• 감성과학
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• 제15권1호
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• pp.87-96
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• 2012

본 논문에서는 사용자의 감성적 요구에 적합한 이미지를 탐색한 후 문-스펜서(P. Moon&D. E. Spencer)의 색채 조화론에 기초하여 조화의 정도가 가장 높은 이미지들을 순위별로 제시하는 이미지 검색법을 제안하였다. 이미지 검색은 키워드로 주어진 감성어휘와 관련된 색채성분이 가장 많이 포함된 이미지 화상을 검색하여 미도(Aesthetic Measure)를 계산한 후 순위별로 제시하는 방법으로 이루어진다. 문-스펜서의 색채 조화론을 적용한 이미지 검색법의 타당성을 검증하기 위하여 200개의 샘플 이미지를 대상으로 시스템이 제시한 미도순위와 사용자 만족도 평가에 의한 순위를 비교하였다. 분석결과 15개의 감성어휘별로 시스템이 출력한 이미지들의 미도 순위에 대한 실험 참가자들의 평균 만족도는 7점 척도 중 5.0으로 나타났다. 또한 시스템이 산출한 이미지들의 미도 순위와 설문 참가자가 평가한 만족도 순위 사이와의 일치 여부를 알아보기 위해 상관분석을 실시한 결과 감성어휘 'Clear'를 제외한 14개의 어휘 모두에서 상관계수 0.5 이상의 양호한 정적상관을 보였다. 이와 같은 연구결과로부터 문-스펜서의 색채 조화론을 바탕으로 제안한 감성검색법이 이미지 데이터베이스와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 적절히 반영할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.131-134
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• 1997

기존의 유전자 알고리즘과는 달리 대화형 유전자 알고리즘은 평가치를 인간이 제시할 수있기 때문에 인간의 직관이나 감성을 효과적으로 표현할 수 있다는 장점이 있다. 대화형 유전자 알고리즘을 기반으로 내용 기반 영상 검색 시스템을 구축한 바 있는데, 이 시스템은 웨이블렛 변환을 통하여 기술된 영상을 내용에 기반하여 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 웨이블렛 변환으로 얻어진 계수가 유전자 알고리즘의 염색체 표현으로 효과적인지를 실험적으로 평가하고자 한다. 소규모의 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과 체이블렛 변환으로 기술된 염색테들이 유전자 알고리즘의 교차 연산에 대하여 의미있는 후보를 찾아낸다는 사실을 확인할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.49-54
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• 2017

본 논문에서는 실시간으로 사람의 감정을 검출하기 위해 얼굴 데이터베이스를 사용하여 감정을 인식한다. 사람의 감정은 사전적으로 정의되어 있지만 실제 감정인식은 판단하는 사람의 주관적인 생각에서 이루어진다. 따라서 컴퓨터 영상처리 기술을 이용하여 사람의 감정을 판단한다는 것은 높은 기술력을 요구한다. 감정을 인식하려면 기본적으로 사람의 얼굴을 정확하게 검출해야하고, 검출된 얼굴을 바탕으로 감정을 인식하여야 한다. 본 논문에서는 얼굴 데이터베이스 중 하나인 Cohn-Kanade Database를 바탕으로 검출이 완료된 얼굴영역에 데이터베이스를 접목하여 얼굴을 검출하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.147-155
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• 2005

본 논문은 여러 가지 감정들 중에서 4가지 감정의 범주 즉, 중성, 두려움, 싫증 및 놀람을 포함한 음성과 감성이 결합되어진 얼굴의 표정을 좀 더 정확하고 자연스러운 3차원 모델로 만들 수 있는 FAES(a Facial Animation with Emotion and Speech) 시스템을 구축하는데 그 주된 목적이 있다. 이를 위해서 먼저 사용할 훈련자료를 추출하고 난후에 감성을 처리한 얼굴 애니메이션에서는 SVM(Support vector machine)[11]을 사용하여 4개의 감정을 수반한 얼굴 표정을 데이터베이스로 구축한다. 마지막으로 얼굴 표정에 감정과 음성이 표현되는 시스템을 개발하는 것이다. 얼굴 표정을 위해서 본 논문에서는 한국인 청년을 대상으로 이루어졌다. 이런 시스템을 통한 결과가 기존에 제시된 방법에 비해서 감정의 영역을 확대시킴은 물론이고 감정인지의 정확도가 약 7%, 어휘의 연속 음성인지가 약 5%의 향상을 시켰다.

• 디자인학연구
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• 제18권2호
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• pp.219-232
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• 2005

현대인은 시각, 제품, 환경 디자인뿐 아니라 웹 콘텐츠, 애니메이션, 영상자료 등의 홍수 속에서 생활하고 있다. 그러므로 현대의 소비자는 그 어느 때 보다도 많은 선택권을 가지고 있으며 모든 디자인 결과물은 소비자에게 다양성을 제공할 수 있어야 한다. 우리는 디자인의 발전과 더불어 색채를 통한 새로운 감성을 개발함으로써 소비자에게 한 발 더 가까이 접근해야 한다. 그리고 새로운 감성을 창출하여 소비자에게 제안해야 한다. 본 MCC 팔레트는 디자인 할 떠 보다 정확한 감성을 적용하여 개인적인 편견을 없애고, 사용자에게 디자인 의도를 정확하게 호소하기 위한 것이다. MCC 팔레트는 한국적인 정거와 감성언어를 연구하고, 문헌적인 자료와 사진자료를 통해 감성 형용사를 수집하였다. 그리고 수집된 형용사를 균등하게 배분하였으며, 배분된 형용사를 각각 감성의 분야별로 정리하여 체계를 수집하였다. 그리고 각각 형용사별로 3색, 4색 배색을 하고 이들의 결과를 색채 전문가와 디자이너에게 설문 및 자문을 통하여 팔레트를 구성하였다. 그 결과 보다 실용성이 높은 색채 팔레트를 완성하였다. 완성된 배색은 웹상의 www.mcdri.net에서 운영되고 있으며, 또한 winders로 프로그램 되어 CD-ROM형 소프트웨어로 개발하였다. 인구결과로 만들어진 MCC 팔레트는 감성 자료 검색 데이터베이스를 구축함으로써 개발 후 실질적으로 적용이 가능하며, 각 매체별 색채오차 해소, 색채 배색의 검색을 통한 아이디어 개발, 사용층 및 사용대상에 대한 체계적인 접근을 용이하게 한다. 즉 산업체 활성화, 실무 사용자의 편의 도모, 디자인 교육 활성화를 위한 정보제공 등 산업계 및 교육계에 많은 도움이 될 것이다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.279-284
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• 2010

본 연구는 직물구조 디자인의 데이터 베이스에 대한 기초 연구를 수행한다. 이를 위해서 소모직물과 면직물들의 직물밀도계수가 월츠 교수와 피카놀 회사에서 제안된 커버팩터와 관련시켜 분석되고 토의된다. 또한 소모직물과 면직물의 직물밀도계수와 커버팩터와의 관계가 직물조직과 실의 번수에 따라 분석 토의된다. 끝으로 이들 천연직물들의 염색 가공공정에서의 공정수축률이 직물밀도계수와 함께 직물구조 디자인의 데이터베이스 시스템의 예비 연구로서 분석 토의된다. 그 결과는 소모직물과 면직물의 밀도계수, K 값은 600에서 1000까지 분포하였으며 이들 직물들의 직물밀도계수는 0.4에서 0.8 그리고 0.2에서 1.0의 범위에서 각각 분포하였다. 모직물의 가공축은 2%에서 10% 그리고 면직물의 가공축은 2%에서 20%까지 분포하였다. 그리고 모직물과 면직물의 직물밀도계수는 직물구조디자인에 대한 데이터 베이스의 개념으로서 직기와 직물구조 그리고 직축과 가공축에 따라서 분포됨을 보여주었다.

• 감성과학
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• 제12권1호
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• pp.129-136
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• 2009

캐리커처 자동 생성기를 개발하기 위한 본 연구는 과거의 여러 연구와는 달리 캐리커처 전문가들이 그리는 방법을 관찰하는 것에서 시작하였다. 관찰 과정에서 전문가들이 특히 그림을 그릴 때 대상물의 형태를 다른 유사한 다른 사물과 비슷하게 그려서 그 특징을 과장하고 있는 사실을 발견하였다. 우리가 일상생활에서 '무엇은 무엇을 닮았다'라고 표현할 때, 이는 동일한 형태 군에서 그 차이점을 부각 시켜서 표현하는 것이다. 본 연구에서는 그리고자 하는 대상물의 형태와 가장 유사한 기하학적 형태를 찾아 그 형태를 강조 변화 하고자 하였다. 연구의 범위는 벡터라인으로 그려진 2차원 단일 외형 폐곡선을 캐리커처 형태로 강조 변화하는 것으로 한정하였다. 이를 위하여 4종류의 유사 기하학적 형태 데이터베이스의 구성방법, 대상 유사 기하학적 형태를 찾기 위한 탐색 방법, 탐색된 데이터를 동일 크기와 좌표로 재배열 방법 그리고 강조 변화하는 방법에 관하여 논하였다. 사람 얼굴을 실험 대상으로 선정하여 데이터베이스를 제작하였다. 변화된 결과물에 대해서 설문한 결과 그 가능성이 입증되었다.

• 한국주거학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.121-129
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• 2005

The major goal of this study is drawing design plan factors considering residents' life cycle and life style when remodeling design is needed. By drawing such design factors, the study will propose an alternative remodeling design plan. Such design method was defined as Multi-Dimensional module design method. And constructing data-system based on Multi-Dimensional module was secondary goal in this study. The details are as follows: Based on analysis of Residents' demand for remodeling and features of emotion-design applied to remodeling, the system which is suitable for application in remodeling design method was conducted. Based on the type of construction materials, the level value was set up according to emotion-factor application. Also, by conducting coding operation according to the distinction of construction materials, this study seeks the unit drawing method of information for constructing emotion-information system.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.224-226
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• 2012

최근 스마트폰의 대중화와 더불어 스마트폰 애플리케이션의 공급과 수요 또한 활성화 되고 있다. 이에 스마트폰의 애플리케이션 시장 또한 활성화 되었다. 하지만 기하급수적으로 증가한 애플리케이션에 사용자가 자신에게 적합한 애플리케이션을 선택하기가 용이하지 않다. 이에 본 논문에서는 사용자 개인 정보와 감정을 이용한 애플리케이션 추천 시스템을 제안한다. 사용자 정보와 감정을 k-means 알고리즘을 이용하여 군집화를 시켜주었으며 사용자가 평가한 애플리케이션에 대한 만족도를 이용하여 유사도를 검출 및 추천하기 위하여 피어슨 상관계수와 교차추천을 이용하였다. 또한 협업 필터링의 신규 사용자에 대한 초기 평가치 부재에 의한 콜드 스타트(cold-start) 문제를 해결하기 위해 신규 사용자의 개인정보와 감성정보를 활용하여 기존 사용자와의 유사도를 비교한다. 이웃사용자를 추출하고 이웃사용자로부터 추천을 받는다. 즉, 추천시스템 데이터베이스 내의 정보가 충분한 사용자에게는 협업필터링을 그렇지 않은 신규 사용자에게는 협업필터링 대신 제시한 방법을 적용하는 하이브리드 추천 방법을 제안하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.101-104
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• 1999

본 논문에서는 음성 신호를 이용해서 화자의 감정을 인식하기 위해 3가지 시스템을 구축하고 이들의 성능을 비교해 보았다. 인식 대상으로 하는 감정은 기쁨, 슬픔, 화남, 두려움, 지루함, 평상시의 감정이고, 각 감정에 대한 감정 음성 데이터베이스를 직접 구축하였다. 피치와 에너지 정보를 감성 인식의 특징으로 이용하였고, 인식 알고리듬은 MLB(Maximum-Likelihood Bayes)분류기, NN(Nearest Neighbor)분류기 및 HMM(Hidden Markov Model)분류기를 이용하였다. 이 중 MLB 분류기와 NN 분류기에서는 특징벡터로 피치와 에너지의 평균과 표준편차, 최대값 등 통계적인 정보를 이용하였고, TMM 분류기에서는 각 프레임에서의 델타 피치와 델타델타 피치, 델타 에너지와 델타델타 에너지 등 시간적 정보를 이용하였다. 실험은 화자종속, 문장독립형 방식으로 하였고, 인식 실험 결과는 MLB를 이용해서 $68.9\%, NN을 이용해서 $66.7\%를 얻었고, HMM 분류기를 이용해서 $89.30\%를 얻었다.