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

• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권39호
• /
• pp.393-412
• /
• 2015

사람의 이미지를 보고 느끼는 감성인식은 환경, 개인적 성향에 따라 다양하게 변화한다. 그리하여 이미지 감성인식을 숫자로 제어하려는 감성컴퓨터 연구에 집중되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 모형은 숫자화된 객관적이고, 명확한 측정이 미흡한 상황이다. 따라서 이미지 감성인식을 감성컴퓨팅을 통해 정량화하고, 객관적인 평가 방식의 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 계산 방식에 따라 숫자화한 정량화로 감성크기를 표현했다. 그리하여 이미지 감성인식의 주요한 속성인 색채를 구성인자로 적용한다. 또한 디지털 색채 감성컴퓨팅을 적용하여 계산하는데 연구의 중점을 두었다. 이미지 색채 감성컴퓨팅 연구방식은 감성속성인 색상, 명도, 채도에 중요도에 따른 가중치를 감성점수에 반영한다. 그리고 감성점수를 이미지 감성계산식에 적용하여 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 숫자 방식으로 계산한다. 거기에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차하는 위치점을 이미지 감성좌표의 감성점으로 위치한다. 이미지 색채 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 적용하여 16가지 주요대표감성을 기반으로 한다. 이미지 감성점은 기준의 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 이미지 감성을 정량화한다. 그리하여 이미지 감성인식은 숫자 크기로 비교한다. 감성점수의 대소에 따라 감성이 변화함을 증명한다. 비교 방식은 이미지 감성인식을 16개 대표감성과 연관된 감성의 상위 5위로 구분하고, 집중된 대표감성크기를 비교 분석한다. 향후 감성컴퓨팅 방식이 사람의 감성인식과 더 유사할 수 있도록 감성계산식의 연구가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권11호
• /
• pp.1-9
• /
• 2015

감성인식을 규칙적으로 제어하고 변화하려는 감성컴퓨터 연구에 관심이 집중되고 있다. 따라서 색채 감성컴퓨팅의 정량화한 객관적인 평가 방식 적용이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 숫자화한 표현방식으로 색채 디지털 감성컴퓨팅 계산을 적용한다. 감성컴퓨팅 연구방식은 이미지에 집중된 감성인식인 색채 속성으로 구성하고, 색채 감성속성은 색상, 명도, 채도로 구분한다. 감성속성의 비중톤 증감에 따른 감성점수와 가중치를 감성식에 적용하여 계산한다. 감성계산식은 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 계산한다. 그리고 감성좌표에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차점을 감성점으로 위치한다. 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 활용한다. 감성점 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 색채 감성컴퓨팅을 통해 정량화한다.

• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권33호
• /
• pp.403-423
• /
• 2013

영상 이미지 감성으로 행복 또는 불행, 긴장 또는 평온의 구분 감성을 트리형식으로 가중치를 부여하여 평가한다. 영상 이미지 대표평가 감성인 명도대비를 평가 기준으로 1차는 행복, 불행 또는 긴장, 평온이고 2차는 종속성을 지닌 세분화된 영상 이미지 감성으로 구분한다. 4개의 감성인식을 수치화 된 명도대비 데이터로 측정한다. 평가 구현은 OpenCV를 통해 명도대비를 그래프화하여 긴장, 평온, 행복, 불행 값의 변화에 따라 4개 감성으로 구분하여 컴퓨팅한다. 감성 컴퓨팅은 명도대비의 입력 값에 따라 '불행'을 '행복'으로 또는 '긴장'을 '평온'으로 감성적인 변화를 구현한다. 감성 컴퓨팅은 영상 감성의 규칙성을 계산화 된 컴퓨팅 시스템으로 제어할 수 있고 명도대비 값에 따라 감성의 변화를 구현한다. 향후 산업방향에 감성 인식의 적용에 대한 긍정적인 역할을 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권11호
• /
• pp.10-17
• /
• 2015

감성을 규칙적인 숫자로 변화하려는 감성컴퓨터 연구가 지속적이다. 감성컴퓨팅 방식으로 감성을 숫자화하고, 감성트리를 통해 실행했다. 감성컴퓨팅의 감성 평가는 James A. Russell의 핵심 효과(Core Affect)의 감성좌표를 활용했다. 감성트리 실행 목적은 감성컴퓨팅과 감성트리의 상관관계를 검증했다. 감성트리 속성실험은 색상, 명도, 채도로 구성했다. 명도 50% 증가했을 때, 쾌정도(X축)는 10.49점 증가했다. 명도 50%, GREEN 50% 증가는 쾌정도(X축) 10.49점, 긴장도(Y축) 15.85점만큼 증가했다. 쾌정도(X축)에 명도 50%, 긴장도(Y축)에 BLUE 50%일 때, 쾌정도(X축) 10.49점, 긴장도(Y축) 14.65점만큼 감성이 변화했다. 대표감성크기 변화는 명도 50%, 색상 RED 50% 증가했을 때, 흥분 감성이 5.4% 증가했고, 우울한 감성이 -4.2% 감소했다. 명도 50%, 색상 GREEN 50%의 증가는 흥분 감성이 8.6%로 증가했고, 우울한 감성이 -5.5%로 감소했다. 감성속성 증감에 따른 감성변화와 대표감성크기를 숫자 방식으로 분석했다. 향후 영상 이미지 감성컴퓨팅의 실행인 감성트리를 통해 사람의 감성과 더 유사하도록 행복한 감성 숫자 연구가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
• /
• pp.889-890
• /
• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 상황(Context)을 인식하고, 그 상황에 따라서 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술들이 중요하다. 현재 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM의 구조를 제안한다. EIP-CAM 구조의 모델링은 상황인식 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 감성어휘의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하고, 부가적으로 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다.. 객체의 감성을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감성추론 엔진은 Jena를 사용했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권11호
• /
• pp.562-570
• /
• 2013

이미지를 감성으로 쾌 또는 불쾌, 긴장 또는 평온의 구분 감성을 트리 형식으로 가중치를 부여하여 평가한다. 이미지 대표평가 감성인 명도대비를 평가 기준으로 1차는 쾌, 불쾌 또는 긴장 또는 평온이고 2차는 세분화 이미지 감성으로 구분한다. 4개의 감성인식을 수치화 된 명도대비 데이터로 측정한다. 평가 구현은 OpenCV를 통해 명도대비를 그래프화하여 긴장, 평온, 쾌, 불쾌 값 변화에 따라 4개 감성으로 구분하여 컴퓨팅한다. 감성 컴퓨팅으로 명도대비의 입력된 값에 따라 '불쾌'를 '쾌' 또는 '긴장'을 '평온'으로 감성적 변화를 줄 수 있다. 이미지 감성의 규칙성을 계산화 된 컴퓨팅 시스템으로 제어할 수 있고 향후 산업방향에 감성 인식의 적용에 대한 긍정적인 역할을 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
• /
• pp.649-651
• /
• 2008

상황인식 컴퓨팅 기술은 넓게 보면 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 일부분으로 볼 수 있다. 그러나 상황인식 컴퓨팅 기술의 적용측면에 대한 접근 방법이 유비쿼터스 컴퓨팅과는 다르다고 할 수 있다. 지금까지 연구된 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 CM-FEIP의 구조를 제안한다. CM-FEIP의 가상공간 모델링은 상황 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 얼굴표정의 인식기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하고, 무표정일 경우에는 여러 가지 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 이용한다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하여 객체의 감성을 표현하고, 감성추론 엔진은 Jena를 사용한다.

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

• 한국전자거래학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.75-90
• /
• 2012

최근 인터넷 사용자간의 상호작용과 커뮤니케이션을 기반으로 하는 소셜 컴퓨팅(Social Computing)이 출현하고, 이를 사용하는 사용자들이 급증하고 있다. 그러나 여전히 많은 웹 사이트 디자이너들은 웹사이트의 기능적 측면만을 중심으로 웹사이트를 설계하고 있다. 또한 소셜 웹사이트의 감성적 접근에 관한 연구 역시 미비한 실정이다. 본 연구는 총 254명의 웹사이트 이용자에 대한 설문 조사를 바탕으로 소셜 컴퓨팅 웹사이트와 일반적인 웹사이트에 영향이 있는 디자인 요소와 감성 요소를 도출하고, 이를 비교 분석하였다. 그 결과 총 5개의 웹사이트 디자인 요인과 8개의 사용자 감성 요인이 도출되었는데, 소셜 컴퓨팅 웹사이트를 사용하는 경우에는 4개의 디자인 요인과 3개의 감성 요인이 사용자 만족도에 유효한 영향을 미치는 것으로 확인되었고, 일반적인 웹사이트를 사용하는 경우에는 5개의 디자인 요인과 3개의 감성 요인이 사용자 만족도에 유효한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 사용자 만족도를 결정하는 요소는 소셜 컴퓨팅 웹사이트를 사용할 때와 일반적인 웹사이트를 사용할 때 각각 다른 것으로 나타났다.