• 제목/요약/키워드: Analyzing Emotion

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온라인 게임 내 캐릭터의 정서구조 연구 (A study on Emotion Structure of Online Game Character)

  • 박이슬;고일주;박준형
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.167-179
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    • 2016
  • Online games, by a massive influx of many players, it has diverse situations in which emotion is generated. Emotion plays an important role that helps players to interact and immerse in game. In the previous games, simple structures are used to express emotion. By increasing the user's needs of emotion in the game, it is necessary to structure a various type of emotion. In this paper, the game components were classified as background, object, and character in order to analyze emotion structurally in game. We defined how to use the rule of emotion, and applied to League of legend, Cyphers and World of Warcraft which belong to the AOS genre. The AOS game is well-suited for analyzing emotion structure, because a various emotional changes and situations can arise in the game. Through this paper, it was discovered similarities emotion to be used in online games. It is expected to generalize the emotion in the game by analyzing the emotional structure of more games in future.

텍스트의 정서 단어 추출을 통한 문학 작품의 정서 분석 (Analyzing Emotions in Literature by Extracting Emotion Terms)

  • 함준석;이신영;고일주
    • 감성과학
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    • 제14권2호
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    • pp.257-268
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    • 2011
  • 본 논문에서는 단위 시단 동안 주로 작용하는 정서를 '지배적 정서(dominant emotion)'라고 정의하고, 문학작품의 지배적 정서 흐름을 자동적으로 추출하기 위한 방법론을 제시한다. 한국어는 언어 구조적 특성상 접미어에 따라 의미가 역전되거나 달라질 수 있다. 하지만 소설이나 수필 같이 일정 이상의 분량을 가진 텍스트에서 정서 단어를 추출한다면 어느 정도 추출이 잘못되어도 지배적 정서 흐름을 판단하는 것이 가능한 것이다. 문학작품에서 지배적 정서를 추출하기 위한 절차는 다음과 같다. 먼저 문학작품의 전제 텍스트에서 형태소를 분석하여 형태소 단위의 단어를 추출한다. 추출된 단어를 정서 단어 데이터베이스와 매칭하여 정서적 의미를 담고 있는 단어를 분리해 낸다. 분리된 단어들을 정서 모델에 사상하여 해당 단어가 갖고 있는 정서를 도출한다. 도출된 정서 단어들을 통해 지배적 정서를 분석한다. 제안한 방법론에 따라 현진건의 현대소설 '운수 좋은 날'과 윤오영의 수필 '방망이 깎던 노인'을 분석한 결과, 지배적 정서의 흐름을 파악할 수 있었다.

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영상콘텐츠 시청자의 몰입상황 분석을 위한 몰입감정상태 연구 (A Study on Flow-emotion-state for Analyzing Flow-situation of Video Content Viewers)

  • 김승환;김철기
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.400-414
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    • 2018
  • It is required for today's video contents to interact with a viewer in order to provide more personalized experience to viewer(s) than before. In order to do so by providing friendly experience to a viewer from video contents' systemic perspective, understanding and analyzing the situation of the viewer have to be preferentially considered. For this purpose, it is effective to analyze the situation of a viewer by understanding the state of the viewer based on the viewer' s behavior(s) in the process of watching the video contents, and classifying the behavior(s) into the viewer's emotion and state during the flow. The term 'Flow-emotion-state' presented in this study is the state of the viewer to be assumed based on the emotions that occur subsequently in relation to the target video content in a situation which the viewer of the video content is already engaged in the viewing behavior. This Flow-emotion-state of a viewer can be expected to be utilized to identify characteristics of the viewer's Flow-situation by observing and analyzing the gesture and the facial expression that serve as the input modality of the viewer to the video content.

ANALYZING CONTENTS OF MARKET SENTIMENT BASED ON INVESTERS' EMOTION

  • Lee, Sanggi;Song, Joonhyuk
    • 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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    • 제24권4호
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    • pp.227-241
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    • 2017
  • The study investigates the stock market using emotion index calculated from SMD based on investors' emotion. In the VAR anlaysis, we find that the correlation between the KOSPI200 return and emotion score sum is highest in 2- or 3- day lag. This study concludes that explanatory power of the SMD emotion index is limited in explaining the Korean stock market yet.

인지적 맥락에 기반한 감정 평가 시스템 (An Emotion Appraisal System Based on a Cognitive Context)

  • 안현식
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.33-39
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    • 2010
  • The interaction of emotion is an important factor in Human-Robot Interaction(HRI). This requires a contextual appraisal of emotion extracting the emotional information according to the events happened from past to present. In this paper an emotion appraisal system based on the cognitive context is presented. Firstly, a conventional emotion appraisal model is simplified to model a contextual emotion appraisal which defines the types of emotion appraisal, the target of the emotion induced from analyzing emotional verbs, and the transition of emotions in the context. We employ a language based cognitive system and its sentential memory and object descriptor to define the type and target of emotion and to evaluate the emotion varying with the process of time with the a priori emotional evaluation of targets. In a experimentation, we simulate the proposed emotion appraisal system with a scenario and show the feasibility of the system to HRI.

확률변수를 이용한 음악에 따른 감정분석에의 최적 EEG 채널 선택 (A Selection of Optimal EEG Channel for Emotion Analysis According to Music Listening using Stochastic Variables)

  • 변성우;이소민;이석필
    • 전기학회논문지
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    • 제62권11호
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    • pp.1598-1603
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    • 2013
  • Recently, researches on analyzing relationship between the state of emotion and musical stimuli are increasing. In many previous works, data sets from all extracted channels are used for pattern classification. But these methods have problems in computational complexity and inaccuracy. This paper proposes a selection of optimal EEG channel to reflect the state of emotion efficiently according to music listening by analyzing stochastic feature vectors. This makes EEG pattern classification relatively simple by reducing the number of dataset to process.

음성신호기반의 감정분석을 위한 특징벡터 선택 (Discriminative Feature Vector Selection for Emotion Classification Based on Speech)

  • 최하나;변성우;이석필
    • 전기학회논문지
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    • 제64권9호
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    • pp.1363-1368
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    • 2015
  • Recently, computer form were smaller than before because of computing technique's development and many wearable device are formed. So, computer's cognition of human emotion has importantly considered, thus researches on analyzing the state of emotion are increasing. Human voice includes many information of human emotion. This paper proposes a discriminative feature vector selection for emotion classification based on speech. For this, we extract some feature vectors like Pitch, MFCC, LPC, LPCC from voice signals are divided into four emotion parts on happy, normal, sad, angry and compare a separability of the extracted feature vectors using Bhattacharyya distance. So more effective feature vectors are recommended for emotion classification.

사용자의 성향 기반의 얼굴 표정을 통한 감정 인식률 향상을 위한 연구 (A study on the enhancement of emotion recognition through facial expression detection in user's tendency)

  • 이종식;신동희
    • 감성과학
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    • 제17권1호
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    • pp.53-62
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    • 2014
  • 인간의 감정을 인식하는 기술은 많은 응용분야가 있음에도 불구하고 감정 인식의 어려움으로 인해 쉽게 해결되지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 감정 은 크게 영상과 음성을 이용하여 인식이 가능하다. 감정 인식 기술은 영상을 기반으로 하는 방법과 음성을 이용하는 방법 그리고 두 가지를 모두 이용하는 방법으로 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 중에 특히 인간의 감정을 가장 보편적으로 표현되는 방식이 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지 사용자의 환경과 이용자 적응에 따라 많은 차이와 오류를 접하게 된다. 본 논문에서는 감정인식률을 향상시키기 위해서는 이용자의 내면적 성향을 이해하고 분석하여 이에 따라 적절한 감정인식의 정확도에 도움을 주어서 감정인식률을 향상 시키는 메카니즘을 제안하였으며 본 연구는 이러한 이용자의 내면적 성향을 분석하여 감정 인식 시스템에 적용함으로 얼굴 표정에 따른 감정인식에 대한 오류를 줄이고 향상 시킬 수 있다. 특히 얼굴표정 미약한 이용자와 감정표현에 인색한 이용자에게 좀 더 향상된 감정인식률을 제공 할 수 있는 방법을 제안하였다.

사용자 행동 구분 프레임웍을 활용한 사용자 조사와 검증 (A Case study of analyzing qualitative user research result with media using behavior pattern framework)

  • 김대업;이주연;임진호;이건표
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 2008년도 추계학술대회
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    • pp.66-69
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    • 2008
  • 본 연구에서는 포레스터 그룹에서 제시한 커뮤니티 활용그룹을 중심으로, 실험 참여자 12명을 섭외하여 사용자 조사를 진행한후, 정성적 분석을 진행하였다. 그 과정에서 슈나이더만의 네트웍을 활용하는 4가지 주요 행동들을 대입하여 이에 해당하는 행위들을 파악할 수 있도록 프레임웍을 갖추었다. 결과로 이들의 행동들이 6가지로 차이를 분명하게 나타내고 있으며 이를 통해 사용자 연구에서의 정성적 분석이 구체적 근거를 가질 수 있음을 검증하였다. 본 논문은 사용자 조사를 통해 연구를 진행하는 과정에서 섭외된 사용자의 객관적 검증을 위해 연구자의 성향을 조사할 수 있는 프레임웍을 반영하여 신뢰도를 높일 수 있음을 케이스 스터디로 연구하였다.

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심박변화율(HRV)에 의한 시각감성의 구분에 대한 연구 (A Study for The Discrimination of Visual Emotions Using Heart Rate Variability)

  • 오상훈;황민철;임재중
    • 대한인간공학회:학술대회논문집
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    • 대한인간공학회 1997년도 추계학술대회논문집
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    • pp.473-476
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    • 1997
  • Human visual emotion were investigated by analyzing HRV from ECG signals, which were varied by the visual stimuli. In this paper, twelve university students experienced visual emotion by pictures from IAPS. ECG and subjective rating were obtained for human emotion evaluation. For determination of HRV, ECG was extracted into HF and LF via power spectrum analysis. The results showed that HRV is good for discrimination between positive and negative emotions.

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