• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.25-29
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• 2001

소비자 감성 분석에 근거한 블록 스트라이프 패턴(block stripe pattern)의 디자인 방법을 제안하고자 남녀 30명을 대상으로 명도, 폭, 간격이 조작된 서로 다른 27개의 블록 스트라이프 패턴의 자극물을 제시하여 감성평가를 실시하였다. Likert 척도에 의해 명도, 배열, 폭, 간격의 4가지 디자인 요소가 요인분석을 통해 도출된 12개의 감성차원에 미치는 영향을 측정하고, 물리량에 근거한 정량적 분석을 통해 감성과의 관계를 파악하였다. 이를 근거로 각각의 감성에 부합하는 명도, 배열, 폭과 간격의 디자인 요소별 물리량과 함께 디자인 요소의 물리적 변화에 따른 감성예측 회귀모형을 도출하였다. 디자인 요소 중 명도차, 간격, 폭의 순으로 디자인 요소의 물리량 변화가 유의적인 감성차를 유발하는 것으로 나타났다. 이 중 명도차는 "캐주얼한"을 제외한 모든 감성에서 감성차에 영향을 미치는 가장 설명력 높은 디자인 요소로 분석되었다. 이 결과를 토대로 각각의 감성에 부합하는 디자인 요소별 물리량과 함께 디자인 프로토타입을 제시하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.603-610
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• 2021

In this paper, we extract the user's power consumption patterns, and model the optimal consumption patterns by applying the user's environment and emotion. Based on the comparative analysis of these two patterns, we present an efficient power consumption method through changes in the user's power consumption behavior. To extract significant consumption patterns, vector standardization and binary data transformation methods are used, and learning about the ensemble's ensemble with k-means clustering is applied, and applying the support factor according to the value of k. The optimal power consumption pattern model is generated by applying forced and emotion-based control based on the learning results for ensemble aggregates with relatively low average consumption. Through experiments, we validate that it can be applied to a variety of windows through the number or size adjustment of clusters to enable forced and emotion-based control according to the user's intentions by identifying the correlation between the number of clusters and the consistency ratios.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.13 no.3
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• pp.449-458
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• 2010

As occasion demands to obtain efficient information from many documents and reviews on the Internet in many kinds of fields, automatic classification of opinion or thought is required. These automatic classification is called sentiment classification, which can be divided into three steps, such as subjective expression classification to extract subjective sentences from documents, sentiment classification to classify whether the polarity of documents is positive or negative, and strength classification to classify whether the documents have weak polarity or strong polarity. The latest studies in Opinion Mining have used N-gram words, lexical phrase pattern, and syntactic phrase pattern, etc. They have not used single word as feature for classification. Especially, patterns have been used frequently as feature because they are more flexible than N-gram words and are also more deterministic than single word. Theses studies are mainly concerned with English, other studies using patterns for Korean are still at an early stage. Although Korean has a slight difference in the meaning between predicates by the change of endings, which is 'Eomi' in Korean, of declinable words, the earlier studies about Korean opinion classification removed endings from predicates only to extract stems. Finally, this study introduces the earlier studies and methods using pattern for English, uses extracted sentimental patterns from Korean documents, and classifies polarities of these documents. In this paper, it also analyses the influence of the change of endings on performances of opinion classification.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.179-188
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• 2023

Recently, fake news disguises the form of news content and appears whenever important events occur, causing social confusion. Accordingly, artificial intelligence technology is used as a research to detect fake news. Fake news detection approaches such as automatically recognizing and blocking fake news through natural language processing or detecting social media influencer accounts that spread false information by combining with network causal inference could be implemented through deep learning. However, fake news detection is classified as a difficult problem to solve among many natural language processing fields. Due to the variety of forms and expressions of fake news, the difficulty of feature extraction is high, and there are various limitations, such as that one feature may have different meanings depending on the category to which the news belongs. In this paper, emotional change patterns are presented as an additional identification criterion for detecting fake news. We propose a model with improved performance by applying a convolutional neural network to a fake news data set to perform analysis based on content characteristics and additionally analyze emotional change patterns. Sentimental polarity is calculated for the sentences constituting the news and the result value dependent on the sentence order can be obtained by applying long-term and short-term memory. This is defined as a pattern of emotional change and combined with the content characteristics of news to be used as an independent variable in the proposed model for fake news detection. We train the proposed model and comparison model by deep learning and conduct an experiment using a fake news data set to confirm that emotion change patterns can improve fake news detection performance.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.1
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• pp.13-18
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• 2009

Usually, human emotions are vague and change diversely on the basis of the stimulus from the outside. Plutchik classified the fundamental behavioral patterns into eight patterns, named each of them a genuine emotion, and furthermore suggested mixed emotions using a combination of genuine emotions. In this paper, we propose a method for processing Plutchik's emotion model using Multiple Valued Logic(MVL) Automata Model which utilizes the properties of difference in Multiple Valued Logic functions. This proposed emotion processing model can be widely applied to the analysis and processing of emotion data.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.237-242
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• 1998

섬유 패턴 디자인의 감성 예측 모형을 개발하기 위한 전 단계로서 패턴 디자인 요소의 분석체계 개발 가능성을 이론적으로 검증하였다. 먼저 패턴 디자인의 최소 단위를 pattern primitive, 최소반복단위를 Repeated Pattern Unit로 개념화 한 후 'PP들의', 'RPU의',그리고 'RPU간의 특징'이라는 세개 영역에 걸쳐 24개의 지각적 특징들을 추출하였다. 24개의 지각적 특징들은 예비조사를 통해 섬유패턴 디자인을 충실히 기술할 수 있는 것으로 확인되었다. 추출된 지각적 특징들을 'PP의 모양에 의한 돌출성', 'PP의 색채에 의한 돌출성', 'PP들 모양의 다양성','PP들의 변화도', 'PP들 색채의 다양성', 'PRU의 돌출정도', 'PRU의 다양성'이라는 4개의 최상위 특징으로 수렴시키는 방식으로 위계화 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.497-501
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• 2002

개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측정.분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 인간의 오감 즉 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 중 소비자의 구매 욕구에 많은 영향을 주는 시각(색)에 따른 감성상태의 패턴을 분류하기 위해 색채 심리를 다치오토마타 모델을 이용하여 입력 이벤트와 상태 사이의 관계를 활용하여 감성을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 심리 상태를 학습할 수 있도록 오토마타의 입력 값(색)에 따른 상태(감성상태)의 변화를 신경망 모델로 구현함으로서 색채에 대한 감성을 처리하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.2
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• pp.55-63
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• 1998

섬유 패턴 디자인을 체계적이고 객관적으로 기술할 수 있는 도구를 패턴 디자인의 지각적 속성에 기초하여 개발하였다. 세 단계로 이루어진 연구의 첫 단계에서는 패턴 디자인의 단계를 실제 디자인 과정에 기초하여 'PP의 디자인', 'RPU의 디자인', 'RPU의 배열'의 순서로 개념화한 후, 이 데 영역에 걸쳐 30개의 지각적 특징들을 추출하였고, 섬유 패턴 디자인을 충실히 기술할 수 있다는 것을 확인하였다. 다음으로 추출된 30개의 지각적 특징들을 'PP의 모양에 의한 돌출성', 'PP의 색채에 의한 돌출성', 'PP들 모양의 다양성'. 'PP들의 변화도', 'PP들 색채의 다양성', 'RPU의 돌출성', 'RPU의 다양성'이라는 7개의 상위 특징으로 수렴시킨 후, 이 7개의 상위특징들을 다시 'PP에 의한 다양성', 'RPU의 돌출성' 'RPU의 다양성'이라는 4개의 최상위 특징으로 수렵시키는 방식으로 위계화 하여 섬유 패턴 디자인 요소 분석체계를 구성하였다. 또한 대표적인 섬유 패턴 디자인에 대한 이 체계의 기술 가능성을 검토함으로써 본 체계를 수정·보완하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.236-240
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• 2002

기존의 감성 연구들은 주회 배색이나 형태등과 관련된 정적인 장면 위주로 수행되었다. 기술의 발달로 역동적인 디스플레이가 가능해지면서 동적인 장면을 대상으로 한 감성연구의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 움직임과 관련된 감성어휘를 추출하여 감성 차원을 밝히고 움직임과 관련된 속성을 살펴보았다. 다양한 방법을 통해 수집된 감성어휘를 적절성 평가를 통해 70개로 정리한 뒤 요인분석을 통해 각 요인을 대표하는 19개의 기본 감성 어휘를 추출하였다. 움직임 패턴을 제시하면서 19개의 감성어휘를 기초로 움직임에서 의 감성을 평정하도록 하였다. 다차원 척도법을 이용하여 분석한 결과 움직임에 대한 감성 차원은 '적극적이다-소극적이다'의 차원과 ‘밝다-어둡다’의 두 차원으로 대부분 설명 될 수 있음을 확인하였다. 움직이는 속도와 진행 경로를 변화시키면서 두 가지 감성 차원에 따라 움직임에서의 감성을 평가하도록 하였다. 움직이는 속도와 곡선 경로의 진폭이 움직임에서의 감성 차원을 결정하는 중요한 요소로 작용하는 경향을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.214-217
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• 2009

현대 패션분야에서 디자이너들의 예술적 표현의 주제이자 매체로서 활용되고 있는 빛은 보다 감성지향적인 방향으로 발전되는 추세로서, 빛을 활용한 감성 패션디자인에 대한 표현 방법과 조형적 특성을 분석하는 것은 매우 의미있는 일이다. 패션디자인에서 빛을 표현하는 방법으로는 빛의 반사, 이미지 표현, 발광, 투사에 의해 독창적으로 응용되어져 표현되어 왔으며, 다양한 빛의 표현을 위해 재료의 물성을 조작함으로써 얻을 수 있는 빛의 유희, 명암이나 형태, 색채를 통한 빛의 재현, 발광물질이나 인공광에 의한 발광, 프로젝터를 통한 빛 이미지 등 다양한 표현방법이 활용되고 있었다. 빛이 활용된 감성 패션디자인의 조형적 특성으로는 상호작용성, 영상성, 투명성, 실험성으로 분류되었다. 상호작용성은 착용자의 행위에 의한 변형과 신체의 변화나 감정의 변화에 의한 불빛이나 영상 패턴이 바뀌는 등 형태나 컬러, 영상의 변형 등 착용자의 메시지 전달이나, 감정표현, 신체보호, 그리고 재미를 유발하는 효과를 자아내는 것으로 나타났다. 영상성은 디지털 이미지를 활용한 것과 내부 광원에 의한 발광성으로 분류되며, 드레스에 장착된 수많은 LED 에 의한 영상을 만들거나 이미지를 확대시키는 방법으로 표현된 영상성은 심미적인 효과가 우선시되었다. 투명성은 주로 비닐, 플라스틱, 기능적 소재 등 투명한 소재들을 이용하여 대부분 재료의 특성이 조형적 특성으로 분석되었고, 외부와의 개방성과 위장가능성의 효과를 준다거나, 투명한 재질에 이미지가 변화하는 이미지의 중첩성과 같은 효과를 나타내었다. 실험성은 새로운 실험적 도구로서의 패션을 표현하고자 할 때, '빛'을 매개체로 하여 관심을 유도하고 재미를 더해주며, 신비주의적 환상이나 호기심을 불러일으키는 효과를 나타내었다. 이처럼 빛을 활용한 패션디자인은 빛을 매개체로 하여 다양한 표현방법으로 활용이 가능하며 특유의 조형적 특성을 가지고 있음을 알 수 있었다.