최근 들어 뇌과학적인 연구가 활발해짐에 따라 두뇌기능을 공학적으로 응용하려는 연구가 많아지고 있다. 두뇌 기능 중 기억과 감정을 담당하는 부분을 살펴보면 기억을 담당하는 해마체와 감정중추인 편도체가 긴밀히 협조하고 있는 것을 알 수 있다. 실제적으로 지식은 감정에 영향을 미치고 감정은 지식에 영향을 미친다. 인간의 모든 판단과 결정에 있어서 감정요소는 배제할 수 없는 아주 중요한 영향을 미친다. 보다 정교한 지능 시스템을 구축하려면 감정이 결합된 지식베이스를 설계하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 해마체와 편도체의 공조 시스템에 착안하여 지식과 감정이 결합된 지식감정 결합 시스템을 설계하고 기억회상과 추론 과정에서 변화하는 감정 상태의 추이를 감지하는 메커니즘을 제안하고자 한다.
인간의 감성은 감정과는 구분되는 심리적 현상으로, 감정이 강도가 높으며 생리적, 신체적 반응을 동반하는데 비하여, 감성은 강도가 낮으며 겉으로 나타나는 생리적 변화가 없다. 감정은 외부의 감각자극에 대하여 두뇌에서 단계적인 정보처리의 결과로 나타나지만 감성은 반사적이고 직관적으로 발생된다. 감정은 하나의 대상에 대하여 여러사람이 유사한 반응을 보이는 공통성과 객관성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에 대해서도 개인에 따라 다양하게 나타나며 시간과 환경에 따하서도 변화한다. 감정은 일반성, 객관성, 반복성과 같은 학문적 연구대상으로서의 조건을 만족시키고 있으나, 감성은 그 특성이 학문이나 연구의 대상이 되기 위한 조건들을 충족시키지 못하며, 따라서 연구대상으로 인정받지 못하고 있다. 감성이 감정에 비하여 가장 두드러지는 점은 감정의 종류가 외부자극의 종류에 따라 결정되어지는 반면 감성의 발생은 개인의 재부상태, 즉 생활경험에 의한 기억에 의존한다는 점이다. 감성의 개인성, 변화성, 불확실성, 애매모호성등을 설명할 수 있기 위해서는 기존의 학문이 갖는 폐쇄성에서 벗어나 보다 많은 변수를 체계적이고 다각적으로 고려하는 새로운 접근이 필요하다. 학문과 연구대상에 대한 조건의 확대가 요구된다고 할 수 있다. 개인의 감성은 해당 시점에서 개인이 갖고 있는 심리상태와 함깨 연령, 성별, 교육정도, 건강상태와 같은 개인요소뿐만 아니라 개인의 의식과 생활에 영향을 미치는 가정과 사회특성, 나아가 전통과 관습, 종교, 환경등와 같은 문화적 특성에 의해서도 변화된다. 그리고 이들 요소들을 개인이 처한 상황에 따라 영향의 정도가 다양하게 변화한다. 많은 요인들에 의하여 다양하게 변화되는 감성은 감성의 영향을 받는 생활환경과 결합되고, 생활경험을 중심으로 한 기억은 두뇌의 Limbic system은 자율신경계를 조절하는 hypothalamus와 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서 감성의 측정평가를 위해서는 생활경험에 영향을 미치는 제반 요인들의 파악과 함께 자율신경계의 반응을 측정할 수 있는 방법의 개발이 요구된다.
본 논문에서는 인간의 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템의 특정 파라메터에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향과 감정 변화의 영향을 적게 받는 특정 파라메터에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 LPC 켑스트럼 계수, 멜 켑스트럼 계수, 루트 켑스트럼 계수, PLP 계수와 RASTA 처리를 한 멜 켑스트럼 계수와 음성의 에너지를 사용하였다. 또한 음성에 포함된 편의(bias)를 제거하는 방법으로 CMS 와 SBR 방법을 사용하여 그 성능을 비교하였다. HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용한 실험 결과에서 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 경우에 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 것은 멜 켑스트럼을 사용한 기준 시스템과 비교하여 59%정도 오차가 감소된 것이다.
본 논문은 얼굴의 표정 변화를 통해 감정을 분석하는 방법으로 조현병의 초기 증상을 스스로 인지할 수 있는 감정 트레이닝 프레임워크를 제안한다. 먼저, Microsoft의 Emotion API를 이용하여 캡처된 얼굴 표정의 사진으로부터 감정값을 얻고, 피크 분석 기반 표준편차로 시간에 따라 변화하는 얼굴 표정의 미묘한 차이를 인식해 감정 상태를 각각 분류한다. 그리하여 Ekman이 제안한 여섯 가지 기본 감정 상태에 반하는 감정들의 정서 및 표현능력이 결핍된 부분에 대해 분석하고, 그 값을 이미지 색상 변환 프레임워크에 통합시켜 사용자 스스로 감정의 변화를 쉽게 인지하고 트레이닝 할 수 있도록 하는 것이 최종목적이다.
본 논문에서는 인간의 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위하여 음성 변환 방법 중의 한가지인 주파수 와핑 방법을 사용한 연구를 수행하였다. 이러한 목표를 위하여 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정의 변화에 따라 음성의 스펙트럼이 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 논문에서는 이러한 음성의 변화를 감소시키는 방법으로 주파수 와핑을 학습 과정에 사용하는 방법을 제안하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하였고 성도 길이 정규화 방법을 사용한 방법과 성능을 비교하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법은 사용하면 감정이 포함된 데이터에 대한 인식 오차가 기존 방법보다 감소되었다.
본 논문에서는 감정을 통해 단어의 의미가 변화될 때 운율과 음질로 표현되는 음향 요소가 어떠한 역할을 하는지 분석한다. 이를 위해 6명의 발화자에 의해 5가지 감정 상태로 표현된 60개의 데이터를 이용하여 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 살펴본다. 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 찾기 위해 8개의 음향 요소를 분석하였으며, 각 감정 상태를 표현하는 주요한 요소를 판별 해석을 통해 통계적으로 분석한다. 그 결과 화남의 감정은 음의 세기 및 2차 포먼트 대역너비와 깊은 연관이 있음을 확인할 수 있었고, 기쁨의 감정은 2차와 3차 포먼트 값 및 음의 세기와 연관이 있으며, 슬픔은 음질 보다는 주로 음의 세기와 높낮이 정보에 영향을 받는 것을 확인할 수 있었으며, 공포는 음의 높낮이와 2차 포먼트 값 및 그 대역너비와 깊은 관계가 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 감정 음성 인식 시스템뿐만 아니라, 감정 음성 합성 시스템에서도 적극 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
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.
본 논문에서는 인간형 로봇의 태스크 실행 중 자율 감정 생성을 위하여 Three-layered hybrid architecture에 기반한 감정 반응 시스템을 제안한다. Three-layered hybrid architecture는 Deliberative layer, Reactive layer Hardware abstraction layer의 3단계의 계층으로 되어 있으며, 모바일 로봇의 자율 동작을 위해서 개발되었다. 본 연구에서는 저자가 개발중인 안드로이드 EveR-2의 감정 시스템에 적용하여 로봇의 태스크 동작 중에 외부의 자극들로부터 자신의 감정을 생성하고, 생성된 감정과 태스크를 조합하여 자신의 행동을 변화시키며 인간과 상호작용하는 로봇 감정 시스템을 구현하였다.
인간의 감정을 모방하여 다양한 외부 자극에 대해 인위적으로 감정을 생성하는 인공 감정에 관한 연구가 최근에 시작되어 이루어지고 있다. 그러나 기존의 인공 감정 연구에서는 외부 감정 자극에 대한 감정 상태를 선형적, 지수적으로 변화시킴으로써 감정 상태가 급격하게 변하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 외부 감정 자극의 강도와 빈도뿐만 아니라 자극의 반복 주기를 감정 상태에 반영하고, 시간에 따른 감정의 변화를 시그모이드 곡선 형태로 표현하는 인공 감정 생성 모델을 제안한다. 그리고 기존의 감정 자극에 대한 회상을 통해 외부 감정 자극이 없는 상황에서도 감정을 생성할 수 있는 인공감정 시스템을 제안하고 컴퓨터 모의실험 결과를 통해 그 효용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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