자동 표정인식 및 합성 기술과 내적상태별 얼굴표정 프로토타입 작성의 기초 작업으로서 특정 내적상태를 표현하는 얼굴표정의 특징적 구조를 분석하였다. 내적상태의 평정 절차를 거쳐 열 다섯 가지의 내적상태로 명명된 배우 여섯 명에 대한 영상자료 90장을 사용하여 각 표정의 특징적 구조를 발견하고자 하였다. 서로 다른 얼굴들의 표준화 작업과 서로 다른 표정들의 직접 비교 작업에 정확성을 기하기 위하여 각 표정 표본들을 한국인 표준형상모형에 정합하였다. 정합 결과로 얻어진 각 얼굴표정의 특징점에 대해 모형이 규정하고 있는 좌표값들만으로는 표정해석이 불가능하며 중립얼굴로부터의 변화값이 표정해석에 유효하다는 결론을 얻었다. 표정의 특징적 구조는 그 표정이 표현하는 내적상태가 무엇인가에 따라 발견되지 않는 경우도 있었으며 내적상태가 기본정서에 가까울수록 비교적 일관된 형태를 갖는 것으로 나타났다. 내적상태별 특징적 표정을 결정할 수 있는 경우에 표정의 구조는 얼굴표정 요소들 중 일부에 의해서 특징지어짐을 확인하였다.
본 논문은 정서의 이차원 구조상에서 얼굴표정으로부터 아동의 정서이해에 대한 범주를 알아보고자 한다. 3세에서 5세 89명의 아동들을 대상으로 14개의 정서 단어와 관계된 얼굴표정들을 선택하도록 하였다. 실험에 적용된 얼굴표정들은 54명의 대학생들로부터 9점 척도상에서 두차원(쾌-불쾌차원과 각성-수면차원) 각각에서 표정의 강도가 평정된 사진들이 사용되었다. 실험결과에서 아동들은 쾌-불쾌 차원보다는 각성-수면 차원에서 더 큰 안정성을 보였다. 이차원 구조상에서 슬픔, 졸림, 화남, 놀람과 같은 정서들은 두 차원에서 매우 잘 변별된 반면, 두려움, 지겨움과 같은 정서들은 쾌-불쾌 차원에서 불안정성을 보였다. 특히 3세 아동들은 각성-수면정도에 대한 지각이 쾌-불쾌에 대한 지각보다 높게 나타났다.
의식적 통제가 가능한 언어는 감정을 숨길 수 있으나, 얼굴 표정은 다양한 문화 속에서도 일관성을 가진다. 표정은 사람의 이미지를 결정하며, 표정에서 감정을 해석하는 능력은 대인관계의 핵심으로 사람의 태도와 결정을 바꿀 만큼 중요하다. 불안정 애착아동, 노인, 자폐증, ADHD 아동, 우울증집단은 얼굴 표정인식 능력과제의 수행결과가 낮아, 이들에 대한 적극적인 개입은 심리장애의 예방과 치료 효과의 가능성을 기대하기도 한다. 지금까지 연구는 주로 상대방 표정에 의한 정서읽기, 수용자의 감정변화가 중심이었으며, 자신의 정서를 스스로 나타내는 "자기표현 표정수행" 및 표정 변화에 대한 정량적 분석 연구가 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 영상을 통한 표정의 정량적 분석법 개발을 목표로 8개의 정서 표정을 "자기표현 표정수행"방법으로 분석하였다. 연구의 정량적 결과는 심리장애 극복을 위한 교육, 심리 행동 치료, 감성공학, 글로벌화 되는 다문화(multi-culture)사회에서 문화극복을 위한 사회관계 대안, 한국문화와 예술 콘텐츠의 다양한 분야에 적용을 기대한다.
최근 인간과 에이전트 간의 감성적인 상호작용을 지원하기 위해 에이전트의 기쁨, 슬픔 등의 얼굴 표정에 대한 사용자의 반응을 분석하는 연구들이 진행되었다. 그러나 기존의 연구에서는 사용자가 긍정적 혹은 부정적으로 평가하는 지를 검증하기 위해 주로 설문지를 통해 사용자 피드백을 획득하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 인간과 에이전트 상호작용에서 에이전트의 얼굴 표정에 대한 사용자의 생체신호를 측정하여 감성적인 영향이 있는지 살펴보았다. 일관성 있는 생체 신호 해석 결과를 도출하기 위해 실시간으로 심박수와 피부전도도 등의 생체 신호를 획득하고, 명시적 혹은 비명시적인 피드백 분석방법을 통합하여, 해석을 안정적으로 하도록 하였다. 실험결과 에이전트의 긍정(혹은 부정)적인 얼굴 표정이 사용자의 긍정(혹은 부정)적인 반응을 이끌어 냄을 확인할 수 있었다. 또한, 인간과 에이전트와의 상호작용에서도 인간과 인간의 상호작용과 유사하게 에이전트의 긍정적인 얼굴 표정이 사용자의 부정적인 감정을 감소시킴을 확인할 수 있었다. 본 연구는 인간과 에이전트의 감성적인 상호작용을 위해 에이전트의 얼굴 표정을 디자인하기 위한 근거로 활용할 수 있다.
표정은 인간의 감정을 전달할 수 있는 중요한 수단으로 표정 인식은 감정상태를 알아낼 수 있는 효과적인 방법중 하나이다. 일반적인 표정 인식 시스템은 얼굴 표정을 표현하는 특징점을 찾고, 물리적인 해석 없이 특징을 추출한다. 하지만 특징점 추출은 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 특징점의 정확한 위치를 추정하기 어렵다. 그리고 표정 인식 시스템을 실시간 임베디드 시스템에서 구현하기 위해서는 알고리즘을 간략화하고 자원 사용량을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 격자점 위치에서 얻어진 가버 웨이블릿(Gabor wavelet) 특징 기반 표정 공간을 설정하고, 각 표정 공간에서 얻어진 주성분을 신경망 분류기를 이용하여 얼굴 표정을 분류한다. 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 화남, 행복, 평온, 슬픔 그리고 놀람의 5가지 표정이 인식 가능하며, 다양한 실험에서 평균 10.25ms의 수행시간, 그리고 87%~93%의 인식 성능을 보였다.
본 연구의 목적은 최근 심리구성주의 정서이론에서 제안한 얼굴정서 지각 과정에 미치는 언어의 영향을 정신물리학적 방법을 사용하여 검증하는 것이다. 본 연구에서는 감정단어가 얼굴표정 전에 제시될 경우, 얼굴표정의 정서 범주에 대한 판단 기준을 그 감정단어가 표상하는 정서 개념 맥락에 가깝게 이동시킬 것이라는 가설을 세웠다. 실험에서는 분노 또는 기쁨을 표현하는 감정단어가 표적 얼굴 전에 잠시 제시되었고, 표적 얼굴로는 중립에서 분노 (실험 1), 중립에서 행복 (실험 2)으로 점진적으로 변화하는 얼굴표정 중 하나가 무선적으로 제시되었다. 실험참가자는 표적얼굴의 정서를 분노 혹은 중립 (실험 1), 행복 혹은 중립 (실험 2)으로 판단하는 2안 강제선택 과제를 수행하였다. 실험 1 결과, 통제조건과 비교하여 분노 표현 감정단어들은 표적 얼굴정서를 분노로 판단하는 판단 경계 (PSE: the point of subjective equality)를 낮추었고, 행복 표현 감정단어들은 판단 경계를 높였다. 중립-행복 표정을 판단하는 실험 2에서는 반대의 결과가 관찰되었다. 본 연구의 결과는 얼굴정서를 지각하는 과정이 다양한 맥락 정보를 사용하여 능동적으로 구성하는 과정이며, 감정단어들은 정서에 대한 개념적 맥락을 제공함으로써 얼굴정서 지각에 영향을 준다는 구성된 정서 이론의 주장을 지지하는 것으로 해석할 수 있다.
최근 멀티미디어 처리 기술과 광학 기술의 발달과 더불어 얼굴 영상 정보를 이용한 응용 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 기존의 얼굴 정보와 관련한 연구들은 대부분 정면 영상을 해석하여 사람을 식별하거나 영상의 표정을 분석하는데 초점을 두어왔으며 임의의 얼굴 영상의 방향성에 대한 연구는 부족한 실정이다. 특히, 한대의 카메라로 연속 촬영된 이미지들을 이용하는 기존의 방향성 검출 기법에서는 초기 영상이 정면 영상이어야 하는 제약점을 가진다. 본 논문에서는 얼굴의 특징 정보를 이용하여 임의의 얼굴 영상의 방항성을 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 두 눈과 입술의 특징점을 기반으로 얼굴 사다리꼴을 정의하고, 얼굴 사다리꼴의 좌$.$우 면적을 비교한 통계 데이터를 이용하여 얼굴 영상의 좌.우 방향성을 계산하는 방향성 함수를 정의한다. 제안된 얼굴 영상의 검출 기법은 얼굴 영상의 방향성에 따라 얼굴 영상의 좌$.$우 여백을 안정적으로 설정하는 영상의 자동 배치 응용에 효과적으로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 정신분열증 환자들이 정서상태를 개념화하고 얼굴표정을 통하여 타인의 정서 상태를 판단하는 과정을 정상인과 비교하였다. 연구1에서는 만 19세-46세의 정신분열병 환자 19명에게 정서 관련 형용사 15개로 구성된 105개의 형용사 쌍에 대하여 유사성을 평정하도록 하여 MDS로 분석한 결과, 쾌/불쾌와 각성의 두 차원이 일관되게 보고되고 있는 정상집단과는 달리 정신분열병 집단의 자료에서는 쾌/불쾌 차원만이 뚜렷하게 나타나고 각성 차원은 얻어지지 않았다. 연구 2에서는 다양한 정서를 표현한 얼굴 사진 28개를 정신분열병 환자 30명과 대학생 31명에게 제시하고 각 사진의 인물이 경험하고 있는 내적 상태를 쾌/불쾌와 각성의 두 차원에 대하여 각각 7점 척도로 평정하도록 한 결과 정신분열병 집단은 대학생 집단에 비하여 쾌/불쾌 차원에서는 보다 긍정적으로 평정하는 경향이, 각성 차원에서는 상대적으로 낮게 평가하는 경향을 나타냈다. 특히 부정적이고 각성 수준이 높은 내적 상태를 표현하는 사진 자극에 대하여 정신분열병 환자 집단이 각성수준을 과소평가하는 경향이 두드러지게 나타났다. 이와 같은 결과를 종합하여 볼 때, 정신분열병 환자들은 정서상태의 개념화 과정에서 각성 차원에 대하여 상대적으로 낮은 민감도를 보이고 있으며, 특히 부정적인 정서상태를 표현하는 얼굴들에 대란 판단에서는 각성 차원을 과소평가하여 높은 각성수준을 나타내는 표정과 낮은 각성수준을 변별하는데 어려움을 보이는 것으로 해석될 수 있다. 본 연구의 결과는 정신분열병 환자들은 자율신경계의 높은 각성 수준으로 인하여 각성 수준을 더 높일 가능성이 있는 자극을 회피하는 경향이 있다는 Mednick의 가설과 일관되는 결과로 이들의 각성 수준에 대한 낮은 민감도는 방어적인 회피성향의 지속에 따른 둔감화의 결과로 해석될 수 있다. 효과는 GSR를 비롯한 자율신경계지표에서 잘 반영되었다.^2$=.792가 되었다. 설명되는 누적분산값은 67.18%였다.주관적 평가의 결과와 객관적 평가 결과를 이용해 마직물의 태를 평가하는 산출식을 제시하였다. 태 평가치의 경우 16가지 특성치를 모두 넣는 방법과 stepwise 방법, 또 Kawabatark 사용한 순차적 군 회귀법의 세가지 방법의 회귀식 중 16가지 특성치를 모두 넣는 방법의 결정계수가 가장 높았다.tosterone농도는 107.7$\pm$12.0 pmol/l이었고, 남성의 타액내 농도는 274.2$\pm$22.1 pmol/l이었다. 이상의 결과로 보아 본 연구에서 정립된 EIA 방법은 RIA를 대신하여 소규모의 실험실에서도 활용할 수 있을 것으로 사려된다.또한 상실기 이후 배아에서 합성되며, 발생시기에 따라 그 영향이 다르고 팽창과 부화에 관여하는 것으로 사료된다. 더욱이, 조선의 ${\ulcorner}$구성교육${\lrcorner}$이 조선총독부의 관리하에서 실행되었다는 것을, 당시의 사범학교를 중심으로 한 교육조직을 기술한 문헌에 의해 규명시켰다.nd of letter design which represents -natural objects and was popular at the time of Yukjo Dynasty, and there are some documents of that period left both in Japan and Korea. "Hyojedo" in Korea is supposed to have been influenced by the letter design. Asite- is also considered to have been "Japanese Lett
미소 짓는 얼굴은 친근하고 따뜻한 인상을 전달하여 대인 관계에 긍정적인 효과를 가져 온다. 그러나 고정관념내용모델과 따뜻함과 유능함 인상의 보상효과에 따르면 미소를 짓는 표정은 타인에게 따뜻한 인상을 전해주지만, 반대 차원의 인상인 유능함에 대한 부정적 평가를 가져올 수 있다. 본 연구는 따뜻함과 유능함 인상평가의 상호 보상효과를 고가 제품군 브랜드의 소셜미디어 광고에 응용하였다. 구체적으로는 미소를 띠는 광고모델로 인해 브랜드의 따뜻함 인상이 증가하고 이는 소비자의 구매의도에 부정적인 영향을 끼칠 수 있음을 소비자의 자기해석 수준을 이용하여 살펴보았다. 분석 결과, 미소를 띠는 모델이 사용된 광고에 노출될 때, 독립적 자기해석을 하는 소비자는 상호의존적 자기해석 소비자보다 낮은 구매의도를 보여준 반면, 미소를 띠지 않은 모델이 사용된 광고에 대해서는 의존적 자기해석을 하는 소비자가 독립적 자기해석 소비자보다 낮은 구매의도를 보여주었다. 따라서 고가 제품군 브랜드 광고에 기용된 모델의 미소가 소비자의 구매의도에 미치는 영향에서 소비자의 자기해석 수준이 조절변수로 작용함이 증명되었다. 본 연구는 고가 제품군 브랜드 광고의 효과적인 광고모델 전략에 대한 이론적, 실무적 시사점을 제공하고자 한다.
일상생활에서 활용 가능한 다양한 종류의 생체 신호 획득 및 분석 방법이 연구되고 있다. 기존의 생체 신호 분석 방법은 표준화된 임계치를 사용하여 해석한 결과를 제공하며 신호 측정 당시의 상황이 고려되지 않아 잡음 혹은 외부 환경의 영향을 받기 쉬운 단점이 있다. 본 논문에서는 생체 신호뿐만 아니라 기타 정황정보를 기반으로 하여 개인화된 신호를 분석하기 위한 모델(Personalized Decision Making method, PDM)을 제안한다. 개인화된 신호 해석 모델은 사용자의 맥락 정보, 사용자의 맥락 정보, 사용자의 나이, 성별, 현재의 몸 및 정신 상태, 음식 및 카페인의 섭취 여부, 측정 시간 및 측정 요일 등을 기반으로 각 맥락 간의 연관 관계를 나타내고, 이상적인 사용자의 생체 신호 예측치를 베이즈 정리를 기반으로 획득한다. 개인화된 해석 모델(ACM)을 통해 표준 임계치를 적용한 해석에 비해 인식의 정확도를 높일 수 있으며, 다양한 측정시의 조건을 알면 현재 사용자의 건강상태를 개인화된 분석과 유사한 정확도로 예측이 가능하다. 제안한 방법은 현재 관측된 관측치의 분포를 모르더라도, 현재 사용자의 상태를 맥락정보를 기반으로 하여 예측할 수 있으므로, 일반적인 데이터 모델을 기반으로 개개인에 맞는 얼굴 표정을 인식하는 연구 등에 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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