• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.145-150
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• 2008

본 논문에서는 8개의 문장에 대해서 6명의 화자가 5가지 감정 상태로 발화한 총 240개의 문장을 감정 음성 말뭉치로 활용하여 각 감정 상태에서 특징적으로 나타나는 억양 패턴을 분석하고, 이러한 억양 패턴을 음성 합성 시스템에 적용하는 방법에 대해서 논의한다. 이를 위해 본 논문에서는 감정 상태에 따른 특징적 억양 패턴을 억양구의 길이, 억양구의 구말 경계 성조, 하강 현상에 중점을 두어 분석하고, 기쁨, 슬픔, 화남, 공포의 감정을 구분 지을 수 있는 억양 특징들을 음성 합성 시스템에 적용하는 과정을 보인다. 본 연구를 통해 화남의 감정에서 나타나는 억양의 상승 현상을 확인할 수 있었고, 각 감정에 따른 특징적 억양 패턴을 찾을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.112-113
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• 2010

최근 오피니언 마이닝 관련 연구 중 감정 분류에 대한 관심이 높아지면서 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 영어권 연구에서 제시되어온 방법은 한국어 상품평에 적용하는 것이 쉽지 않다. 영어 시소러스 기반 한국어 감정단어 추출 기술은 한국어와 영어 단어가 일대일로 일치하기가 어렵다는 문제가 있다. 기존 관련 연구 중 k-Structure 기법은 패턴의 길이가 3인 단순한 문장에 속성단어와 감정단어가 포함되었을 경우를 기준으로 한 것이므로 한정적이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 상품평에서 의미적인 패턴을 추출하여 감정 단어의 위치를 파악하는 방법이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.15-22
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• 2010

본 논문은 RPG게임의 퀘스트 수행에 대한 플레이어의 감정패턴 분석을 그 목적으로 하고 있다. 인간의 다양한 인지행동 범주에 대한 선행연구를 바탕으로 게임플레이어의 행동범주를 5가지로 설정하고 범주에 해당하는 게임플레이 행동(Action)과 내용(Content)을 재정립하였다. 이를 바탕으로 스토리중심의 전개로 다양한 퀘스트 구성을 보여주는 마비노기(Mabinogi)게임의 초기단계(Tutorial Mode)를 퀘스트구조 및 인지행동별로 분류하여 초보 피험자 10명을 대상으로 감정데이터를 도출하고 게임플레이의 인지행동패턴과 도출감정사이의 상관관계를 모형화하였다. 이러한 연구결과는 게임 플레이어의 자극적 수준을 감정패턴으로 확인하여 특정단계의 퀘스트 설계 및 레벨 디자인의 구체화를 모색해 볼 수 있다. 또한 게임플레이 과정에서 플레이어의 감정변화는 재미요소의 표출형태이며 전체적으로 게임의 상위목표수행에 대한 호기심과 도전의식을 유발 시킬 수 있는 장치로 활용가능 하리라 본다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.189-192
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• 2003

본 논문에서는 인간 두뇌 정보처리 시스템 모델링의 일환으로 강정적 요소 기반의 제어를 제시하였다. 일반적인 제어 시스템과는 달리 인간 두뇌 시스템의 경우 감정적인 요인이 제어에 상당한 영향을 미친다는 의학적 보고에 따라 일차적인 환경요소에 의한 감정요인을 적용하여 모델을 구현하였다. 주어진 모듈 로봇은 랜덤으로 주어지는 환경에 대해 정보수집 단계를 거쳐 주행에 필요한 일차적인 운동 패턴을 습득하고 이를 메모리에 저장하여 분석하며 적응하는 이차적인 운동 패턴을 시행하게 된다 감정요인을 기반으로 한 판단 알고리즘에 의해 모듈 로봇은 환경에 적응하면서 주행하는 패턴을 보여주게 된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.946-950
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• 2010

기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.287-292
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• 2012

본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.372-377
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• 2006

본 논문에서, 우리는 뇌파를 이용하여 사용자의 감정을 인식하는 감정인식 모델을 제안한다. 사용자의 감정을 인식하기 위해서는 우선 생체 데이터나 감정 데이터를 포함한 뇌파의 정량적인 데이터를 획득하는 방법이 필요하며 다음으로 획득된 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하는 패턴인식 기법이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하고 인식할 수 있는 패턴인식 기법으로 Multi Layer Perceptron(MLP)을 사용한 패턴인식 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 감정인식 모델의 실험을 위하여 특정 공간 내에서 여러 피험자의 감정별 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파로 집중도 및 안정도를 도출하여 유의미한 데이터로 감정 DB를 구축한다. 감정별 DB를 본 논문에서 제안한 감정인식 모델로 학습한 후 새로운 사용자의 뇌파로 현재 사용자의 감정을 인식한다. 마지막으로 피험자의 수와 은닉 노드의 수에 따른 인식률의 변화를 측정함으로서 뇌파를 이용한 감정인식 모델의 성능을 평가한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.93-96
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• 1999

감정을 표현하는 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서 이전 논문에서는 음운 및 운율 요소(피치, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 인벨로프)가 각 감정 음성에 미치는 영향에 대한 분석을 수행하였다. 본 논문에서는 네 가지 감정 표현(평상, 화남, 기쁨, 슬픔)을 나타내는 음성 데이터에 대해 음절 세그먼트와 라벨링을 행한 감정 음성 데이터베이스를 토대로 감정 표현에 많은 영향을 미치는 요소인 피치가 어떻게 변화하는지를 분석하였다. 통계적인 방법을 이용하여 감정별 피치를 정규화 하였으며, 감정 음성 데이터베이스 내의 문장별 피치 패턴에 대해 분석하였다. 그 결과 감정별 피치의 평균 ZScore는 화남이 가장 작았으며, 기쁨, 평상, 슬픔의 순으로 높았다. 또한 감정별 피치의 범위 변화는 슬픔이 가장 작았으며, 평상, 화남, 기쁨의 순으로 높았다. 문장별 피치의 패턴은 감정 표현에 따라 전체적으로 대부분 유사하게 나타났으며, 문장의 처음 부분은 화남의 경우 다른 감정에 비해 대체로 높게 변화하였고, 화남과 기쁨의 경우 문장의 뒷부분에서 다른 감정에 비해 피치가 상승하는 것을 볼 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.849-852
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• 2004

이 논문에서 제시하는 감정 및 상황데이타 인지 시스템이란 감정 및 상황인식 데이터에 대한 능동적인 인지를 통하여 주변 제어 가전 및 AV가전에 대한 통제를 가능하게하는 실시간 시스템을 말한다. 감정 및 상황데이터 분석을 위하여 Context 정의 및 Context Awareness에 대한 Context 모델링 및 지능적 분석 알고리즘을 제시한다. 감정 및 상황인식을 통한 주변 가전제어에서는 분석된 감정 및 상황 데이터만을 가지고 지능적 시스템이 주변 가전을 제어하는 것이 아니라 여기에 첨가하여 사용자의 행동 패턴에 대한 분석이 필요하다. 지능적 분석 알고리즘에서는 사용자의 행동패턴에 대한 분석을 위하여 신경망의 일부 개념을 도입하였다. 인지 시스템의 검증을 위한 시뮬레이션으로 이 논문에서는 실내환경에서의 가전제어를 제시하고 이에 대한 프레임워크로 OSGi를 도입하였다. 마지막으로 감정 및 상황인지에 대한 분석데이터에 대한 서비스와 가전상태에 대한 인터페이스 제공 모델을 UIML을 이용하여 다중 디바이스 서비스를 제공하는 방법을 제시한다.

• 감성과학
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• 제20권2호
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• pp.161-170
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• 2017

감정은 학습능력, 행동, 판단력 등 삶의 많은 부분에 영향을 끼치므로 인간의 본질을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 감정은 개인이 느끼는 강도가 다르며, 시각 영상 자극을 통해 감정을 유도하는 경우 감정이 지속적으로 유지되지 않는다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 총 4가지 감정자극(행복, 슬픔, 공포, 보통) 시 생체신호(뇌전도, 맥파, 피부전도도, 피부 온도)를 획득하고, 이로부터 특징을 추출하여 분류기의 입력으로 사용하였다. 감정 패턴을 확률적으로 해석하여 다른 공간으로 매핑시켜주는 역할을 하는 Restricted Boltzmann Machine (RBM)과 Multilayer Neural Network (MNN)의 은닉층 노드를 이용하여 비선형적인 성질의 감정을 구별하는 Deep Belief Network (DBN) 감정 패턴 분류기를 설계하였다. 그 결과, DBN의 정확도(약 94%)는 오류 역전파 알고리즘의 정확도(약 40%)보다 높은 정확도를 가지며 감정 패턴 분류기로서 우수성을 가짐을 확인하였다. 이는 향후 인지과학 및 HCI 분야 등에서 활용 가능할 것으로 사료된다.