본 연구는 보다 정확한 텍스트의 감성 분석을 위해 새로운 감성 특징인 감성 패턴을 제안하고, 이를 이용한 영화평 평점 추론에 대해 소개한다. 텍스트 감성 분석은 텍스트에 포함된 감성인 긍정과 부정을 인식하고 분류하는 작업으로, 이를 위해 감성 특징인 감성 단어와 구문 패턴을 이용한다. 텍스트 내에 존재하는 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 통해 텍스트 전체의 감성을 분류하는 것이다. 하지만, 기존 감성 분석은 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 독립적으로 고려하기 때문에 문장 혹은 글 전체의 감성 정보를 정확히 파악하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 그러므로 본 연구는 기존 감성 특징들을 독립적으로 고려하는 것뿐만 아니라 문장 내에서 출현하는 감성들을 의미적으로 연결하여 하나의 패턴으로 정의한 감성 패턴을 제안하고, 감성 분석의 세부 연구 주제인 평점 추론에 감성 패턴을 새로운 감성 특징으로 사용하였다. 제안하는 감성 패턴의 효과를 검증하기 위해 영화평에 대한 평점 추론 실험을 수행하였다. 감성 패턴을 포함한 모든 감성 특징들을 사전에 정의한 학습 영화평들로부터 추출하고, 이를 확률 기법을 이용해 실험 영화평들의 평점을 추론하였다. 그 결과 감성 패턴을 사용하였을 경우 기존 감성 특징들만 사용했을 때 보다 추론한 평점이 더욱 정확함을 확인하였다.
본 연구에서는 박수진, 김한경, 한재현, 이정원, 김종일, 송경석, 정찬섭(2001)에서의 발견을 토대로 얼굴의 범주-차원적 감성 구조를 정립하였다. 박수진 등의 연구는 얼굴의 감성 구조를 이루는 2개의 차원축으로 '앳되다-성숙하다', '날카롭다-부드럽다'를 제안하였었다. 본 연구에서는 이들 축으로 이뤄진 얼굴의 2차원 감성 공간 내에 균일하게 17개의 위치를 선정하고 각 위치들에 합성된 해당 얼굴들을 위치시킴으로써 해당 공간의 얼굴 특징을 시각화하였다. 또한 얼굴의 물리적 특징의 변화가 감성에 어 떤 영향을 주는지를 두 개의 주요 축을 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 범주 모형으로서 개별 감성 어휘들과 얼굴의 물리적 특징이 어떤 관계가 있는지를 일차적으로 살펴보았다.
한국인 20대 여성 얼굴을 대표하는 30개 얼굴의 감성 형용사 평정을 통해 아름다운 얼굴의 감성 특징을 파악하였다. 얼굴 감성을 나타내는 14개 형용사 평정에 대해 주성분 분석을 실시한 결과 얼굴 감성은 샤프 요인과 소프트 요인으로 나뉘며, 사람들이 소프트한 느낌보다 샤프한 느낌을 지닌 얼굴을 더 아름답다고 느끼는 것으로 나타났다. 아름다운 얼굴의 감성 특징 검증을 위해 얼굴 합성법을 이용하여 합성한 이미지에 대해 얼굴 미모와 감성 형용사 평정을 실시하였다. '상위 평균' 이미지는 '전체 평균' 이미지보다, 전체 평균과 상위 평균의 얼굴 특징 차이를 50% 과장한 '상위+50' 이미지는 '상위 평균' 이미지보다 유의미하게 더 아름다운 것으로 평정되었다. 합성 얼굴의 감성 평정 결과 '전체 평균' 이미지는 소프트 감성에서 높은 평정을 받았으며, '상위 평균' 이미지는 샤프 감성, '상위150'이미지는 두 감성 요인을 모두 지니는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 샤프 혹은 소프트 중 하나의 감성 요인이 두드러진 얼굴보다 두 가지 감성 요인 모두에서 높은 평정을 받은 얼굴을 더욱 아름답다고 지각하는 것을 암시한다.
한국인 20대 여성 얼굴의 DB에서 얼굴의 물리적 특징을 고루 반영하는 대표적인 얼굴들을 선정하고 감성 및 미모 평정을 실시하여 아름다운 얼굴의 감성 특징을 파악하였다. 연구 1에서는 얼굴 감성 평정을 요인 분석하였으며, 그 결과 두 개의 요인으로 전체 변량의 약 65%를 설명할 수 있었다. 이들 두 요인은 각각 샤프(sharp) 요인과 소프트(soft) 요인으로 명명되었다. 연구 2에서는 각 얼굴들에 대해 감성 평정과 미모 평정을 실시하고 둘 간의 상관을 내보았는데, 얼굴 미모는 소프트한 느낌보다는 샤프한 느낌과 상관이 있는 것으로 나타났다. 연구 3에서는 얼굴 합성법을 이용하여 합성 이미지에 대해 미모 평정과 감성 평정을 실시하였다. 그 결과 미인들을 평균한 '상위 평균' 이미지가 '전체 평균' 이미지보다 아름답다고 평가되었으며, 그보다는 약하지만 '상위 평균' 이미지를 과장한 '상위 + 50' 이미지가 '상위 평균' 이미지보다 더 아름답다고 평가되었다. 감성 평정 결과, 전반적으로 '전체 평균' 이미지는 소프트한 느낌을, '상위 평균' 이미지는 샤프한 느낌을 지니고 있는 것으로 나타났으며, '상위 + 50' 이미지는 양쪽 느낌을 고루 지니고 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 아름다운 얼굴이 감성적 특징과 연결될 수 있는 독특한 물리적 특징을 지니고 있으며 이 물리적 특징의 과장이 이중적인 감성 특징을 유발하고 더 아름답게 평정될 수 있음을 시사한다.
본 논문에서는 근적외선 카메라를 이용한 눈의 다양한 특징 분석을 통해 감성을 분류하는 방법에 관한 연구를 진행하였다. 제안하는 방법은 기존의 유사한 연구와 비교했을 때, 감성 분류를 위해 더 많은 눈의 특징을 사용하였고, 각 특징이 모두 유의미한 정보를 포함하고 있음을 검증하였다. 긍정-부정, 각성-이완의 상반된 감성 유발을 위해 청각 자극을 사용함으로써, 눈의 특징에 끼치는 영향을 최소화하였다. 감성 분류를 위한 특징으로써, 동공 크기, 동공 크기 변화율, 깜박임 빈도, 눈을 감은 지속시간을 사용하였으며, 이들은 근적외선 카메라 영상으로부터 자체 개발한 자동화된 처리 방법을 통해 추출된다. 분석 결과, 각성-이완 감성 유발 자극에 대해서는 동공 크기 변화율과 깜박임 빈도 특징이 유의한 차이를 보였다. 또한, 긍정-부정 감성 유발 자극에 대해에서는 눈을 감은 지속시간 특징이 유의한 차이를 보였다. 특히 동공 크기 특징은 각성-이완, 긍정-부정의 상반된 감성 자극 유발 상황에서 모두 유의한 차이가 없음을 확인할 수 있었다.
얼굴은 내측두(IT: inferotemporal) 영역에 독자적인 처리 공간을 가지고 있는 (Bruce, Desimone, & Gross, 1981; Rolls, 1992) 매우 복잡한 시각 자극이다. 본연구는 이러한 복잡한 얼굴 자극을 구성하고 있는 물리적인 특징들을 추출하여 얼굴을 수치 구조면에서 분석하고 이를 감성 공간과 연결시킬 목적으로 수행되었ㄷ. 이를 위해 본연구에서는 먼저 얼굴 내부에 36개의 특징들 및 특징들 간 관계를 설정하였다. 또한 얼굴 외곽형의 분류를 위해 얼굴 윤곽선 부위에 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 크기가 다르다는 점을 감안하여 이들 특징값들 중 길이값들은 얼굴 좌우폭 또는 얼굴 상하길이를 기주으로 정규화(normalization)되었다. 그런 다음 36개의 얼굴 내부 특징 요소들과 5가지 얼굴 외곽형을 입력값으로 하여 주성분분석(PCA: proncipal component analysis)을 실시하고, 여기서 도출된 다섯 개의 요인점수를 기반으로 5차원 공간을 가정하였다. 이 공간을 대표하는 얼굴을 고루 선정하되 해당 얼굴이 있다고 보기 어려운 영역을 제외하고 평균에 해당하는 얼굴을 추가하여 총 30가지 대표 얼굴 유형을 선정하였다. 선정된 얼굴들에 대해 일차적으로 감성 평가를 실시하여 2차원 감성 공간에 대표 얼굴들을 분포시켰다.
본 연구는 한국인들이 선호하는 열차용 시트 디자인에 대한 감성특성을 파악하고 이를 실제 디자인으로 구체화하고자 실시되었다. 시트 디자인의 감성평가를 위해 형용사들을 추출하였고, 이를 이용하여 한국인들이 기대하는 열차용 시트 디자인의 감성특성을 조사하였다. 여기서 추출된 감성특성을 실제 디자인으로 보다 쉽고 구체화시키기 위하여, 특징적인 시트 디자인들을 시각적인 그림으로 제시하고, 각각에 대한 감성특성 및 선호도 평가를 실시하였다. 이러한 결과들을 종합하여 선호되는 시트 디자인의 감성특성과 이러한 감성특성과 관련을 가지는 실제 디자인 특징에 대하여 분석하였다. 이를 토대로 새로운 시트들을 디자인하여 2차 디자인 평가를 실시하였고, 가장 선호되었던 디자인을 최종 디자인 대안으로 결정하였다.
본 논문은 이동(Navigation)지원을 목적으로 하는 정보기기 콘텐츠를 개발하기 위하여 보행자의 감성이 반영된 감성정보처리법을 퍼지이론에 기초하여 제안하였다. 먼저, 가상의 목적지로 설정한 상업공간의 감성평가를 실시하고, 시각적 특징과 감성적 특징 사이의 인과관계를 규명하여 내비게이션 지식베이스로 구축하는 방법을 제안하였다. 지식베이스는 감성적 특징 사이의 상관관계모델, 시각적 특징량과 감성적 특징량 사이의 인과관계모델, 그리고 시각적 특징량과 물리적 특징량 사이의 변환모델로 구축된다. 다음으로, 보행자의 목적지에 대한 감성적 취향과 내비게이션에 주어지는 시간적 제약조건에 따라 목적지 탐색을 4가지 유형으로 분류하고 각각의 유형에 적합한 목적지 탐색방법을 제시하였다. 마지막으로, 구축된 지식베이스와 감성검색 알고리즘을 이용하여 내비게이션 유형별로 목적지 탐색을 시뮬레이션 하여 보행자의 감성을 고려한 정보탐색방법으로서의 유효성을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 감성정보처리법은 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠를 개발함에 있어 사용자의 감성기능을 적용하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
표정인식 시스템을 구현하기 위해서는 어떠한 얼굴 특징점이 특정한 내적상태와 밀접한 관련이 있는가를 알아야한다. 이를 위해 MPEG-4 FDP 중 39개의 얼굴 특징점을 사용하여 쾌-불쾌 및 각성-수면의 내적상태와 얼굴 특징요소간의 상관관계를 분석하였다. 연극배우들의 다양한 표정연기 사진 150장으로부터, 5개의 필터 크기와 8개의 필터 방위로 구성된 Gator wavelet을 사용하여 39개의 특징점을 중심으로 영상처리 하였다. 이들 특징점의 필터 반응 값과 내적상태의 상관관계를 분석한 결과, 내적상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었고, 각성-수면 차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간빈도 필터가 내적상태와 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선 방위가 내적상태와 관련이 있었다.
본 논문에서는 영상으로부터 한국적 감성 데이터를 추출하고 감성 컨텐츠 프레임워크(ISC) 구축을 통해 영상데이터를 다양한 멀티미디어 데이터와 함께 사용자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 영상으로부터 객체를 분리해내고 각각의 특징벡터 모델을 구축한다. 특징벡터모델은 요소인자로써 벡터공간의 데이터로 입력되고, 정규화 된 한국어 형용사 데이터와의 근접도를 비교하여 대표 감성을 표현하게 된다. 또한 감성 컨텐츠 데이터의 3층 구조를 이용하여 멀티미디어 데이터를 분류하고 대표 감성형용사와의 인자사상을 통하여 다양한 영상-감성 컨텐츠를 제공하는 프레임워크를 설계한다. 이것은 다양한 영상의 추상데이터에 대응한 감성표현을 추출하여 영상에 내포되어 있는 정확한 의미를 관찰자에게 전달할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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