최근 들어 트위터나 페이스북과 같은 SNS가 대중화되면서, 오피니언 마이닝에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 오피니언 마이닝 연구는 대부분 감성분류나 특징선택 방법에 중점을 두고 있으며, 오피니언 문서의 검색에 관한 연구는 아직 미진한 실정이다. 본 논문에서는 단문으로 구성된 오피니언 문서로부터 사용자가 원하는 문서들을 효율적으로 검색하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기존의 감성분류 방법을 활용함과 동시에 문서의 질적 평가를 위해 여러 가지 특징들을 적용한다. 검색 모델을 생성하기 위해 기계학습 기반 랭킹 기법을 활용하며, 감성 분류 모델을 기계학습 랭킹 모델에 통합하는 방법을 사용한다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법이 오피니언 검색에 효율적으로 적용될 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 감성분석기법이 환경평가에 적극 적용되어지면서 쓰이는 감성평가모형을 선행연구조사와 실험을 통해 두 가지 축약형 모형과 추론형 모형으로 구분하였다. 또한 두 가지 유형의 대표 모형인 EPA모형과 PAD모형의 평가어휘들의 특성을 실험을 통해 분석해 본 결과, 두 모형은 개발방식과 어휘구성에 큰 차이가 있고, 요인분석을 통해 어휘들이 모형별로 축약되는 것을 확인하였으며, 유사성 관계를 다차원척도법으로 분석한 결과 서로 관계성이 어느 정도 성립되는 것을 확인하였다. 이를 통해 감성평가모형이 감성평가에 사용될 때는 한쪽으로 치우치기 보다는 모형의 특징을 분석하여 적용하면 보다 객관적인 이미지 분석이 가능함을 알 수 있다. 본 연구에서는 가로경관 환경평가로만 국한되었다면, 다양한 분야에서의 평가대상이 비교될 수 있는 감성평가모형에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
사람의 이미지 감성인식은 각기 다른 성향으로 표현된다. 현재는 감성인식을 객관적으로 평가하려는 감성컴퓨팅 연구가 활발하게 연구되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 연구는 실행에 많은 문제점을 갖고 있다. 첫째, 감성인식 면에서 비객관적이고, 부정확하다. 둘째, 감성인식의 상관관계가 불명확한 점이다. 그리하여 본 연구의 필요성으로 이미지 감성의 규칙성을 실험하여 감성컴퓨팅 방식으로 제어하고자 한다. 또한 본 연구의 목적으로 감성인식을 숫자화하고, 객관화하는 이미지 감성컴퓨팅 시스템 방식을 적용하고, 사람의 감성과의 유사 정도를 비교한다. 이미지 감성컴퓨팅 시스템의 주요 특징은 감성인식을 숫자화 된 디지털 형식으로 계산한다. 그리고 감성컴퓨팅의 연구배경은 감성을 디지털화하는 James A. Russell의 핵심 효과(Core Affect)를 활용한다. 핵심 감성으로 쾌정도(X축)인 쾌와 불쾌, 긴장도(Y축)인 긴장과 이완의 감성축이고, 감성컴퓨팅 연구에 적용한다. 감성축은 연관된 대표감성으로 아주 기쁜, 흥분, 의기양양, 행복한, 자족, 고요한, 여유로운, 조용한, 피곤한, 무기력한, 우울한, 슬픈, 화가 난, 스트레스, 불안, 긴장된 감성의 16개로 구분하여 감성컴퓨팅에 적용한다. 본 연구의 과정은 이미지 감성컴퓨팅 계산식의 핵심인 색채 요소를 활용하여 색상, 명도, 채도를 감성속성요소로 적용한다. 감성속성요소는 중요도인 가중치를 적용하여 비율을 계산하고, 쾌정도(X축)와 긴장도(Y축)의 감성점수로 측정한다. 다시 교차된 감성점을 바탕으로 감성원으로 확장하고, 포함된 대표감성크기로 상위 5위인 주요대표감성으로 선별한다. 또한 사람의 이미지 감성을 16개 대표감성점수로 측정하고, 상위 5위의 대표감성으로 구분한다. 연구결과 감성컴퓨팅의 주요대표감성과 사람의 감성인식의 주요대표 감성을 비교하여 일치하는 대표감성수에 따라 감성의 유사 정도를 검증한다. 감성컴퓨팅 유사성 실험 결과 주요대표감성의 평균 일치율은 51%이고, 2.5개의 대표감성이 사람의 감성인식과 일치했다. 본 연구를 통해 감성컴퓨팅 계산 방식과 사람 감성인식의 유사 정도를 측정했고, 감성계산식의 객관적인 평가기준을 제시했다. 향후 연구에서는 좀 더 높은 일치율 향상의 방안과 감성계산식의 가중치 연구가 유지되어야 할 것이다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.163-169
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2000
In order to explore pathological characteristics of emotional regulation, the differences of affective primacy effects have been observed between schizophrenics and normal subjects. The transference of priming effect on rating tasks has been found for normal subjects only at suboptimal conditions, yet schizophrenics presented the transference of priming effect at optimal as well as suboptimal conditions. Finally, the effects this malfunction of emotional regulation would make on emotional pathology of schizophrenics is discussed.
사람의 음성이 나오기까지 화자가 전달하고자 하는 생각이 언어학적 구조로 바뀌고 이 과정에서 생각을 나타내는 적절한 단어나 구가 선택된다. 또 특정언어의 문법규칙에 의해 어순을 배열하고, 전체 의미에서 중요한 면을 강조하기 위해 피치ⅰ), 억양이나 강세와 같은 특성들을 첨가하는 등의 처리 절차를 통하게 된다. 음성은 기본적으로 여기ⅱ) 성분과 성도ⅲ) 성분으로 구분할 수 있다. 성도는 인두강과 구강을 합쳐서 일컫는다. 따라서 입 모양을 어떻게 하느냐에 따라서도 같은 말이라도 명료성에 영향을 미치게 되고 이러한 특성은 자신감이 넘치고 외향적인 모습으로 비춰지게 된다. 본 논문에서는 입의 모양에 따른 음성의 특징과 발성습관을 통해서 나타나는 사람의 성격을 알아보았다.
본 논문은 트위터 사용자들이 글(트윗)을 통해 표현한 인물에 대한 평가를 수집, 분석하여 인물에 대한 평판을 종합적으로 분석하는 시스템의 구성에 대한 논문이다. 트위터의 Open API를 이용한 데이터 수집과 수집된 데이터의 특징에 대하여 분석하고 감성사전을 이용한 데이터 분석과 분석된 결과의 저장방식에 대하여 논한다. 2012년에 치루어지는 18대 대통령 선거의 출마자들을 본 시스템에 적용하여 시스템의 유효성을 검증하고자 한다.
폴리에스테르(PET) 섬유는 그 우수한 특성 때문에 여러 분야에서 다양한 용도로 사용되어 왔다. 그러나 생활이 풍요로워짐에 따라 의류품에 대한 가치관이 강하고 오래 쓸 수 있는 제품에서 태에 대한 질적 향상을 도모하는 섬유제품을 요구하기에 이르렀으며 천연섬유에서는 얻지 못하는 합성섬유 특유의 감성을 특징으로 하여 전개를 시도한 "신합섬"은 더욱 새로운 감성, 다기능성을 추구하여 새로운 제품의 개발이 계속되고 있다. (중략)
논문은 상대적인 3차원 정보를 추출하기 위하여 스테레오 정합 알고리듬에 에피폴라 기하학을 적용하였다. 카메라로부터 입력받은 영상에서 추출된 특징 점으로부터 에피폴라 기하학 구조를 구성한다. 이렇게 구한 에피폴라 기하학 정보는 스테레오 영상에서의 정합 점들 간의 기하학적인 상관관계를 구성하고 조밀한 변이영상을 추출한다 실험결과를 통하여 제안된 알고리듬이 실제 공간상에서 대상물체를 실감 있게 표현함을 알 수 있다.
직물 표면을 문지를 때 느끼는 촉감은 여러 가지 기계적인 자극이 손 끝에 전달되어 느끼게 되므로, 직물의 표면의 특성을 분석하는 것은 매우 중요하다. 그러므로 표면을 덮고 있는 잔털의 양과 숫자를 측정하는 방법을 개발하고 촉감해석에 사용할 수 있도록 하였다. 표면의 거칠기는 비접촉으로 측정하여 잔털의 성질까지 포함된 스펙트럼을 얻었으며 FFT 분석을 통해 직물의 표면 구조의 특징과 상관되는 결과를 확인하였다. KES-F System에서 측정한 Hand Value와 비교 분석한 결과, 표면 거칠기와 잔털량과 잔털수는 객관적인 촉감해석에 중요한 요소로 사용할 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 정합기법을 이용하여 2차원 물체의 형상정보로부터 3차원 형상정보를 자동 추출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 정확한 3차원 형상추출을 위해서 밝기값기반 방법과 특징기반 방법의 장점을 살려 두 방법을 통합 사용하였다. 또한, 오정합을 최소화하고 처리속도를 향상시키기 위해서Coarst-to-fine 방법을 적용하였다. 제안한 방법에 의해 도출된 변이영상(Disparity map)은 3차원 그래픽을 이용하여 모델링에 적용함으로써 3차원 형상정보 추출의 타당성 및 가상공간에서의 적용 가능성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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