사용자의 감정을 자동으로 인식하고 3D 캐릭터 애니메이션을 통해 표현한다면 기기를 통한 통신에 더 풍부한 감성을 부여하여 의사 소통의 효과를 높일 수 있다. 본 논문에서는 IPTV와 스마트폰 기기에서 구동되는 감성 메신저의 개발에 대해 기술한다. 이를 위해 문장 및 음색 분석을 통한 감정 인식, 영상 속의 얼굴 표정 추적, 그리고 개인화된 3D 캐릭터의 표정 및 몸동작 애니메이션을 통해 감정을 전달하는 감성 메신저를 제안하고 그 효과를 서술한다. Naive Bayes 알고리즘을 이용한 채팅 문장에서의 자동 감성 인식이 개발되었으며 실험을 통해 성능 및 효과를 검증한다.
본 논문에서는 컬러 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 컬러 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.
Electroencephalograhic(EEG)는 심리학의 영역에서 인간 두뇌의 활동을 측정 기록하는데 오래 전부터 사용하였다. 과학의 발달함에 따라 점차적으로 인간의 두뇌에서 감정을 조절하는 기본적인 영역들이 밝혀지고 있다. 그래서 인간의 감정을 조절하는 인간의 두뇌 활동 영역들을 EEG를 이용하여 측정하였다. 본 논문에서는 EEG의 신호들과 몸짓을 이용해서 감정을 인식하였다. 특히, 기존에 생체신호나 몸짓 중 한 가지만을 이용하여 각각 실험해서 감성을 인식하였지만, 본 논문에서는 EEG 신호와 몸짓을 동시에 이용해서 피 실험자의 감성을 인식하는 실험을 하였다. 실험결과 기존의 생체신호나 몸짓 한 가지만을 가지고 실험했을 때의 인식률 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다. 그리고 생체신호와 몸짓들의 특징 신호들은 강화학습의 개념을 이용한 IFS(Interactive Feature Selection)를 이용하여 특징 선택을 하였다.
본 논문에서는 개인별 평균차를 이용한 최대 엔트로피 기반 감성 인식 모델을 제안한다. 정확하게 사용자의 감성을 인식할 수 있도록, 제안하는 모델은 단순하게 주어진 입력 감성 신호 정보만 분석하여 사용하지 않고, 입력 정보를 각 감성 상태의 평균값과 비교한 결과를 활용한다. 그리고, 자료 부족 문제를 완화하기 위해서, 제안하는 모델은 평균차를 +(양수)와 -(음수)로 단순하게 표현하고, 감성 반응 전체 시간 대신 초단위로 분할하여 감성신호의 평균을 계산한다. 또한, 전문적인 지식이 없이도 구축이 용이하도록, 제안하는 모델은 간단한 평균차 계산 기법과 잘 알려진 기계학습기법의 하나인 최대 엔트로피 모델을 이용한다.
본 논문에서는 신경망을 이용하여 텍스타일 영상으로부터 인간의 감성을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 자동감성인식 시스템의 구현을 위해 220장의 텍스타일 영상을 수집한 후, 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 텍스타일 영상에서의 패턴과 감성간의 상관관계, 즉 특정 패턴이 사람의 감성에 영향을 준다는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구에서는 텍스타일 영상에 포함된 패턴의 인식을 위해 신경망을 이용하였으며, 이때 패턴 정보의 추출을 위해 두 가지 특징 추출 방법을 사용한다. 첫 번째는 auto-regressive method를 이용한 raw-pixel data extraction scheme(RDES)을 사용하는 것이고, 두 번째는 wavelet transformed data extraction scheme(WTDES)을 사용하는 것이다. 제안된 시스템의 유용성을 증명하기 위해서 실제 100장의 텍스타일 영상을 감성을 인식하는데 사용했다. 그 결과 RDES와 WTDES를 사용했을 때 각각 71%와 90%의 인식률로, WTDES를 사용했을 때가 RDES를 사용했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 데이타 추출방법에 따라 다소 차이가 있었지만 전체적으로 약 81%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 감성인식 기반으로 텍스타일 데이타를 검색 할 수 있는 시스템 및 다양한 산업 분야에 응용 가능함을 보여주었다.
본 논문은 마이크로폰을 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 음성 감성상태를 평상, 기쁨, 슬픔, 화남 등 4가지로 구별할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 감성인식 시스템 구현에 관한 것이다. 일반적으로 마이크로폰으로 수신된 음성은 화자 주변의 환경 잡음과 마이크로폰의 시스템 특성 때문에 입력 음성 신호가 왜곡되고 이로 인해 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산 량을 가진 이동평균(MA, Moving Average) 필터를 입력 음성의 특징벡터 열에 적용하였다. 또한, 효율적으로 감성 특징벡터를 최적화할 수 있는 SFS(Sequential Forward Selection)기법을 적용해 제안 시스템의 성능을 최적화하였으며 감성 패턴 분류기로는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 실험 결과 제안 감성인식 시스템은 모의실험에서 약 65%, ARM 플랫폼에서 약 62%의 인식률을 보였다.
본 연구는 간호대학생의 다문화인식과 다문화효능감과의 관계에서 감성지능의 매개효과를 파악하여 간호대학생의 다문화효능감을 향상시킬 수 있는 방안 마련에 필요한 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 연구대상은 J도와 G시의 2개 대학의 간호학과 학생 179명으로 수집된 자료는 SPSS 23.0을 이용하여 기술통계, independent t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient을 하였고, Process macro 4.0 프로그램을 통해 매개효과를 검증하였다. 연구 결과, 간호대학생의 다문화효능감은 다문화인식(r=.596, p<.001), 감성지능(r=.620, p<.001)과 양의 상관관계로 나타났다. 다문화인식과 다문화효능감의 관계에서 감성지능이 매개효과를 나타내었다(β=.471, p<.001). 본 연구 결과를 바탕으로 간호대학생의 다문화효능감을 강화하기 위해 다문화인식과 감성지능을 높이기 위한 체계적인 프로그램의 개발 및 적용이 필요하다.
본 논문은 인식한 사용자의 감성에 따라 콘텐츠의 시청각적 요소를 변화시키는 감성 반응형 콘텐츠 플레이어 플랫폼에 관해 기술한다. 본 플랫폼은 사용자의 생체 신호 또는 능동적 참여를 통해 감성을 쾌, 불쾌, 각성, 이완 등의 상태로 분류하고, 그에 따라 조명, 배색, 사운드 등과 같은 시청각적 자극을 실시간으로 재구성하여 감성을 가속, 유지, 경감시킬 수 있다. 본 플랫폼은 감성 콘텐츠의 개발 및 활용에 사용될 수 있으며, 다양한 멀티미디어 요소들이 감성에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는데 적용 가능하다. 본문에서는 개발한 플랫폼의 시스템 구조와 각 모듈의 구현 내용 및 플랫폼 기반 감성 콘텐츠에 대해서 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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