• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.32-35
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• 2001

본 연구에서는 폰트를 식별할 수 있는 모듈을 제공하고 각 폰트마다 가지고있는 감성정보를 추출한다. 각 폰트의 특징 추출을 위해 세그먼트 폭 밀도함수를 사용한다. 각 폰트가 가지는 고유한 밀도함수로부터 폰트를 식별할 수 있다. 두 번째 모듈로서 각 폰트가 수반하는 감성정보를 추출한다. 각 폰트가 갖는 감성정보는 사용자기반의 감성데이타를 수집하고 이를 퍼지 멤버쉽을 이용하여 정의한다. 즉, 폰트정보만을 분석함으로서도 문서, E메일, 웹 문서 등에서 폰트가 수반하는 감성정보를 추출할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.79-86
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• 2020

In this paper, we propose an efficient emotional relaxation framework using Dijkstra algorithm based on anisotropic features. Emotional relaxation is as important as emotional analysis. This is a framework that can automatically alleviate the person's depression or loneliness. This is very important for HCI (Human-Computer Interaction). In this paper, 1) Emotion value changing from facial expression is calculated using Microsoft's Emotion API, 2) Using these differences in emotion values, we recognize abnormal feelings such as depression or loneliness. 3) Finally, emotional mesh based matching process considering the emotional histogram and anisotropic characteristics is proposed, which suggests emotional relaxation to the user. In this paper, we propose a system which can recognize the change of emotion easily by using face image and train personal emotion by emotion relaxation.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.08a
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• pp.147-149
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• 2018

음성인식, 행동패턴인식, 텍스트마이닝 등 사람의 자연스러운 사회적인 활동을 통해 감성을 분석하려는 연구는 지속적으로 증가하고 있다. 특히 SNS는 현대사회에서 없어서는 안 될 소통의 도구로 자리 잡았기 때문에 SNS의 비정형데이터를 이용한 감성분석은 마케팅 분야에서 중요한 활용도구로 사용되고 있다. 이러한 추세에 따라 한국어에 대한 감성인식 역시 다방면으로 분석, 활용되고 있고 한국어의 어순과 표현방식, 중의성, 방언 등의 몇 가지 특징으로 인해 영어와는 다른 방식으로의 접근방식에 대한 필요성이 많은 연구에서 논의되고 있다. 따라서, 이 연구에서는 이러한 한국어의 특징을 수용하여 분석할 수 있도록 시계열 분석에 유용한 LSTM과 중복단어에 대한 가중치를 적용하여 한국어 감성분석을 진행해보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.418-421
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• 2011

인간의 감성은 개인이 생활을 통하여 갖게 되는 자신의 기준에 의하여 동일한 외부자극에 대해서 다양하게 나타난다. 대부분 우리는 인간이 수행하는 각각의 행동들을 통해 문제 해결을 위한 감성의 변화와 생각, 사고의 절차 등을 인지할 수 있기 때문에 감성은 인간의 작업 능력과 정보 분석 및 해결 등의 문제들과 밀접하게 관계가 있다. 본 논문에서는 이미지의 내재 정보에서 특징점을 추출하고 추출한 특징점을 SVM 알고리즘을 이용하여 학습시킨 후 결과 클래스를 러셀 평면 좌표계에 맵핑함으로써 이미지의 감성 정보를 추출하는 연구를 진행하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2007.05a
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• pp.91-94
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• 2007

현대의 디자인에서 가장 주목할 특징은 Convergence, 즉 융합적 사고 전개이며 그 외적형식이 감성디자인이다. 즉 감성의 지표인 니즈를 통하여 디지인 기획단계에서부터 최종 소비까지 사용자의 감성을 고려한 총체적 메카니즘을 말한다. 따라서 감성디자인은 감성에 대한 연구가 필수적이다. 그럼에도 불구하고 감성에 대한 기존의 연구에서, 감성은 직관적이지만 모호한 것이었다. 그러나 학제간의 연구성과에 힘입어 감성은 이성의 상반적 개념으로 지각, 쾌감과 감정을 외연으로 갖으면서 인간지성을 매개하는 심의의 능력인 것이다. 이때 감성은 니즈의 통계학적 분석에 의한 평균값이 아니라 기호해석의 구조적 강제성에 의하여 보편성을 획득하게 되어 실천적 행위로써 디자인 프로세스를 거쳐 다시 감성의 출발지인 소비자에로 이행하는 순환적 고리를 형성하게 된다. 이것인 감성디자인의 의미전달의 구조이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.3
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• pp.330-335
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• 2004

In this paper, we propose the technique for recognizing the human emotion by using the color image. To do so, we first extract the skin color region from the color image by using HSI model. Second, we extract the face region from the color image by using Eigenface technique. Third, we find the man's feature points(eyebrows, eye, nose, mouse) from the face image and make the fuzzy model for recognizing the human emotions (surprise, anger, happiness, sadness) from the structural correlation of man's feature points. And then, we infer the human emotion from the fuzzy model. Finally, we have proven the effectiveness of the proposed method through the experimentation.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.03a
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• pp.201-201
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• 1999

감성(sensitibility)은 반사적이며 직관적으로 발생하고, 인위적인 조정이 불가능하며 명확한 표현이 어렵고 모호하다고 한다. 또 감정(emotion)이 주어진 대상에 따라 동일한 반응을 보이는 공통성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에도 개인에 따라 다양한 반응을 보이며, 시간과 환경에 따라 변한다고 본다. 이는 반응 형성의 두 가지 요소인 외부의 자극이나 대상과 반응하는 주체의 양자에서, 감정이 감성에 비해 외부의 자극이나 대상의 영향을 더 받고, 감성은 상대적으로 외부 상황보다는 반응 주체의 다양한 내부 상황에 따라 결정된다는 것을 의미할 수 있다. 이러한 감성의 특징들은 Freud가 말한 무의식의 특징과 비슷한 점이 많다. 따라서 무의식의 작용양상을 살펴보는 것이 감성의 연구에 도움이 될 수 있다고 생각한다. 무의식이란 우리의 마음에 항상 작용하고 있지만, 일상적인 상태에서는 분명하게 알아 볼수가 없고 확실하게 드러나지도 않는 어떤 힘을 말한다. 이는 개인의 다양한 과거 경험이 포함되어 있어서 사람에 따라 각기 다르게 나타나게 된다. 우리가 항상 경험하고 있는 의식은 확실하게 서로 구분되는 대상과 확인율(the principle of identity), 구분논리(bivalent logic), 모순율(the principle of formal contradiction), 상반율(the principle of incompatibility), 가감율(the operation of substraction)을 수용하여 작용한다. 무의식은 의식활동의 이러한 명료함과 정연함을 벗어나 활동한다. 대상간의 구분이 모호해지고 정연한 논리가 흐트러진다. 일상에서는 꿈의 내용과 어린이의 생각, 감정에 치우칠 때 무의식의 특징이 나타난다. Freud는 꿈을 관찰하여 무의식의 작용양상을 다음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 다음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 부딛힘이 없이 공존하고 일상의 논리가 무시된다. 부정, 의심이 없고 확실한 것이 없다. 한 대상에 가졌던 생각이 다른 대상에 옮겨간다(displacement). 한 대상이 여러 대상이 갖고 있는 의미를 함축하고 있다(condensation). 시각적인 순서가 무시된다. 마음속의 생각과 외부의 실제적인 일을 구분하지 못한다. 시간 상의 순서가 있다가 없다가 한다. 차례로 일어나야 할 일이 동시에 한꺼번에 일어난다. 대상들이 서로 비슷해지고 동시에 있을 수 없는 대상들이 함께 나타난다. 사고의 정상적인 구조가 와해된다. Matte-Blance는 무의식에서는 여러 독립된 대상들간의 구분을 없애며, 주체와 객체를 하나로 보려는 대칭화(symmetrization)의 경향이 있기 때문에 이런 변화가 생긴다고 하였다. 또 대칭화가 진행되면 무한대의 느낌을 갖게 되어, 전지(moniscience), 전능(omnipotence), 무력감(impotence), 이상화(idealization)가 나타난다. 그러나 무의식에 대칭화만 있는 것은 아니며, 의식의 사고양식인 비대칭도 어느 정도 나타나며, 대칭화의 정도에 따라, 대상들이 잘 구분되어 있는 단계, 의식수준의 감정단계, 집단 내에서의 대칭화 단계, 집단간에서의 대칭화 단계, 구분이 없어지는 단계로 구분하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.76-78
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• 2006

인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.11
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• pp.1-6
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• 2014

Emotion recognition is defined as that machines automatically recognize human emotions. Because the human emotions is very subjective, it is impossible to measure objectively. Therefore, the goal of emotion recognition is to obtain a measure that is agreed by as many people as possible. Emotion recognition in a image is implemented as the method that matches human emotions to the various features of the image. In the paper, we propose an emotion recognition system using color features of clothing image based on the Kobayashi's image scale. The proposed system stores colors of image scale into a database. And extracted major colors from a input clothing image are compared with those in the database. The proposed system can obtain three emotions maximally. In order to evaluate the system performance 70 observers are tested. The test results shows that recognized emotions of the proposed system are very similar to the observers emotions.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.25 no.4
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• pp.129-138
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• 2022

In the context of the increasing applications of voice assistants in vehicles, we focused on the association between the visual appeal of the cars and the acoustic characteristics of the voice assistants. This study aimed to investigate the relationship between the visual appeal of the vehicle and the voice assistant based on their emotional characteristics. A total of 15 adjectives were used to assess the emotional characteristics of 12 types of cars and six types of voices. An online interview was carried out, instructing participants to match three adjectives with the presented car images or voices. This was followed with a brief interview to allow the participants to reflect on the adjective matches. Based on the assessments, we performed principal component analysis (PCA) to determine factors. We aimed to deploy the cars and voices and analyze the patterns of clustering. The PCA analysis revealed two factors profiled as "Light-Heavy" and "Comfortable-Radical." Both car and voice stimuli were deployed in a two-dimensional space showing the internal relationship within and between the two substances. Based on the coordination data, a hierarchical cluster grouped the 18 stimuli into four groups labeled as challenge, elegance, majesty, and vigor. This study identified two latent factors describing the emotional characteristics of both car images and voice types clustered into four groups based on their emotional characteristics. The coherent matches between car style and voice type are expected to address the design concept more successfully.