본 논문은 제품을 설계하는데 있어서 고객의 감성을 구체적인 디자인 요소로 변환하는 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템을 설계하는데 목적이 있다. 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템은 감성 데이터 처리 서브시스템, 디자인 요소변환 서브시스템, 형상 데이터 처리 서브시스템 등 크게 세 가지의 서브시스템으로구성된다. 감성 데이터 처리 서브시스템은 고객의 제품에 대한 정성적 감성을 분석하여 디지인 요소와 상관성을 나타내기 위한 시스템으로서, 제품을 표현하는 감성어휘를 추출하고 이를 분석하여 디자인 요소로 변환할 수 있게 해주는 데이터베이스를 구축하는 것이다. 디자인 요소변 환 서브시스템은 고객이 원하는 제품의 이미지를 구체적인 디자인 요소와 연결하는 추론 시스템으로서 감성 데이터베이스에 저장되어 있는 어휘 중에서 고객이 선택한 감성어휘에 대해 퍼지 추론을 이용하 여 디자인 요소와의 연결관계를 형성하게 된다. 형상 데이터 처리 서브시스템은 제품의 아이템/카테고 리에 대한 형상을 데이터베이스로 가지고 있으며, 디자인 요소변환 서브시스템에의해선정된 제품정보와 데이터베이스를 연결하여고객이 원하는 제품이 구체적으로 어떠한 형상을 가지게 되는가를 보여주게 된다.
규칙 기반 추론 시스템에서 규칙의 속성 감축은 다양한 방법으로 제안되어 왔다. 규칙의 속성 감축은 퍼지 추론 시스템을 구현하는데 있어서 처리 시간을 단축시킬 수 있으나 규칙의 종속성 및 상관성을 고려하지 않을 경우 예상하지 못한 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 복합속성을 가진 규칙의 속성 감축과 상관성을 고려하기 위하여 러프집합의 특성 중 식별가능 행렬과 식별가능 함수를 이용하였다. 그리고 속성 감축에 사용된 규칙은 복합속성(composite attribute)을 가지는 감성 데이터를 이용하였다.
본 논문에서는 칼라 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 칼라 영상으로부터 피부색 추출방법을 이용하여 얼굴을 추출한다 그 다음, 추출된 얼굴 영상으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹, 눈, 코, 입)들을 추출하는 방법과 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 퍼지 추론을 기반으로 하여 인간의 감성을 인식한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.
의료 분야의 감성 및 심리 치료를 확장하여 이와 관련된 기술을 일반 생활에 접목하고, 또한 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌전도(EEG : electroencephalogram)와 심전도(ECG : electrocardiogram)의 심박변이도(HRV : Heart Rate Variability)의 패턴을 분석하여 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 감성을 분류하고 추론하기 위한 감성추론시스템을 설계하고 구현하였다. 많은 감성 인식 연구가 얼굴이나 음성의 인식에 의하여 이루어지고 있으며, 생체신호를 이용한 추론 연구의 경우에도, 뇌전도나 심전도 등의 단일 생체신호의 분석에 의하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단일 생체신호가 아닌 뇌전도와 심전도신호를 조합하여 복합적으로 분석함으로서 단일 생체신호의 분석 연구보다 추론의 정확도를 높였으며, 감성 추론을 위한 엔진으로지도 학습과 비지도학습의 RBFN(Radial Basis Function Network) 신경망을 적용하여 오류역전파 알고리즘의 지역 최소점과 수렴속도가 느린 단점을 보완하였다.
본 논문에서는 사람이 생각하고 표현하는데 영향을 주는 감성 요인을 사용하여 컴퓨터가 다양한 환경에 적응하며 지능을 표현할 수 있는 에이전트 모델을 제안한다. 감성은 사람이 생각하고 판단하는데 중요한 요소가 되고, 이러한 감성을 에이전트에 표현하면 사람의 추론하는 과정을 효과적으로 표현할 수 있다. 이에 사람의 추론 과정을 표현하기에 적합한 한 에이전트 모델인 BDI(Belief, Desire, Intention) 에이전트 모델을 감성과 결합하여 에이전트들의 행동을 빠르게 결정할 수 있는 ExMEBDI(Expanded Multi Emotional BDI) 에이전트 모델을 제안한다. 또 기존의 사람의 감성을 모델로 구성된 OCC모델을 기반으로 ExMEBDI 모델의 감성 추출 방법인 GEM(Generated EMotion)을 제안하였다.
본 논문은 LED 조명을 이용한 실내 환경에서 사용자가 운동 및 휴식을 취할 때 퍼지 추론을 통하여 상황에 최적화된 LED 감성조명 알고리즘을 구현한다. 기존의 단순 색온도 제어보다 퍼지이론을 사용하여 복잡한 조건하에서 색상과 색온도를 사용자 환경에 맞게 LED 광원을 컨트롤 한다. 사용자의 행동에 따라 감성언어의 색상과 온도에 따른 색상의 배합을 통한 퍼지 추론 기반의 LED 감성조명 시스템을 설계한다. 그 결과 색상과 색온도가 사용자의 감성에 좋은 영향을 주어서 휴식 및 운동에 효과적인 감성조명을 나타낼 수 있을 것이다.
현재 색에 관한 인간의 감성과 심리상태에 관하여 많은 연구가 진행 중 이다. 본 논문에서는 인간의 시각(색채)과 그림 표현의 공간구성에 따른 감성과 심리 상태를 파악하기 위하여 색채 정보와 위치 정보를 분석한다. 그리고 분석한 컬러 정보에 퍼지 논리와 퍼지 추론 규칙을 적용하여 감성 상태를 파악하고 분석한 위치 정보에 퍼지 소속 함수를 적용하여 공간 배치에 따른 심리 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 처리 방법을 알슈울러와 해트릭(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성 상태와 Grunwald의 그림 표현의 공간구성에 따른 심리 상태에 적용한 결과, 제안된 감성 처리 방법과 유사한 것을 알 수 있었다.
최근 스마트폰의 보급이 일반화되면서 보다 개인화된(Personalized) 서비스를 제공하려는 시도가 다각도로 이루어지고 있다. 이러한 시도 중 하나가 사용자의 감성을 인식하여 보다 효과적인 서비스를 제공하려는 것이다. 본 논문에서는 스마트폰으로부터 얻어낸 위치인식정보와 사용자 정보를 베이지안 네트워크를 활용하여 상황정보를 도출한다. 이 상황정보와 사용자의 선호도 정보를 퍼지 추론을 이용하여 얻은 결과 값을 수정된 Valence-Arousal 모델에 매핑하여 사용자의 감성정보를 추출하는 감성 추출 엔진을 제안한다. 유용성 평가를 위해 현재 상용 중인 스마트폰에 제안하는 감성 추출 엔진을 이용, 사용자 감성을 인식하고 적절한 서비스를 추천하는 애플리케이션을 구현하였다.
인간이 그린 그림은 자신의 심리적 상태와 성격, 정서적인 갈등과 같이 자기표현을 나타낸다. 그림을 통해서 색채 정보와 그린 물체의 위치를 통하여 그린 사람의 심리 상태를 파악하고 치료 할 수 있다. 이러한 그림 치료를 통해서 갈등을 조정하고, 자기 표현과 승화 과정을 통해 자아의 성장 과정을 도울 수 있고, 내담자들의 객관적이고 의식적인 서술만으로 파악하기 어려운 문제를 그림을 통해 무의식 세계를 쉽게 알 수 있다. 본 논문에서는 인간이 그린 그림에서 색채정보와 물체의 위치 정보를 분석하고 퍼지추론 규칙을 이용하여 감성 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 알슈울러와 해트릭(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성상태와 Grunwald의 그림 표현의 공간 구성에 따른 심리상태에 적용한 결과, 제안된 감성 분석 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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