인터넷의 발달과 멀티미디어 콘텐츠 수요의 증가에 따라 콘텐츠 산업이 발달하고 있다. 하지만 현재 콘텐츠 산업은 제한된 환경(사용자 디바이스 환경, 네트워크 환경 등)에서 동일화된 콘텐츠를 제공하고 있다. 또한, 사용자의 상황 및 감성에 맞는 콘텐츠를 서비스하기 위해서는 사용자가 콘텐츠를 검색하여 찾아야하는 어려움이 있다. 이에 사용자의 상황 및 감성에 따라 콘텐츠를 제공하는 시스템에 대한 필요가 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자가 언제, 어디서든지, 다양한 디바이스를 통해 사용자의 상황 및 감성 정보에 따라 적응화된 콘텐츠를 제공할 수 있는 시스템을 제안하고 사용자 단말기 상에서 적응화된 콘텐츠를 제공받을 수 있는 사용자 단말기 프레임워크를 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 color, texture, shape의 정보를 통합 이용하여 내용기반 영상검색 시스템의 성능을 향상시키는 기법을 고찰하였다. 먼저 영상에 내재되어 있는 color를 분석 추출하여 몇 개의 대표색으로 요약 표현한 다음, 이를 활용한 근사치 측정도를 고안하였다. Texture정보 분석에 있어서는 영상의 주축 행렬 데이터를 통계적 접근 방법으로 추출하였다. Edge분석의 방법으로는 Edge 막대그래프에서 색상변환, 양자화, 필터링에 관련된 정보를 선행처리 후 Edge 정보를 추출하였다. 마지막으로, 본 연구의 결과인 내용기반 영상검색 시스템의 효율성을 precision-recall 분석과 실험적 결과를 통하여 입증하였다.
Today multi-item and small lot production has been applied to the general production system for consumers' needs. Therefore the production for consumers' needs have been product every moment, and buying have been made through various forms. But it is not easy for consumers to find the products which they want among many products. Furthermore although in the internet shopping mall many products can be presented to consumers, there are no ways to search fast the products which they want. This study has observed the fact that generally consumers' purchasing start with the image of products for their needs. So we suggest the way to show fast the most near products which consumers want in the internet by accepting Kansei words as product image.
정보처리기술을 활용한 칼라 감성 시뮬레이션이 상품개발 지원시스템으로서 개발, 활용되기 시작하고 있다. 칼라배색 등을 결정하기 위한 시뮬레이션 시스템에서는 감성평가실험을 통해 구축한 데이터베이스를 이용하여 배색후보들을 제시하는 것이 일반적이다. 그러나 이들 방법에서는 시스템 이용자(디자이너나 사용자)의 취향이나 선호도, 혹은 이용자 상호간의 감성적차이(gap) 등을 고려하여 최종 배색후보를 결정해 가는 과정까지는 지원하고 있지 않다. 이와 같은 점에 주목하여 본 연구에서는 시스템이 초기 배색 후보군을 생성한 다음, 디자이너가 다양한 배색 시뮬레이션을 함으로써 목적으로 하는 최종 배색후보를 결정해 가는 과정을 지원하는 칼라배색시뮬레이터를 제안하였다. 이 시뮬레이터는 디자이너가 시스템과의 커뮤니케이션에 의해 디자이너의 취향과 선호도에 맞는 배색을 탐색할 뿐만 아니라 검색자가 최적이라고 판단하기 용이한 환경을 제공함으로써 시스템이 검색자의 판단을 지원하는 디자인지원시스템의 성격을 가진다. 칼라 배색시뮬레이터는 디자이너의 사고과정을 모델화 한 이중매핑 모델(Dual Mapping Model)에 기초로 두고 구성되었으며, 칼라컨셉설정$\longrightarrow$배색후보군 생성$\longrightarrow$배색 시뮬레이션$\longrightarrow$최종배색 후보의 순위결정 등의 4단계에 걸친 조작으로 칼라 디자인과정을 지원하게 된다.
인간과 컴퓨터의 상호 작용 (Human Computer Interface) 기술의 중요성이 더욱 커지고 있으며 HCI에 대한 연구가 진행됨에 따라 사용자의 직접적인 입력에 의한 컴퓨터 반응이 아닌 감정 추론 혹은 사용자 의도에 따른 컴퓨터 반응에 대한 연구가 증가되고 있다. 스트레스는 현대 인간 문명사회에서의 피할 수 없는 결과이며 복잡한 현상을 나타내며 통제 유무에 따라 인간의 활동능력은 심각한 변화를 받을 수 있다. 본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호 작용의 일환으로 스트레스를 통해 증가된 심박변이도 (HRV)와 가속도 맥파(APG)를 측정한 후 스트레스를 완화시키기 위한 방안으로 음악을 이용한 지능형 감성 추천시스템을 제안하고자 한다. 사용자의 생체정보 즉, 스트레스 지수를 획득 및 인식하여 신뢰성 있는 데이터를 추출하고자 차분진화 알고리즘을 사용하였으며 이렇게 획득된 스트레스 지수를 단계별에 따라 시멘틱 웹 (Semantic Web)을 통해 감성추론을 하였다. 또한 스트레스 지수와 감성의 변화에 매칭 되는 음악 리스트를 검색 및 추천함으로써 사용자의 생체정보에 맞는 감성 추천시스템을 애플리케이션으로 구현하였다.
본 논문에서는 신경망을 이용하여 텍스타일 영상으로부터 인간의 감성을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 자동감성인식 시스템의 구현을 위해 220장의 텍스타일 영상을 수집한 후, 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 텍스타일 영상에서의 패턴과 감성간의 상관관계, 즉 특정 패턴이 사람의 감성에 영향을 준다는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구에서는 텍스타일 영상에 포함된 패턴의 인식을 위해 신경망을 이용하였으며, 이때 패턴 정보의 추출을 위해 두 가지 특징 추출 방법을 사용한다. 첫 번째는 auto-regressive method를 이용한 raw-pixel data extraction scheme(RDES)을 사용하는 것이고, 두 번째는 wavelet transformed data extraction scheme(WTDES)을 사용하는 것이다. 제안된 시스템의 유용성을 증명하기 위해서 실제 100장의 텍스타일 영상을 감성을 인식하는데 사용했다. 그 결과 RDES와 WTDES를 사용했을 때 각각 71%와 90%의 인식률로, WTDES를 사용했을 때가 RDES를 사용했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 데이타 추출방법에 따라 다소 차이가 있었지만 전체적으로 약 81%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 감성인식 기반으로 텍스타일 데이타를 검색 할 수 있는 시스템 및 다양한 산업 분야에 응용 가능함을 보여주었다.
The contemporary period is called "the age of sensibility" in which each individual consumer seeks to have her or his own products. Businesses are in need of design developments with an emphasis on customer sensitivity, and at the same time consumers must understand their own sensitivity to acquire information on designs that suit them. This research established a sensitivity and configuration database on designing men's jackets using the sensitivity engineering approach to clothing design information. The user interface was created on the Internet. Sixty-seven sensitivity terms of vocabulary appropriate for the assessment of men's jacket design were selected, and the different designs were classified into six items and 24 categories. Thirty men's jackets with different designs were produced for sensory testing and the results were analyzed in accordance with general linear I statistics. A sensitivity database was established for each category. My-sql, PHP, Java Script, and Html were used for the configuration database work. The configuration of items/categories, with the most appropriate sensitivity database information assigned to the selected sensitivity vocabulary, was programmed for display on the computer screen. The sensitivity vocabulary of a customer's choice for each factor was selected for the program to run, while the category and product configuration of the men's jacket most suitable for the search was displayed based on the user interface.
본 논문의 국내 패션 업체에서 상품기획 과정 중 많은 시간과 노력을 투자해야 했던 디자인 및 패턴 자료를 데이터베이스화하여 key word를 통해 효율적으로 찾아 사용할 수 있도록 한 디지털 여성 자켓 분류 데이터베이스 시스템을 개발하고자 실시되었다. 이를 위해 의류업체 종사자 48명과 의류학 전공 대학원생 54명, 패턴 전문가 11명을 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 실시하여 디자인 및 패턴의 분류 기준과 의류 생산기획 업무의 디지털화 가능성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 국내 의류업체에서는 상품기획시 국외패션잡지와 collection지를 가장 많이 활용하고 있었으며, 디자인 및 패턴 DB 프로그램에 대한 효용성 기대와 수용도 기대에는 집단간 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 여성 자켓 디자인 DB를 위한 구성요소 분류 기준은 7가지고 선정되었고, 이미지 형용사 분류 기준은 6가지로 선정되었다. 또한 자켓 제작을 위한 block pattern 분류 기준은 4가지로 선정되었다. 본 연구를 통해 개발된 자켓 디자인 선택 프로그램의 모델을 제시한 후 실험 참가자들에게 효용성 및 사용가능성을 다시 검증한 결과, 프로그램 제시 전 조사결과보다 유의하게 긍정적으로 평가되었으며, 데이터베이스 자료 활용시 이미지 형용사를 통한 검색보다는 구성요소를 통한 검색에 더 만족하는 것으로 나타났다.
얼굴 및 얼굴표정 연구의 기초 자료를 제공하고 실제 표정을 디자인하는 작업의 지침으로 사용되도록 하기 위하여 대규모의 표정 DB를 구축하였다. 이 DB 내에는 여러 가지 방법으로 수집된 배우 24명의 자연스럽고 다양한 표정 영상자료 약 1,500장이 저장되어 있다. 수집된 표정자료 각각에 대하여 내적상태의 범주모형과 차원모형을 모두 고려하여 다수의 사람들이 반응한 내적상태 평정 정보를 포함하도록 하였으며 사진별로 평정의 일치율을 기록함으로써 자료 이용에 참고할 수 있도록 하였다. 표정인식 및 합성 시스템에 사용될 수 있도록 각 표정자료들을 한국인 표준형 상모형에 정합하였을 때 측정된 MPEG-4 FAP 기준 39개 꼭지점들(vertices)의 좌표값들 및 표정추출의 맥락정보를 저장하였다. 실제 DB를 사용할 사람들이 가진 한정된 정보로써 전체 DB의 영상자료들을 용이하게 검색할 수 있도록 사용자 인터페이스를 개발하였다.
디지털 카메라의 이용자가 빠르게 증가하고 싸이월드 및 블로그 서비스의 활성화로 인하여 인터넷 상에 다양한 사진들이 떠돌고 있으며, 그 중에서 인물사진이 가장 많은 부분을 차지하고 있다. 그러나 인물사진의 초상권 때문에 활용할 수 있는 인물 사진은 전무한 반면 웹사이트 제작사, 광고 기획자, 기타 디자이너들은 다양한 표정의 인물사진을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 디지털 카메라 이용자들에게 초상권의 보호 하에 인물사진을 판매하고, 디자이너들이 요구하는 인물사진을 정확하고 신속한 검색을 보장하기 위해 인물사진과 관련한 색인어를 제시하는 검색엔진을 제안한다. 이 검색엔진은 기존의 명사형만을 지원하는 키워드나 카테고리 외에 명사와 동사를 동시에 키워드로 사용하는 검색이 가능하고 인물의 감성정보, 표정, 복장 등의 다양한 특성을 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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