본 연구에서는 20 대 남자 대학생 45 명에게 세단계의 난이도를 갖는 덧셈연산을 수행하게 하여 반복 연산 스트레스를 유발시켰고, 각각의 피검자들로부터 생체신호를 측정하였다. 측정된 생체신호로부터 8 개의 감성 파라메터를 추출하였다. 연산스트레스의 감성지수화를 위하여 세단계의 감성지수 인식 시스템을 구성하였으며 각 단계의 감성지수 판별을 위하여 선형 판별 알고리즘을 이용하였다. 판별성능 분석은 Cross Validation 을 통하여 수행하였으며 연산스트레스의 감성지수 인식율은, 학습용 데이타에서는 77.66% Cross Validation 에서는 63.02%의 일반화된 감성지수 인식성능을 보였다.
본 연구에서는 20대 남자 대학생 45명에게 반복 연산 스트레스를 유발시키기 위하여 세 단계의 난이도를 갖는 덧셈 연산을 수행하게 하였으며, 이때 각 피검자들로부터 이에 대한 생체 신호를 측정하였다. 측정된 생체 신호로부터 제시된 연산 스트레스에 대한 감성을 평가하기 위하여 7개의 생체 파라미터를 사용하였고, 비선형 특성을 갖는 연산 스트레스에 대한 감성을 평가하기 위하여 세 단계의 구조를 갖는 감성 평가 시스템을 구성하였다. 또한 감성평가 시스템의 성능을 비교하기 위하여 평가 시스템의 각 단계를 선형 판별 알고리즘인 Least Mean Square Algorithm을 이용한 경우와 비선형 판별 알고리즘인 Radial-Based Functional-link Net을 이용한 경우를 사용하였다. 각 감성 평가 시스템은 Cross Validation을 사용하여 성능을 비교하였으며, 전체 감성 평가 시스템에서의 연산 스트레스에 대한 감성 평가 정확도는 선형 알고리즘을 이용할 경우 63.02%, RBFLN을 이용한 경우는 83.07%를 얻었다.
아동 청소년도 이용 가능한 국내 인터넷신문에 불법 유해 광고가 난무하고 있어 대책이 시급한 실정이다. 이에 자율규제 실현 장치로서, 집단의 지성과 감성을 활용한 유해 콘텐츠 판별 시스템 모델을 제안한다. 유해 콘텐츠 판별 시스템 모델은 이미지의 내용(스토리)과 형식(크기), 텍스트(카피), 심상(감정과 연상)을 집단검사의 판별 요소로 사용하여 유해 콘텐츠에 대한 레벨을 구축한다. 구축된 레벨은 다시 일반화 과정을 거쳐 유해 콘텐츠 판별의 기준으로 확립된다. 본 유해 콘텐츠 판별 시스템은 유해성 판별이 모호한 인터넷신문 광고 배너를 집단지성과 집단감성을 활용하여 판단할 수 있는 장점을 가진다.
본 논문에서는 점차 진화되어가는 보이스피싱 수법에 대하여 딥러닝 기반 네트워크인 DNN(Deep Neural Network)를 통한 보이스피싱 여부 판별할 뿐만 아니라, CNN, Bi-LSTM을 활용한 다양한 관점에서의 감성 분석을 통하여 보이스피싱 조직원의 감성 상태를 파악하여 판별된 결과에 신뢰도를 높여주는 모델을 제안하였다.
본 연구에서는 이미지 분석기법으로부터 측정된 표면섬유과 가와바타 측정법에 의해 측정된 직물의 표면특성과 주관적 거칠기, 따뜻함간의 관계를 고찰하였다. 시료로는 춘추용 수트직물로 사용되는 평직과 능직의 소모직물 32종을 사용하였다. 표면섬유의 분석을 위해서 이미지 분석장치로부터 촬영된 직물 표면 이미지로부터 단위길이의 직물안에 들어가는 표면섬유의 총길이(Fiber Aggregate Length)가 측정되었다. 직물의 주관적 평가를 위해 일관성 테스트와 평가능력 향상 훈련을 마친 20명 패널을 대상으로 기준직물을 제시한 9 의미미분척도를 사용하여 직물의 거칠기와 따뜻함에 대해 평가하였다. 직물의 표면섬유와 주관적인 거칠기, 따뜻함간의 상관성이 분석되었고, 직물의 표면 특성, 표면섬유로부터 직물의 감각을 판별하는 판별식을 도출하였다.
EEG 생리신호의 분석은 국내에서도 최근에 활발하게 연구가 진행되고 있으나, 시계열을 이용한 분석법은 통계학의 전문적인 지식을 요구하고 있기 때문에 연구에 많은 어려움이 있다. 그러므로 감성과학 연구자들이 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 Tool의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 EEG 생리신호 분석을 위한 모형분석 시스템과 생리신호 분류를 위한 판별분류 시스템을 구축하였다. 이 시스템에서는 신호분석을 위한 그래프 작성, 자극 신호에 대한 모형식별 방법의 제시, 모형에 대한 추정 및 진단 기준에 따른 최적의 모형선정 방법 등을 지원한다. 또한 선정된 모형에 이해 모수를 추정하고 이를 이용하여 통계에 대한 지식이 없이도 쉽게 각 뇌파 신호들을 판별 분류할 수 있다.
경제성장과 함께 삶의 질이 향상됨에 따라 도로 계획 및 설계분야에서도 기능 중심의 설계에서 이용자들의 시각 및 심리적 특성인 감성을 고려한 경관 중심의 설계로 변화하고 있다. 이에 본 연구에서는 다양하게 조사된 감성형용사들을 개인의 감성인지 특성 차이를 최소화 하면서 객관적이고 합리적인 추출 방법을 제안하고자 한다. 먼저 어의구별법(Semantic Differential)의 5점 척도에 의해 조사된 감성형용사를 바탕으로 기존 연구에서 사용한 요인분석과 본 연구에서 제안하는 판별분석을 통해 감성형용사를 추출하고 상관 분석을 통해 대표적인 감성형용사를 추출한 후 수량화 I 모형을 구축하였다. 그리고 구축된 수량화 모형을 이용하여 만족도를 예측한 후 실제 관측 만족도와의 쌍체비교 검증을 통하여 판별 및 상관분석에 의한 방법이 실제 관측 만족도와 가장 유사한 것으로 분석되어 연속적인 도로경관 설계시 판별 상관분석에 의해 적용가능한 감성요인을 파악하는 것이 적합한 방법임을 확인할 수 있었다.
소셜 웹이 확산되면서 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석 연구가 주목을 받고 있다. 감성 분석을 위해서는 감성을 판별하기 위한 감성자원이 제공되어야 한다. 기존 감성 분석에서는 감성의 극성에 대한 강도를 표현하는 방법으로 리소스를 구축하고 이를 통하여 의견의 극성을 결정하였다. 본 논문에서는 의견의 극성뿐만 아니라 긍/부정의 근거가 되는 감성의 카테고리를 구성하고자 한다. 본 논문에서는 합리적인 분류를 위하여 심리학적 감정들을 초기 감성으로 정의한다. 그리고 실제로 소셜 웹에서 사용되는 감성의 분포를 얻기 위하여 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 감성 정보를 추출한다. 추출한 감성 정보를 이용하여 초기 감성들을 재분류함으로써 소셜 웹을 위한 감성 카테고리를 구성한다. 본 논문에서는 이 방법을 통하여 23개의 감성 카테고리를 제시한다.
본 논문에서는 인간의 감성을 멀티모달 환경에 기반하여 인식하여 감성지수에 따라 조명의 색을 조절하는 감성조명 시스템을 구현하였다. 감성조명을 위하여 사용된 LED 조명은 친 환경적이며 고효율 및 긴 수명을 가지고 있다. 특히 LED 조명은 단일 조명구로도 다양한 색 표현이 가능한 장점을 가지고 있다. 인간의 감성을 보다 정확하게 판별하기 위하여 사용자의 얼굴 영상 정보와 및 각성 상태 정보를 동시에 사용하여 멀티모달에 기반된 감성지수를 산출하였다. 실험을 통하여 LED 조명 색감이 사용자의 감성지수에 따라 변화 되므로 기존의 조명들에 비하여 인간 친화적인 조명시스템을 구축함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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