본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.
박수진, 김한경, 한재현, 이정원, 김종일, 송경석 및 정찬섭(2001)에서의 발견을 토대로 얼굴의 감성모형을 개발하였다. 박수진 등의 연구에서는 얼굴의 감성구조를 이루는 2개의 차원축으로 ‘날카롭다-부드럽다’, ‘앳되다-성숙하다’를 제안하였다. 본 연구에서는 이 축들로 이루어진 얼굴의 2차원 감성공간 내에 균일하게 17개의 위치를 선정하고 각 위치들에 합성된 해당 얼굴들을 배치함으로써 감성에 영향을 주는 전체적인 얼굴특징이 무엇인지를 가시화하였다. 또한, 얼굴의 물리적 특징들이 감성의 변화에 어떤 영향을 주는지를 두 개의 주요 축을 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 범주모형으로서 개별 감성어휘들과 얼굴의 물리적 특징이 어떤 관계가 있는지에 대해서도 살펴보았다.
속성기반 감성 분석은 텍스트 내에 존재하는 속성에 대해 세분화된 감성 분석을 수행하는 과제를 말한다. 세분화된 감성분석을 정확하게 수행하기 위해서는 텍스트에 존재하는 감성 표현과 그것이 수식하는 대상에 대한 정보가 반드시 필요하다. 그리고 순서대로 두 가지 정보는 이후 정보를 텍스트에서 추출하기 위해 중요한 단서가 된다. 따라서 본 논문에서는 KorBERT와 Bi-LSTM을 이용한 단계적 특징을 활용한 다중 작업 학습 모델을 사용하여 한국어 감성 분석 말뭉치의 감성 표현과 대상을 추출하는 작업을 수행하였다. 제안한 모델을 한국어 감성 분석 말뭉치로 학습 및 평가한 결과, 감성 표현 추출 작업의 출력을 추가적인 특성으로 전달하여 대상 추출 작업의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
현재 많은 사람들이 감성 인식에 대한 관심을 보이고 있다. 감성은 사람마다 다를 수 있어 모두를 만족시키기는 어렵기 때문에 다수의 사람들에게 공감을 얻는 것이 감성 인식의 목표이다. 영상에서의 감성 인식 방법은 영상의 여러 가지 특징을 이용하여 감성과 매칭하여 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 Image Scale을 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 방법은 고바야시의 Image Scale을 참고하여 색상 정보를 데이터화하고, 의류 영상에서 추출한 색상과 비교하여 감성 인식하는 것이다. 이를 통하여 의류 영상에서의 감성을 인식할 수 있으며, 시스템의 다양한 응용이 가능하다.
최근 음악 검색 연구에서 일반적으로 사용되는 방법은 키워드 중심의 텍스트 기반 검색방식, 음원의 특징 정보나 허밍 질의 처리 등을 이용하는 내용기반 검색 방식 등이 있다. 그러나 이러한 검색 방식은 단순히 원하는 음악을 질의에 따라 검색해 주며 인간의 감성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 질의에 의한 검색뿐만 아니라 질의한 음원과 감성정도가 같은 음원을 추천하는 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템을 제안한다. 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템은 크게 2가지 요소로 구성된다. 첫 번째는 사용자가 질의한 질의어를 분석하는 감성기반 검색추론엔진과 두 번째는 음원의 특징 정보 및 감성 정보를 가지고 있는 음원 감성 정보 데이터베이스로 구성된다. 사용자의 감성에 따라 음악을 검색하고 추천한다는 것은 향후 음반 산업에 큰 발전에 기여할 것으로 기대한다.
향은 방향성 또는 휘발성 물질에 il해 코의 점막을 통해 흡입되어 여러 감성의 변화와 뇌파등 생체 신호의 변화를 초래하고 또한 풍부한 감성도 유발한다. 특히 기억력에 관련된 원시 감정을 유발하고 생체에서 나오는 phermone(페르몬)은 행동 양식까지 영향을 미친다. 또한 질환치료에도 적용되거나 증상의 경감, 예방효과 등을 보여주는 aromatherapy는 매우 유망한 분야이다. 본 연구에서는 이러한 페르몬 향과 aromatherapy에 사용되는 essential oil등을 이용하여 주관적 감성 평가를 실시하고 이를 통계분석하여 이들 여러 종류의 향들의 자극으로 유발되는 감성의 특징을 밝혀내고자 하였다. 둘째로 향의 선호도를 결정하는데 어떠한 감성요인이 작용하는지를 알고자 하였다. 실험에 사용된 향은 26종류이고 총 33명의 지원자가 참여하였다. 설문지는 18문항을 선별하여 4가지 유형으로 작성한 후 유형별로 데이타를 정리하여 베리막스의 요인분석, 회귀분석, 군집분석등을 이용하여 분석하였다. 베리 막스의 요인분석으로 감성 형용사를 비슷한 척도끼리 묶어 .괘한 감성을 결정하는 요인, 자극의 강도를 결정하는 요인, 이외의 다른 고풍스럽거나 현대적인 요인등 3개 요인으로 grouping하였다. 향의 선호도를 결정하는데 중요한 감성척도에서는 피검자 성별에 따라 차이가 있음을 보여주었다. 남성의 경우 황홀하다, 여성적이다인데 반해 여성인 경우 재적하다, 친숙하다라는 감성 척도가 중요하게 작용하였다. 또한 각 향별로 군집 분류하여 향의 종류를 구분할 수 있었으며 또한 각 향별 선호도를 결정하는 감성 척도도 구해 보았다. 또한 향의 분류에 따른 감성 척도의 특징을 성별로 관찰한 결과 페르몬 향인 경우 essential oil과 달리 성별의 차이가 나타났다. 결론적으로 후각을 자극하는 향물질로 유발된 감성 측정을 해 본 결과 성별에 따라 선호도를 결정하는 감성요인의 차이를 알 수 있었으며 또한 essential oil에서는 성별 차이가 없는데 반해 페르몬 향의 경우 성별의 차이를 나타내었다.
향은 방향성 또는 휘발성 물질에 의해 코의 점막을 통해 흡입되어 뇌파등의 생체 신호의 변화를 초래하고 풍부한 감성도 유발시킨다. 향은 기억력에 관련된 원시 감정을 유발시킬 뿐만 아니라 생체에서 나오는 페로몬(pheromone)은 행동 양식까지 영향을 미친다. 또한 향을 이용하여 증상의 경감, 예방효과등 질환을 치료하는 aromatherapy는 매우 유망한 분야이다. 본 연구에서는 이러한 페로몬향과 aromatherapy에 사용되는 essential oil등을 이용하여 주관적 감성 평가를 실시하고 이를 통계 분석하여 여러 종류 향들의 자극으로 유발되는 감성의 특징을 밝혀내고자 하였다. 둘째로 향의 선호도를 결정하는데 작용하는 감성요인을 알고자 하였다. 실험에 사용된 향은 26종류이고, 총33명의 지원자가 참여하였다. 설문지는 9점척도의 18문항을 선별하여 4가지 유형으로 작성한 후 유형별로 자료를 정리하여 베리막스의 요인분석, 외귀분석, 군집분석등을 이용하여 분석하였다. 베리막스의 요인분석으로 설문에 사용한 감성 형용사를 쾌한 감성으르 결정하는 요인, 자극의 강도를 결정하는 요인, 이외의 다른 고풍스럽거나 현대적인 요인 등 비슷한 3개 요인으로 나누었다. 향의 선호도를 결정하는데 중요한 감성척도에서는 피검자 성별에 따라 차이가 있음을 보여주었다. 남성의 경우 '황홀하다, 여성적이다' 인데 반해 여성인 경우 '쾌적하다. 친숙하다'라는 감성 척도가 중요하게 작용하였다. 또한 각 향별로 군집을 분류하여 향의 종류를 구분할 수 있었으며 또한 각 향별 선호도를 결정하는 감성 척도도 구해 보았다. 또한 향의 분류에 따른 감성 척도의 특징을 성별로 관찰한 결과 페로몬 향의 경우 essential oil과는 달리 성별에 따른 차이가 나타났다. 결론적으로 후각을 자극하는 향물질로 유발된 감성을 측정해 본 결과 성별에 다라 선호도를 결정하는 감성요인의 차이를 알 수 있었으며, essential oil에서는 성별 차이가 없는데 비하여 페로몬 향의 경우 성별의 차이를 나타내었다.
본 논문에서는 지역적으로 서로 다른 감성을 지닌 영상을 검출하기 위해서 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템을 제안 하였다. 제안하는 검색 시스템은 영상을 $17{\times}17$의 겹치지 않는 부분영역으로 나누고, 각 부분영역에 대한 감성 특징을 추출한다. 본 논문에서는 부분영역 내에서 감성 특징을 추출하기 위해서, H. Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 부분영역으로부터 해당 감성어에 대한 감성 색상의 분포정도를 계산하여 각 부분영역의 감성어에 대한 히스토그램 값 중 가장 큰 값을 지닌 감성어를 취하게 된다. 제안하는 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템은 Corel 영상 데이터베이스에 대해서 유효성을 평가하여, 전역적 방법보다 우수한 검색 정확도와 재현도를 가짐을 보여주었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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