• 감성과학
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• 제27권1호
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• pp.3-12
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• 2024

본 연구는 정서 영상을 보며 웨어러블 기구로 측정된 생리적 반응과 정서평정을 분석하여 유발된 정서가 어떻게 표상되는지 알아보고자 하였다. 연구 목적을 위해, 공유된 데이터셋을 다차원척도법(multidimensional scaling)을 통해 정서 영상, 생리적 반응 및 정서 평정을 2차원에 표상하였다. 또한, 참가자간 분류분석(cross-participant classification)을 활용해 참가자 간 정서표상이 얼마나 일관적인지 분석하였다. 추가적으로, 참가자들의 반응이 유사한 정도가 각 정서 조건 별로 다른지 확인하기 위해, 정서 영상 별 정확분류와 오분류를 혼동행렬(confusion matrix)을 통해 탐색하였다. 다차원척도법 결과, 정서 영상들과 정서 평정의 위치가 기존 이론과 부합하게 정서가 및 각성가 벡터에 따라 표상되어, Russell(1980)의 핵심정서이론을 지지하는 것을 확인했다. 표상된 생리적 반응 벡터를 통해, 심박률 증가-저각성, 높은 심박률변산성-부정정서 고각성, 피부전기활동 증가-부정정서 저각성의 관계를 시각화했다. 행동 및 생리 데이터로 학습한 참가자간 분류분석 결과, 평균 정확도가 우연수준보다 높았다. 이는 동일한 영상에 대한 참가자들의 공유되는 정서 표상이 있음을 지지한다. 혼동행렬표를 통해, 저각성 긍정정서로 표상된 감탄, 열정, 그리고 선호는 상대적으로 잘 분류되지 않았고, 서로 더 많이 오분류되는 것을 확인하였다. 다변량 분석인 다차원척도법과 분류분석을 통해, 본 연구는 영상 자극에 웨어러블 기구로 측정한 생리적 반응과 정서 평정도 핵심 정서 이론과 부합하는 결과를 얻은 것에 의의가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.100-103
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• 2011

최근 스마트폰의 보급이 일반화되면서 보다 개인화된(Personalized) 서비스를 제공하려는 시도가 다각도로 이루어지고 있다. 이러한 시도 중 하나가 사용자의 감성을 인식하여 보다 효과적인 서비스를 제공하려는 것이다. 본 논문에서는 스마트폰으로부터 얻어낸 위치인식정보와 사용자 정보를 베이지안 네트워크를 활용하여 상황정보를 도출한다. 이 상황정보와 사용자의 선호도 정보를 퍼지 추론을 이용하여 얻은 결과 값을 수정된 Valence-Arousal 모델에 매핑하여 사용자의 감성정보를 추출하는 감성 추출 엔진을 제안한다. 유용성 평가를 위해 현재 상용 중인 스마트폰에 제안하는 감성 추출 엔진을 이용, 사용자 감성을 인식하고 적절한 서비스를 추천하는 애플리케이션을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.821-823
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• 2016

본 논문은 다차원 정서모델 기반 영상, 음성, 뇌파를 이용한 멀티모달 복합 감정인식 시스템을 제안한다. 사용자의 얼굴 영상, 목소리 및 뇌파를 기반으로 각각 추출된 특징을 심리학 및 인지과학 분야에서 인간의 감정을 구성하는 정서적 감응요소로 알려진 다차원 정서모델(Arousal, Valence, Dominance)에 대한 명시적 감응 정도 데이터로 대응하여 스코어링(Scoring)을 수행한다. 이후, 스코어링을 통해 나온 결과 값을 이용하여 다차원으로 구성되는 3차원 감정 모델에 매핑하여 인간의 감정(단일감정, 복합감정)뿐만 아니라 감정의 세기까지 인식한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권2호
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• pp.154-162
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• 2015

This paper focuses on how cognitive and emotional structures affect humans during long-term interaction. We design an interaction with a turn-based game, the Chopstick Game, in which two agents play with numbers using their fingers. While a human and a robot agent alternate turn, the human user applies herself to play the game and to learn new winning skills from the robot agent. Conventional valence and arousal space is applied to design emotional interaction. For the robotic system, we implement finger gesture recognition and emotional behaviors that are designed for three-dimensional virtual robot. In the experimental tests, the properness of the proposed schemes is verified and the effect of the emotional interaction is discussed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.995-997
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• 2014

뇌파는 최근에 가장 많이 연구되고 있는 생체신호이다. 본 연구에서는 오픈 감정뇌파데이터인 DEAP Dataset를 활용한 데이터 분석 실험을 시행하였다. DEAP Dataset는 총 32개의 데이터이며, 32채널로 구성되어 있다. 전처리 과정에서는 디지털 필터인 IIR(Infinite Impulse Response) Filter를 사용하여 잡음을 제거하였고, 인공산물인 안구잡파(EOG: Electrooculograms) 제거에는 LMS(the Least Mean squares) 알고리즘을 사용하였다. 감정분류는 Valence-Arousal 평면을 사용하여 네 개의 감정으로 구분하였고, 분류 실험으로는 패턴인식 알고리즘인 SVM(support Vector Machine)를 사용하였다. 실험결과 SVM이 70%대의 결과를 도출하여 이전 실험결과보다 높은 정확도를 도출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.1076-1094
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• 2022

Technology for emotion recognition is an essential part of human personality analysis. To define human personality characteristics, the existing method used the survey method. However, there are many cases where communication cannot make without considering emotions. Hence, emotional recognition technology is an essential element for communication but has also been adopted in many other fields. A person's emotions are revealed in various ways, typically including facial, speech, and biometric responses. Therefore, various methods can recognize emotions, e.g., images, voice signals, and physiological signals. Physiological signals are measured with biological sensors and analyzed to identify emotions. This study employed two sensor types. First, the existing method, the binary arousal-valence method, was subdivided into four levels to classify emotions in more detail. Then, based on the current techniques classified as High/Low, the model was further subdivided into multi-levels. Finally, signal characteristics were extracted using a 1-D Convolution Neural Network (CNN) and classified sixteen feelings. Although CNN was used to learn images in 2D, sensor data in 1D was used as the input in this paper. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated by measuring actual sensors.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.51-53
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• 2008

최근 오디오 압축 기술의 발전에 힘입은 디지털 음원과 웹 스트리밍의 보급으로, 사용자가 음악 정보에 손쉽게 접할 수 있게 되었다. 이에 따라 음악을 보다 쉽고 효율적인 방법으로 검색하는 방법뿐 아니라 사용자의 환경에 따라 적절한 음악을 검색할 수 있는 기능의 필요성이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 음악의 특징에 따라 분류된 데이터베이스를 사용하고, 사용자의 감정을 분석하여 적절한 음악을 검색하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자의 감정 입력을 효율적으로 처리하기 위한 방법으로 Thayer의 2D emotional space를 적용하여 Valence-Arousal model의 두 가지의 입력을 처리한다. 가장 적합한 음악의 정보를 얻기 위해 사용된 Fuzzy Inference System의 IF-THEN 규칙을 정의하기 위하여 언어적으로 정의된 기존의 음악 감정 연구 결과를 적용하였고, 도출된 결과와 가장 유사도가 깊은 음악을 우선적으로 검색하도록 설계하였다. 이와 같이 구현된 시스템의 타당성을 검증하기 위해 사용자 설문조사를 수행하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제27권1호
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• pp.38-53
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• 2017

As sensor technologies and image processing technologies make collecting information on users' behavior easy, many researchers have examined automatic emotion recognition based on facial expressions, body expressions, and tone of voice, among others. Specifically, many studies have used normal cameras in the multimodal case using facial and body expressions. Thus, previous studies used a limited number of information because normal cameras generally produce only two-dimensional images. In the present research, we propose an artificial neural network-based model using a high-definition webcam and Kinect to recognize users' emotions from facial and bodily expressions when watching a movie trailer. We validate the proposed model in a naturally occurring field environment rather than in an artificially controlled laboratory environment. The result of this research will be helpful in the wide use of emotion recognition models in advertisements, exhibitions, and interactive shows.

• 감성과학
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• 제14권3호
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• pp.371-384
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• 2011

LED 조명의 색상이 정서자극의 평정과 재인에 어떤 영향을 미치는지를 알아보기 위하여 세 개의 실험을 실시하였다. 실험 1과 2에서는 IAPS 정서사진을 사용하여 각각 Red, Green, Blue, 및 White와 Cyan, Magenta, Yellow, 및 White의 조명색상조건에서 정서평정(정서가, 각성차원) 과제와 재인기억과제를 실시하였다. 실험 3에서는 정서단어를 사용하여 Red, Green, Blue, 및 White 조명색상조건에서 두 과제를 실시하였다. 실험 결과, 정서평정과제에서는 일차 색상(RGB)의 경우, LED조명 색상이 Red일 때는 흥분을, Green일 때는 유쾌 정서를 유발하였고, 이차 색상(CMY)의 경우, Magenta와 Cyan은 Red와 Green과 유사한 패턴의 정서 반응을 유발하였으나 그 강도는 약하였다. 재인기억과제에서는 실험 1과 실험 2의 경우, Green과 Cyan 조명색상조건에서 제시되었던 사진자극들에 대한 반응이 다른 조명색상조건에서 제시되었던 사진자극들에 비해 약간 빠른 경향이 있었으나 유의미한 차이는 아니었다. 하지만 실험 3에서는 Green 조명색상조건에서 제시되었던 정서단어들에 대한 재인기억반응이 유의미하게 빨랐다. 이러한 결과로 Red나 Magenta와 같은 난색들은 불쾌나 흥분과 관련된 감성을 유발하는 반면, Green이나 Cyan과 같은 한색들은 유쾌나 이완과 같은 감성을 유발하는 경향이 있으며, 일차 색상들이 이차 색상들보다 강한 정적 내지 부적 감성을 유발함을 알 수 있다. 특히 실험 3의 재인 기억과제에서 나타난 결과는 시각 자극보다 언어 자극의 기억수행에 Green 색상의 LED 조명이 더 유리함을 시사한다.

• 인지과학
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• 제27권3호
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• pp.377-406
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• 2016

본 연구의 목적은 정서가, 각성가 및 구체성 평정을 통해 한국어 정서단어 목록을 개발하고 이를 활용한 연구를 통해 이 목록의 실험 자극으로서 활용가능성을 확인해보고자 하였다. 이를 위해 연구1에서는 단어 이해과정에 큰 영향을 미친다고 알려진 단어의 품사, 빈도 및 길이를 고려하여 450개의 단어를 선정하고 이 단어들에 대해 정서가, 각성가, 구체성에 대한 평정 설문을 실시하였다. 정서단어의 평정을 위해서는 전체 단어목록을 3개로 나누어 각각 155명, 151명, 151명의 참가자들에게 각 단어들의 정서가와 각성가를 평정하게 하였으며 또 다른 134명의 참가자들에게 정서단어의 구체성을 평정하게 하였다. 그 결과 총 450개 단어에 대한 정서가, 각성가 및 구체성 평정값이 포함된 정서단어 목록이 개발되었다. 연구2에서는 42명을 대상으로 연구1에서 개발한 정서단어 목록을 활용한 정서 스트룹 실험을 실시하였다. 그 결과 정서불일치 시행에 비해 정서일치 시행의 반응시간이 더 빠르게 나타났으며, 정서일치 시행에서의 정확률이 더 높게 나타났다. 이는 연구1에서 선정 및 구성된 정서단어 자극을 활용한 연구 예를 보여주는 것이며 본 목록이 정서 연구의 자극 재료로서 다양한 정서 관련 연구에 활용될 가능성이 있음을 보여준다.