• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.11
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• pp.1-9
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• 2009

In virtual environments, such as computer game and animation, we need to enhance naturalness of crowd simulation. So, we propose a method to generate dynamically moving crowd patterns by applying emotional factors to the individual characters of a crowd in the determination of their behavior. The proposed method mimics human behavior and controls each character in a group to decide its own path according to its individual status. And it is able to generate various moving patterns as a result of letting the individuals go to another group depending upon their conditions. In this paper, some temperament and feeling factors are defined and determination rules for calculating the emotional status are also proposed. Moreover we use a fuzzy theory for accurate representation of the ambiguous expressions such as feeling bad, feeling good and so on. Our experiments show that the suggested method can simulate virtual crowd in more natural and diverse ways.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.1
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• pp.20-26
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• 2008

As they have more and more intelligence robots or computers these days, so the interaction between intelligence robot(computer) - human is getting more and more important also the emotion recognition and expression are indispensable for interaction between intelligence robot(computer) - human. In this paper, firstly we extract emotional features at speech signal and facial image. Secondly we apply both BL(Bayesian Learning) and PCA(Principal Component Analysis), lastly we classify five emotions patterns(normal, happy, anger, surprise and sad) also, we experiment with decision fusion and feature fusion to enhance emotion recognition rate. The decision fusion method experiment on emotion recognition that result values of each recognition system apply Fuzzy membership function and the feature fusion method selects superior features through SFS(Sequential Forward Selection) method and superior features are applied to Neural Networks based on MLP(Multi Layer Perceptron) for classifying five emotions patterns. and recognized result apply to 2D facial shape for express emotion.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.1
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• pp.13-18
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• 2007

Human's sight holds the most extents for recognizing information among other senses. If we make much better visualized environment for human, it will become more beneficial in person's emotion or body. Human is using a lot of display units in modern society. Basic hues ate Red, Green and Blue. Using these three colors, we can change hue sense and degree of brightness of display unit. If we control hue of unit to be suitable according to individual environment, we can feel comfortable or reduce stress. In this paper, we present Human-Friendly Intelligent Hue Control System(HFIHCS) that control hue of display unit using fuzzified factors related to human's emotion and environment. The effectiveness of the proposed system is demonstrated by questionnaire.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1970-1971
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• 2011

정서인식분야에서 현재 활발히 연구되고 있는 방법은 다양한 생체신호를 통해 인간의 감정을 인식하는 것이다. 생리심리학적 연구에서 인간의 감정상태와 생체반응은 강한 상관이 있다고 알려져 있다. 생체신호는 센서 등으로 비교적 간단하게 획득할 수 있으며, 이를 이용한 감정인식은 사회적, 문화적인 차이에 덜 민감하므로 최근에 주목 받고 있다. 본 연구에서는 audio-visual film clips 자극으로 기쁨, 분노, 놀람, 스트레스 4종류의 정서를 유발하고 그에 대한 반응으로써 생체신호를 측정하였다. 그리고 생체신호로부터 feature를 추출하였고, 주성분분석(PCA)로 특징 축소를 수행하였다. 4가지 정서를 분류 한 결과, 9명의 가우시안 프로세스 분류기에 의한 평균 정서 판별율은 64.85 % (57.14~70.0)의 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.817-820
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.394-395
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• 2023

"이성적이며 이상적인 합리적 인간"을 가정하는 기존 경제학의 이론이 항상 실제 상황과 일치하지는 않는 것으로 알려져 있다. 이의 대안으로 나온 행동경제학은, 인간의 경제적 의사결정에 심리, 인지, 감정, 사회문화적 배경 등이 영향을 미친다고 본다. 본 연구에서는 행동경제학에 의거하여, 개인의 감정과 경험이 경제적 의사결정에 영향을 미치는지 여부를 빅데이터 모델을 활용하여 분석하였다. SNS 여론으로는 Reddit, 주가지수로는 S&P 500 을 선정하였다. 수집한 텍스트 데이터를 전처리와 감정분석을 통해 독립변수 값으로 사용했고, 주가지수 등락의 방향성을 종속변수로 사용하여 로지스틱 모형을 구성했다. 모델을 활용하여 분석한 결과 Public sentiment 와 Market sentiment 간 양의 상관관계를 확인할 수 있었다. 또한, lag 를 설정하는 모델이 정확도가 더욱 높음을 확인해, 기존 경제학의 EMH 와 대립되는 바를 확인할 수 있었다. 하지만 최적의 lag 산정을 위해, 더 광범위한 데이터를 바탕으로 한 후속연구가 필요하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.152-157
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• 2008

The human uses the optic plentifully that an emotion the human knowledge. by the light it perceives the object and we live middle of color together. The color is close relation in our life. against a color from in many the optic information it is sensitive and it accepts. Therefore if expresses a emotion with color, human knowledge there is a probably of accepting intuition. The purpose of this dissertation to The emotion expression which uses a hue and the hue which leads the relationship research of emotion. In emotional circle of Plutchik, It selects the emotion where becomes the basic and the hue which similar has an impression and feature from the Harris of Moses Harris it searches emotion to use a hue circle with the method which it makes the emotion it expresses. Examines satisfaction of hue and emotion for emotion expression. The magnetic pole of emotion continuously comes in, There must be it will be able to confirm change of many emotion as a real-time. The shooting game the magnetic pole of multi emotion continuously comes in, Because it will be able to confirm the change of emotion as a real-time, suitable the applies for the research of emotion expression Consequently, The application it tried with character hue of shooting game.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.131-133
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• 2019

감정인식 기술은 인간과 인공지능이 감정적인 상호작용을 위하여 매우 중요한 기술이다. 얼굴영상 기반의 감정인식 연구는 가장 널리 진행되어 왔으나 우리는 표정에서 드러나지 않는 내면의 감정을 인식하기 위하여 뇌전도를 이용한 감정인식 기법을 제안한다. 먼저 2 초 구간의 뇌전도 신호에 대하여 time, frequency, time-frequency 영역에서 특징점을 추출하고 이를 3 개의 fully connected layer 로 구성되어 있는 regressor 를 이용하여 valence 정보를 추정한다. MAHNOB-HCI 데이터세트에 대한 실험결과에서 제안기법은 종래기법보다 낮은 오차를 보이며 감정의 변화를 실시간으로 인식하는 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.725-728
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• 2003

사용자의 감정에 관련된 정보를 처리하는 것은 인간과 컴퓨터와의 상호작용(HCI)에 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 특히 비디오 데이터에 대한 사용자의 감정을 처리하는 것은 비디오 검색이나 요약본 구성에 매우 중요하다. 사용자의 감정을 처리하기 위해서는 감정에 관련된 특징들을 추출 및 측정하고 이를 기반으로 비디오 장면을 분류하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 칼라 정보를 바탕으로 Fisher의 Linear Discriminant Analysis 방식 및 Mahalanobis Distance 측정을 이용하여 기본 감정의 분류 방식을 제안한다. 공포 감정의 경우 77.8%의 의미 있는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.131-134
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• 2006

본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.