• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.11-14
• /
• 2007

인간과 컴퓨터간의 상호교류 하는데 있어서 감정 인식은 필수라 하겠다. 그래서 본 논문에서는 음성 신호 및 얼굴 영상을 BL(Bayesian Learning)과 PCA(Principal Component Analysis)에 적용하여 5가지 감정 (Normal, Happy, Sad, Anger, Surprise) 으로 패턴 분류하였다. 그리고 각각 신호의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 이용하여 감정융합을 실행하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 융합하였으며, 특정 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection)특정 선택 방법을 통해 우수한 특정들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 융합을 실행하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.8 no.10
• /
• pp.167-172
• /
• 2017

The purpose of this study is to analyze the emotional codes of Sijo, which has been acknowledged to have excellent therapeutic function, to activate the contents of the therapy of humanities. Sijo as a function of healing forms emotional codes of therapy, which is the total of emotions, through the fusion of emotions formed during the process of appreciation of various works. This process enables the literary therapeutic activities to proceed physiologically in the human body. Just as machine learning is self-learning by cognitive functions, the coding process for encoding and re-encoding at all times operates on collections of numerous neurons in the human system. In such a process, it is predicted that amino acids are synthesized in the human body by collective encoding of emotion codes. These amino acids regulate the signaling system of the human body. In the future, if the study on the healing process as such at the contact point of humanities and human physiology proceeds, it is expected that a program of higher quality humanistic therapy will be activated.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.01a
• /
• pp.9-12
• /
• 2023

최근 영상 콘텐츠를 통해 영상물의 메시지뿐 아니라 메시지의 형식을 통해 전달된 감정이 시청하는 사람의 심리 상태에 영향을 주고 있다. 이에 따라, 영상 콘텐츠의 감정을 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있고 본 논문에서는 대중적인 영상 스트리밍 플랫폼 중 하나인 유튜브 영상을 7가지의 감정 카테고리로 분류하는 여러 개의 영상 데이터 중 각 영상 데이터에서 오디오와 이미지 데이터를 각각 추출하여 학습에 이용하는 멀티 모달 방식 기반의 영상 감정 분류 모델을 제안한다. 사전 학습된 VGG(Visual Geometry Group)모델과 ViT(Vision Transformer) 모델을 오디오 분류 모델과 이미지 분류 모델에 이용하여 학습하고 본 논문에서 제안하는 병합 방법을 이용하여 병합 후 비교하였다. 본 논문에서는 기존 영상 데이터 감정 분류 방식과 다르게 영상 속에서 화자를 인식하지 않고 감정을 분류하여 최고 48%의 정확도를 얻었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.9 no.6
• /
• pp.147-154
• /
• 2018

The purpose of this study is to clarify the structure of healing coded through transcriptional activity in the poem of Cho Ji-Hoon in the aspect of literary therapy. In particular, the search for how the codes of emotion are activated through neurophysiologic synapse. The variation of emotional codes developed in Cho Ji-Hoon's poem is in line with the encoding of literary therapy. Emotions emanating from poetic statements stimulate the transition of new emotions and activate emotions of healing. Cho Ji-Hoon's poem fuses emotions through the floods of various poetic transitions. It is then forming an overall healing forest. The healing content is discussed by the structure of transition, and all the structures are linked to the contents of healing. It is a greater part of sad lyricism by the action of descent and ascension, and green aesthetics of the leaves. In the future, if Cho Ji-Hoon's research on poetry is activated, we will be able to meet genuine stories about his natural and literary healing life.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2021.11a
• /
• pp.834-836
• /
• 2021

멀티모달 감정인식을 통해 사람의 감정을 정확하게 분류하고, 사람의 감정에 어울리는 음악을 매칭하는 시스템을 설계한다. 멀티모달 감정 인식 방법으로는 IEMOCAP(Interactive Emotional Dyadic Motion Capture) 데이터셋을 활용해 감정을 분류하고, 분류된 감정의 분위기에 맞는 음악을 매칭시키는 시스템을 구축하고자 한다. 유니모달 대비 멀티모달 감정인식의 정확도를 개선한 시스템을 통해 텍스트, 음성, 표정을 포함하고 있는 동영상의 감성 분위기에 적합한 음악 매칭 시스템을 연구한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.18 no.1
• /
• pp.20-26
• /
• 2008

As they have more and more intelligence robots or computers these days, so the interaction between intelligence robot(computer) - human is getting more and more important also the emotion recognition and expression are indispensable for interaction between intelligence robot(computer) - human. In this paper, firstly we extract emotional features at speech signal and facial image. Secondly we apply both BL(Bayesian Learning) and PCA(Principal Component Analysis), lastly we classify five emotions patterns(normal, happy, anger, surprise and sad) also, we experiment with decision fusion and feature fusion to enhance emotion recognition rate. The decision fusion method experiment on emotion recognition that result values of each recognition system apply Fuzzy membership function and the feature fusion method selects superior features through SFS(Sequential Forward Selection) method and superior features are applied to Neural Networks based on MLP(Multi Layer Perceptron) for classifying five emotions patterns. and recognized result apply to 2D facial shape for express emotion.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.8 no.8
• /
• pp.95-103
• /
• 2017

The purpose of this study is to analyze the changes in job satisfaction and turnover intention according to the level of Emotional labor and the mediating effect in dental hygienists. The survey was performed from April, 2016 to November, 2016 against 300 dental sanitarian working in Daejeon and Daegu district and a total of 292 people's data was made an object for final analysis. As a result of it, the emotional labor and exhaustion showed positive relationship and thus as the emotional labor is high, exhaustion was high(P<0.1), and the job satisfaction was negative and thus as the emotional labor is low, the job satisfaction was high(P<0.1) Also, the emotional labor in the turnover intention was positively related and thus as the emotional labor is high, the turnover intention was high(P<0.5). Thus, a scheme to lower the job stress and the exhaustion experience degree and increase the compensation and welfare benefits in order to solve the emotional labor of the dental sanitarian.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.9 no.11
• /
• pp.69-74
• /
• 2018

Through the convergence of Internet technology and various information technologies, it is possible to collect and process vast amount of information and to exchange various knowledge according to user's personal preference. Especially, there is a tendency to prefer intimate contents connected with the user's preference through the flow of emotional changes contained in the movie media. Based on the information presented in the script, the user seeks to visualize the flow of the entire emotion, the flow of emotions in a specific scene, or a specific scene in order to understand it more quickly. In this paper, after obtaining the raw data from the movie web page, it transforms it into a standardized scenario format after refining process. After converting the refined data into an XML document to easily obtain various information, various sentences are predicted by inputting each paragraph into the emotion prediction system. We propose a system that can easily understand the change of the emotional state between the characters in the whole or a specific part of the various emotions required by the user by mixing the predicted emotions flow and the amount of information included in the script.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.193-194
• /
• 2021

영화, 드라마 등과 같은 콘텐츠에서 표현되는 감정은 등장인물의 대화와 표정뿐만이 아니라, 영상이 표현하는 다양한 정보 중 하나인 촬영기법, 장면의 배경 등을 통해서도 표현된다. 특히 핸드헬드 샷은 불안정하지만 현장감과 자유분방한 감정을 관객에게 전달하며 긴장감, 공포 등 배우들의 감정선을 따라가게 하는 효과가 있다. 따라서 영상 콘텐츠에서 감정 정보를 분석하기 위해서는 핸드헬드 샷을 검출하는 것은 기초적인 작업에 해당한다. 본 논문에서는 핸드헬드 샷을 양방향 LSTM을 활용하여 구별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 인식한 핸드헬드의 인식 정확도는 97%였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1452-1454
• /
• 2013

최근 스마트 기기와 SNS가 대중화가 되면서, 이를 기반으로 사용자의 감정 분석을 통한 추천 연구가 활발하게 진행되어 지고 있다. 본 논문에서는 감정표현단어 500여개와 이모티콘을 활용하여 감정 범주를 9가지로 분류하고, 트위터광장의 여러 유명인사 트위터 타임라인의 텍스트를 가져온 후, 감정상태 분석으로 감정 범주를 카운트 한다. 이를 통해, 한사람의 감정상태의 수치를 나타내고, 추후 음악, 음식, 문화 활동 등을 다양하게 추천할 수 있는 감정상태분석모듈을 설계 및 구현한다.