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 연구사업의 130개 감성지표, 일본의 인간감각계측 및 응용기술개발 중심으로 생산한 125개 감성지표, 음성데이터, 음향데이터, 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 감성 공학기술개발에 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.
최근 들어 트위터나 페이스북과 같은 SNS가 대중화되면서, 오피니언 마이닝에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 오피니언 마이닝 연구는 대부분 감성분류나 특징선택 방법에 중점을 두고 있으며, 오피니언 문서의 검색에 관한 연구는 아직 미진한 실정이다. 본 논문에서는 단문으로 구성된 오피니언 문서로부터 사용자가 원하는 문서들을 효율적으로 검색하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기존의 감성분류 방법을 활용함과 동시에 문서의 질적 평가를 위해 여러 가지 특징들을 적용한다. 검색 모델을 생성하기 위해 기계학습 기반 랭킹 기법을 활용하며, 감성 분류 모델을 기계학습 랭킹 모델에 통합하는 방법을 사용한다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법이 오피니언 검색에 효율적으로 적용될 수 있음을 보여준다.
감성공학과제에서는 연구보고서, 문헌, 지표, 생체데이터, 감성유발자극 등 많은 자료가 산출되고 있지만 단위연구과제에서 분산, 관리되고 있어 연구자원의 공유가 쉽지 않은 상황이다. 본 연구는 감성공학연구원과 감성응용제품 개발기업으로 사용자를 분류하고 요구분석, 설계 구축 단계를 거쳐 감성데이터베이스를 제작하여 연구자원을 공유할 수 있는 기반을 구축하였다. 데이터베이스 모델에는 연구보고서로부터 추출된 감성지표와 더불어 실험과 관련하여 독립변수, 종속변수, 실험자극, 생체데이터 등에 포함되었다. 이러한 데이터모델을 기초로 감성공학 데이터가 체계적으로 축적되면 사용자 웹에서 원하는 자료를 복합 검색할 수 있게 된다. 감성공학시스템은 사용하기 쉽도록 메뉴를 구성하였고 현재 한국표준과학연구원에서 운용하고 있다.
최근 IT와 네트워크 기술이 발전하고, 유무선 네트워킹을 통한 개인 간 교류가 매우 활성화됨에 따라, 개인의 개성과 감성을 잘 표현할 수 있는 시스템이 각광 받고 있다. 특히 휴대인터넷이 발달하면서 모바일을 중심으로 개인화된 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 발맞추어 사용자의 감성을 표현하는 지능형 캐릭터시스템을 감성인자 메타데이터 검색방법으로 구현하였다. 이 검색방법은 감성인자 근접도 측정을 통해 다양한 감성표현을 가능하게 함으로써 텍스트 기반의 기존 검색방식을 보완하고 개인의 감성을 표현하는 툴로 유용하게 사용될 수 있으며 지능형 캐릭터 시스템은 모바일 단말기에 탑재되어 다양한 서비스에 활용될 수 있을 것이다.
기존의 유전자 알고리즘과는 달리 대화형 유전자 알고리즘은 평가치를 인간이 제시할 수있기 때문에 인간의 직관이나 감성을 효과적으로 표현할 수 있다는 장점이 있다. 대화형 유전자 알고리즘을 기반으로 내용 기반 영상 검색 시스템을 구축한 바 있는데, 이 시스템은 웨이블렛 변환을 통하여 기술된 영상을 내용에 기반하여 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 웨이블렛 변환으로 얻어진 계수가 유전자 알고리즘의 염색체 표현으로 효과적인지를 실험적으로 평가하고자 한다. 소규모의 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과 체이블렛 변환으로 기술된 염색테들이 유전자 알고리즘의 교차 연산에 대하여 의미있는 후보를 찾아낸다는 사실을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 웹 기반 감성데이터베이스구축 및 보급을 위한 연구의 일환으로 G72단계 연구결과 보고서에서 제시된 시뮬레이터 관련자료와 현재 인터넷에 등록된 시뮬레이터에 대한 자료들을 조사, 정리하고, Web 상에서 정보제공을 하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 제시하는 자료들은 1995년부터 1998년까지 수행된 '선도기술 개발사업(G7)의 2단계 연구의 주요 결과에 대한 지표화 및 보급을 위한 연구' 수행 중에 획득한 자료를 중심으로 정리되었다. 이들 지표 가운데에서 시뮬레이터에 관련된 소개물 및 Web site에 대한 연구결과가 1차적으로 정리되었고, 보다 많은 정보를 지원하기 위해 인터넷에서 시뮬레이터에 관련된 site가 keywords로 검색되어 정리되었다. 감성공학 2 단계 연구에서 시뮬레이터의 개념은 종합적 감성측정평가를 하기 위한 통합적 의미의 시뮬레이터이며, 일본의 HQL (Research Institute of Human Engineering for Quality Life) 연구소의 시뮬레이터가 이것과 가장 근접한 형태라고 할 수 있다. 그 외의 시뮬레이터들은 통합 시뮬레이션 보다는 각각의 목적에 맞추어 제작, 개발된 형태가 주를 이루고 있었다. 본 고는 현재 http://www.gamsung.or.kr 내의 '감성도서관'에서 제공하고 있는 시뮬레이터 관련 사이트에 대한 전반적인 소개와 세부항목에 대한 내용을 중심으로 기술하였다.
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.
본 논문은 음악의 감성을 시각화하는 새로운 방법을 제안하는 논문으로 시각화를 위하여 감성 LED조명 제어 시스템을 고안하였으며 이 시스템은 청중들의 음악 경험을 더욱 풍요롭게 하기 위함에 목적이 있다. 이 시스템은 기존 연구의 음악 감성 분석 알고리즘을 이용하였는데 하나의 음악에서 하나의 감성을 추출하는 기존 연구의 한계를 보완하고자 음악의 1초당 세그먼트에서 감성을 추출 하여 감성 변화를 감지하는 방법을 연구하였다. 또한 LED조명의 감성 컬러는 IRI컬러 모델과 Thayer의 감성 모델을 기초로 새로운 감성 컬러 36가지를 정의 하여 각 감성에 맞는 색으로 연출 할 수 있도록 구성하고 애니메이션과 더불어 감성 LED 조명으로 표현 할 수 있도록 하였다. 이 시스템의 검증을 위한 실험 결과, 듣는이의 감성과 감성 LED 조명 시스템의 감성 일치율이 60% 이상으로 향후 음악 감성 기반 서비스의 중요한 밑거름이 될 것으로 보인다.
기존의 비디오 검색 방법들은 관련 주석이나 영상 정보에 기반하며 사용자의 반응과 관련하여서는 많은 정보를 활용하고 있지 않다. 비디오 시청시 사용자의 뇌신호나 시선추적 정보 등의 인지적 반응을 이용하여 연속적인 비디오 스트림의 각 부분에 대하여 사용자들이 나타내는 관심이나 감성 정보를 추출한다면 보다 인터랙티브한 비디오 데이터 검색 및 추천이 가능하다. 본 논문에서는 비디오를 시청하는 사용자의 안구전도(electrooculogram)를 기록한 후, 장면 전환이 발생한 부분에서의 사건관련전위 분석을 통해 해당 부분에서 나타나는 특징적 반응을 찾고 이에 대한 인지적 해석을 도출했다. 실험 결과 장면 전환 이후200~700ms 부분에서 P300 성분과 유사한 피크가 발생하는 것을 확인하였으며, 이러한 결과는 장면 전환에 따른 피험자의 비디오 내용 인지에 대한 의도 불일치 및 주의력 증가로 해석된다.
현재 IPTV에서 서비스되는 미디어콘텐츠의 검색 질의어 분석을 통해, 고객의 미디어콘텐츠를 선택하는 기준을 살펴보았다. 그 결과 명시적인 메타정보뿐만 아니라 콘텐츠의 내용(소재, 줄거리 등)과 감성 정보가 중요한 요소가 된다는 점을 발견하였다. 그리하여 본 연구에서는 IPTV에서 제공하는 다양한 미디어콘텐츠를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해, 미디어콘텐츠의 감성 정보를 활용하기 위한 감성분류체계를 설계하였다. 그리고 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자 감성 프로파일을 구축하고, 단계적 처리 모듈을 탑재하여 미디어콘텐츠를 편성하는 맞춤형 큐레이션 시스템을 제안하였다. 마지막으로 제안한 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템의 효과를 입증하기 위하여, 사용자 만족도 설문 조사를 실시하여 72.0점을 받았다. 또한 인기도 기준으로 편성한 결과와 제안한 시스템의 편성 결과를 비교한 결과 실 사용자의 시청 행위로 이어지는 비율이 최대 10배 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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