Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2014.11a
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pp.101-102
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2014
현재 인간의 감성표현을 위한 수단중의 하나인 음악이 인간의 감성반응을 자극하는데 어떠한 역할과 기능을 하는가에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 창작자 입장에서 감성 표현 시 음악의 요소들이 어떻게 활용되는지를 분석하고 각 의도된 정서 및 요소가 청취자의 감성반응으로 나타나는지를 연구하였다. 대표적인 음원 사이트인 네이버, 멜론, 엠넷에서 두 달 이상 5위안에 랭크된 곡들을 선정하였다. 선전된 각 곡들을 음악 전문가집단 대상에게 설문 조사하여 각 곡에 사용된 음악적 특징과 분석하고 각 요소 별 감성을 수집하여 연구 분석하였다. 이러한 연구를 토대로 창작자가 의도하는 감성과 청취자의 감성 반응에 대한 상관관계를 밝히는데 유용한 자료가 될 것이다.
제품의 “감성이미지”란 제품의 기능과 함께 제품의 전달하는 감각적 요소 그리고 사용자가 제품을 통해 표현하고자 하는 개념적 표상을 통합하는 이미지이다. 감성이미지의 국제 비교 연구는 사용자가 특정 제품에 대해 가지고 있는 이미지를 구가나 문화의 맥락 속에서 해석하고, 이들 이미지를 상호 비교 평가하고자 한다. 생활문하 속에서 사용자들이 제품에 대해 가지는 감성이미지를 계량적으로 규명하고 비교 평가하며, 이 정보를 기초로 각국의 문화와 정서에 적합한 제품 디자인의 모형을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 구체적인 연구활동으로 다음과 같은 방법이 제시되었다. 먼저, 각 문화 집단을 특징 지울 수 있는 표상개념으로 “언어 이미지” 스케일을 구성하였다. 이 언어 이미지에 대응하는 디자인 요소로 색채를 활용하여, 언어 개념과 색채 요소에 상응하는 자동차 제품의 감성 이미지가 각 문화 집단에 따라 상이하게 나타날 수 있는지를 비교하고자 하였다. 본 연구에서 나타난 각 문화 집단들이 특정 제품에 대해 적용하는 감성 이미지는 언어와 색체 요소로 구체화 될 뿐 아니라, 이들 집단이 형성한 사회적 표상(social representation)의 개념으로 비교될 수 있는 것을 보이고자 하였다.
감성은 의사결정에 많은 영향을 미침에도 불구하고, 시계열예측에 있어서의 연구는 매우 적은 편이다. 본 연구는 감성이 시계열 예측에 미치는 영향을 시계열정보의 형태 (그래프, 계정성)와 더불어 살펴보았다. 감성은 피험자로 하여금 인터넷시험을 보게 하고 즉시 그 결과를 아려줌으로 유발하였다. 시험결과가 좋은 피험자에게는 상금을 주어서 그 효과를 극대화하도록 하였다. 본 연구는 팩토리얼로 설계되었으며, 86명의 학생이 인터넷에서 운용되는 실험프로그램을 직접 사용하였다. 그 결과 감성은 그 자체로는 효과가 없었지만, 정보가 주어진 형태와 관련되어 그 효과가 타나났다는 점이 매우 흥미롭다. 특히 좋은 감성이 유발된 경우, 계절성이 테이블형태로 (그래프에서 잘 표현될 수 있다는 점에도 불구하고) 더욱 정확하게 처리하는 경향이 있었다. 또한 피험자의 뇌파를 분석한 결과 전두엽 베타파가 정확성에 많은 기여를 하는 것으로 나타났다.
As popular music grows, lyrics are taking a more important part of the pop music. In the thesis suggests that to prove that each can I maximize based on the lyrics' emotions, the study compares between a sense of cheerful and sad songs. For this reason, many emotional words were extracted by various word expressions in the cheerful songs and limited expressions of grief sensibilities were shown through relatively small amount of emotional words in the sorrowful songs.
With an assumption that the view point of a given society and time on facial attractiveness can be inferred by analyzing popular stars' faces, the cross-cultural differences in the physical measures of Korean and foreign stars were investigated. A classification model of affective facial impressions was used to obtain the physical measures of the faces and classifying them into a face-type category. The number of face images analyzed in the study were 297 in total: 94 Korean stars, and 203 foreign stars. The results show that the common characteristics found in the cross-cultural analyses of Western and Eastern stars was a sharp face.
현 연구에서는 음성합성의 기초자료 수집을 위하여 대화체 감정표현의 음성적인 패러미터를 찾아내려고 시도하였다. 이를 이하여 일단 가장 자주 사용되는 대화체 감정표현자료가 수집되었고 이들 표현을 발화할 때 가장 주의를 기울이는 발성의 특징들이 탐색되었다. 구어체적 감정표현의 타당한 데이터베이스를 작성하기 위하여 20대와 30대로 연령층을 구분하여 자료를 수집, 분석하였다. 그 결과 다양한 감정표현의 발화특성들은 음의 강도, 강도변화, 그리고 음색이 중요한 기준으로 작용하는 것으로 나타났다. 다차원분석 결과 산출된 20대와 30대의 음성표현이 도면은 개별정서들이 음성의 잠재차원 상에서 상당한 일관된 특징을 지님을 보여 주었다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1999.11a
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pp.277-291
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1999
현 연구에서는 음성합성의 기초자료 수집을 위하여 대화체 감정표현의 음성적인 패러미터를 찾아내려고 시도하였다. 이를 위하여 일단 가장 자주 사용되는 대화체 감정 표현자료가 수집되었고 이들 표현을 발화할 때 가장 주의를 기울이는 발성의 특징들이 탐색되었다. 구어체적 감정표현의 타당한 데이타베이스를 작성하기 위하여 20대와 30로 연령층을 구분하여 자료를 수집, 분석하였다. 그 결과 다양한 감정표현의 발화특성들은 음의 강도, 강도변화, 그리고 음색이 중요한 기준으로 작용하는 것으로 나타났다. 다차원 분석 결과 산출된 20대와 30대의 음성표현의 도면은 개별정서들이 음성의 잠재차원 상에서 상당한 일관된 특징을 지님을 보여 주었다.
Sentiment lexicon is an essential element for expressing sentiment on a text or recognizing sentiment from a text. We propose a graph-based semi-supervised learning method to construct a sentiment dictionary as sentiment lexicon set. In particular, we focus on the construction of domain-specific sentiment dictionary. The proposed method makes up a graph according to lexicons and proximity among lexicons, and sentiments of some lexicons which already know their sentiment values are propagated throughout all of the lexicons on the graph. There are two typical types of the sentiment lexicon, sentiment words and sentiment phrase, and we construct a sentiment dictionary by creating each graph of them and infer sentiment of all sentiment lexicons. In order to verify our proposed method, we constructed a sentiment dictionary specific to the movie domain, and conducted sentiment classification experiments with it. As a result, it have been shown that the classification performance using the sentiment dictionary is better than the other using typical general-purpose sentiment dictionary.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2003.05a
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pp.148-153
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2003
본 논문에서는 심근허혈 질환을 효율적으로 분류하기 위한 신경망을 설계하였다. European ST-T DB의 심전도로부터 ST 분절의 특징을 추출하여 입력노드를 결정하고 10개의 학습률과 학습 횟수에 따른 신경망의 MES를 계산하였다. 실험 결과 특징 파라미터의 조합을 ST0, ST80, Slope, Area로 하였을 때 MSE를 가장 작았다. 이러한 특징 파라미터를 이용하여 신경망의 입력으로 학습시킨 경우 학습 횟수의 증가에 따라 MSE가 지수합수적으로 감소하였으며 1,000회 이상에서는 둔하게 감소하였다. 또한 학습 횟수가 5,000회, 10,000회, 15,000회 각각의 경우에 대하여 학습률을 0.01부터 0.7까지 증가시키면서 MSE를 계산한 결과 학습 횟수가 증가할수록 MSE를 최소로 하는 최적학습률이 0.1부터 0.04까지 감소하였다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1999.11a
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pp.153-156
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1999
본 연구는 시트 커버지로 선호하는 직물의 특성을 파악하고자 하였다. 직물디자인의 평가 요소 중 pattern에 초점을 맞추었으며 부수적으로 색상에 대한 선호도 평가를 수행하였다. 직물 pattern 디자인은 PP(Primitive pattern)와 RPU(Repeated pattern unit)의 세부항목에 대한 평가를 통해 전체 직물패턴에 대한 평가가 가능하다. Pattern 특징 평가를 위한 1차 설문에서 소재와 색상의 요인들의 영향을 최소화하기 위해 sample 직물을 gray-scale image로 제시하여 세부항목을 평가하였다. 1차 설문결과로써 pattern 특성을 대표하는 4개의 직물샘플을 선정하였다. 2차 설문에서 4개의 대표 sample을 열차용 시트에 rendering 하여 선호도 평가를 수행하였으며, 색상 선호도 평가는 5가지 색상 군집에 대한 선호를 평가하였다. 선호도 평가 결과 시트 커버지로 선호하는 직물의 특징은 PP의 특징에 상관없이 RPU의 돌출성이 적은 pattern이었다 또한 색상은 초록색과 파랑색을 선호하는 것을 알 수 있었다. 추후 이러한 결과를 통한 시트 커버 직물의 디자인 및 선택이 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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