• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.133-134
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• 2016

영상처리 기술을 이용하여 인간의 행동과 감정을 인식하는 기술은 활용가치가 매우 높아 보안시스템과 같은 분야에서 다양하게 연구되고 있다. 특히 영상을 이용한 감정인식의 방법은 인간의 감정을 가장 많이 표현하는 대상자의 움직임을 이용한 감정 및 심리상태 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행중임에도 불구하고 장애인들의 행위와 심리상태를 인식하는 분야에 적용하고 있는 경우는 거의 없는 실정이다. 이에 본 논문에서는 기 개발된 선행 기술을 바탕으로 ADHS 장애를 갖고 있는 어린이의 감정 및 심리상태 분석을 위한 어린이의 움직임 특징 추출 기법과 패턴 분석 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.666-668
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• 2018

최근 반려동물을 키우는 가구 수의 증가와 함께, 반려묘에 대한 관심도 상당히 증가하고 있다. 특히 반려인은 반려묘와의 원활한 의사소통과 교감을 바라지만 반려묘의 세세한 감정 상태를 24시간 내내 파악하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 반려묘의 울음소리에 많은 감정 및 상태 정보가 담겨있는 것에 착안하여, 반려묘의 울음소리를 기반으로 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 이미 수집된 소리 데이터를 데이터 증폭 방법론을 이용하여 데이터를 확장 한 후, 해당 소리들의 멜 스펙트로그램 정보를 추출한다. 이를 시계열 정보 처리에 효과적인 LSTM에 적용하여 반려묘의 감정 상황을 식별할 수 있도록 학습을 수행한다. 실험 결과, 반려묘의 감정 상태 분류의 가능성을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.461-468
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• 2007

일상 생활에서의 대화 또는 컴퓨터를 매개로 이루어지는 대화에서 자기노출은 서로에 대한 개인적인 정보를 공유하여 친밀한 관계를 유지하기 위한 과정이다. 자기노출에서의 개인적인 정보는 생각 및 경험을 비롯하여 감정 등을 의미하는데, 감정은 특히 대화 분위기 형성 및 원활한 대화 진행을 위한 효과적인 의사소통수단으로 작용한다. 대화 시의 감정노출은 대화 상대방(노출 대상)과 감정표현의 대상(표현 대상)에 따라 표현의 실제강도와 노출의 정도가 달라지게 된다. 본 연구에서는 인터넷을 통해 대화를 주고 받거나 자료를 전송할 수 있는 인스턴트 메신저를 통하여 이루어진 대화에서 노출 대상과 표현 대상을 고려하여 대화참여자의 감정상태를 파악한다. 이를 위한 사전조사로 드라마 스크립트 상의 등장인물들의 감정표현 패턴을 분석하고 이를 활용하여 노출 대상이 각각 다른 대화문장에서 통사 및 의미 분석 과정을 거쳐 표현 대상에 따른 대화참여자의 감정상태를 파악하고, 대화참여자가 자신의 감정을 관찰할 수 있는 인터페이스를 제공한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.4
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• pp.83-88
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• 2013

Many studies adopting brain functions to the engineering systems have been made for recent years as the brain Science has developed. If we investigate the parts which take part in memorizing and emotional process, we can know that Hippocampus of memorizing center and Amygdala of Emotional center closely cooperate each other. Actually Knowledge effects on Emotion and Emotion effects on Knowledge. During the human decision making, emotional factor has much important effects on Decision making process. For implementing more delicate intelligent system, the knowledge base coupled to emotional factor should be designed. Accordingly in this paper starting from the idea of cooperating system between Hippocampus and Amygdala,, we design Knowledge Emotion Binding System and propose Emotional changing mechanism by Memory retrieval and knowledge reasoning process.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.1
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• pp.113-122
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• 1998

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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.5
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• pp.477-481
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• 2014

Human has various types of emotions which affect speculation, judgement, activity, and the like at the moment. Specifically, walking is also affected by emotions, because one's emotion status can be easily inferred by his or her walking style. The present research on biped walking with humanoid robots is mainly focused on stable walking irrespective of ground condition. For effective human-robot interaction, however, walking pattern needs to be changed depending on the emotion status of the robot. This paper provides analysis and comparison of gait experiment data for the men and women in four representative emotion states, i.e., joy, sorrow, ease, and anger, which was acquired by a gait analysis system. The data and analysis results provided in this paper will be referenced to emotional biped walking of a humanoid robot.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.2 no.2
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• pp.23-28
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• 2009

This study describes an emotion classification method using two different feature parameters of four-channel EEG signals. One of the parameters is linear prediction coefficients based on AR modelling. Another one is cross-correlation coefficients on frequencies of ${\theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$ bands of FFT spectra. Using the linear predictor coefficients and the cross-correlation coefficients of frequencies, the emotion classification test for four emotions, such as anger, sad, joy, and relaxation is performed with an artificial neural network. The results of the two parameters showed that the linear prediction coefficients have produced the better results for emotion classification than the cross-correlation coefficients of FFT spectra.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.3
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• pp.677-684
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• 2018

Recently, negative emotional responses by drivers are a growing problem, which leads to not only a traffic accident but a crime so called 'road rage' in countries with heavy traffics including South Korea. Under such a circumstance, measuring stress- and fatigue-induced emotional responses by means of wireless communication and a wearable system would be useful. The purpose of this study is to implement a system that measures various signals from a driver, derives and monitors his emotional responses from the measurements and verify its derivations with reliability. This paper, as a first part of the research, describes how the system has been implemented with experimental methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1112-1114
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• 2017

본 논문은 감정변화와 관련이 높다고 알려져 있는 생체정보인 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 심박변이도(HRV)를 바탕으로 사용자의 감정상태를 추론하여 치유음악을 추천해주는 시스템을 제안한다. 사용자의 생체정보를 기반으로 사용자의 감정상태를 평온, 집중, 긴장, 우울의 4가지 단계로 분류하는 감성추론 시스템을 설계하고, 각각의 감정상태에 따라 적절한 카테고리의 음악을 추천함으로써 사용자의 스트레스 정도를 완화시키고자 한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.24 no.4
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• pp.1-9
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• 2018

We propose an emotional training framework that can determine the initial symptom of schizophrenia by using emotional analysis method through facial expression change. We use Emotion API in Microsoft to obtain facial expressions and emotion values at the present time. We analyzed these values and recognized subtle facial expressions that change with time. The emotion states were classified according to the peak analysis-based variance method in order to measure the emotions appearing in facial expressions according to time. The proposed method analyzes the lack of emotional recognition and expressive ability by using characteristics that are different from the emotional state changes classified according to the six basic emotions proposed by Ekman. As a result, the analyzed values are integrated into the image color transfer framework so that users can easily recognize and train their own emotional changes.