오피니언 마이닝은 온라인 문서의 감성을 추출하여 분석하는 기법이다. 별도의 여론조사 없이 감성을 분석 가능하므로, 최근 활발한 연구 분야이다. 그러나 소셜미디어에는 신조어 등이 많이 포함되어 있어 기존 감성분석 시스템으로는 정확한 분석이 어려울 뿐만 아니라, 복합적인 감성에 대한 분석을 내리기에 불리하다. 이에 본 연구에서는 직관적인 감성모델을 제안하고 SNS에서 주목받는 다양한 신조어를 수용한 감성단어사전을 구축한 후, 이를 적용하여 소셜미디어에 나타나는 복합적인 감성을 분석하는 감성분석시스템을 설계한다.
영상 이미지 감성으로 행복 또는 불행, 긴장 또는 평온의 구분 감성을 트리형식으로 가중치를 부여하여 평가한다. 영상 이미지 대표평가 감성인 명도대비를 평가 기준으로 1차는 행복, 불행 또는 긴장, 평온이고 2차는 종속성을 지닌 세분화된 영상 이미지 감성으로 구분한다. 4개의 감성인식을 수치화 된 명도대비 데이터로 측정한다. 평가 구현은 OpenCV를 통해 명도대비를 그래프화하여 긴장, 평온, 행복, 불행 값의 변화에 따라 4개 감성으로 구분하여 컴퓨팅한다. 감성 컴퓨팅은 명도대비의 입력 값에 따라 '불행'을 '행복'으로 또는 '긴장'을 '평온'으로 감성적인 변화를 구현한다. 감성 컴퓨팅은 영상 감성의 규칙성을 계산화 된 컴퓨팅 시스템으로 제어할 수 있고 명도대비 값에 따라 감성의 변화를 구현한다. 향후 산업방향에 감성 인식의 적용에 대한 긍정적인 역할을 할 것이다.
본 논문에서는 Kinect 카메라를 통해 촬영된 영상 처리를 통해 상반된 감성 자극 관점에서 안면 움직임의 차이를 분석하는 연구를 진행하였다. Russell의 2차원 감성 모델에서 원점 대칭 위치에 존재하는 두 상반된 감성인 "Sad - Excitement", "Contentment - Angry" 감성을 유발하기 위해 피험자에게 시각자극과 청각자극을 동시에 제공하였다. Kinect Face Tracking SDK에서 제공되는 121개 특징점으로 구성된 안면 active appearance model에서 안면 움직임을 잘 표현하는 31개의 주요 특징점 주변의 화소 변화를 측정하였다. 안면 근육의 비선형적 움직임 문제를 해결하기 위해 지역 이동 기반 최소거리 결정 방법(local minimum shift matching)을 사용하였다. 분석 결과, sad 감성에서는 우측 안면 움직임이 많이 나타났고, excitement 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타남으로써 두 상반된 감성 자극에 대한 안면 움직임의 위치 또한 상반된 결과를 보였다. 또한 "Contentment" 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타났고, "Angry" 감성에서는 안면의 좌우 구분 없이 움직임이 나타남으로써, 두 상반된 감성 자극에 대해서는 우측 안면에서 차이를 확인할 수 있었다.
본 연구는 주관 감성에 따른 생리 데이터의 패턴을 분류하고, 임의의 생리 데이터의 패턴을 확인하여 각성-이완, 쾌-불쾌의 감성을 추론하기 위해 베이지안 이론(Bayesian learning)을 기반으로 한 추론 모델을 제안하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안하는 모델은 학습데이터를 분류하여 사전확률을 도출하는 학습 단계와 사후확률로 임의의 생리 데이터의 패턴을 분류하여 감성을 추론하는 추론 단계로 이루어진다. 자율 신경계 생리변수(PPG, GSR, SKT) 각각의 패턴 분류를 위해 1~7로 정규화를 시킨 후 선형 관계를 구하여 분류된 패턴의 사전확률을 구하였다. 다음으로 임의의 사전 확률 분포에 대한 사후 확률 분포의 계산을 위해 베이지안 이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 주관적 평가를 실시하지 않고 다중 생리변수 인식을 통해 감성을 추론 할 수 있는 모델을 제안하였다.
본 연구의 목표는 요즘 선호되는 감성광고의 효과적인 제작을 위하여 소비자 감정에 관한 생리적 반응을 신체 내부 및 외부적으로 분석하고, 이들의 언어적 및 비언어적 발화방법을 제시함으로써 소비자 위주의 감성광고 제작의 기초를 제공해 주는 데 있다. 이 연구에서는 감성광고의 일반론적 고찰과 아울러 소비자 감성에 대한 기호학적 분석의 틀을 제공하며, 이를 기초로 감성광고를 위한 소비자 생리반응의 언어적, 비언어적 발화양상들을 분석하게 된다. 이러한 작업들은 소비자 감성에 호소하는 효율적인 감성광고 제작의 틀을 제시할 것이다.
기업 CI 디자인은 시각적 요소의 차별성뿐만 아니라 기업 소비자에서 제공하는 제품과 제품에 수반되는 모든 것이 경쟁기업과 차별되게 인식되는 기업의 통합적 이미지 및 가치이다. 오늘날 브랜드 전략과 맞물려 기업아이덴티티 전략으로 그 중요성이 날로 강화되고 있는 상황이다. 본 논문의 목적은 중국과 한국의 기업 CI 에 대한 시대별 비교 분석을 통해 어떤 시대감성이 CI 디자인에 반영되었으며 CI 디자인에 있어 글로벌 커뮤니케이션 못지않게 전통 문화적 요소가 중요함을 밝히고자하는 데 있다.
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.26-29
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2000
This study would review how important to define emotional intelligence could be in measuring individual differences in emotional experience. For this purpose, the definitions of emotion, built by psychological theorists, would first reviewed, in connection to the newly developed techniques in the area of emotional engineering. Comparing peripheral theories of emotion and cognitive appraisal theories, the multi-facets of emotional experience would be illustrated and it would discussed what these facets mean to predict emotional health of individuals.
본 연구의 목적은 생물학 가설 생성 중에 나타나는 과학적 감성 생성 과정을 밝히는 것이다. 먼저 예비연구를 통해 잠정적 모형을 구성하고, 사고 발성법 훈련 계획을 확정하고, 표준화된 면접지 개발하였다. 본 연구에서는 8명의 대학생을 대상으로 사고 발성법과 회상적 면접법, 심층 면접을 이용한 삼각측정법으로 언어적 프로토콜과 행동 프로토콜을 수집하였다. 잠정적 모형을 근거를 선언적 지식과 절차적 지식의 분석틀을 개발하였고, 이 분석틀을 이용하여 부호화 프로토콜을 개발하였다. 부호화 프로토콜을 분석한 결과 과학적 감성 생성의 4가지 유형을 개발하였다. 첫 번째 생성 유형은 기본 과정으로서 인식하기 전에 먼저 느끼는 과정을 설명한다. 두 번째 생성 유형은 회상적 과정으로서 과거의 감성기억이 되살아나는 과정을 설명한다. 세 번째 생성 유형은 인지적 과정으로서 인지적 목표를 달성하기 위해 일어나는 일련의 사고 과정에서 생성되는 감성을 설명한다. 네 번째 생성 유형은 귀인 과정으로서 인지적 목표의 달성 여부에 대한 귀인평가 과정에서 생성되는 감성을 설명한다. 기본 과정에서 생성한 감성은 기본 감성이라 하고, 회상 과정에서 생성한 감성은 회상 감성이라 하고, 인지적 과정에서 생성한 감성은 인지적 감성이라 하고, 귀인 과정에서 생성한 감성은 귀인감성이라 한다. 개발된 과학적 감성 생성 과정 유형은 감성 생성 과정 모형 개발과 감성적 두뇌 기반 학습 전략 수립의 기초가 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 새로운 감성기반 영상검색방법을 제안한다. 서로 다른 색상, 명도, 도트크기를 나타내는 30개의 랜덤 패턴이 제시될 때 인간이 느끼는13가지 감성("like", "beautiful", "natural", "dynamic", "warm", "gay", "cheerful", "unstable", "light", "strong", "gaudy", "hard", "heavy") 평가 데이타로부터 질의 칼라코드와 질의 그레이코드로 명명한 질의 감성 표시자를 설계한다. 감성영상검색을 위해서 질의 감성을 선택하면 질의를 표현하는 칼라코드와 그레이코드가 선택되고 데이타베이스의 영상의 색상 정보를 나타내는 DB 칼라코드와 명도와 도트크기 정보를 나타내는 DB그레이코드값을 추출하여, 칼라코드간의 매칭과 그레이 코드간의 매칭을 통해 유사도를 판단한다. 또한 검색과정에 사용자의 의도를 반영하여 질의 칼라코드와 질의 그레이코드사이의 가중치와 칼라코드내의 가중치를 자동적으로 갱신하는 새로운 유사도 피드백 방법을 제안한다. 430개의 영상에 대해 실험한 결과 최초 질의에 대해 적합한 영상이 부적합한 영상보다 많았으며 유사도 피드백을 사용함에 따라 적합한 영상의 개수가 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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