• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.191-195
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• 2007

본 논문에서는 영상으로부터 한국적 감성 데이터를 추출하고 감성 컨텐츠 프레임워크(ISC) 구축을 통해 영상데이터를 다양한 멀티미디어 데이터와 함께 사용자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 영상으로부터 객체를 분리해내고 각각의 특징벡터 모델을 구축한다. 특징벡터모델은 요소인자로써 벡터공간의 데이터로 입력되고, 정규화 된 한국어 형용사 데이터와의 근접도를 비교하여 대표 감성을 표현하게 된다. 또한 감성 컨텐츠 데이터의 3층 구조를 이용하여 멀티미디어 데이터를 분류하고 대표 감성형용사와의 인자사상을 통하여 다양한 영상-감성 컨텐츠를 제공하는 프레임워크를 설계한다. 이것은 다양한 영상의 추상데이터에 대응한 감성표현을 추출하여 영상에 내포되어 있는 정확한 의미를 관찰자에게 전달할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.35-38
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• 2009

심미적차원의 접근을 통한 영상디자인의 틀을 인간이 가진 오감의 특성을 최대 활용하여 전시상황에 따른 감성문법을 활용하여 감각적이며 사용자중심의 니즈에 맞는 선택적이며 시대흐름에 맞는 패턴분석을 적용하여 감성적인 욕구를 심리적인 방법으로 파악하며 영상으로 접근하는 것이다. 이러한 감성패턴분석들은 VJ(비디오쟈키)의 영상활용과 증강현실, 전시디자인의 광고 또한 건축물에 있어서 효과적인 영상활용법을 적용한 감성디자인의 확장을 보여주고 있다. 오감을 활용한 인터랙티브한 미디어아트에서의 영상활용과 콘서트홀에서의 관객과 소통을 인한 커뮤니케이션장치들이 확장되며 도구들 속에서 진정한 인간의 통합된 감각을 전달하기 위한 감성이 필요하다. 이번 연구를 통하여 감성디자인을 적용한 영상사례들을 살펴보며 소통을 위한 감성디자인의 영상을 활용하여 최적화된 전시디자인에 활용되는 감성적 접근방법과 활용에 대해 이해하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.6
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• pp.113-121
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• 2009

In order to retrieve images with different emotions in regions of the images, this paper proposes the image retrieval system using emotion sketch. The proposed retrieval system divides an image into $17{\times}17$ sub-regions and extracts emotion features in each sub-region. In order to extract the emotion features, this paper uses emotion colors on 160 emotion words from H. Nagumo's color scheme imaging chart. We calculate a histogram of each sub-region and consider one emotion word having the maximal value as a representative emotion word of the sub-region. The system demonstrates the effectiveness of the proposed emotion sketch and our experimental results show that the system successfully retrieves on the Corel image database.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.532-534
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• 2000

복합적인 감성기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 감성속성으로 영상을 찾는 검색은 물론이고, 주어진 영상의 감성특성을 알아내는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 특성으로부터 감성을 매핑하는 신경망을 구축하고 다양한 실험으로 그 가능성을 보인다. 여기에서 영상특징으로 웨이블렛계수와 위치정보를 사용했고, 감성공간으로는 SD법으로부터 14개의 형용사쌍을 추출했다. 이 두 공간의 매핑에 사용된 신경망의 입력으로 영상에서 얻은 RGB 색상당 36개의 총 108개의 웨이블렛 개수를 사용했고, 출력은 14개의 감속속성당 7등급으로 총 98개로 구성했다. 총 6명이 영상을 보고 평가한 감성평가데이터중에서 2명이 각각 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%이상의 인식률을 보였다. 4명이 각각 90개씩 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%의 인식률을 보였다. 또한 공통된 감성을 신경망을 통해 인식할 수 있는지 판단하기 위해 600개씩 2명으로부터 얻은 1200개의 데이터에 대해서 1000개를 학습시키고 200개를 테스트하고, 100개씩 4명으로부터 데이터에 대해서 360개를 학습시키고 40개를 테스트해 본 결과, 전자의 경우 오류율 8, 후자의 경우 0.7~0.8 범위였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.5
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• pp.99-108
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• 2008

This paper proposes an image retrieval system which integrates metadata, contents, and emotions in textile images. First, the proposed system searches images using metadata. Among searched images, the system retrieves similar images based on color histogram, color sketch, and emotion histogram. To extract emotion features, this paper uses emotion colors which was proposed on 160 emotion words by H. Nagumo. To enhance the user's convenience, the proposed textile image retrieval system provides additional functions as like enlarging an image, viewing color histogram, viewing color sketch, and viewing repeated patterns.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.11
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• pp.1-6
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• 2014

Emotion recognition is defined as that machines automatically recognize human emotions. Because the human emotions is very subjective, it is impossible to measure objectively. Therefore, the goal of emotion recognition is to obtain a measure that is agreed by as many people as possible. Emotion recognition in a image is implemented as the method that matches human emotions to the various features of the image. In the paper, we propose an emotion recognition system using color features of clothing image based on the Kobayashi's image scale. The proposed system stores colors of image scale into a database. And extracted major colors from a input clothing image are compared with those in the database. The proposed system can obtain three emotions maximally. In order to evaluate the system performance 70 observers are tested. The test results shows that recognized emotions of the proposed system are very similar to the observers emotions.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.287-288
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• 2013

현재 많은 사람들이 감성 인식에 대한 관심을 보이고 있다. 감성은 사람마다 다를 수 있어 모두를 만족시키기는 어렵기 때문에 다수의 사람들에게 공감을 얻는 것이 감성 인식의 목표이다. 영상에서의 감성 인식 방법은 영상의 여러 가지 특징을 이용하여 감성과 매칭하여 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 Image Scale을 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 방법은 고바야시의 Image Scale을 참고하여 색상 정보를 데이터화하고, 의류 영상에서 추출한 색상과 비교하여 감성 인식하는 것이다. 이를 통하여 의류 영상에서의 감성을 인식할 수 있으며, 시스템의 다양한 응용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.82-87
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• 2009

본 논문에서는 감성 기반으로 텍스타일을 자동으로 색인하고 검색 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상 수집기, 감성 색인기, 검색기(Matcher), 질의 인터페이스로 구성되어 있다. 감성 색인기는 텍스타일 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 기반으로 감성개념을 인식하고, 이를 이용하여 영상을 색인한다. 이때, 감성 어휘로 고바야시가 정의한 8개 (romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern)를 사용한다. 질의 인터페이스에서 사용자는 두 가지 방식으로 질의를 선택할 수 있다. 첫 번째 방법은 감성 키워드를 사용하는 것이고, 두 번째는 사용자의 의도를 설명할 수 있는 영상을 이용하는 예제 기반 질의 방식이다. 질의가 주어지면, 검색기는 랭킹 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 생성한다. 이 때, 유사도 비교방식은 선택된 질의방식에 따라 달라진다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 웹 검색에 익숙한 50명(남자: 32명, 여자: 18명)을 대상으로 웹에서 수집한 3,416 장에 대해서 3가지 항목으로 사용자 평가를 하였다. 사용자 평가의 항목인 적합도(Relevance), 노력(Search Effort), 만족도(Satisfaction)의 결과로 사용자가 검색한 결과영상에서 적합도의 수치가 낮게 나왔지만, 만족도와 노력의 수치는 높게 평가되었다. 제안된 시스템에서 사용자는 자신이 선호하는 결과 영상을 상위 40개의 영상 내에서 얻을 수 있었다. 이는 제안된 시스템이 사용자들이 원하는 영상을 효율적으로 검색할 수 있다는 것을 증명했다.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.33
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• pp.403-423
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• 2013

Video images of emotional happiness or unhappiness, stress or emotional division of tranquility in the form of a tree is evaluated by weighting. Representative evaluation of the video image brightness contrast sensitivity ratings 1 car happy, unhappy or nervous, calm and refined with two car dependency, sensitivity to visual images are separated. Emotion Recognition of four compared to the numerical data is measured by brightness. OpenCV implementation through evaluation graph the stress intensity contrast, tranquility, happiness, unhappiness with changes in the value of four, separated by sensitivity to computing. Contrast sensitivity of computing the brightness according to the input value 'unhappy' to 'happy' or 'stress' to 'calm' the emotional changes are implemented. Emotion computing the regularity of the image to calculate the sensitivity localized computing system can be controlled according to the emotion of the contrast value of the brightness changes are implemented. The future direction of industry on the application of emotion recognition will play a positive role.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.138-143
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• 2009

본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.