• 감성과학
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• 제6권1호
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• pp.17-26
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• 2003

의류상품의 전자상거래 시장이 확대됨에 따라 인터넷쇼핑에서 의류를 구매할 때 선택한 의류를 착용한 자신의 모습을 확인하는 도구로 가상피팅모델이 제공되고 있다. 본 연구에서는 가상피팅모델 구축 시 사용자의 주관적인 체형인식을 반영할 필요가 있는지 알아보기 위하여 여성의 신체 치수나 체형에 대한 인식이 어떻게 다른지 연구하였다. 의류학 전공 여자대학원 50명을 대상으로 실험한 본 연구의 결과는 인체부위에 대한 개인의 치수인식이 체형에 따라 다름을 보여준다. 연구자들은 인터넷 의류 쇼핑용 가상피팅모델을 구축하기 위해서는 사용자 신체치수뿐만 아니라 사용자가 인지하는 자신의 체형특성을 반영할 필요가 있다고 결론지었다 특히 배가 많이 나온 체형도 자신이 실제보다 배가 나오지 않은 체형으로 생각하는 경향이 있으므로 여성이용자에게 거부되지 않는 가상피팅모델을 구축하기 위해서는 지나치게 극단적인 체형의 가상피팅모델의 구축은 신중하게 고려해야함을 시사하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.127-134
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• 2009

최근 선진국 뿐 아니라 우리나라에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 모델에 대해 많은 연구를 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅이란 언제 어디서나 사용하는 컴퓨팅 환경을 의미하는 말로, 다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어 필요한 곳이라면 언제 어디서나 컴퓨팅을 할 수 있는 환경을 말한다. 본 연구에서는 사용자의 감성을 인식하기 위해서 얼굴 표정, 온도, 습도, 날씨, 조명등을 사용하여 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하였고, 감성추론 엔진은 Jena(예나)를 사용한다. 본 연구에서 제시한 상황인식 서비스인프라(Context-Awareness Service Infra)의 구조는 기능에 따라 여러 개의 모듈로 나뉜다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권6호
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• pp.239-248
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• 2018

4차 산업혁명 시대가 도래하면서 기존 IoT에 감성지능이 포함된 신기술들이 연구되고 있다. 그 중 현재까지 다양하게 진행된 음악 서비스 제공을 위한 감성 분석 연구에서는 인공지능, 패턴인식 등을 활용한 사용자의 감성 인식 및 분류 등에만 초점을 맞추고 있는 상황이나, 사용자의 특정 감성에 해당하는 음악들을 어떻게 자동적으로 분류할지에 대한 감성별 음악 분류기법들에 대한 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 최근 각광을 받고 있는 사람들의 감성과 관련된 음악관련 서비스를 개발할 시, 음악을 감성 범위에 따라 높은 정확도로 분류할 수 있도록 하는 감성 기반 자동 음악 분류기법을 제안한다. 데이터수집 시 Russell 모델을 바탕으로 설문조사를 하였으며, 음악의 특성으로 평균파장크기(Average amplitude), peak평균(Peak-average), 파장 수(The number of wavelength), 평균파장 길이(Average wavelength), BPM(Beats per minute)을 추출하였다. 해당 데이터들을 바탕으로 회귀 분석을 이용하여 다중회귀식을 도출하였으며, 각 감성에 대한 표준 수치들을 도출하여 새로운 음악 데이터와 해당 각 감성에 대한 표준 수치들과의 거리 비교를 통해 음악의 감성을 분류시키는 작업을 실시하였다. 이를 통해 나온 결과에 회귀분석을 통하여 나온 데이터를 대입하여 해당 데이터와 각 감성들의 비율을 통해 최종적으로 판단된 감성을 추출하였다. 본 연구에서 실험한 감성 일치율의 2가지 방식에 대해서 제안한 기법의 경우 70.94%, 86.21%의 일치율이 나왔고, 설문참가자들의 경우 66.83%, 76.85%의 일치율이 나옴으로써, 연구 기법을 통한 감성의 판단이 설문참가자들의 평균적인 판단보다 4.11%, 9.36%의 향상된 수치를 제공함을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제7권4호
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• pp.1-6
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• 2004

본 연구는 동서양 문물 이미지 사진에 대한 여대생의 선호도와 패션잡지에서 의류광고 사진에 등장한 모델의 동서양 국적에 따른 소비자의 긍정적/부정적 인식 정도의 영향을 조사하고자 하였다. 100명의 여학생이 설문에 응답해 주었으며 20개 사진이 자극물로 제시되었다. 자극물은 주택, 실내, 식품, 미인도, 음료수로 하고, 패션 광고사진으로는 남성복 정장, 여성복 정장, 여성복캐주얼, 여성복 속옷, 여성손목시계 등으로 하여 동서양 모델 사진을 각 1점씩 선택하였다. 여대생들은 간식과 미인도에서는 서양이미지보다 동양이미지를 선호하였으나, 패션잡지의 의류광고 사진의 광고에는 모든 경우에서 서양모델이 사용된 경우에 긍정적인 인식정도를 나타냈다. 이러한 사실로서 여대생의 서양이미지에 대한 인식은 긍정적이며 이것은 의류제품 브랜드의 소비자 선호도에 영향을 미칠 것을 추측할 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1057-1058
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• 2011

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.91-94
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• 2009

인공감정에 관련된 기존의 연구는 대부분 감정의 인식과 물리적 표현에 중점 되어 연구되었다. 하지만 감정은 성격에 따라 달리 표출되고, 시간에 따라 변화 양상을 갖는다. 또한 새로운 감정자극을 받기 이 전의 감정상태에 따라서 표출 될 감정은 달라진다. 본 논문은 감정을 성격, 시간, 감정간의 관계에 따라 관리하여 현재 표출될 감정을 시각화 해주는 인공감정을 제안한다. 감정을 시각화하기 위해서 본 논문의 인공감정은 감정그래프와 감정장을 갖는다. 감정그래프는 특정 감정을 성격과 시간에 따라 표현하는 2차원 형태의 그래프 이다. 감정장은 감정그래프에서 표현된 서로 다른 종류의 감정들을 시간과 감정간의 관계에 따라 시각화 해주는 3차원 형태의 모델이다. 제안된 인공감정을 통해 감정을 시각화해 보기 위해, 감정의 인식과 물리적 표현을 텍스트 기반으로 간소화시킨 시뮬레이터에 적용했다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1937-1943
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• 2005

The technology of emotion recognition is a crucial factor in day of ubiquitous that it provides various intelligent services for human. This paper intends to make the system which recognizes the human emotions based on 2-dimensional model with two bio signals, GSR and HRV. Since it is too difficult to make model the human's bio system analytically, as a statistical method, Hidden Markov Model(HMM) is used, which uses the transition probability among various states and measurable observation variance. As a result of experiments for each emotion, we can get average recognition rates of 64% for first HMM results and 55% for second HMM results

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.540-543
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• 2021

본 논문에서는 Multi-Head Attention 대신 Spatial Gating Unit을 사용하는 GMLP[1]에 작은 Attention 신경망을 추가한 모델을 구성하여 뉴스와 위키피디아 데이터로 사전학습을 실시하고 한국어 다운스트림 테스크(감성분석, 개체명 인식)에 적용해 본다. 그 결과, 감성분석에서 Multilingual BERT보다 0.27%높은 Accuracy인 87.70%를 보였으며, 개체명 인식에서는 1.6%높은 85.82%의 F1 Score를 나타내었다. 따라서 GMLP가 기존 Transformer Encoder의 Multi-head Attention[2]없이 SGU와 작은 Attention만으로도 BERT[3]와 견줄만한 성능을 보일 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 BERT와 추론 속도를 비교 실험했을 때 배치사이즈가 20보다 작을 때 BERT보다 1에서 6배 정도 빠르다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.587-593
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• 2006

영상을 통한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 움직임을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 영상을 통해 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서 이를 설계하기 위해서는 영상에서의 움직임 추출, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에는 이전에 연구된 움직임 추출 방법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 은닉 마르코프 모델을 통해 동정된 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 감정 인식 시스템의 성능을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1-9
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• 2015

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.