• 감성과학
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• 제1권1호
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• pp.33-40
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• 1998

본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.493-494
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• 2023

음성 기반의 감정 분석은 인간의 감정을 정확하게 파악하는 데 중요한 연구 분야로 자리잡고 있다. 최근에는 wav2vec2.0과 같은 트랜스포머 기반의 모델이 음성 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보이며 주목받고 있다. 본 연구에서는 wav2vec2.0 모델을 활용하여 한국어 감성 발화 데이터에 대한 감정 분류를 위한 데이터 샘플링 전략을 제안한다. 실험을 통해 한국어 음성 감성분석을 위해 학습 데이터를 활용할 때 감정별로 샘플링하여 데이터의 개수를 유사하게 하는 것이 성능 향상에 도움이 되며, 긴 음성 데이터부터 이용하는 것이 성능 향상에 도움이 됨을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.102-108
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• 2011

기존의 선박 내 조명 제어 시스템은 구축의 복잡성, 높은 설치 비용 및 유지 관리 비용 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 디지털 선박 환경에서 저비용, 고효율의 조명제어 시스템을 설계하였다. 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 감성을 인식하여 LED 조명을 제어하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 역전파 신경망 알고리즘을 이용하여 감성을 분류한다. 3,000개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 약 88.7%의 정확도를 가졌다. 분류된 감성은 HP(Hewlett-Packard)의 'The Meaning of Color'에서 정해 놓은 20개의 컬러 감성 모델과 비교하여 가장 적절한 출력치를 찾아 적색, 녹색, 청색 LED Lamp에 전류 또는 주파수를 조절하는 방법으로 LED Lamp의 밝기 또는 광색을 조절함으로써 소모 전력을 약 20%로 절감하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.31-39
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• 2022

주가는 거래량, 종가 등과 같은 숫자 기반의 내부적인 요인뿐만 아니라 법, 유행 등 여러 외부요인에 의해 영향을 받는다. 수많은 요인이 주가에 영향을 미치기 때문에 단편적인 주식 데이터만을 이용한 정확한 주가 예측은 매우 어려운 일이다. 특히 기업의 가치는 실제 주식을 거래하는 사람들의 인식에 영향을 많이 받기 때문에 특정 기업에 대한 감성 정보가 중요한 요인으로 여겨진다. 본 논문에서는 시간적 특성을 고려한 뉴스 데이터의 감성 분석을 이용한 딥러닝 기반 주가 예측 모델을 제안하고자 한다. 주식과 뉴스 데이터, 서로 다른 특성을 가진 2개의 이종 데이터를 시간 크기에 따라 통합하여 모델의 입력으로 사용하며, 시간 크기와 감성 지표가 주가 예측에 미치는 영향에 대해 최종적으로 비교 및 분석한다. 또한 우리는 기존 모델과의 비교 실험을 통해 제안 모델의 정확성이 개선되었음을 검증한다.

• 감성과학
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• 제8권3호
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• pp.265-276
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• 2005

현재의 유비쿼터스 환경의 홈 네트워크 제품 사용자는 단일 사용자가 아닌 다수의 사용자가 사용하는 네트워크 행태를 취하고 있다. 변화하는 사용환경과 시스템들은 현재와는 다른 요구사항을 가지고 있으며, 이에 따른 사용자 중심의 디자인과 제품 인터페이스 체계의 연구활동은 국내외에서 활발하게 이루어지고 있다. 다양한 모바일 디바이스 및 홈 네트워크 제품의 보급화가 빠르게 성장하면서 이를 쉽게 제어하기 위한 다양한 제어방식이 연구되고 있다. 이중 음성인식기술을 비롯한 표정은 안면표정인식기술의 개발이 활발히 진행되고 있다. 모션감지 센서를 활용한 사용자 제스처 콘트롤 체계는 아직까지는 초보적인 단계에 있으나, 제품 제어에 있어서 향후 근미래에는 자연스러운 인터랙티브 인터페이스의 활용도가 높아질 전망이다. 이에 본 연구에서는 효과적인 디바이스 제어를 위한 제스처 유형의 자연스러운 사용언어체계 개발 방법 및 결과 그리고 사용자 맨탈모델와 메타포 실험을 통한 연구내용을 정리하였다. 기존 사용자의 제스처 유형의 자연스러운 사용언어를 분석하면서 디바이스 제어방식으로서 활용 가능성을 검토할 수 있었으며, 동작 감지 카메라 및 센서를 활용한 새로운 디바이스 제어방식 개발과정의 연구를 통하여 제스처 유형의 자연스러운 언어 체계 개발 및 과정을 정립하였다.

• 감성과학
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• 제6권3호
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• pp.73-87
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• 2003

이 연구는 일반적인 인지이론을 조종사 기술의 범위로 확대시켜, 조종사가 얼마나 빠르고 정확하게 상황인식을 하는지를 제시문과 비행 장면 일치성 측정을 통해 알아보았다. 이 연구의 목적은 두 가지 측면의 변인에 따라 상황인식이 전문성의 영향을 받는지를 알아보는 것이다. 비행 요소간의 관계를 나타내는 비행 상황 변인들과 비행 요소의 내용을 나타내는 비행 상황 변인들 모두 비행 상황인식에 영향을 주었다 그리고 작업기억은 다양한 정보들을 통합시키는 데 결정적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 비행 상황인식의 바탕인 인지적 과정을 나타내는 구조화통합 모델의 이론적 틀 안에서 설명되어진다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.172-175
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• 2020

최근 자연어처리는 대용량 코퍼스를 이용하여 언어 모델을 사전 학습하고 fine-tuning을 적용함으로 다양한 태스크에서 최고 성능을 갱신하고 있다. BERT기반의 언어 모델들은 양방향의 Transformer만 모델링 되어 있지만 BART는 양방향의 Transformer와 Auto-Regressive Transformer가 결합되어 사전학습을 진행하는 모델로 본 논문에서는 540MB의 코퍼스를 이용해 한국어 BART 모델을 학습 시키고 여러 한국어 자연어처리 태스크에 적용하여 성능 향상 있음을 보였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1958-1962
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• 2005

A driver's emotion is a very important factor of safe driving. This paper classified a driver's emotion into 3 major emotions, can be occur when driving a car: Surprise, Joy, Tired. And It evaluated the classifier using Hidden Markov Models, which have observation sequence as bio-signals. It used the 2-D emotional plane to classfiy a human's general emotion state. The 2-D emotional plane has 2 axes of pleasure-displeasure and arsual-relaxztion. The used bio-signals are Galvanic Skin Response(GSR) and Heart Rate Variability(HRV), which are easy to acquire and reliable. We classified several moving pictures into 3 major emotions to evaluate our HMM system. As a result of driving simulations for each emotional situations, we can get recognition rates of 67% for surprise, 58% for joy and 52% for tired.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.309-312
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• 2004

본 논문에서는 인간과 로봇의 상호작용을 위해 감정에 기반한 감정 처리 모델을 설계하였다. 감정 재현 기술은 사용자에게 친근감을 주기 위해 로봇 시스템이 제스처, 표정을 통하여 사람이나 동물의 감성과 동작을 표현하는 분야이다. 로봇이 감정을 표현하는 문제에는 많은 심리학적, 해부학적, 공학적 문제가 관련된다. 여러가지 애매모호한 상황임에 불구하고 심리학자인 Ekman과 Friesen에 의해 사람의 여섯 가지 기본 표정이 놀람, 공포, 혐오, 행복감, 두려움, 슬픔은 문화에 영향을 받지 않고 공통적으로 인식되는 보편성을 가지고 있는 것으로 연구됐다. 사람의 행동에 대한 로봇의 반응이 학습되어 감정모델이 결정되고, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 본 논문에서는 인간과 로봇과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나 갈 수 있는 감정 처리 모델을 제안한다.

• 감성과학
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• 제12권3호
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• pp.289-298
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• 2009

본 연구에서는 상용화된 MP3-playing 의류와 생체신호 센싱 의류 제품에 따라 소비자들의 수용모델에 있어서 차이가 있는지를 분석하였다. 제품종류에 따른 구성변수의 차이를 분석하기 위하여 SPSS 15.0 package를 사용하여 t-test를 하였고, 구조방정식 모형에 있어서 제품종류에 따라 각 경로의 차이를 밝히기 위하여 AMOS 5.0을 이용한 다중집단 분석을 실시하였다. 총 557부의 온라인 설문에 대한 유효 표본을 분석한 결과, 소비자들은 지각된 사용용이성은 MP3-playing 의류를 높게 인식하였으나 지각된 유용성, 지각된 가치, 태도, 수용의도는 모두 생체신호 센싱 의류를 MP3-playing 의류에 비해 상대적으로 높게 인식하는 것으로 나타났다. 상용화된 제품의 판매가격에 대한 소비자들의 인식을 밝히고자 투입한 지각된 가치는 소비자들의 태도나 수용의도를 형성하는데 중요한 매개역할을 하는 것으로 입증되었다. 제품의 종류에 따른 특성상 소비자들의 수용모델에 있어서 경로의 차이도 발생했다. 생체신호 센싱 의류의 경우 MP3-playing 의류에서는 지지되었던 '지각된 유용성$\rightarrow$태도' 경로가 기각되었고 '지각된 가치$\rightarrow$태도'의 경로가 상대적으로 높게 나타났으며 MP3-playing 의류보다 지각된 가치의 매개 역할이 더 높게 분석되었다. 이와 같은 결과를 고찰해 볼 때, 스마트 의류는 이제 상용화 초기 단계에 있으므로 소비자들은 구매의사결정과정 중 필요의 인식이나 정보의 탐색단계에 있을 것이므로 이에 필요한 효과적인 상용화 전략의 수립이 필요하다고 할 수 있다.