• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.3
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• pp.141-152
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• 2005

A new emotion-based image retrieval method is proposed in this paper. Query emotion descriptors called query color code and query gray code are designed based on the human evaluation on 13 emotions('like', 'beautiful', 'natural', 'dynamic', 'warm', 'gay', 'cheerful', 'unstable', 'light' 'strong', 'gaudy' 'hard', 'heavy') when 30 random patterns with different color, intensity, and dot sizes are presented. For emotion image retrieval, once a query emotion is selected, associated query color code and query gray code are selected. Next, DB color code and DB gray code that capture color and, intensify and dot size are extracted in each database image and a matching process between two color codes and between two gray codes are peformed to retrieve relevant emotion images. Also, a new relevance feedback method is proposed. The method incorporates human intention in the retrieval process by dynamically updating weights of the query and DB color codes and weights of an intra query color code. For the experiments over 450 images, the number of positive images was higher than that of negative images at the initial query and increased according to the relevance feedback.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.7 no.1
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• pp.51-64
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• 2004

In this paper, we propose a web page retrieval system based on the sensibility evaluation induced by the color combination of web pages. The realized system consist of two modules - the indexing module that automatically extracts and indexes the color information from the web page and the retrieval module that retrieves web pages based on the color combination when sensibility adjective is presented. Also, to verify the system usefulness, we analyzed the ranking of web pages retrieved by the system and by human subjects (non-expels and experts for color web page design) using two statistical methods of correlation and paired-t test. Results by non-experts showed the realized system was suitable for 10 sensibility adjectives among 18 sensibility adjectives, and results by experts showed that the realized system was suitable for 14 sensibility adjectives among 18 sensibility adjectives.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.10 no.6
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• pp.514-528
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• 2004

An emotion-based video scene retrieval algorithm is proposed in this paper. First, abrupt/gradual shot boundaries are detected in the video clip representing a specific story Then, five video features such as 'average color histogram' 'average brightness', 'average edge histogram', 'average shot duration', and 'gradual change rate' are extracted from each of the videos and mapping between these features and the emotional space that user has in mind is achieved by an interactive genetic algorithm. Once the proposed algorithm has selected videos that contain the corresponding emotion from initial population of videos, feature vectors from the selected videos are regarded as chromosomes and a genetic crossover is applied over them. Next, new chromosomes after crossover and feature vectors in the database videos are compared based on the similarity function to obtain the most similar videos as solutions of the next generation. By iterating above procedures, new population of videos that user has in mind are retrieved. In order to show the validity of the proposed method, six example categories such as 'action', 'excitement', 'suspense', 'quietness', 'relaxation', 'happiness' are used as emotions for experiments. Over 300 commercial videos, retrieval results show 70% effectiveness in average.

• Journal of Information Management
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• v.34 no.4
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• pp.43-61
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• 2003

The aim of this article is to study the new searching tool for era of multimedia. Thesaurus is a useful tool but is constituted with noun phrase including the adjective for retrieving the human Sensibility. Therefore, I experimentally construct the Sensibility thesaurus using the color scale which contains the Sensibility meanings. Terms are 261, Relation standards are distance and ratio of reiteration between the terms. I would use an exclusive program of the thesaurus construction for Sensibility adjective.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.532-534
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• 2000

복합적인 감성기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 감성속성으로 영상을 찾는 검색은 물론이고, 주어진 영상의 감성특성을 알아내는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 특성으로부터 감성을 매핑하는 신경망을 구축하고 다양한 실험으로 그 가능성을 보인다. 여기에서 영상특징으로 웨이블렛계수와 위치정보를 사용했고, 감성공간으로는 SD법으로부터 14개의 형용사쌍을 추출했다. 이 두 공간의 매핑에 사용된 신경망의 입력으로 영상에서 얻은 RGB 색상당 36개의 총 108개의 웨이블렛 개수를 사용했고, 출력은 14개의 감속속성당 7등급으로 총 98개로 구성했다. 총 6명이 영상을 보고 평가한 감성평가데이터중에서 2명이 각각 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%이상의 인식률을 보였다. 4명이 각각 90개씩 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%의 인식률을 보였다. 또한 공통된 감성을 신경망을 통해 인식할 수 있는지 판단하기 위해 600개씩 2명으로부터 얻은 1200개의 데이터에 대해서 1000개를 학습시키고 200개를 테스트하고, 100개씩 4명으로부터 데이터에 대해서 360개를 학습시키고 40개를 테스트해 본 결과, 전자의 경우 오류율 8, 후자의 경우 0.7~0.8 범위였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.5
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• pp.43-52
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• 2013

In recent years, a large amount of music content is distributed in the Internet environment. In order to retrieve the music content effectively that user want, various studies have been carried out. Especially, it is also actively developing music recommendation system combining emotion model with MIR(Music Information Retrieval) studies. However, in these studies, there are several drawbacks. First, structure of emotion model that was used is simple. Second, because the emotion model has not designed for Korean language, there is limit to process the semantic of emotional words expressed with Korean. In this paper, through extending the existing emotion model, we propose a new emotion model KOREM(KORean Emotional Model) based on Korean. And also, we design and implement ontology using emotion model proposed. Through them, sorting, storage and retrieval of music content described with various emotional expression are available.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.459-462
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• 2000

웹기반의 미디어 검색과 제작에 인간의 직관이나 감성을 이용하는 방법이 최근 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기술로서 대화형 진화연산을 소개하고, 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용에 기초한 벌용의 인터페이스를 개발한다. 이 시스템은 미디어 검색 및 제작 방법으로 유전자 알고리즘을 사용하고, 이의 적합도 값을 인간이 제공하도록 함으로써 인간의 감성을 개입시키도록 한다

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.197-201
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• 2001

웹기반 감성 DB 시스템은 G7 감성공학사업에 대한 연구결과를 체계적으로 분석하고, 웹을 이용하여 조회.검색을 용이하게 하기 위하여 감성지표를 분야별로 분류하여 서비스하고 있다. 뿐만 아니라 감성공학사업으로 산출한 각종 정보물과 연구 결과물들을 인터넷을 통하여 소개하고 있다. 그러나 이 시스템은 데이터의 다양성으로 인하여 사용자 인터페이스를 더욱 요구하고 있다. 이에 본 연구에서는 웹사이트에 대한 평가를 실시하여 웹사이트의 주요 성공요인을 파악하고 이를 관리하고자, 감성공학 학술 및 연구정보서비스 웹사이트 평가를 위한 모델을 개발하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.1
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• pp.73-79
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• 2010

Emotion intelligence computing is able to processing of human emotion through it's studying and adaptation. Also, Be able more efficient to interaction of human and computer. As sight and hearing, music & image is constitute of short time and continue for long. Cause to success marketing, understand-translate of humanity emotion. In this paper, Be design of check system that matched music and image by user emotion keyword(irritability, gloom, calmness, joy). Suggested system is definition by 4 stage situations. Then, Using music & image and emotion ontology to retrieval normalized music & image. Also, A sampling of image peculiarity information and similarity measurement is able to get wanted result. At the same time, Matched on one space through pared correspondence analysis and factor analysis for classify image emotion recognition information. Experimentation findings, Suggest system was show 82.4% matching rate about 4 stage emotion condition.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.204-209
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• 2001

감성 연구의 생리, 심리, 동작 분석 등의 과정에서 발생하는 문서, 데이터, 화상, 그림, 그래픽 등의 자료 공유에 인터넷을 적용하는 것은 매우 유망하다, 본 연구에서는 현재의 인터넷 (또는 인트라넷) 환경을 고려하여 Ultra 2 DB 서버, Sun Solaris (UNIX) OS, UniSql DBMS, Apache Web 서버로 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 웹기반 감성데이터 베이스 시제품을 구축하여 각종 감성자료를 보급하는 체계를 1차 완료하였으며, 도메인(www.gamsung.or.kr)을 등록하여 서비스를 실시하고 있다. 이 시스템에는 1단계 감성공학기술개발 사업의 35개 연구보고서, 1단계 연구결과로서 생산한 262개 감성지표, 2단계(전반기) 연구사업의 78개 감성지표, 일본의 인간감각계측 및 응용기술개발 중심으로 생산하나 100개 감성지표, 음성데이터, 인체측정데이터, 얼굴표정데이터와 설문데이터 등의 감성데이터와 감성공학 연구자 인력, 국내제조업체 정보, 참고문헌, 감성 정보물 등을 DB화하여 인터넷을 통하여 조회, 검색할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 현재 진행되고 있는 감성공학기술개발에 대한 각종 정보를 제공하고 있으며 감성공학의 기술 동향에 대해서도 소개하고 있다. 이는 한국인의 감성 연구에 적합한 감성공학 데이터 베이스 시스템 구축의 발판을 마련하였으며, 향후 소비자의 감성을 예측하고, 이를 시스템 설계에 반영할 수 있으므로 인간중심의 제품개발에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.