• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.731-734
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• 2003

최근에 개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측성 및 분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일 색상기반의 색채 심리를 파악하는데 RGB 컬러정보를 분석하여 퍼지논리와 추론을 이용하여 감성을 인식하는 방법을 제안하였다. 제안된 감성인식 방법을 알슈울러와 해트왹(Alschuler and Hattwick)의 색상에 대한 감성 상태를 파악하는데 적용한 결과. 제안된 감성인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제22권2호통권104호
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• pp.1-9
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• 2007

공공 서비스, 홈 서비스, 엔터테인먼트, 매개치료, 개호 등의 다양한 분야에서 인간과 로봇간의 상호작용을 통한 감성적인 교류에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 점차시각, 음성 인식을 통한 사용자 중심의 감성 인식에서 촉각 기반의 상호 작용을 통한감성을 생성하고 다양한 형태로 감성을 표현하는 로봇들에 대한 개발이 이루어질 것이다. 이에, 본 고에서는 내.외부 센서들을 통한 감성에 영향을 주는 감성적 문맥 인식기술과 로봇 감성 및 행동 표현에 대한 기술 개발 동향에 대하여 살펴 보도록 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1-9
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• 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.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.145-149
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• 1999

본 연구에서는 20 대 남자 대학생 45 명에게 세단계의 난이도를 갖는 덧셈연산을 수행하게 하여 반복 연산 스트레스를 유발시켰고, 각각의 피검자들로부터 생체신호를 측정하였다. 측정된 생체신호로부터 8 개의 감성 파라메터를 추출하였다. 연산스트레스의 감성지수화를 위하여 세단계의 감성지수 인식 시스템을 구성하였으며 각 단계의 감성지수 판별을 위하여 선형 판별 알고리즘을 이용하였다. 판별성능 분석은 Cross Validation 을 통하여 수행하였으며 연산스트레스의 감성지수 인식율은, 학습용 데이타에서는 77.66% Cross Validation 에서는 63.02%의 일반화된 감성지수 인식성능을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.35-40
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• 2007

본 논문에서는 감성 인식과 감성을 표현하는 캐릭터 애니메이션에 대한 내용을 소개한다. 본 논문에서 우리는 사용자의 감성을 표현하는 특성 파라미터를 찾는 방법과 패턴 매칭 알고리즘을 통해 감성을 추론하는 방법을 제안했다. 또한, 인터넷 폰에서 화자의 감성을 인식하여 캐릭터 애니메이션을 디스플레이하는 플랫폼을 구현하여 감성 인식 시스템의 성능을 실험하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.528-531
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• 2004

본 논문에서는 칼라 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 칼라 영상으로부터 피부색 추출방법을 이용하여 얼굴을 추출한다 그 다음, 추출된 얼굴 영상으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹, 눈, 코, 입)들을 추출하는 방법과 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 퍼지 추론을 기반으로 하여 인간의 감성을 인식한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.649-651
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• 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
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• 제15권7호
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• pp.75-81
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• 2010

본 논문에서는 웹캠을 이용하여 사용자의 안면 또는 손동작을 인식하고, 그 제스쳐가 나타내는 감성(희노애락)을 플래시 콘으로 표현하여 상대방에게 전송하는 감성 메신저를 구현한다. 이 메신저는 안면 인식 모듈과 손동작 인식 모듈, 메신저 모듈로 구성된다. 안면 인식 모듈에서는 눈, 입의 각 영역을 이진 영상으로 변환하여 눈과 입의 모양 변화에 따라 윙크, 입맞춤, 하품 등을 인식한다. 또한 손동작 인식 모듈에서는 인식한 손가락 수에 따라 가위-바위-보로 인식한다. 메신저 모듈은 안면 인식 모듈과 손동작 인식 모듈에서 인식한 윙크, 입맞춤, 하품과 가위-바위-보를 플래시 콘으로 표현하여 상대방에게 전달한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 감성 메신저의 CPU 점유율이 최소임을 검증한다. 또한 감성 메신저의 손동작 인식 모듈의 성능이 안면 인식 모듈에 비해 우수함을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.549-560
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• 2021

본 연구는 간호대학생의 자기인식, 공감능력, 감성지능과 대인관계역량의 관계에서 의사소통능력의 매개효과에 대하여 알아보기 위하여 시도된 연구이다. 자기인식, 공감능력, 감성지능, 의사소통능력과 대인관계역량은 구조화된 자가보고식 설문지를 사용하였다. 자료는 2019년 9월 1일부터 12월 16일까지 J, K 도시의 282명의 간호대학생으로부터 자료를 수집하였다. 자료는 SPSS WIN 21.0 프로그램을 활용하여 3단계의 회귀분석을 실시하였다. 자기인식, 공감능력, 감성지능과 의사소통능력은 간호대학생의 대인관계역량과 양의 상관관계를 나타냈으며, 의사소통능력은 자기인식, 공감능력과 감성지능과 양의 상관관계를 나타냈다. 또한, 의사소통능력은 자기인식, 공감능력, 감성지능과 대인관계역량과의 관계에서 부분 매개효과가 있었다. 본 연구는 대인관계역량을 개선시키기 위한 프로그램 개발 시 자기인식, 공감능력, 감성지능과 의사소통능력을 함께 증진시킬 수 있는 보다 효과적인 발전전략이 필요하다는 것을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.532-534
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• 2000

복합적인 감성기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 감성속성으로 영상을 찾는 검색은 물론이고, 주어진 영상의 감성특성을 알아내는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 특성으로부터 감성을 매핑하는 신경망을 구축하고 다양한 실험으로 그 가능성을 보인다. 여기에서 영상특징으로 웨이블렛계수와 위치정보를 사용했고, 감성공간으로는 SD법으로부터 14개의 형용사쌍을 추출했다. 이 두 공간의 매핑에 사용된 신경망의 입력으로 영상에서 얻은 RGB 색상당 36개의 총 108개의 웨이블렛 개수를 사용했고, 출력은 14개의 감속속성당 7등급으로 총 98개로 구성했다. 총 6명이 영상을 보고 평가한 감성평가데이터중에서 2명이 각각 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%이상의 인식률을 보였다. 4명이 각각 90개씩 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%의 인식률을 보였다. 또한 공통된 감성을 신경망을 통해 인식할 수 있는지 판단하기 위해 600개씩 2명으로부터 얻은 1200개의 데이터에 대해서 1000개를 학습시키고 200개를 테스트하고, 100개씩 4명으로부터 데이터에 대해서 360개를 학습시키고 40개를 테스트해 본 결과, 전자의 경우 오류율 8, 후자의 경우 0.7~0.8 범위였다.