• 제목/요약/키워드: 슬픔의 코드

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이진문의 시조 「유월 쬐는 볕」의 감정 코딩 (Emotion Coding of Sijo "The Light of the Sun in June" by Lee Jin-moon)

  • 박인과
    • 문화기술의 융합
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    • 제5권3호
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    • pp.203-207
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    • 2019
  • 본 연구자는 창작되어 있는 시조들에서 감정 코드들을 코딩하는 작업을 하고 있다. 그래서 시조의 감정 코딩으로 문학치료의 가능성을 도출해보고자 하는 데에 그 목적이 있다. 이번의 연구 대상 시조는 이진문(李振門)의 "유월 쬐는 볕"이다. 이 시조의 초장에서는 기쁨의 코드, 중장에서도 기쁨의 코드, 그리고 종장에서는 슬픔의 코드가 생성된다. 이러한 감정 코드들은 Emotion Codon에서 다양한 방법으로 조합될 수 있다. 이러한 조합이 의미하는 것은 문학적인 감정으로 인체를 치료할 수 있다는 것이다. 앞으로 이러한 연구를 지속해 보다 더 나은 삶의 방법을 터득하게 될 수 있을 것으로 사료된다.

시조 「공산에 우는 접동」의 감정 코딩 (Emotion Coding of Sijo Crying Cuckoo at the Empty Mountain)

  • 박인과
    • 문화기술의 융합
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    • 제5권1호
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    • pp.13-20
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    • 2019
  • 이 연구는 시조의 감정 코드를 AI에 코딩시킬 수 있는 부호들을 연구하여 문학치료에 활용하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 시조 "공산에 우는 접동"의 감정 코딩을 시행해보았다. 결과적으로 Emotion Codon은 슬픔의 카타르시스의 상태를 나타낼 수 있었다. 이렇게 시조의 감정 코드들을 Emotion Codon으로 착상시키는 것은 인체의 감정을 AI에 착상시키는 것과 같다고 할 수 있다. 기본적인 감정 코드들을 Emotion Codon에 착상시켜 AI의 자가 학습을 유도하면 인체에서 일어나는 다양한 감정들을 AI가 조합할 수 있다고 본다. 이때 AI는 인간의 감정을 대신할 수 있게 되어 인체의 감정 치료에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구를 지속하면 인체의 감정을 유도하여 마음과 정신을 치료할 수 있을 것으로 사료된다.

전이에 의해 융합되는 시조의 문학치료 코드 연구 (A Study on Literary Therapeutic Codes of Sijo Fused by Transference)

  • 박인과
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권10호
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    • pp.167-172
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    • 2017
  • 본 연구는 그동안 탁월한 치유의 기능이 내재되어 있다고 알려진 시조의 감정 코드들을 분석하여 인문학적 치유의 콘텐츠를 활성화시키고자 하는 데에 목적이 있다. 치유작용의 일환으로써의 시조는 여러 작품들을 감상하는 과정에서 형성되는 감정의 융합을 통해 감정의 총체라 할 수 있는 치유의 감정 코드들을 형성한다. 이러한 과정은 인체생리학적으로 인체 내에서의 문학치료의 진행을 가능하게 한다. 머신러닝이 인지기능에 의해 스스로 학습하는 것처럼 상시적으로 부호화와 재부호화에 대한 코딩 과정이 인체 시스템의 수많은 뉴런들의 집합체들에서 작동된다. 그 과정에서 감정 코드들의 집합적인 부호화에 의해 인체 내에서 아미노산이 합성되는 것으로 예측된다. 이러한 아미노산들이 인체의 신호 체계를 조절하는 것이다. 향후 이러한 인문학과 인체생리학의 접점에서의 치료의 연구가 진행된다면 보다 질 높은 인문학적 치유의 프로그램이 활성화될 것으로 기대된다.

웨이블렛 변환을 이용한 음성에서의 감정 추출 및 인식 기법 (Emotion Recognition Method from Speech Signal Using the Wavelet Transform)

  • 고현주;이대종;박장환;전명근
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.150-155
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    • 2004
  • 본 논문에서는 사람의 음성속에 내포된 6가지 기본 감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)의 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 제안한 감정인식 알고리즘은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 각각의 감정별 코드북을 만들고, 인식단계에서 필터뱅크별 감정을 확인한 후 최종적으로 다중의사결정기법에 의해 감정을 인식하는 구조로 이루어져 있다. 이와 같은 웨이블렛 필터뱅크와 다중의사 결정기법에 기반을 둔 알고리즘의 유용성을 보이기 위해 실험에 사용된 음성은 20명의 화자로부터 6가지의 감정을 대상으로 각각 3번씩 발음한 감정음성을 녹음하여 총 360개의 데이터베이스로 구성하고 실험하였다. 이와 같이 제안한 알고리즘은 기존의 연구에 비해 5% 이상 향상된 인식률을 보였다.