• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.537-540
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• 2005

본 논문에서는 사람의 감정, 건강상태, 정신상태등 다양한 정보를 포함하고 있는 웃음, 슬픔, 졸림, 놀람, 윙크, 무표정 등의 표정을 인식하기 위한 표정의 특징이 되는 얼굴의 국부적 요소인 눈과 입을 검출하여 표정의 특징을 추출한다. 표정 특징의 추출을 위한 전체적인 알고리즘 과정으로는 입력영상으로부터 칼라 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출하여 얼굴에서 특징점의 위치 정보를 이용하여 국부적 요소인 특징점 눈과 입을 추출한다. 이러한 특징점 추출 과정에서는 에지, 이진화, 모폴로지, 레이블링 등의 전처리 알고리즘을 적용한다. 레이블 영역의 크기를 이용하여 얼굴에서 눈, 눈썹, 코, 입 등의 1차 특징점을 추출하고 누적 히스토그램 값과 구조적인 위치 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확한 눈과 입을 추출한다. 표정 변화에 대한 표정의 특징을 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점 눈과 입의 눈과 입의 크기와 면적, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 등 기하학적 정보를 이용하여 6가지 표정에 대한 표정의 특징을 추출한다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제21권1호
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• pp.29-47
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• 2024

본 연구는 인공와우이식(CI) 아동이 조성 및 템포 단서에 따라 구성된 음악에서 정서를 어떻게 지각하는지 알아보고 이를 건청(NH) 아동과 비교함으로써 CI 아동의 음악에서의 정서 지각에 대한 기초 자료를 마련하기 위해 실시되었다. 참여 대상자는 만 7세-13세 사이 CI 아동 13명과 NH 아동 36명으로 각 아동은 <장조+빠름>, <장조+느림>, <단조+빠름>, <단조+느림>의 4개 조건으로 구성된 음악을 듣고, 행복과 슬픔 중 해당 음악에서 느껴지는 정서를 선택하고 해당 정서가 어느 정도로 느껴지는지를 평정하는 과제에 참여하였다. 본 실험 전 규준 집단으로서 포함된 NH 아동이 NH 성인과 유사하게 정확한 정서 지각을 보이는지 확인하기 위한 사전 검증 절차를 진행하였으며, 두 그룹 간 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이후 CI 아동과 NH 아동의 정서 지각 수준을 비교 분석한 결과, 두 그룹 모두 <장조+빠름>의 음악을 행복의 정서로 가장 많이 지각하였으며, <단조+느림>의 음악을 가장 슬프게 지각하는 것으로 나타났다. 또한 CI 아동은 <단조+느림>을 제외한 모든 조건의 음악을 행복의 정서로 지각하는 반면, NH 아동은 장조로 구성된 음악은 행복의 정서를, 단조로 구성된 음악은 슬픔의 정서로 지각하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 CI 아동이 정서를 지각하는 데 있어 조성 단서보다는 템포 단서에 의존하는 경향이 있음을 확인하였으며, CI 아동의 음악에서의 정서 지각 과정을 보다 다각적으로 이해할 수 있도록 하는 기초 자료를 제시했다는 데 그 의의가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.533-536
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• 2006

본 논문에서는 음성 신호로부터 감정의 특징을 나타내는 요소를 찾아내는 것을 목표로 하고 있다. 일반적으로 감정을 인식할 수 있는 요소는 단어, 톤, 음성신호의 피치, 포만트, 그리고 발음 속도 및 음질 등이 있다. 음성을 기반으로 감정을 익히는 방법 중에서 현재 가장 많이 접근하고 있는 방법은 피치에 의한 방법이 있다. 사람의 경우는 주파수 같은 분석 요소보다는 톤과 단어, 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는 것이 자연스러운 방법이므로 이러한 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 요소로 쓰일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 감정에 따른 음성의 특징을 추출하기 위해 사람의 감정 중에서 비교적 자주 쓰이는 평상, 기쁨, 화남, 슬픔에 관련된 4가지 감정을 비교 분석하였으며, 인간의 감정에 대한 음성의 특성을 분석한 결과, 강도와 스펙트럼에서 각각의 일관된 결과를 추출할 수 있었고, 이러한 결과에 대한 실험 과정과 최종 결과 및 근거를 제시하였다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.560-563
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• 2004

본 논문은 분노, 행복, 평정, 슬픔, 놀람 둥과 같은 인간의 감정상태를 인식하는 새로운 접근에 대해 설명한다. 이러한 시도는 이산길이를 포함하는 연속 은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용함으로써 이루어진다. 이를 위해, 우선 입력음성신호로부터 감정의 특징 파라메타를 정의 한다. 본 연구에서는 피치 신호, 에너지, 그리고 각각의 미분계수 등의 운율 파라메타를 사용하고, HMM으로 훈련과정을 거친다. 또한, 화자적응을 위해서 최대 사후확률(MAP) 추정에 기초한 감정 모델이 이용된다. 실험 결과, 음성에서의 감정 인식률은 적응 샘플수의 증가에 따라 점차적으로 증가함을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2252-2255
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• 2003

인간과 인공생명체(Artificial Life Systems)가 서로 커뮤니케이션을 진행하기 위하여 인공생명체는 자신이 의도한 바를 음성, 표정, 행동 등 다양한 방식을 통하여 표현할 수 있어야 한다. 특히 자신의 좋아함과 싫음 등 자율적인 감정을 표현할 수 있는 것은 인공생명체가 더욱 지능적이고 실제 생명체의 특성을 가지게 되는 중요한 전제조건이기도 하다. 위에서 언급한 인공생명체의 감정표현 특성을 구현하기 위하여 본 논문에서는 음성 속에 감정을 포함시키는 방법을 제안한다. 먼저 인간의 감정표현 음성데이터를 실제로 구축하고 이러한 음성데이터에서 감정을 표현하는데 사용되는 에너지, 지속시간, 피치(pitch) 등 특징을 추출한 후, 일반적인 음성에 위 과정에서 추출한 감정표현 특징을 적용하였으며 부가적인 주파수대역 필터링을 통해 기쁨, 슬픔, 화남, 두려움, 혐오, 놀람 등 6가지 감정을 표현할 수 있게 하였다. 감정표현을 위한 음성처리 알고리즘은 현재 음성합성에서 가장 널리 사용되고 있는 TD-PSOLA[1] 방법을 사용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.145-150
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• 2008

본 논문에서는 8개의 문장에 대해서 6명의 화자가 5가지 감정 상태로 발화한 총 240개의 문장을 감정 음성 말뭉치로 활용하여 각 감정 상태에서 특징적으로 나타나는 억양 패턴을 분석하고, 이러한 억양 패턴을 음성 합성 시스템에 적용하는 방법에 대해서 논의한다. 이를 위해 본 논문에서는 감정 상태에 따른 특징적 억양 패턴을 억양구의 길이, 억양구의 구말 경계 성조, 하강 현상에 중점을 두어 분석하고, 기쁨, 슬픔, 화남, 공포의 감정을 구분 지을 수 있는 억양 특징들을 음성 합성 시스템에 적용하는 과정을 보인다. 본 연구를 통해 화남의 감정에서 나타나는 억양의 상승 현상을 확인할 수 있었고, 각 감정에 따른 특징적 억양 패턴을 찾을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.167-170
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• 2006

본 논문은 선형분류기인 LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴표정인식 알고리즘 연구에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 얼굴 표정을 인식하기 위해 두 단계의 특징 추출과정과 인식단계를 거치게 된다. 먼저 특징추출 단계에서는 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 이용해 고차원에서 저차원의 공간으로 변환한 후, LDA 이용해 특징벡터를 클래스 별로 나누어 분류한다. 다음 단계로 LDA융합모델을 통해 계산된 특징벡터에 최소거리패턴분류법을 적용함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.371-376
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• 2003

본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 Independent Component Analysis(ICA)-factorial 표현방법을 이용하여 얼굴감정 인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출 과정과 인식과정에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리에 근거한 K-Nearest Neighbor 알고리즘으로 얼굴감정을 인식한다. 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴 감정 데이터베이스를 구축하고 실험해본 결과 기존의 방법보다 좋은 인식 성능을 얻었다.

• 대한지역사회작업치료학회지
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• 제4권1호
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• pp.59-73
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• 2014

목적 : 본 연구는 세월호 사건으로 가족을 잃은 피해자 가족의 고통 체험에 대해 알아보고 피해자 가족의 정신적 외상에 대한 작업치료의 필요성을 제시하고자 하였다. 연구방법 : 세월호 사건으로 가족을 잃은 대상자 5명의 고통 체험을 확인하고자 Parse의 인간되어감 연구방법을 적용하였다. Parse의 연구 방법 패러다임에 따라 세월호 사건으로 가족을 잃은 고통 체험을 다룬 다큐 영상인 2차 자료를 선택하여 분석하였다. 결과 : 세월호 사건으로 가족을 잃은 가족의 고통 체험에 대한 세 개의 핵심구조는 1) 가족을 잃은 절망과 슬픔, 2) 일상이 무너져 내리는 듯한 무력감과 죄책감, 3) 남아있는 가족을 바라보며 고통에서 벗어나고 싶은 마음으로 나타났다. 구조적인 전환은 세월호 사건으로 가족을 잃은 애통함과 슬픔 속에서 압도적인 무력감을 느끼지만 희생된 가족이 세상에 없다는 것을 인정하고 싶지 않은 현실 부인과 살아있는 가족을 보면서 버티어 나가는 과정으로 제시되었다. 개념적 통합은 가치화와 언어화를 연결-분리, 노출-은폐하면서 강화시켜 나아가는 과정으로 표현되었다. 결론 : 세월호 사건으로 가족을 잃은 피해자 가족의 고통 체험은 무기력과 절망, 우울의 감정으로 인해 삶의 의미와 목적을 잃은 상태이다. 가족들에게 의미있는 작업을 통한 중재 프로그램을 개발하여 무너진 일상의 회복과 지역사회 참여를 향상시킬 수 있는 작업치료 중재가 필요하며 이에 기초자료로 활용할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.224-231
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• 2019

본 연구는 불안 및 정상그룹을 대상으로 서열성을 판단하는 인지과제 수행과정에서, 유발된 배경정서와 내재된 불안 수준이 과제처리에 미치는 영향을 밝히고자 하였다. 어휘 간 관계정보 중 서열판단 과제에서의 피험자 내 변인으로 유발정서 유형(기쁨, 분노, 슬픔 및 통제) 및 인지과제 처리유형(숫자서열 및 크기서열)을, 피험자 간 변인으로는 일반 대학생 중 벡 불안척도 검사를 통해 분리된 불안여부로 설정한 후 반응시간 및 오류율의 차이를 분석하였다. 자극의 제시와 반응의 수집은 DmDx5를 활용하였다. 실험결과, 집단 간 반응의 차이가 확인되었고 불안그룹이 과제유형에 관계없이 모든 정서유발 조건에서 정상그룹에 비해 더 느린 반응시간과 더 높은 오류율을 보였다. 그리고 정서유형에 관계없이 두 서열과제에서도 지체응답 경향을 보였다. 다음으로 정서유발 및 서열과제 효과를 통해 정서 및 과제 특정적인 반응경향을 확인하였는데, 슬픔조건이 타 정서보다 빠른 반응을 보였으며, 숫자서열 조건이 크기서열 조건보다 더 빨랐다. 이는 그룹별 그리고 과제유형별 인지과제 처리경향은 물론, 수반되는 정서유형에 따른 응답경향의 차이를 확인해 줌으로써 정서-인지 관련 행동에서의 기저의 배경정서가 처리과정에 주요 요인이 될 수 있음을 시사하는 결과라 하겠다.