• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.425-428
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• 2008

본 논문은 음성을 사용한 인간의 감정 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템과 결합된 감정 인식 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템을 구현하였다. 감정 인식은 음성 인식의 결과에 따라 입력 문장에 대한 각각의 감정 모델을 비교하여 입력 음성에 대한 최종 감정 인식을 수행한다. 실험 결과에서 강인한 음성 인식 시스템은 음성 파라메터로 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용하였다. 이러한 음성 인식기와 결합된 감정 인식을 수행한 결과 감정 인식기만을 사용한 경우보다 좋은 성능을 나타내었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.6
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• pp.799-807
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• 2004

In this paper, we deal with an emotion recognition method using facial images and speech signal. Six basic human emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike are investigated. Emotion recognition using the facial expression is performed by using a multi-resolution analysis based on the discrete wavelet transform. And then, the feature vectors are extracted from the linear discriminant analysis method. On the other hand, the emotion recognition from speech signal method has a structure of performing the recognition algorithm independently for each wavelet subband and then the final recognition is obtained from a multi-decision making scheme.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.998-1000
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• 2014

상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.5
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• pp.586-591
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• 2008

This paper studied the emotion recognition system combined with robust speech recognition system in order to improve the performance of emotion recognition system. For this purpose, the effect of emotional variation on the speech recognition system and robust feature parameters of speech recognition system were studied using speech database containing various emotions. Final emotion recognition is processed using the input utterance and its emotional model according to the result of speech recognition. In the experiment, robust speech recognition system is HMM based speaker independent word recognizer using RASTA mel-cepstral coefficient and its derivatives and cepstral mean subtraction(CMS) as a signal bias removal. Experimental results showed that emotion recognizer combined with speech recognition system showed better performance than emotion recognizer alone.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.131-134
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• 2006

본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.323-324
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• 2012

최근 스마트폰 환경에서 제공되는 수많은 서비스들은 일률적으로 소비자에게 단방향으로 제공되던 예전과 달리 사용자마다 개인화된 서비스 제공을 통해, 더욱 효율적으로 서비스를 제공하려는 시도들이 이루어지고 있다. 그 중에서 감정인식을 이용한 연구는 사용자에게 최적화된 개인화 서비스 제공을 위해 사용자의 감정을 인식하여 사용자가 느끼는 감정에 맞는 서비스를 제공함으로써 보다 몰입감을 느낄 수 있도록 하여 결과적으로 특정 서비스의 이용을 유도하도록 할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 선호도와 컨텍스트 정보를 활용하여 사용자의 감정을 추출하고 이를 음성기반 감정인식과 융합하여 그 정확도를 높이고 실제서비스에서 활용할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자 선호도와 컨텍스트 인식으로 감정을 판단했을 경우의 오류를 음성을 통한 감정인식으로 보완하며, 사용자가 감정인식 시스템을 활용하기 위한 비용을 최소화한다. 제안하는 시스템은 스마트폰에서 사용자 감정을 이용한 애플리케이션이나 추천서비스 등에서 활용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.333-336
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• 2007

본 논문에서는 감정인식 분야에서 가장 많이 사용되어지는 음성신호와 얼굴영상을 가지고 4개의(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람) 감정으로 인식하고 각각 얻어진 감정인식 결과를 Multi modal 기법을 이용해서 이들의 감정을 융합한다. 이를 위해 얼굴영상을 이용한 감정인식에서는 주성분 분석(Principal Component Analysis)법을 이용해 특징벡터를 추출하고, 음성신호는 언어적 특성을 배재한 acoustic feature를 사용하였으며 이와 같이 추출된 특징들을 각각 신경망에 적용시켜 감정별로 패턴을 분류하였고, 인식된 결과는 감정표현 시스템에 작용하여 감정을 표현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.123-126
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• 2007

본 논문은 음성신호를 이용한 감정인식에 관한 연구이다. 감정인식에 관한 연구는 휴먼 인터페이스(Human Interface) 기술의 발전에서 인간과 기계의 상호작용을 위한 것이다. 본 연구에서는 음성신호를 이용하여 감정을 분석하고자 한다. 음성신호의 감정인식을 위해서 음성신호의 특정을 추출하여야한다. 본 논문에서는 개인에 따른 음성신호의 감정인식을 하고자하였다. 그래서 화자인식에 많이 사용되는 음성신호 분석기법인 Perceptual Linear Prediction(PLP) 분석을 이용하여 음성신호의 특정을 추출하였다. 본 연구에서는 PLP 분석을 통하여 개인화된 감정 패턴을 생성하여 간단하면서도 실시간으로 음성신호로부터 감정을 평가 할 수 있는 알고리즘을 만들었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.3
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• pp.372-377
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• 2006

In this paper, we propose sensibility recognition model that recognize user's sensibility using brain waves. Method to acquire quantitative data of brain waves including priority living body data or sensitivity data to recognize user's sensitivity need and pattern recognition techniques to examine closely present user's sensitivity state through next acquired brain waves becomes problem that is important. In this paper, we used pattern recognition techniques to use Multi Layer Perceptron (MLP) that is pattern recognition techniques that recognize user's sensibility state through brain waves. We measures several subject's emotion brain waves in specification space for an experiment of sensibility recognition model's which propose in this paper and we made a emotion DB by the meaning data that made of concentration or stability by the brain waves measured. The model recognizes new user's sensibility by the user's brain waves after study by sensibility recognition model which propose in this paper to emotion DB. Finally, we estimates the performance of sensibility recognition model which used brain waves as that measure the change of recognition rate by the number of subjects and a number of hidden nodes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.670-672
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• 2022

이러닝 시스템을 유용하게 활용하려면 학습자의 감정을 인식하여 학습자에게 적절한 피드백을 주는 것이 무엇보다 중요하다. 이러닝 시스템의 학습효율을 높이기 위해서는 학습자의 감정을 인식하여 그에 적절한 피드백을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 학습자에 대한 적절한 피드백을 제공하기 위해서 상황인식 컴퓨팅 기술을 바탕으로 학습자의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EF-CAM을 제안한다. EF-CAM은 감정표현단어의 범주화기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 학습자의 감정을 인식한다. 이러닝 학습자의 감정을 인식하기 위해서 학습자의 감정표현 단어를 상황정보로 사용하고, 학습자의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다. 학습자의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였다.