• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.17 no.3
• /
• pp.57-64
• /
• 2014

In this paper, we verify the relation between elements (active and inactive) of Russell's emotional dimension ("A Circumplex Model") to propose a new representing method. Russell's emotional dimension expresses emotional words (happy, joy, sad, nervous, etc.) as a point on the two dimensions (Arousal and Valence). It is most commonly used in many filed such as Science of Emotion & Sensibility, Human-Computer Interaction (HCI), and Psychology etc. But other researchers have insisted that Russell's emotional dimension have to be modified because of its inherent problems. Such problems included the possibility of mixed feelings, the difference of emotion and sensibility, and the difference of Arousal axis and Valence axis. Therefore, we verify relationship of A Circumplex Model's elements (active and inactive) and find how to people express their Arousal feelings using survey. We finally propose new method to express emotion in Russell's emotional dimension. Using this method, we can solve Russell's problems and compensate other researches.

• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.20 no.1
• /
• pp.75-82
• /
• 2017

We propose a novel method for modeling emotional dimensions using expansion of Russell's (1980) emotional dimensions (Circumplex Model). The Circumplex Model represents emotional words in two axes (Arousal, Valence). However, other researchers have insisted that location of word in Russell's model which is expressed by single point could not represent exact position. Consequently, it is difficult to apply this model in engineering fields (such as Science of Emotion & Sensibility, Human-Computer-Interaction, Ergonomics, etc.). Therefore, we propose a new modeling method which expresses emotional word not as a single point but as a region. We conducted survey to obtain actual data and derived equations using ellipse formula to represent emotional region. Furthermore, we applied ANEW and IAPS which are commonly used in many studies to our emotional model using pattern recognition algorithm. Using our method, we could solve problems with Russell's model and our model is easily applicable to the field of engineering.

• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.469-480
• /
• 2013

In this paper, we propose new method to reduce variance and express mixed feelings in Russell's emotional dimension(A Circumplex model). A Circumplex model shows mean and variance of emotions(joy, sad, happy, enjoy et. al.) in PAD(Pleasure, Arousal, Dominace, et. al.) dimension using self-diagnostic method(SAM: Self-Assessment-Manikin). But other researchers consistently insisted that Russell's model had two problems. First, data(emotional words) gathered by Russell's method have too big variance. So, it is difficult to separate valid value. Second, Russell's model can not properly represent mixed feelings because it has structural problem(It has a single Pleasure dimension). In order to solve these problems, we change survey methods, so that we reduce value of variance. And then we conduct survey(which can induce mixed feelings) to prove Positive/Negative(Pleasure) part in emotion and confirm that Russell's model can be used to express mixed feelings. Using this method, we can obtain high reliability and accuracy of data and Russell's model can be applied in many other fields such as bio-signal, mixed feelings, realistic broadcasting, et. al.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2013.06a
• /
• pp.163-164
• /
• 2013

최근 들어 감성공학에 관한 관심도가 증가하고 있다. 감성공학과 관련된 연구는 사람의 감정 상태를 표현하는 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 감정 상태를 표현하는 방법으론 1980년대 Russel이 제안한 Circumplex 모델[1]이 가장 대표적으로 사용되고 있으며, 최근에도 여러 논문[3-6]에서 이 모델을 이용하여 감정 상태를 나타낸다. 하지만 이 모델의 경우에는 사람의 감정상태를 감정차원 평면위에 하나의 점(평균, 분산)으로 표현하기 때문에, 실제 생체신호와의 연관성, 언어 및 문화 차이에 의한 다양성에 관한 연구를 진행하기에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 척도 대비 분산의 크기 값을 판단하여 하나의 점이 아닌 다수개의 점으로 나타내는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.91-94
• /
• 2009

인공감정에 관련된 기존의 연구는 대부분 감정의 인식과 물리적 표현에 중점 되어 연구되었다. 하지만 감정은 성격에 따라 달리 표출되고, 시간에 따라 변화 양상을 갖는다. 또한 새로운 감정자극을 받기 이 전의 감정상태에 따라서 표출 될 감정은 달라진다. 본 논문은 감정을 성격, 시간, 감정간의 관계에 따라 관리하여 현재 표출될 감정을 시각화 해주는 인공감정을 제안한다. 감정을 시각화하기 위해서 본 논문의 인공감정은 감정그래프와 감정장을 갖는다. 감정그래프는 특정 감정을 성격과 시간에 따라 표현하는 2차원 형태의 그래프 이다. 감정장은 감정그래프에서 표현된 서로 다른 종류의 감정들을 시간과 감정간의 관계에 따라 시각화 해주는 3차원 형태의 모델이다. 제안된 인공감정을 통해 감정을 시각화해 보기 위해, 감정의 인식과 물리적 표현을 텍스트 기반으로 간소화시킨 시뮬레이터에 적용했다.

• Smart Media Journal
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.21-27
• /
• 2021

Recently, the importance of counseling is increasing due to the Corona Blue caused by COVID-19. Also, with the increase of non-face-to-face services, researches on chatbots that have changed the counseling media are being actively conducted. In non-face-to-face counseling through chatbot, it is most important to accurately understand the client's emotions. However, since there is a limit to recognizing emotions only in sentences written by the client, it is necessary to recognize the dimensional emotions embedded in the sentences for more accurate emotion recognition. Therefore, in this paper, the vector and sentence VAD (Valence, Arousal, Dominance) generated by learning the Word2Vec model after correcting the original data according to the characteristics of the data are learned using a deep learning algorithm to learn the multi-dimensional We propose an emotion recognition model. As a result of comparing three deep learning models as a method to verify the usefulness of the proposed model, R-squared showed the best performance with 0.8484 when the attention model is used.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2016.04a
• /
• pp.821-823
• /
• 2016

본 논문은 다차원 정서모델 기반 영상, 음성, 뇌파를 이용한 멀티모달 복합 감정인식 시스템을 제안한다. 사용자의 얼굴 영상, 목소리 및 뇌파를 기반으로 각각 추출된 특징을 심리학 및 인지과학 분야에서 인간의 감정을 구성하는 정서적 감응요소로 알려진 다차원 정서모델(Arousal, Valence, Dominance)에 대한 명시적 감응 정도 데이터로 대응하여 스코어링(Scoring)을 수행한다. 이후, 스코어링을 통해 나온 결과 값을 이용하여 다차원으로 구성되는 3차원 감정 모델에 매핑하여 인간의 감정(단일감정, 복합감정)뿐만 아니라 감정의 세기까지 인식한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.1-10
• /
• 2000

Realistic facial animation research field which communicates with human and computer using face has increased recently. The human face is the part of the body we use to recognize individuals and the important communication channel that understand the inner states like emotion. To provide the intelligent interface. computer facial animation looks like human in talking and expressing himself. Facial modeling and animation research is focused on realistic facial animation recently. In this article, we suggest the method of facial modeling and animation for realistic facial synthesis. We can make a 3D facial model for arbitrary face by using generic facial model. For more correct and real face, we make the Korean Generic Facial Model. We can also manipulate facial synthesis based on the physical characteristics of real facial muscle and skin. Many application will be developed such as teleconferencing, education, movies etc.

• Journal of Software Assessment and Valuation
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.79-86
• /
• 2019

Software dimension reduction identifies the commonality of elements and extracts important feature elements. So it reduces complexity by simplify and solves multi-collinearity problems. And it reduces redundancy by performing redundancy and noise detection. In this study, we proposed defect severity-based dimension reduction model. Proposed model is applied defect severity-based NASA dataset. And it is verified the number of dimensions in the column that affect the severity of the defect. Then it is compares and analyzes the dimensions of the data before and after reduction. In this study experiment result, the number of dimensions of PC4's dataset is 2 to 3. It was possible to reduce the dimension.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.225-228
• /
• 2003

인간은 두뇌의 일부를 이용하여 감각 정보를 수집하고 이에 대한 분석 및 판단을 행한 후에 행동을 취하는 일반적인 과정에 의해, 느끼고 생각하고 말한다. 이런 일련의 과정은 신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이다. 본 논문에서는 신경회로망의 적응적 학습 기법을 통해 입력된 감각 정보에 대한 추론 과정에 감정의 변화를 고려하는 학습 모델을 제시하고자 한다. 감정을 고려하지 않은 경우에 비해, 동일한 감각 입력에 대해 감정에 따라 차별화된 행동을 결정할 수 있는 학습 모델을 설정함으로써 단순한 감각 정보 처리의 차원을 극복하고자 한다.