• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2100-2102
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• 2003

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.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.271-276
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• 1999

자동 표정인식 및 합성 기술과 내적상태별 얼굴표정 프로토타입 작성의 기초 작업으로서 특정 내적상태를 표현하는 얼굴표정의 특징적 구조를 분석하였다. 내적상태의 평정 절차를 거쳐 열 다섯 가지의 내적상태로 명명된 배우 여섯 명에 대한 영상자료 90장을 사용하여 각 표정의 특징적 구조를 발견하고자 하였다. 서로 다른 얼굴들의 표준화 작업과 서로 다른 표정들의 직접 비교 작업에 정확성을 기하기 위하여 각 표정 표본들을 한국인 표준형상모형에 정합하였다. 정합 결과로 얻어진 각 얼굴표정의 특징점에 대해 모형이 규정하고 있는 좌표값들만으로는 표정해석이 불가능하며 중립얼굴로부터의 변화값이 표정해석에 유효하다는 결론을 얻었다. 표정의 특징적 구조는 그 표정이 표현하는 내적상태가 무엇인가에 따라 발견되지 않는 경우도 있었으며 내적상태가 기본정서에 가까울수록 비교적 일관된 형태를 갖는 것으로 나타났다. 내적상태별 특징적 표정을 결정할 수 있는 경우에 표정의 구조는 얼굴표정 요소들 중 일부에 의해서 특징지어짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2012.05a
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• pp.13-14
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• 2012

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.459-463
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• 2006

사회가 개인화하고 사용자의 요구가 다양해짐에 따라, 사용자의 감성을 기반으로 하여 서비스를 제공하는 많은 연구와 응용 어플리케이션을 개발되고 있다. 그 중, 시각적인 정보에 대한 인간의 감성은 디자인, 패션, 상품개발과 같은 여러 분야에서 그 중요성이 부각되어 다각적인 측면으로 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 그러한 연구들이 아직 괄목할 만한 성과를 내지 못하고 있다. 더욱이, 시각 정보로부터 유용한 요소를 추출하고, 감성을 예측하는 자동화된 시스템이 매우 미흡한 실정이다. 그러므로, 본 연구는 칼라와 텍스처를 자동으로 추출하고 그와 관련된 특정 감성에 대해 효율적으로 예측 가능한 직물감성 예측 신경망 시스템을 개발하였다. 또한 칼라와 텍스처와 같은 시각정보와 감성과의 관계를 규명하고자 각 시각 특징을 입력 값으로 하고, 감성 값을 출력 값으로 하는 신경망을 개발하였고 실험을 통해 각 감성에 따라 칼라와 텍스처 요소가 다르게 영향을 미친다는 사실을 증명할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.211-212
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• 2009

생애 초기 특정기간(critical period) 동안의 경험이 나중에 경험하여 인지하는 과정에 영향을 미치는 이론에 근거하여 지구환경의 영향에 의존하여 특징 되어 가는 풍토색 기반 인간의 기질을 고찰하였고, 이러한 기질의 차이에 따라 동일한 제품환경에 대하여도 서로 다른 감성이 유발될 수 있음을 추론하였다. 인간은 생존하기 위하여 자신이 속한 지역의 자연환경에 알맞게 자신의 생체시스템을 적응시켜간다. 동일한 환경자극을 제시하고 피험자의 생리적 입력조건을 같도록 통제하더라도 피험자들간의 체질, 즉, 생체시스템이 다르면 서로 다른 감성을 느끼게 되고 그 결과 심리적/생리적 감성평가 결과는 피험자에 의존하여 서로 다르게 나타난다. 그러므로 감성평가를 하기에 앞서 우선적으로 체질분류를 하여 피험자들간의 생체시스템에 대한 균질성을 높이면 동류의 체질에 대하여는 감성편차가 감소될 것이며 체질에 따른 감성평가 결과는 실용성이 높아질 것이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.397-412
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• 2023

In order for social robots to take root in human life, it is important to consider the technical implementation of social robots and human psychology toward social robots. This study aimed to derive potential social robot clusters based on the emotions consumers feel about social robot appearance design, and to identify and compare important design characteristics and emotional differences of each cluster. In our study, we established a social robot emotion framework to measure and evaluate the emotions consumers feel about social robots, and evaluated the emotions of social robot designs based on the semantic differential method, an kansei engineering approach. We classified 30 social robots into 4 clusters by conducting a multidimensional scaling method and K-means cluster analysis based on the emotion evaluation results, confirmed the characteristics of design elements for each cluster, and conducted a comparative analysis on consumer emotions. We proposed a strategic direction for successful social robot design and development from a human-centered perspective based on the design characteristics and emotional differences derived for each cluster.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.787-789
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• 2004

본 논문에서는 퍼지 시스템을 이용하여 칼라 패턴으로부터 인간의 강성을 예측하는 텍스타일 인덱싱 시스템을 제안한다. 텍스타일 인덱싱이란 입력받은 직물 영상을 섬유의 영상을 강성 특징으로 색인화 하는 것이다. 제안된 시스템은 입력 영상에 대해 warm-cold, strong-weak, heavy-light특징이 어느 정도 있는지 조사한다. 제안된 시스템은 크게 특징추출 부분과 감성 분류로 구성한다. 특징 추출은 입력 영상에서 컬러 점보와 텍스처 정보를 추출하고, 감성 분류는 특징 추출 부분으로부터 얻어진 정보들을 분석하여 영상 내 포함된 강성을 찾아낸다. 이때 분류를 위해서 본 논문에서는 퍼지 시스템을 사용한다. 퍼지 룰은 80개의 영상에 대하여 70명의 설문조사를 기반으로 하여 경험적으로 얻어졌다. 제안된 시스템은 80개의 영상에 대하여 테스트 해본 결과는 제안된 시스템의 효율성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.205-208
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• 1997

본 연구는 기하학적인 특징 추출을 기반으로 얼굴 영상에서 얼굴표정을 인식하는 방법을 제시한다. 얼굴표정은 3가지 그룹으로 제한한다(무표정, 기쁨, 놀람). 표정에 관련된 기본 특징들을 추출하기 위하여 얼굴표정정영상에서 눈높이, 눈폭, 입높이, 입폭을 추출하여 데이터를 분석한다. 분석결과로 눈높이, 입폭, 입높이가 표정을 분별하는 주요 특징으로 추출되었다. 각 표정별 눈높이, 입폭, 입높이가 표정을 분별하는 주요 특징으로 추출되었다. 각 표정별 눈높이, 입폭, 입높이의 평균과 표준편차를 구하여 표정별 표준 템플릿을 작성하였다. 표정인식 방법은 최소 근접 분류기(nearest neighbor classifier)를 사용하였다. 새로운 얼굴표정 영상과 표준 템플릿간의 유클리드 거리를 계산하여 새로운 표정에 대하여 83%인식률을 얻었다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.2
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• pp.55-63
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• 1998

섬유 패턴 디자인을 체계적이고 객관적으로 기술할 수 있는 도구를 패턴 디자인의 지각적 속성에 기초하여 개발하였다. 세 단계로 이루어진 연구의 첫 단계에서는 패턴 디자인의 단계를 실제 디자인 과정에 기초하여 'PP의 디자인', 'RPU의 디자인', 'RPU의 배열'의 순서로 개념화한 후, 이 데 영역에 걸쳐 30개의 지각적 특징들을 추출하였고, 섬유 패턴 디자인을 충실히 기술할 수 있다는 것을 확인하였다. 다음으로 추출된 30개의 지각적 특징들을 'PP의 모양에 의한 돌출성', 'PP의 색채에 의한 돌출성', 'PP들 모양의 다양성'. 'PP들의 변화도', 'PP들 색채의 다양성', 'RPU의 돌출성', 'RPU의 다양성'이라는 7개의 상위 특징으로 수렴시킨 후, 이 7개의 상위특징들을 다시 'PP에 의한 다양성', 'RPU의 돌출성' 'RPU의 다양성'이라는 4개의 최상위 특징으로 수렵시키는 방식으로 위계화 하여 섬유 패턴 디자인 요소 분석체계를 구성하였다. 또한 대표적인 섬유 패턴 디자인에 대한 이 체계의 기술 가능성을 검토함으로써 본 체계를 수정·보완하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.198-204
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• 1998

텍스쳐는 그 정의화 특징이 명확하지 않은 패턴이며, 무한한 변형에 따른 무한한 수의 텍스쳐가 존재한다. 이로 인해 사람의 텍스쳐 지각에 관한 연구에 어려움이 있다. 본 논문에서는 신경망으로 사람의 텍스쳐 특징 지각과 텍스쳐간의 유사도 지각을 모의실험하였다. 쌍별비교와 비교판단법칙을 사용하여 사람이 지각하는 텍스쳐의 특징값과 텍스쳐간의 유사도 값을 구하였다. 구한 값을 바탕으로 신경망의 일종인 다층퍼셉트론을 사용하여 특징 추출기와 유사도 특정기를 구현하여 모의 실험하였다. 신경망을 사용하여 모의실험한 결과, 사람의 텍스쳐 특징 지각과 텍스쳐간의 유사도 지각과 유사한 결과를 얻었다. 이러한 실험결과는 신경망으로 구현된 시스템이 사람의 감성적인 수치를 구하는 방법으로 사용될 수 있음을 보여 준다.