인간의 감정을 정의하거나 분류하는 것은 매우 어려운 일이다. 이러한 애매모호한 인간의 감정은 어느 한 감정만 나타나는 것이 아니라 다양한 감정의 복합으로, 눈에 띄는 감정이 드러나는 것이다. 인간의 애매모호한 감정 상태와 유사한 감성을 표현하는 알고리즘으로 dynamic emotion space를 이용한 감성 표현 알고리즘을 제안한다. 기존의 감성 표현 아바타들이 미리 설정된 몇 개의 감정만을 데이터 베이스에서 불러와 표현하는 반면에, 본 논문에서 제안하는 감성 표현 시스템은 동적으로 변화하는 감성 공간을 이용하여 감성을 표현함으로써 무수히 다양한 표정을 표현할 수 있다. 실제의 인간의 복합적이고 다양한 표정을 표현할 수 있는지를 알아보기 위해 실제 구현 및 실험을 수행하고, dynamic emotion spaces를 이용한 감성 표현 시스템의 성능을 입증한다.
본 논문은 비전을 기반으로 한 감정인식 로봇에 관한 논문이다. 피부스킨칼라와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 얼굴검출과 감정인식 알고리즘을 제안하고, 개발한 로봇 시스템을 설명한다. 얼굴 검출은 RGB 칼라 공간을 CIElab칼라 공간으로 변환하여, 피부스킨 후보영역을 추출하고, Face Filter로 얼굴의 기하학적 상관관계를 통하여 얼굴을 검출한다. 기하학적인 특징을 이용하여 눈, 코, 입의 위치를 판별하여 표정 인식의 기본 데이터로 활용한다. 눈썹과 입의 영역에 감정 인식 윈도우를 적용하여, 윈도우 내에서의 픽셀값의 변화와 크기의 변화로 감정인식의 특징 칼을 추출한다. 추출된 값은 실험에 의해서 미리 구해진 샘플과 비교를 통해 강정을 표현하고, 표현된 감정은 Serial Communication을 통하여 로봇에 전달되고, 감정 데이터를 받은 얼굴에 장착되어 있는 모터를 통해 표정을 표현한다.
인터넷 기술과 다양한 정보 기술의 융합을 통해 광대한 정보를 수집 및 가공하여 사용자 취향에 맞는 다양한 지식을 서로 주고받을 수 있게 되었다. 특히, 영화 미디어 속에 내포된 감정 변화의 흐름을 통해 사용자의 취향과 연결된 밀접한 콘텐츠를 선호하는 경향이 있다. 사용자는 스크립트에 나타난 정보를 바탕으로 전체적인 감정의 흐름이나 특정한 등장인물, 또는 특정한 장면에서의 감정의 흐름을 보다 빠르게 이해하기 위해 시각화하고자 한다. 본 논문에서는 영화 웹페이지로부터 정제되지 않은 데이터를 획득한 후, 정제 과정을 거쳐 표준화된 스크립트 형식으로 변환한다. 정제된 데이터를 XML 문서로 변환하여 다양한 정보를 쉽게 획득한 후, 감정 예측 시스템에 각 문단을 입력하여 다양한 감정을 예측한다. 예측된 감정들의 흐름과 스크립트에 포함된 정보량을 혼합하여 사용자가 필요로 하는 다양한 감정의 전체적 또는 특정 부분에서 캐릭터들 간의 감정 상태의 변화를 시각화를 통해 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 제안한다.
최근 SNS가 급격하게 성장하고 있고 많은 사용자들이 이 SNS를 하나의 다른 커뮤니케이션 매체로 사용하고 있다. SNS를 이용하는 개인 사용자들은 자신의 소식과 감정의 변화를 표현하는 수단으로 SNS를 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 감정을 나타내는 감정 요소를 이용하여 메시지를 분류하는 프로그램을 구현하였다. 감정 성분 추출은 OMLS(Ocean-Monmouth Legal Services)에 있는 감정 어휘를 이용하여 로젯(Roget)의 시소러스와 워드넷(WordNet)을 이용하여 이루어졌다.
최근 작성한 일기를 SNS에 올려 평범한 사람들이 음악, 음식, 사건 등 소소한 일상을 남기고 우울증 투병기를 공유하여 힘을 얻기도 하는 등 누가 시키지 않아도 일기를 작성하고 간직하는 사람들이 증가하고 있다. 이러한 변화로 일기는 하루의 일상을 기록하는 목적을 넘어 어떤 감정을 느꼈는지 알아차리고 자아를 성찰 및 탐구하는 단계로 발전하고 있다. 그러나 스스로 일기의 키워드를 분석하고 감정이 어떠한지 정확하게 아는 것은 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 제시한 문제를 해결하기 위한 방법으로 KoBERT와 KoNLPy를 활용한 키워드 및 감정분석 일기 서비스를 제안하였다. 본 연구의 키워드 및 감정분석 일기 서비스는 사용자가 무의식적으로 표현하는 텍스트 기반의 일기에서 자주 반복되는 키워드와 감정을 제공하여 자신의 감정상태를 쉽게 인지하고 되돌아볼 수 있도록 제작하였다.
인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 빛에 의해 물체를 지가하며 색채의 한가운데 살아간다. 그만큼 색채는 우리 생활과 매우 밀접하게 관련되어있어 많은 시각정보 중에서도 색채에 대해 민감하게 받아들인다. 그래서 감정을 색채로 표현한다면 직관적으로 받아들일 수 있다. 본 논문은 색상과 감정 간의 관계연구를 통한 색상을 이용한 감정표현을 목적으로 한다. 정서를 동그라미 모형으로 표현한 Plutchik의 정서동그라미와 색상을 동그라미 모형으로 표현한 모세스 해리스의 해리스1은 기준 축을 중심으로 결합하여 다른 감정을 찾아내거나 색채가 만들어지기 때문에 색상과 감정 간의 관계연구를 하는데 사용하였다. 두 모델의 유사특징을 이용해 Plutchik의 정서동그라미에서 기본이 되는 감정을 선택해 비슷한 느낌과 특정을 가지는 색상을 모세스 해리스의 해리스1에서 찾아 감정을 매칭 시키는 방법으로 색상환을 이용해 감정을 표현한다. 색상과 감정 간의 매칭 만족도를 알아보기 위해서는 감정의 자극이 계속적으로 들어와 많은 감정의 변화를 실시간으로 확인할 수 있어야 한다. 비행슈팅 게임은 여러 가지 감정의 자극이 계속적으로 들어오고, 실시간으로 감정의 변화를 확인할 수 있기 때문에 본 연구를 적용하기에 적합하다. 따라서 비행슈팅게임의 캐릭터 색상으로 적용해보았다.
우리 춤은 우리 고유의 정서를 담고 있는 종합예술이므로 우리 춤을 분석하고 이해하는 것은 큰 의미가 있다. 본 논문에서는 기존의 춤 동작의 정량적인 분석을 통한 감정인식 기술을 이용하여 우리 춤에 내포된 감정 패턴의 변화를 살펴본다. 먼저 한국 전통춤으로부터 무용전문가들의 정성적 분석에 기반하여 추출된 우리 춤사위를 정해진 각 감정별로 재구성하여 창작하고 창작된 우리 춤을 무용전문가가 시연한다. 이를 카메라를 이용하여 획득하고, 영상처리를 통해서 시연자의 실루엣을 뽑아낸 후, 정량적 특징량들을 추출한다. 이어 신경회로망을 이용하여 각 감정별 춤사위를 학습 시킨 후, 임의의 춤사위에 내포된 감정을 인식 한다. 본 논문에서는 정면, 좌, 우 세 시점에서 획득된 다시점 영상을 이용하여 학습시킴으로써 보다 안정적으로 동작하는 인식 시스템을 제안한다. 그리고, 시스템에 의해 인식된 감정 패턴과 변화의 정성적 의미를 이해하기 위해 무용전문가들에 의해 정립된 정성적 분석 결과와 비교, 분석한다. 이는 정성적인 분석에만 국한되던 우리 춤의 특성에 대한 이해를 객관적이고 정량화된 분석을 통한 이해의 차원으로 확장시키는 것으로, 우리 춤의 특성을 새롭게 정의하는 계기를 마련할 수 있다. 다양한 장르의 한국 전통춤 가운데 우리 춤을 대표할 수 있는 춤사위를 선정하고, 정성적/정량적으로 분석함으로써 우리 춤의 특성을 이해하기 위한 체계적인 틀을 제공하고자 한다.
최근 감정인식 기술은 다양한 IoT 센서 디바이스의 등장으로 단일 소스기반의 감정인식 기술 연구에서 멀티모달 센서기반 감정인식 연구로 변화하고 있으며, 특히 오디오와 영상을 이용한 감정인식 기술의 연구가 활발하게 진행되는 있다. 기존의 오디오 및 영상기반 감정신 연구는 두 개의 센서 테이터를 동시에 입력 저장한 오픈 데이터베이스를 활용하여 다른 이벤트 처리 없이 각각의 데이터에서 특징을 추출하고 하나의 분류기를 통해 감정을 인식한다. 이러한 기법은 사람이 말하지 않는 구간, 얼굴이 보이지 않는 구간의 이벤트 정보처리에 대한 대처가 떨어지고 두 개의 정보를 종합하여 하나의 감정도 도출하는 디시전 레벨의 퓨저닝 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오디오 및 영상에 내포되어 있는 이벤트 정보를 추출하고 오디오 및 영상 기반의 분리된 인지모듈을 통해 감정들을 인식하며, 도출된 감정들을 시간단위로 통합하여 디시전 퓨전하는 실시간 오디오 및 영상기반의 감정인식 프레임워크를 제안한다.
급격하게 변화되는 사회 속에서 현대인들은 다양한 스트레스를 경험하고 있으며, 아동 또한 정신 건강 진료량이 눈에 띄게 증가하고 있다. 소아정신건강장애 등 아동의 정신 건강 문제를 예방하기 위해서는 감정 상태를 빠르게 파악해야 하지만, 유아기 아동들은 몇 가지 단어만을 사용하여 자신의 감정을 표현하는 경우가 많기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 아동 심리 상태를 우울, 불안, 외로움, 두려움 등 4가지의 감정으로 세분화하고 아동 심리 전문가의 점수를 기반으로 한 아동용 감정 사전 구축 방안을 제안한다. 또한, STT 및 텍스트 마이닝 기반의 아동 감정 분석 시스템을 제안하고 실제 음성 데이터로 성능을 평가하였다. 평가 결과는 제안한 아동용 감정 분석 시스템이 아동 감정 상태를 정확하게 파악할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 감정에 따라 변화하는 혈류량을 측정하는 PPG 센서를 사용하여 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 PPG 신호로부터 전력스펙트럼밀도(PSD; Power Spectrum Density)를 통해 주파수 영역에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 판단하는 방법을 활용한다. 제임스 러셀의 이차원 원형 모델에 기반을 두어 감정을 기쁨, 슬픔, 짜증, 평온으로 분류하여 주파수 영역에 따른 에너지의 크기와의 연관성을 살펴본다. 본 연구는 웨어러블 디바이스에서 사용되는 동일한 PPG 센서를 사용하여 상위 네 종류의 감정을 영상 실험을 통해 주파수 영역에서 측정하였다는 것에 의의가 있다. 설문 조사를 통해 정확도와 개인에 따른 몰입 정도와 감정 변화 및 영상에 대한 바이오피드백을 수집하였다. 제안하는 방법은 앞으로 PPG 센서를 사용하는 상용화된 웨어러블 디바이스와 기존에 사용하는 스마트폰의 상황정보와 융합되어 모바일 어플리케이션 예측 서비스 등 다양한 개발이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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