인간과 기계와의 인터페이스에 있어서 궁극적 목표는, 인간과 기계가 마치 사람과 사람이 대화하듯 자연스런 인터페이스가 이루어지도록 하는데 있다. 이에 본 논문에서는 사람의 음성속에 깃든 6개의 기본 감정을 인식하는 알고리듬을 제안하고자 한다. 이를 위하여 뛰어난 주파수 분해능력을 갖고 있는 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 음성을 여러 개의 서브밴드로 나누고 각 밴드에서 특징점을 추출하여 감정을 이식하고 이를 최종적으로 융합, 단일의 인식값을 내는 다중의사 결정 구조를 갖는 알고리듬을 제안하였다. 이를 적용하여 실제 음성 데이타에 적용한 결과 기존의 방법보다 높은 90%이상의 인식률을 얻을 수 있었다.
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.
지능형 로봇이나 컴퓨터가 일상생활 속에서 차지하는 비중이 점점 높아짐에 따라 인간과의 상호교류도 점점 중요시되고 있다. 이렇게 지능형 로봇(컴퓨터) - 인간의 상호 교류하는데 있어서 감정 인식 및 표현은 필수라 할 수 있겠다. 본 논문에서는 음성 신호와 얼굴 영상에서 감정적인 특징들을 추출한 후 이것을 Bayesian Learning과 Principal Component Analysis에 적용하여 5가지 감정(평활, 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람)으로 패턴을 분류하였다. 그리고 각각 매개체의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해서 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 적용하여 감정 인식 실험을 하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 인식 실험을 하였으며, 특징 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection) 특징 선택 방법을 통해 우수한 특징들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 인식 실험을 실행하였다. 그리고 인식된 결과 값을 2D 얼굴 형태에 적용하여 감정을 표현하였다.
잠금화면은 현대인들이 모바일 플랫폼에서 가장 자주 대면하는 인터페이스 중 하나이다. 조사에 따르면 스마트폰 사용자들은 일일 평균 150번 잠금해제를 수행하지만[1], 패턴인식, 비밀번호와 같은 잠금화면 인터페이스등은 보안 및 인증의 목적을 제외하곤 별 다른 이익을 제공하지 못하는 것이 현 실정이다. 본 논문에서는 보안용도의 기존 잠금화면을 전방 카메라를 활용한 얼굴 및 표정인식 어플리케이션으로 대체하여 표정 데이터를 수집한 뒤 실시간 표정 및 감정 변화 피드백을 제공하는 인터페이스를 제시한다. 본 연구에선 Quantified Lockscreen 어플리케이션을 통한 실험을 통해 1) 잠금화면을 활용한 비침습적인 인터페이스를 통해 연속적인 표정데이터 획득과 감정패턴을 분석할 수 있는 것을 검증했으며 2) 개인화된 학습 및 분석으로 표정인식 및 감정 검출의 정확도를 개선하였으며 3) 표정으로부터 추론된 감정 데이터의 타당성을 강화하기 위한 양괄식 검증기법을 도입하여 감정 검출의 다중채널 및 다중입력 방법론의 가능성을 확인하였다.
본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링 기반의 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 5가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.
본 논문에서는 하나의 공용 신경망을 사용하여 음소와 감정을 모두 인식하는 방법과 공용 신경망 학습을 위한 다중 학습 방법을 제안한다. 공용 신경망은 동일한 동작을 수행하여 두 정보를 모두 인식하며, 이는 인간이 하나의 청각기관으로 여러 정보를 동시에 인식하는 구조에 해당한다. 다중 학습은 여러 정보를 위한 공통 모델링을 진행하므로 여러 정보에 대한 일반화된 학습을 진행시켜 기존의 정보별 개별 학습에서 나타나는 과적합을 감소시키고 인식 성능을 향상시킨다. 또한, 다중 학습에서 음소 인식에 가중치를 부여하여 음소 인식 성능을 추가 향상시키는 방법을 제안한다. 동일한 특성벡터와 신경망을 사용할 때, 제안한 다중 학습이 적용된 공용 신경망의 성능이 각 정보별로 학습시킨 개별 신경망에 비하여 우수한 것을 확인하였다.
본 연구는 노인 돌봄 수행인력의 근무환경이 서비스 질에 미치는 영향과 감정노동과 효인식의 매개효과를 검증하는데 있다. 연구를 위하여 G 광역시의 노인 돌봄 수행인력 460명을 대상으로 하였다. 수집된 자료는 SPSS Process macro를 활용하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 노인 돌봄 수행인력의 근무환경, 감정노동, 효 인식, 서비스 질은 모두 유의한 정적(+) 관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 노인 돌봄 수행인력의 근무환경과 서비스 질 사이에서 감정노동과 효인식은 병렬매개 효과가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 노인 돌봄 수행인력의 근무환경과 서비스 질 사이에서 효 인식의 매개효과와 감정노동의 조절 효과가 검증되었다. 본 연구를 바탕으로 효인식에 관한 프로그램개발 및 교육시행과 감정노동 관리를 위한 실천적 노력이 필요하다. 본 연구에서 논의된 다중매개 변인보다 더욱 확장된 개념의 후속연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.
본 연구는 게임 이용자의 감정욕구(접근적/회피적)와 사회연결망 속에서 생성되는 사회규범(주관적/기술적 규범)에 대한 인식에 주목하면서, 이들이 게임에 대한 태도(유용적/쾌락적)와 게임 몰입에 미치는 영향을 살펴보았다. 위계적 다중회귀분석을 활용한 분석 결과, 게임 이용자의 게임에 대한 유용적 태도에 미치는 영향은 접근적 감정욕구와 주관적 규범이었으며, 게임에 대한 쾌락적 태도에 미치는 영향은 접근적 감정욕구, 회피적 감정욕구, 주관적 규범이었다. 또한 게임에 대한 몰입 정도를 예측함에 있어서는 게임 이용자의 회피적 감정욕구, 주관적 규범, 게임에 대한 유용적 태도, 쾌락적 태도가 유의미한 것으로 나타났다.
에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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