• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1530-1537
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• 2007

본 논문은 마이크로폰을 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 음성 감성상태를 평상, 기쁨, 슬픔, 화남 등 4가지로 구별할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 감성인식 시스템 구현에 관한 것이다. 일반적으로 마이크로폰으로 수신된 음성은 화자 주변의 환경 잡음과 마이크로폰의 시스템 특성 때문에 입력 음성 신호가 왜곡되고 이로 인해 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산 량을 가진 이동평균(MA, Moving Average) 필터를 입력 음성의 특징벡터 열에 적용하였다. 또한, 효율적으로 감성 특징벡터를 최적화할 수 있는 SFS(Sequential Forward Selection)기법을 적용해 제안 시스템의 성능을 최적화하였으며 감성 패턴 분류기로는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 실험 결과 제안 감성인식 시스템은 모의실험에서 약 65%, ARM 플랫폼에서 약 62%의 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.271-273
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• 2006

본 논문에서는 신경망을 이용하여 텍스타일 영상으로부터 인간의 강성을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 자동감성인식 시스템의 구현을 위해 220장의 텍스타일 영상을 수집한 후, 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 감성과 패턴간의 상관관계, 즉 특정 패턴이 사람의 감성에 영향을 준다는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구에서는 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 영상에서의 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. 데이터 추출방법에 따라 다소 차이가 있었지만 전체적으로 악 81%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 감성인식 기반으로 텍스타일 데이터를 검색 할 수 있는 시스템 및 다양한 산업 분야에 응용 가능함을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.275-280
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• 2003

본 논문에서는 영상과 음성의 출력 데이터를 이용한 사람의 감성을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상과 음성의 인식률에 기반하여 인간의 감성을 인식하는 방법이다. 영상이나 음성 중 하나의 출력 데이터만을 이용할 경우에는 잘못된 인식에 대한 결과를 해결하기가 힘들다. 이를 보완하기 위해서 영상과 음성의 출력을 이용하여 인식률이 높은 감성 상태에 가중치를 인가함으로써 잘못된 인식의 결과를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 실험하기 위해 영상과 음성에 의한 감정 인식 방법이 간단히 제안되었다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법은 실험을 통해 응용가능성을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.107-114
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• 2012

본 논문에서는 고객의 불만관리 및 상담원의 상담품질 관리를 위한 고객센터 자동 모니터링 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 제안된 시스템에서는 평상/화남의 2가지 감성에 대한 음성 감성인식 기술과 핵심어인식 기술을 사용하여 상담내역에 대한 보다 정확한 모니터링이 가능하고, 욕설, 성희롱 등의 언어폭력을 일삼는 고객에 대한 전문상담 및 관리가 가능하다. 서로 다른 환경에서 구축된 이종 음성 DB를 이용하여 불특정 고객들의 질의 음성에 안정적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 실제 고객센터 상담내역 데이터를 이용하여 성능을 검증하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권40호
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• pp.477-496
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• 2015

사람의 이미지 감성인식은 각기 다른 성향으로 표현된다. 현재는 감성인식을 객관적으로 평가하려는 감성컴퓨팅 연구가 활발하게 연구되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 연구는 실행에 많은 문제점을 갖고 있다. 첫째, 감성인식 면에서 비객관적이고, 부정확하다. 둘째, 감성인식의 상관관계가 불명확한 점이다. 그리하여 본 연구의 필요성으로 이미지 감성의 규칙성을 실험하여 감성컴퓨팅 방식으로 제어하고자 한다. 또한 본 연구의 목적으로 감성인식을 숫자화하고, 객관화하는 이미지 감성컴퓨팅 시스템 방식을 적용하고, 사람의 감성과의 유사 정도를 비교한다. 이미지 감성컴퓨팅 시스템의 주요 특징은 감성인식을 숫자화 된 디지털 형식으로 계산한다. 그리고 감성컴퓨팅의 연구배경은 감성을 디지털화하는 James A. Russell의 핵심 효과(Core Affect)를 활용한다. 핵심 감성으로 쾌정도(X축)인 쾌와 불쾌, 긴장도(Y축)인 긴장과 이완의 감성축이고, 감성컴퓨팅 연구에 적용한다. 감성축은 연관된 대표감성으로 아주 기쁜, 흥분, 의기양양, 행복한, 자족, 고요한, 여유로운, 조용한, 피곤한, 무기력한, 우울한, 슬픈, 화가 난, 스트레스, 불안, 긴장된 감성의 16개로 구분하여 감성컴퓨팅에 적용한다. 본 연구의 과정은 이미지 감성컴퓨팅 계산식의 핵심인 색채 요소를 활용하여 색상, 명도, 채도를 감성속성요소로 적용한다. 감성속성요소는 중요도인 가중치를 적용하여 비율을 계산하고, 쾌정도(X축)와 긴장도(Y축)의 감성점수로 측정한다. 다시 교차된 감성점을 바탕으로 감성원으로 확장하고, 포함된 대표감성크기로 상위 5위인 주요대표감성으로 선별한다. 또한 사람의 이미지 감성을 16개 대표감성점수로 측정하고, 상위 5위의 대표감성으로 구분한다. 연구결과 감성컴퓨팅의 주요대표감성과 사람의 감성인식의 주요대표 감성을 비교하여 일치하는 대표감성수에 따라 감성의 유사 정도를 검증한다. 감성컴퓨팅 유사성 실험 결과 주요대표감성의 평균 일치율은 51%이고, 2.5개의 대표감성이 사람의 감성인식과 일치했다. 본 연구를 통해 감성컴퓨팅 계산 방식과 사람 감성인식의 유사 정도를 측정했고, 감성계산식의 객관적인 평가기준을 제시했다. 향후 연구에서는 좀 더 높은 일치율 향상의 방안과 감성계산식의 가중치 연구가 유지되어야 할 것이다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.82-87
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• 2009

본 논문에서는 감성 기반으로 텍스타일을 자동으로 색인하고 검색 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상 수집기, 감성 색인기, 검색기(Matcher), 질의 인터페이스로 구성되어 있다. 감성 색인기는 텍스타일 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 기반으로 감성개념을 인식하고, 이를 이용하여 영상을 색인한다. 이때, 감성 어휘로 고바야시가 정의한 8개 (romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern)를 사용한다. 질의 인터페이스에서 사용자는 두 가지 방식으로 질의를 선택할 수 있다. 첫 번째 방법은 감성 키워드를 사용하는 것이고, 두 번째는 사용자의 의도를 설명할 수 있는 영상을 이용하는 예제 기반 질의 방식이다. 질의가 주어지면, 검색기는 랭킹 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 생성한다. 이 때, 유사도 비교방식은 선택된 질의방식에 따라 달라진다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 웹 검색에 익숙한 50명(남자: 32명, 여자: 18명)을 대상으로 웹에서 수집한 3,416 장에 대해서 3가지 항목으로 사용자 평가를 하였다. 사용자 평가의 항목인 적합도(Relevance), 노력(Search Effort), 만족도(Satisfaction)의 결과로 사용자가 검색한 결과영상에서 적합도의 수치가 낮게 나왔지만, 만족도와 노력의 수치는 높게 평가되었다. 제안된 시스템에서 사용자는 자신이 선호하는 결과 영상을 상위 40개의 영상 내에서 얻을 수 있었다. 이는 제안된 시스템이 사용자들이 원하는 영상을 효율적으로 검색할 수 있다는 것을 증명했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권9호
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• pp.869-879
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• 2007

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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.25-28
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• 2007

Electroencephalograhic(EEG)는 심리학의 영역에서 인간 두뇌의 활동을 측정 기록하는데 오래 전부터 사용하였다. 과학의 발달함에 따라 점차적으로 인간의 두뇌에서 감정을 조절하는 기본적인 영역들이 밝혀지고 있다. 그래서 인간의 감정을 조절하는 인간의 두뇌 활동 영역들을 EEG를 이용하여 측정하였다. 본 논문에서는 EEG의 신호들과 몸짓을 이용해서 감정을 인식하였다. 특히, 기존에 생체신호나 몸짓 중 한 가지만을 이용하여 각각 실험해서 감성을 인식하였지만, 본 논문에서는 EEG 신호와 몸짓을 동시에 이용해서 피 실험자의 감성을 인식하는 실험을 하였다. 실험결과 기존의 생체신호나 몸짓 한 가지만을 가지고 실험했을 때의 인식률 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다. 그리고 생체신호와 몸짓들의 특징 신호들은 강화학습의 개념을 이용한 IFS(Interactive Feature Selection)를 이용하여 특징 선택을 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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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.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.323-330
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• 2017

유아시기 정서발달은 전반의 발달에 중요한 의미를 갖는다. 지속적인 마음 상태인 정서는 일시적인 마음상태인 감정의 인식과 처리가 핵심 자원이 되어 발달한다. 본 연구의 목적은 정서발달에 중요한 유아시기 감성인식 기술을 이용한 교사의 효율적인 감정코칭을 제안하며, 그 효과의 유의성을 정량적으로 검증하고자 한다. 교사2명, 유아 42명 피험자를 대상으로 기준 무자극, 행동코칭, 감정코칭, 감성인식 시스템 피드백 감정코칭 자극을 제시하였고 영상기반 집단의 행동 양과 유아 개별의 주관평가 그리고 Heart Math Tools을 이용하여 HRC (Heart Rhythm Coherence)을 측정하여 분석하였다. 결론적으로 유아의 주관평가, 영상의 움직임 양, HRC (Heart Rhythm Coherence)수치는 감성인식시스템 피드백 수업 시 긍정적인 유의한 차이를 보였다. 단 주관평가는 감정코칭과 감성인식 시스템 피드백과는 차이가 나지 않았지만 정량적인 데이터 유아의 행동 양에서는 그 양이 증가하는 결과를 확인하였다. 이는 유아의 주관적 반응에 미흡한 정보를 정량적 데이터로 보완 할 수 있으며, 기관에서 정서교육의 효과적 접근으로 감정코칭 교육 프로세스 시스템을 제안하며 아동 정서발달의 정량적 연구 활용이 가능할 것으로 사료 된다.