본 논문에서는 비등방성 특징 기반의 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)을 이용한 효율적인 감성 완화 프레임워크를 제안한다. 감성을 완화시키는 것은 감성 분석만큼이나 중요하며, 사람의 우울함이나 외로움을 자동으로 완화시켜줄 수 있는 프레임워크로써 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)측면에서도 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 1) 마이크로소프트의 Emotion API를 이용하여 얼굴 표정으로부터 변화하는 감정값을 계산하고, 2) 이 감정값의 차이를 이용하여 우울이나 외로움 같은 이상 감정을 인지한다. 3) 마지막으로, 감성 히스토그램과 비등방성 특성을 고려한 감정 메시 기반의 매칭 과정을 거침으로써 사용자에게 완화된 감성이 내포된 이미지들을 제시해준다. 본 논문에서 제안하는 기법은 얼굴 영상을 이용하여 사용자가 쉽게 감성의 변화를 인지하고, 완화된 감성으로 감정을 트레이닝 할 수 있는 시스템이다.
오늘날 디지털 기반 커뮤니케이션 환경 속의 사용자들은 상호작용이 가능한 커뮤니케이션을 원하게 되면서, 사용자 중심의 감정표현 도구를 개발할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 실시간으로 변화하는 개인화된 감정표현이 가능한 감성캐릭터를 개발하기 위한 목적을 가진 기초연구이다. 이를 위해 현재 얼굴표정을 중심으로 감정을 표현하는 기술이 어떻게 구현되고 있는지 국내외 연구동향 및 감성캐릭터를 사용한 다양한 서비스 사례분석을 통해 향후 감성캐릭터의 개발 방향을 제시해보고자 한다.
감성 행동을 표현하는 것은 인간 친화 로봇의 필수 요소 중 하나이다. 하지만 감성 행동은 로봇의 목적이나 사양에 따라서 달라지기 때문에 감성 행동을 생성하고 표현하는 방법은 로봇마다 다르다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 목적이나 사양에 상관없이 다양한 인간 친화 로봇에 적용될 수 있는 감성 행동 생성 방법을 제안한다. 먼저 감성 행동 생성 방법의 입력 값으로 다중 감정값을 이용한다. 다중 감정 공간을 이용하여 각 감정이 독립적으로 존재할 수 있기 때문에 로봇의 목적에 따라 사용하고자 하는 감정을 취사선택할 수 있다. 로봇의 사양에 따라서 표현할 수 있는 방법이 다르므로, 로봇의 표현 부위를 나누고, 각 표현 부위별로 표현할 수 있는 행동을 데이터화한다. 이렇게 나누어진 행동들을 단위 행동이라고 정의하며, 각 단위 행동이 표현할 수 있는 감정에 대한 반영도를 결정한다. 그리고 이를 이용하여 주어진 다중 감정값에 최적화된 단위 행동 조합을 결정한다. 이 과정을 사양과 목적이 다른 사이버 로봇 시뮬레이터, 3D 캐릭터 헤드 로봇, 기계적인 설계 기반의 헤드 로봇 등에 적용함으로써 제안한 방법의 범용성을 실험한다.
대중음악에서의 가사는 인간의 감정을 전달하는 하나의 감성 표현으로 음악 요소와 서로 밀접한 관련이 있다. 인간이 느끼는 감정 상태에 따라 음악을 선택하는 기준이 달라지며, 이러한 선택은 음악의 선호도와 유행에 민감한 영향을 미친다. 본 연구는 신나는 이라는 감성을 중심으로 가사와 템포, 조성, 화성진행, 전조 등의 음악 요소를 분석하고 감정에 따른 가사와 음악요소의 비교분석을 통하여 음악과 인간의 감성과의 상관관계를 연구하고자 한다.
이 논문은 소설이 수행하는 감정교육 기능을 역사적으로 검토한다. 이를 위해 감정에 대한 새로운 시각이 대두한 18세기 감성주의에 주목하고 20세기 모더니즘에 이르기까지 감성주의가 영문학사에서 변천되어 온 역사적 과정을 살펴 본다. 18세기는 서구문화에서 이런 문제들이 새로운 절박성을 띠고 격렬하게 논의되었던 시기이면서, 동시에 소설이라는 장르가 역사상 처음으로 등장하여 그 형태를 찾아가던 시기이다. 18세기는 감정과 도덕과 미학의 상관관계에 대한 현대적 사유의 패러다임이 형성되었던 때라고 할 수 있다. '정서적 전환'이라고 명명되는, 20세기 후반 서구 학계의 정서 부활 흐름이 18세기로 거듭 돌아가 그곳에서 감정의 성격과 감정이 수행하는 도덕적, 미학적, 정치적 역할을 새롭게 읽어내는 이유가 여기에 있다. 이 글은 소설의 감정교육 기능을 가장 섬세하고 포괄적으로 읽어낼 수 있는 단초를 마련한 논의를 애덤 스미스의 공감론에서 찾는다. 스미스의 이론을 통해 먼저 감성주의와 관련하여 공감이 근대소설과 맺는 관계를 검토해보고, 이 입장이 20세기 모더니즘 소설에서 어떻게 수정되고 있는지 살펴본다. 다음으로 현대 정서론의 양대 흐름을 형성하고 있는 감정론과 정동론이 18세기 감성주의를 어떻게 변형, 재편, 재구성하고 있는지 논의한다.
소셜 웹이 확산되면서 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석 연구가 주목을 받고 있다. 감성 분석을 위해서는 감성을 판별하기 위한 감성자원이 제공되어야 한다. 기존 감성 분석에서는 감성의 극성에 대한 강도를 표현하는 방법으로 리소스를 구축하고 이를 통하여 의견의 극성을 결정하였다. 본 논문에서는 의견의 극성뿐만 아니라 긍/부정의 근거가 되는 감성의 카테고리를 구성하고자 한다. 본 논문에서는 합리적인 분류를 위하여 심리학적 감정들을 초기 감성으로 정의한다. 그리고 실제로 소셜 웹에서 사용되는 감성의 분포를 얻기 위하여 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 감성 정보를 추출한다. 추출한 감성 정보를 이용하여 초기 감성들을 재분류함으로써 소셜 웹을 위한 감성 카테고리를 구성한다. 본 논문에서는 이 방법을 통하여 23개의 감성 카테고리를 제시한다.
본 논문에서는 Russell (1980)의 감정차원 모델(Circumplex Model)을 확장하여 새로운 감정차원 모델링 방식을 제안한다. 기존의 감정차원 중 가장 대표적인 Russell의 모델은 각성(Arousal), 정서가(Valence)의 2개의 축을 이용하여 감정을 나타낸다. 하지만 기존의 연구에서는 Russell의 감정차원은 감정을 하나의 점으로만 표현하기 때문에 정확한 위치라고 할 수 없으며 감성과학, HCI, Ergonomics 등의 공학 분야에서 사용하기 어렵다고 주장하였다. 따라서 본 논문에서는 Russell의 감정차원 위에 감정들을 하나의 점으로 표현하지 않고, 데이터 분포를 가정하여 영역으로 표현하는 방법을 제안한다. 실제 설문을 진행하여 자료를 수집하였고, 타원의 방정식을 이용하여 영역을 수식화하였다. 또한, 마지막 장에서 실제 많은 연구에서 사용되는 ANEW와 IAPS 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통해 본 논문에서 제안한 모델에 적용해 보았다. 본 논문에서는 새로운 모델링 방법을 통해 기존의 연구자들에게 지적된 Russell 모델의 문제점을 보완하고, 이 모델을 공학 분야에서도 쉽게 적용할 수 있었다.
인공감정에 관련된 기존의 연구는 대부분 감정의 인식과 물리적 표현에 중점 되어 연구되었다. 하지만 감정은 성격에 따라 달리 표출되고, 시간에 따라 변화 양상을 갖는다. 또한 새로운 감정자극을 받기 이 전의 감정상태에 따라서 표출 될 감정은 달라진다. 본 논문은 감정을 성격, 시간, 감정간의 관계에 따라 관리하여 현재 표출될 감정을 시각화 해주는 인공감정을 제안한다. 감정을 시각화하기 위해서 본 논문의 인공감정은 감정그래프와 감정장을 갖는다. 감정그래프는 특정 감정을 성격과 시간에 따라 표현하는 2차원 형태의 그래프 이다. 감정장은 감정그래프에서 표현된 서로 다른 종류의 감정들을 시간과 감정간의 관계에 따라 시각화 해주는 3차원 형태의 모델이다. 제안된 인공감정을 통해 감정을 시각화해 보기 위해, 감정의 인식과 물리적 표현을 텍스트 기반으로 간소화시킨 시뮬레이터에 적용했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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