본 논문에서는 영상과 음성의 데이터를 이용한 사람의 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상과 음성의 인식률에 기반 한다. 영상이나 음성 중 하나의 출력 데이터만을 이용한 경우에는 잘못된 인식에 따른 결과를 해결하기가 힘들다. 이를 보완하기 위해서 영상과 음성의 출력을 이하여 인식률이 높은 감정 상태에 가중치를 줌으로써 잘못된 인식의 결과를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서는 각각의 감정 상태에 대한 영상과 음성의 인식률이 추출되어져 있어야 하며, 추출된 인식률을 기반으로 가중치를 계산하는 방법을 제시한다.
현대인들의 감정 불안정 상태로 인한 질병과 사회문제, 범죄 등이 많은 이슈로 나타나고 있다. 본 논문은 사람의 감정에 따른 생리적인 변화를 생체신호를 측정하여 분석하고 이를 이용하여 사람의 감정을 조절할 수 있는 음악을 선택하여 조절한다. 사람의 심박수를 측정하고 그 데이터를 HRV(심장박동 변화율)로 변환하면 그 사람의 현재 기분을 추정해 낼 수 있다는 연구 결과를 적용하여 기분에 따라 알맞은 음악을 자동으로 선택 하여 들려줄 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다.
본 연구에서는 첫째, 서비스 업종에 종사하는 종업원들의 감정노동에 영향을 미치는 선행요인으로서 직무관련 정서상태의 효과를 검증하였으며, 둘째, 감정노동의 결과요인으로서 선행연구에서 주로 다루었던 부정적 직무태도 뿐만 아니라 긍정적 직무태도에 대한 감정노동의 효과를 고찰하였다. 마지막으로 종업원들이 과업환경에서 경험하는 직무관련 정서와 직무태도 간의 관계를 매개하는 감정노동의 효과를 검증하였다. 국내 15개 서비스 기업에 종사하는 150명의 종업원을 대상으로 실시한 설문분석 결과, 직무관련 긍정 정서상태는 종업원으로 하여금 내면행동을, 직무관련 부정 정서상태는 표면행동을 유발함이 검증되었다. 또한 내면행동은 긍정적인 직무태도인 직무헌신과 직무활력을 증진시켰으며, 표면행동은 냉소주의와 소진을 증가시켰다. 마지막으로 내면행동은 직무관련 긍정 정서상태와 긍정적인 직무태도(직무헌신, 직무활력) 간의 관계를, 표면행동은 직무관련 부정 정서상태와 부정적인 직무태도(냉소주의, 소진) 간의 관계를 각각 매개하였다. 본 연구는 종업원들의 감정노동전략이 인지적 혹은 반응적 메커니즘을 수반하여 직무관련 정서상태와 직무태도 간의 관계를 매개함을 검증하였다는 점에서 이론적 의의가 있다. 또한 실무적으로 본 연구 결과를 토대로 볼 때, 서비스 직무를 수행하는 종업원들의 서비스 질을 향상시키고 긍정적인 직무태도를 유도하기 위해서는 단순히 부정적 정서를 유발하지 않는 직무환경을 유지하는 수동적 관리보다도 긍정적 정서를 증진시킬 수 있는 과업환경을 조성하는 것이 중요함을 제안할 수 있다. 향후 연구에서는 종단적 데이터 측정이나 측정 소스의 다양화 등의 시도가 필요하다.
본 연구는 걷기운동이 대학생들의 감정상태, 기분상태 및 대학생 생활스트레스에 미치는 영향을 16주간의 실험을 통하여 규명하고자 하였다. 걷기운동의 효과를 탐색하고자 걷기운동집단 24명과 통제집단 26명의 두 집단을 총 50명을 대상으로 하였으며, 사전측정(0week), 중간측정(8week), 사후측정(16week)으로 구성되는 2×3 반복측정에 의한 요인설계(2×3 factorial design with repeated measure)로 대학생의 감정상태, 기분상태 및 생활 스트레스의 변화를 살펴보았다. 그 결과 감정상태는 운동집단이 긍정적인 증가 추이를 보였으며 기분상태는 긴장, 분노, 우울, 피로, 혼란이 통계적으로 유의하게 감소하고 활력은 증가하였다. 또한 대학생 생활스트레스는 동성친구, 학업, 경제, 장래, 가치관 요인의 스트레스가 통계적으로 유의하게 감소하였다. 이러한 결과는 걷기운동이 대학생의 스트레스 대처 방법으로서 지속적인 학업 동기 및 삶의 질을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 사람의 내면상태 인식을 위한 상호작용 체계 구축을 위하여 사람의 감정 데이터를 효과적으로 수집하기 위한 프로토콜을 제안하고, 프로토콜에 따라 수집된 데이터에 대한 분석 및 결과를 제시한다. 감정 데이터 수집 프로토콜의 개발은 기존 문헌과 시스템 리뷰를 통한 감정분류체계 수립, 분류체계에 따른 감정 유발 영상 수집 및 신뢰도 확보, 감정 데이터 수집을 위한 인간 대상 실험 절차 구축 및 타당도 확보의 단계로 이루어졌다. 수집된 사람의 실시간 감정 데이터는 기계학습을 통한 감정 분류 연구의 기준으로 활용이 가능하다.
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.
현재 가정을 비롯한 여러 분야에서 서비스 로봇(청소 로봇, 애완용 로봇, 멀티미디어 로봇 둥)의 사용이 증가하고 있는 시장상황을 보이고 있다. 개인용 서비스 로봇은 인간 친화적 특성을 가져야 그 선호도가 높아질 수 있는데 이를 위해서 사용자의 감정 인식 및 표현 기술은 필수적인 요소이다. 사람들의 감정 인식을 위해 많은 연구자들은 음성, 사람의 얼굴 표정, 생체신호, 제스쳐를 통해서 사람들의 감정 인식을 하고 있다. 특히, 음성을 인식하고 적용하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 감정 인식 시스템을 두 가지 방법으로 제안하였다. 현재 많이 개발 되어지고 있는 음성인식 모듈을 사용하여 단어별 감정을 분류하여 감정 표현 시스템에 적용하는 것과 마이크로폰을 통해 습득된 음성신호로부터 특정들을 검출하여 Bayesian Learning(BL)을 적용시켜 normal, happy, sad, surprise, anger 등 5가지의 감정 상태로 패턴 분류를 한 후 이것을 동적 감정 표현 알고리즘의 입력값으로 하여 dynamic emotion space에 사람의 감정을 표현할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 인식 및 감정 표현 시스템 제안한 것이다.
얼굴 특징점의 지각적 위계구조를 반영한 표정인식 신경망 모형을 설계하였다. 입력자료는 MPEG-4 SNHC(Synthetic/Natural Hybrid Coding)의 얼굴 정의 파라미터(FDP) 중 39개 특징점 각각에 대해 150장의 표정연기 사진을 5개의 크기와 8개의 바위를 갖는 Gabor 필터로분석한 값이었다. 표정영상에 대한 감정상태 평정 값과 39개 특징점의 필터 반응 값을 중가 회귀분석한 결과, 감정상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 과련이 있었고, 각성-수면차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간 주파수 필터와 감정상태가 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선방위와 감정상태가 관련이 있었다. 이를 기초로 표정인식 신경망을 최적화한 결과 원래 1560개(39x5x8) 입력요소를 400개(25x2x8)입력요소로 줄일 수 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 결과를 사람의 감정상태 평정과 비교하여 볼 때, 쾌-불쾌 차원에서는 0.886의 상관관계가 있었고, 각성-수면 차원에서는 0.631의 상관관계가 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 모형을 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 분노, 혐오 등의 6가지 기본 정서 범주에 대응한 결과 74%의 인식률을 얻었다. 이러한 결과는 사람의 표정인식 원리를 이용하면 작은 양의 정보로도 최적화된 표정인식 시스템을 구현할수 있다는 점을 시시한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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