatively.

인터넷이라는 가상의 공간에서 사람들은 공동체를 형성하며 서로 상호작용 한다. 이러한 사이버 공간에서 아바타(Avatar)의 존재는 자신을 표현하는 분신일 뿐만 아니라 가상공간에서 나를 표현하는 '또 하나의 나'로서 의미를 부여한다. 자신의 생각에 따라 표정 짓고 행동하는 아바타를 보며 사용자가 느끼는 현실감은 실로 크다고 할 수 있다. 따라서 아바타 기반 채팅 커뮤니케이션에서 문자 입력만으로 아바타의 표정이 애니메이션 될 수 있다면 사용자간의 커뮤니케이션에 더욱 효과적인 감정 전달이 가능할 것이다. 본 연구는 채팅시 사용자에 의해 입력되는 단어들에 의해 아바타가 스스로 반응하는 시스템을 위해 요구되는 감정 표현 어휘들을 분류 분석하였다. 분류 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국어의 형용사와 자동사에서 추출한 감정 표현 어휘는 25개 그룹 209단어로 분류할 수 있었다. 둘째, 25개의 감정 표현 어휘 그룹 중 긍정적인 표현은 단 2개(좋다, 혹하다)이고 나머지 23개는 모두 부정적인 감정 표현 어휘들이다. 따라서 한국어에는 긍정적인 감정 표현 어휘보다는 부정적인 감정 표현 어휘가 더 발달되어 있다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 분류된 25개의 감정 표현 어휘들을 수량화이론III류 분석하여 아바타의 표정을 제작한 결과 감정 표현 어휘들과 아바타 표정이 밀접한 관련성을 지니고 있어 사용자의 감정을 표현하는데 있어 유용하다는 것을 명확히 하였다. 하지만 국어 언어학적 구조 즉, 문맥 전체의 의미를 정량적 관계로 해석해 내지 못하는 등 실험의 한계성을 지니고 있다.