학습자의 감성 상태가 충분히 반영되는 오프라인 수업과 달리 지금까지 대부분의 e-러닝은 학습자의 감성 정보를 수업에 효과적으로 반영하지 못했다. 이러한 한계점은 e-러닝의 학습 효과성을 저해하는 문제 중 하나로 지적되었다. 이 문제를 해결하기 위해 학습자의 뇌파를 통해 감성을 인식하고 감성 상태에 따라 적절한 학습 콘텐츠 타입을 추천하여 학습 효과를 증대 시킬 수 있는 방법론이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 기 수집된 학습자들의 감성(뇌파) 데이터를 분석하여 콘텐츠 타입 선호도를 파악한 후 프로파일 데이터를 활용하여 상관계수 기반 NN-Recommendation 학습 콘텐츠 타입 추천 시스템을 제안 하고자 한다. 이 시스템은 일반적인 추천시스템에서 발생하는 Cold-start 문제를 해결할 수 있으며 특히 본 연구에서는 보다나은 추천 정확도를 위해 프로파일 각 속성에 자동적으로 가중치를 부여하는 기법을 제시하여 향상된 성능을 보이게 됨을 실험을 통해 확인 하였다.
본 논문에서는 피셔 선형 분리(FLD, Fisher's Linear Discriminant) 기반의 단계적 분류를 이용한 감성 인식 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2종 이상의 감성에 대한 다중 클래스 분류 문제에 대하여, 이진 분류 모델의 연속적인 결합을 통해 단계적 분류 모델을 구성함으로써 복잡도 높은 특징 공간상의 다수의 감성 클래스에 대한 분류 성능을 향상시킨다. 이를 위하여, 각 계층 단계의 학습에서는 감성 클래스들로 이루어진 두 개의 클래스 그룹에 따라 피셔 선형분리 공간을 구성하며, 구성된 공간상에서 Adaboost 방식을 이용하여 이진 분류 모델을 학습하여 생성한다. 각 계층 단계의 학습 과정은 모든 감성 클래스가 구분이 완료되는 시점까지 반복 수행된다. 본 논문에서는 MIT 생체 신호 프로파일을 이용하여 제안하는 기법을 실험하였다. 실험 결과, 8종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 72%의 분류 성능을 확인하였고, 특정 3종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 93% 분류 성능을 확인하였다.
본 연구에서는 원형 베젤을 이용하여 감성 조명을 제어하는 시스템을 개발하였다. 기존의 조명제어 시스템들은 스위치, 스마트 폰으로 제어하였다. 이러한 시스템들은 조명이 표현할 수 있는 다양한 빛을 표현해주지 못하고 복잡한 인터페이스를 사용하였다. 사용자의 편의성을 향상시키기 위해서 조명의 다양한 빛을 제어할 수 있는 기능과 직관적인 인터페이스가 필요하다. 조명의 색조, 색온도, 채도, 밝기 까지 세세하게 조절하는 기능을 만들었다. 스마트 워치의 휠 인터페이스를 이용하여 다양한 빛을 직관적으로 제어 할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 사용자에게 스마트 감성 조명을 제공하기 위하여 사용자에게 감성정보를 선택받는다. 사용자는 "안정", "놀람", "피곤", "화남" 등 11가지의 감성 중에서 감성을 선택할 수 있다. 또한 본 연구에서는 사용자의 감성 정보와 시간, 위치를 프로파일링 한다. 본 연구에서는 스마트 워치의 원형 베젤을 이용하여 스마트 전구를 제어하는 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 순환신경망(RNN)을 활용하여 자연어를 처리할 수 있는 모델 개발에 대하여 연구를 진행하였다. 다양한 주제에 대한 사용자들의 의견을 확보할 수 있는 유튜브 플랫픔을 활용하여 데이터를 확보하였으며, 감성 분류를 진행하는 만큼 학습 데이터셋으로는 네이버 영화 리뷰 데이터셋을 활용하였다. 사용자는 직접 데이터 파일을 삽입하거나 혹은 유튜브 댓글과 같이 데이터를 외부에서 확보하여 감성을 분석할 수 있으며, 자연어 속 등장하는 단어의 빈도수를 종합하여 해당 데이터들 속 키워드는 무엇인지를 분석할 수 있도록 하였다. 나아가 종합 데이터 분석 관리 플랫폼을 제작하기 위하여 해당 데이터를 데이터베이스에 저장하고GUI 프로그램을 통하여 접근 및 관리가 가능하도록 하였다.
본 논문은 센서로부터 사용자의 환경정보를 수집하여 상황정보 프로파일을 생성히는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지에 대한 연구결과를 바탕으로 상황을 분류하고, 상황정보를 모델링하였다. 제안된 시스템은 다양한 일상생활에서 사용자에게 발생할 수 있는 주변환경 정보 및 신체정보를 수집하여, 상황정보 프로파일을 생성함으로써 콘텐츠 적응화 서비스를 지원할 수 있다.
집단에 의해 자유롭게 생성되는 데이터 중 댓글을 활용하여 수익을 내려는 포털사이트들이 증가하고 있는 추세이며, 물건이나 콘텐츠에 대한 사용 후기를 바탕으로 평가하는데 있어서 품질이 높을 때와 낮을 때, 사용 후기의 유효성과 신뢰성 판단이 달라진다. 그만큼 댓글은 중요하게 다뤄지고 있다. 본 연구에서는 동영상콘텐츠로부터 추출된 댓글을 활용하여 긍정적인 감성어휘와 부정적인 감성어휘 그리고 강조 감성어휘를 도출하여 평가가 높은 동영상 콘텐츠를 추천하는 모델을 설계하고자 한다.
영상 실감 증대를 위해 다양한 방법들이 제안되었고 활용되고 있으나, 후각정보를 활용한 실감향상은 아직 초보적인 수준에 머무르고 있다. 기존 연구는 영상에 냄새를 포함하는 대상이 존재하는 경우 해당 향을 제시하면 실감이 증대된다는 결과를 보고하였다. 또한 영상의 주도적인 색상과 어울리는 향을 제시하면 몰입감이 증대된다는 연구도 있다. 그러나 모든 영상에 뚜렷한 냄새 혹은 색상이 존재하는 것은 아니기 때문에 위 연구들은 분명한 제한점을 가진다. 본 연구에서는 영상에 주도적인 냄새 혹은 색이 존재하지 않을 때 감성에 근거하여 향을 제시할 경우 실감을 향상할 수 있을 것이라는 가정 하에, 다양한 향들이 전달하는 감성에 대한 형용사 프로파일을 구축하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 실험 1과 2를 통해 향을 묘사하기에 적절한 형용사를 수집하였고, 실험 3에서는 16가지 향에 대한 30개 형용사의 프로필을 작성하였다. 또한 군집분석을 통해 유사한 감성을 전달하는 향을 집단화 하였다. 이 결과는 영상 실감의 증대뿐만 아니라 향을 사용하여 제품이나 매장의 컨셉이나 포지셔닝 등을 강조하는 등의 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 제품디자인에 관련한 소비자의 선호와 감성이미지를 파악하여 선호감성이미지를 확인하고 이를 충족시키는 제품디자인요소를 추론하여 소비자가 원하는 디자인을 제공할 수 있는 가장 근본적인 가정인 제품디자인선호-감성이미지-디자인요소의 인과구조를 통해 소비자 감성 지향적 디자인방향에 대한 지침을 제공하고자 한다. 이를 위해 남성용면도기를 연구대상물로 선정하였고, 감성이미지단어들을 추출하기 위한 파일로트 테스트(pilot test)와, 감성이미지단어항목과 선호도를 측정하기 위해 의미차이법을 이용하여 설문을 구성하여 조사, 분석하였다. 결과에 따르면 남성용면도기 디자인전략으로는 소비자들은 남성용면도기제품을 "고급스럽고, 예쁘며, 안정적인" 감성이미지가 높을수록 선호하는데 이 이미지를 충족시키기 위해서는 "바디가 호형도 다각형도 아니고 재질이 스틸이고, 버튼이 푸시형이며, 재질이 스틸, 컬러는 갈색이 아닌 컬러"인 디자인요소가 디자인요소들간에 trade-off관계를 고려하여 조합되어져야한다. 본 연구는 이론적으로는 선호도-감성이미지-디자인요소의 인과 구조에 대한 연구에 기초를 제공하고 실무적으로는 소비자 감성 지향적 디자인을 전망할 수 있는 디자인 프로세스를 제공한다.
현재 IPTV에서 서비스되는 미디어콘텐츠의 검색 질의어 분석을 통해, 고객의 미디어콘텐츠를 선택하는 기준을 살펴보았다. 그 결과 명시적인 메타정보뿐만 아니라 콘텐츠의 내용(소재, 줄거리 등)과 감성 정보가 중요한 요소가 된다는 점을 발견하였다. 그리하여 본 연구에서는 IPTV에서 제공하는 다양한 미디어콘텐츠를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해, 미디어콘텐츠의 감성 정보를 활용하기 위한 감성분류체계를 설계하였다. 그리고 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자 감성 프로파일을 구축하고, 단계적 처리 모듈을 탑재하여 미디어콘텐츠를 편성하는 맞춤형 큐레이션 시스템을 제안하였다. 마지막으로 제안한 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템의 효과를 입증하기 위하여, 사용자 만족도 설문 조사를 실시하여 72.0점을 받았다. 또한 인기도 기준으로 편성한 결과와 제안한 시스템의 편성 결과를 비교한 결과 실 사용자의 시청 행위로 이어지는 비율이 최대 10배 높게 나타났다.
새롭게 표준화된 멀티미디어 동영상 파일 포맷인 MPEG-4에는 자연영상과 소리뿐만 아니라 합성된 그래픽과 소리를 포함하고 있다. 특히 화상회의나 가상환경의 아바타를 구성하기 위한 모델링과 에니메이션을 위한 FDP, FAP에 대한 표준안을 포함하고 있다. 본 논문은 MPEG-4에서 정의한 FDP와 FAP를 이용하여 화상회의나 가상환경의 아바타로 자연스럽고 현실감 있게 사용할 수 있는 얼굴 모델 생성을 위해서 보다 정교한 일반모델을 사용하고, 이에 근육 모델을 사용하여 보다 정밀한 표정 생성을 위해서 임의의 위치에 근육을 생성 할 수 있도록 근육 편집기를 작성하여, 표정 에니메이션을 수행할 수 있도록 에니메이션 편집 프로그램을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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