• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.58-62
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• 2007

인간이 생성한 음성, 표정 영상, 문장 등으로부터 인간의 감정 상태를 인식하는 연구와 함께, 인간의 감정을 모방하여 다양한 외부 자극으로 감정을 생성하는 인공 감정(Artificial Emotion)에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 인공 감정 연구는 외부 감정 자극에 대한 감정 변화 상태를 선형적, 지수적으로 변화시킴으로써 감정 상태가 급격하게 변하는 형태를 보인다. 본 논문에서는 외부 감정 자극의 강도와 빈도뿐만 아니라 자극의 반복 주기를 감정 상태에 반영하고, 시간에 따른 감정의 변화를 Sigmoid 곡선 형태로 표현하는 감정 생성 모델을 제안한다. 그리고 기존의 감정 자극에 대한 회상(recollection)을 통해 외부 감정 자극이 없는 상황에서도 감정을 생성할 수 있는 인공 감정 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.386-388
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• 2018

본 논문은 사회적 상호작용 결여로 감정 기복이 심하고 스트레스로 인해 정서불안 증세를 보이는 자폐 범주성 장애아동의 감정 상태를 인식하기 위한 목적으로 4가지 감정 자극에 대하여 생체신호를 분석하고 K-Means 알고리즘을 적용하여 획득한 정보로부터 감정 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 실험구성은 참가자가 주어지는 감정자극 영상을 시청하는 동안 맥파 및 피부전도 센서를 이용하여 생체신호를 측정한 후 자율신경 비율을 나타내는 LF/HF의 심박 정보와 피부 반응 정보를 정량적으로 분석하였고, 추출된 정보로부터 K-Means 알고리즘을 적용하여 감정 상태를 분류하는 과정으로 진행된다. 총 3명의 일반인을 대상으로 실험을 진행하였으며, 4가지 감정 자극에 대한 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정을 이용한 감정인식 방법이 제시되는 감정 자극을 충분히 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.5
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• pp.648-653
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• 2007

Researches on artificial emotion which generates emotion artificially from various external excitations imitating human emotion has been initiated in recent years. But the conventional studies in which the emotion state is changed exponentially or linearly by external emotion excitation have a drawback that the variation of emotion state is changed rapidly and abruptly. In this paper, we propose an artificial emotion generation model which reflects not only strength and frequency of external emotion excitations but also period of it in the emotion state and represents the emotion state with a sigmoid curve w.r.t. time. And we propose an artificial emotion system which generates emotion at the situation of no external emotional excitations through recollection of past emotional excitations, and show its effectiveness through computer simulation results.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2011.05a
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• pp.41-42
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• 2011

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.1012-1013
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• 2014

본 논문에서는 일상생활 중 지속적으로 심장 상태를 모니터링 할 수 있는 무구속 의자형 심탄도 측정시스템을 개발하였다. 또한 구현된 시스템에서 측정된 생체신호를 이용하여 주관적인 감정자극의 스트레스를 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 수준을 분석하고자 하였다. 실험은 시스템에 착석하여 실시간으로 시청각 자극 실험을 수행하였고, 심박수와 심박변이도의 시간영역 및 주파수영역 파라미터를 확인하였다. 확인된 심박변이도의 파라미터는 시청각 도중 기술한 인간의 감정들을 체계화하여 2차원 공간에 여러 감정들의 관계를 나타낸 제임스 러셀(J. Russell)의 감정모델을 주관적인 감정 자극에 의한 스트레스 지표 나타내어 비교 분석하였다. 실험결과는 RMSSD, LF/HF 파라미터가 스트레스 수준 분류에 사용될 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 증명한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.29 no.3
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• pp.33-43
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• 2023

Not only emotions affect physical sensations, but they also have an impact on physical movements. The responses to emotions vary depending on the type of emotional stimuli. However, research on the effects of emotional stimuli on the activation of bodily movements has not been rigorously examined, and these effects have not been investigated in Autonomous Emotion Recognition (AER) systems. In this study, we aimed to compare the emotional responses of 20 participants to three types of emotional stimuli (words, pictures, and videos) and investigate their activation or deactivation for the AER system. Our dependent measures included emotional responses, computer-based self-reporting methods, and bodily movements recorded using motion capture devices. The results suggested that video stimuli elicited higher levels of emotional movement, and emotional movement patterns were similar across different types of emotional stimuli for happiness, sadness, anger, and neutrality. Additionally, the findings indicated that bodily changes observed during video stimuli had the highest classification accuracy. These findings have implications for future research on the bodily changes elicited by emotional stimuli.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2011.11a
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• pp.102-103
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• 2011

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.152-157
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• 2007

개인의 감성에 잘 부합하는 컨텐츠를 제공하기 위해선 개인의 취향과 컨텐츠를 이용할 때 어떤 감정을 가지고 있는지 알아야 한다. 개인의 취향을 알고 있다면 취향에 부합하는 컨텐츠를 재분류 할 수 있고 개인이 컨텐츠를 이용하려할 때의 감정 상태를 알 수 있다면 분류된 컨텐츠 중에서 감성에 부합하는 컨텐츠를 빠르게 제공할 수 있다. 본 논문은 개인의 취향을 인식하고 감정상태를 추측하여 연동된 플랫폼에 감정상태에 따른 결과를 출력하는 감성엔진을 제안 한다. 성격이 비슷한 사람은 비슷한 취향을 가지는 성향이 있으므로 취향인식을 위해 개인의 성격을 구별했고, 구별도구로 MBTI를 이용했다. 감정 추측을 위해 주변에서 일어나는 환경의 정보를 OCC 모델을 기반으로 분석하여 감정자극의 종류와 크기를 산출했다. 감정자극들을 감정그래프를 이용해 감정의 생성, 유지, 소멸을 관리하고 감정감정 상태에 맞는 결과를 출력했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1215-1217
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• 2012

기계가 인간의 감정을 인식하기 위해서는 인간의 감정을 정량적으로 측정할 수 있는 모델이 있어야 한다. 하지만, 인간의 감정은 그 사람이 살아온 환경과 그 사람의 기질에 따라서 같은 자극에 노출되어도 사람마다 느끼는 것이 다르다. 따라서 기계가 인간의 감정을 사람의 기질을 포함하는 개인성향 기반의 감정 모델이 필요하다. 본 논문에서는 감정 모델링을 위해 BAS/BIS 가 제안한 개인 성향을 EEG 기반으로 측정 해보고 각 감정 유발 자극 별로 전두엽에서 발생하는 전위를 분석한 결과 각 성향 별로 대뇌 반응이 다르게 나왔다. 이는 인지적 감정이 전이될 때, 성향별로 대뇌에서 다르게 반응 한다는 것을 의미한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.10
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• pp.451-456
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• 2014

The correlations between electroencephalographic (EEG) spectral power and emotional responses during affective sound clip listening are important parameters. Hemispheric asymmetry in prefrontal activation have been proposed in two decades ago, as measured by power value, is related to reactivity to affectively pleasure audio stimuli. In this study, we designed an emotional audio stimulus experiment in order to verify frontal EEG asymmetry by analyzing Event-related Spectral Perturbation (ERSP) results. Thirty healthy college male students volunteered the stimulus experiment with the standard IADS(International Affective Digital Sounds) clips. These affective sound clips are classified in three emotion states, high pleasure-high arousal (happy), middle pleasure-low arousal (neutral) and low pleasure-high arousal (fear). The analysis of the data was performed in both theta (4-8Hz) and alpha (8-13Hz) bands. ERSP maps in the alpha band revealed that there are the stronger power responses of high pleasure (happy) in the right frontal lobe, while the stronger power responses of middle-low pleasure (neutral and fear) in the left frontal lobe. Moreover, ERSP maps in the theta band revealed that there are the stronger power responses of high arousal (fear and happy) in the left pre-frontal lobe, while the stronger responses of low arousal (neutral) in the right pre-frontal lobe. However, the high pleasure emotions (happy) can elicit greater relative right EEG activity, while the low and middle pleasure emotions (fear and neutral) can elicit the greater relative left EEG activity. Additionally, the most differences of theta band have been found out in the medial frontal lobe, which is proved as the frontal midline theta. And there are the strongest responses of happy sounds in the alpha band around the whole frontal regions. These results are well suited for emotion recognition, and provide the evidences that theta and alpha powers may have the more important role in the emotion processing than previously believed.