There are Two new models developed for objective evaluation of fabric color patterns by applying a multiple regression analysis and an adaptive foray-rule-based system. The physical features of fabric color patterns are extracted through digital image processing and the emotional features are collected based on the psychological experiments of Soen[3, 4]. The principle physical features are hue, saturation, intensity and the texture of color patterns. The emotional features arc represented thirteen pairs of adverse adjectives. The multiple regression analyses and the adaptive fuzzy system are used as a tool to analyze the relations between physical and emotional features. As a result, both of the proposed models show competent performance for the approximation and the similar linguistic interpretation to the Soen's psychological experiments.
이미지의 유사성을 결정하는 요인을 톤(tone), 즉 명도와 채도로 결정하여 정보 엔트로피를 계산하여 상관 계수를 계산하였다. 이미지의 톤을 알아보기 위해 영상정보의 색 공간을 RGB color space에서 HSI color space로 전환하였다. 이후 유사성을 판단하기 위해 이미지의 전체 픽셀수가 아닌 엔트로피 값의 범위에 따라 전체 70%의 픽셀 또는 이미지를 가장 많이 구성하는 세 가지 톤의 픽셀 수에 의해 결정되었다. 'Romantic'이라는 인간의 감성으로 판단된 18개의 영상정보를 선정하여 위의 모델을 적용, 이미지 유사성을 판단하였다.
본 연구에서는 모바일 정보기기의 콘텐츠 디자인을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 '사용자감성모델'을 풀 컬러 화상의 색상성분추출을 통하여 자동적으로 생성하는 방법을 제안하고, 평가실험을 통하여 시스템의 타당성을 검증하였다. 시각적 감성 유발 자극으로 100장의 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 48명의 실험 참가자를 대상으로 감성평가실험을 실시하였다. '사용자감성모델'의 신뢰성을 검증하기 위해 먼저 시스템이 검색한 이미지 속에 정답 이미지가 출현하는 재현율(Recall ratio)을 구하였다, 다음으로 시스템이 산출한 순위와 피험자가 평가한 순위 사이의 상관분석을 실시하였으며, 마지막으로 시스템이 산출한 상/하위 순위를 이용하여 Paired Samples t-test(2-tailed)분석을 실시하였다. 분석결과 전체 감성어에 대한 평균 재현율은 62.1%로 양호하게 나타났으며, 상관분석에서도 전체 감성어들이 정적 상관을 보이고 있는 것으로 나타났다(p<.01). 또한 Paired Samples t-test(2-tailed) 분석결과 'Casual'를 제외한 모든 감성어들에서 상위 이미지가 더 적합하며 그 차이가 유의미한 것으로 나타났다(t(9)=5.528, p<.05). 이와 같은 연구결과로부터 색상정보만으로 구축한 '사용자감성모델'이 상업공간의 이미지와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 반영할 수 있는 효율적인 방법인 점을 확인하였다.
앞으로 로봇은 더욱 사람과 가까워 질 것이고, 따라서 사람과 로봇간의 상호작용도 활발해질 것이다. 이 때 직관적인 소통수단이 필수적이기 때문에, 로봇이 표정을 통해 감정을 표현할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 기존에는 얼굴 표정을 주로 이용하였는데, 사람처럼 감정의 강도를 표현하기 위해서는 얼굴 외의 다른 방법도 필요하다. 로봇이 감정의 강도를 표현하기 위해서는 팔의 제스처, 움직임, 소리, 색깔 등을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 LED 를 이용할 수 있도록 색과 깜빡임에 대해 연구하였다. 색깔과 감정의 관계에 대해서는 기존에 연구가 많이 되어 있지만, 실제로 로봇에 구현하기에는 정량적 자료가 부족하여 어려움이 있다. 본 논문에서는 6 가지 기본 감정(화남, 슬픔, 혐오, 놀람, 기쁨, 공포)을 효과적으로 나타낼 수 있는 색과 깜빡임 주기를 결정하고, 아바타를 이용하여 감정의 강도를 설문조사 하였다. 결과적으로, 슬픔, 혐오, 화남의 경우 색깔과 깜빡임을 통해 감정의 강도를 높일 수 있었다. 공포, 기쁨, 놀람의 경우 색깔과 깜빡임이 감정 인식에 큰 영향을 미치지 못했는데, 이는 그 감정에 해당하는 색깔이나 깜빡임을 수정해서 개선할 수 있을 것이다.
감정은 수량, 크기, 종류를 측정하기 어려워 언어로 표현하는데 한계가 있다. 세익스피어의 '햄릿'에서 주인공 햄릿의 경우 여러 가지 극적인 상황으로 인해 말로 표현하기 힘든 감정 상태를 가진다. 따라서 본 논문은 현재의 감정 상태를 말 대신 위치와 색으로 시각화하여 표현하는 인공감정을 제안하고, 이를 이용하여 '햄릿'에 나오는 등장인물들의 감정을 시각화했다. 제안된 인공감정은 네 단계에 걸쳐 구성된다. 첫 번째 단계에선 감정을 인과관계에 따라 분석하여 어떤 종류의 감정자극이 얼마만큼 들어왔는지 분석한다. 두 번째 단계에선, 감정의 생성과 소멸을 표현하는 단위감정그래프를 제안하고, 이를 통해 들어온 감정 자극의 생성, 유지, 소멸을 성격에 따라 표현한다. 세 번째 단계에선 단위감정그래프를 이용하여 같은 종류의 연속된 감정자극을 표현하는 감정그래프를 제안한다. 그리고 감정별로 감정그래프를 하나씩 둬서 각 감정들의 생성과 소멸을 개별적으로 관리한다. 네 번째 단계에선 서로 다른 감정 간의 상호관계에 따라 감정별 감정그래프의 현재 감정을 복합하는 감정장을 제안하고, 감정장상의 위치와 위치에 따른 색으로 현재의 감정 상태를 표현한다. 제안된 인공감정으로 감정상태의 변화를 시각화해보기 위해 '햄릿'에서 등장인물인 햄릿과 거트루드의 감정변화를 인공감정을 통해 시각화하였다.
본 연구에서는 시각과 청각자극을 대표하는 색과 음악자극 하에서 인감의 감성을 정량적으로 평가하고 색감성과 음악감성 사이의 상관성을 조사하였다. 감성의 정량화를 위하여 7점 척도 20항목의 설문지를 통한 의미 미분법과 요인분석을 사용하여 피험자의 주관적 평가를 수행하였고, 뇌전도, 심전도, 피부 전도도, 호흡률 등의 생체신호를 측정, 분석하였다. 피험사의 주관적 평가로부터 각 자극에 대한 대표 감성어휘를 도출하였으며, 생체신호의 분석을 통하여 본 논문에서 제안한 정규화된 변수 값으로 색자극콰 음악자극에 대한 감성을 정량적으로 평가하여 지표화할 수 있었다. 또한 색자극과 음악자극 사이의 상관성을 Kendall의 상관계수로 분석한 결과 0.461에서 0.810의 상관성이 있음을 확인하였다. 본 연구에서 사용한 감성어휘 추출방법이나 감성지표 개발 방법은 감성제품 개발이나 색치료, 음악치료 등에 이용될 수 있다.
The purpose of this study is to check if LED lighting can be used as general lighting and examine the color rendering property of full color RGB LED lighting. CRI is one of the important properties of evaluating lighting. However the present CRI does not fully evaluate LED lightings. Firstly, the performance of a simple task was compared other than comparing CRI values for different lighting. For experimental preparation three types of lightings were used; standard D65 fluorescent tube, general household fluorescent tube, and RGB LED lighting. All three lightings show high error for Purple-Red. All three lightings show similar error for all hues and prove that color discrimination is not affected by the lighting. This proves that LED could be used as general lighting. Secondly, problems of the conventional CIE CRI method are considered and new models are suggested for the new lighting source. Each of the models was evaluated with visual experiment results obtained by the white light matching experiment. The suggested model is based on the CIE CRI method but replaces the color space model by CIELAB, color difference model by CIEDE2000, and chromatic adaptation model by CAT02.
감성을 규칙적인 숫자로 변화하려는 감성컴퓨터 연구가 지속적이다. 감성컴퓨팅 방식으로 감성을 숫자화하고, 감성트리를 통해 실행했다. 감성컴퓨팅의 감성 평가는 James A. Russell의 핵심 효과(Core Affect)의 감성좌표를 활용했다. 감성트리 실행 목적은 감성컴퓨팅과 감성트리의 상관관계를 검증했다. 감성트리 속성실험은 색상, 명도, 채도로 구성했다. 명도 50% 증가했을 때, 쾌정도(X축)는 10.49점 증가했다. 명도 50%, GREEN 50% 증가는 쾌정도(X축) 10.49점, 긴장도(Y축) 15.85점만큼 증가했다. 쾌정도(X축)에 명도 50%, 긴장도(Y축)에 BLUE 50%일 때, 쾌정도(X축) 10.49점, 긴장도(Y축) 14.65점만큼 감성이 변화했다. 대표감성크기 변화는 명도 50%, 색상 RED 50% 증가했을 때, 흥분 감성이 5.4% 증가했고, 우울한 감성이 -4.2% 감소했다. 명도 50%, 색상 GREEN 50%의 증가는 흥분 감성이 8.6%로 증가했고, 우울한 감성이 -5.5%로 감소했다. 감성속성 증감에 따른 감성변화와 대표감성크기를 숫자 방식으로 분석했다. 향후 영상 이미지 감성컴퓨팅의 실행인 감성트리를 통해 사람의 감성과 더 유사하도록 행복한 감성 숫자 연구가 필요하다.
본 논문에서는 퍼지이론을 이용하여 색채공간의 사용자가 원하는 분위기에 해당하는 언어 입력에 따라 조화로운 색채공간을 설계해가는 의사결정 보조 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템에서 형용사 이미지 스케일의 언어적인 입력이 주어지면 형용사와 색채와의 관계를 퍼지관계로 가정하고 색채공간의 전체적인 분위기에 맞는 색채가 선택되며 퍼지화된 Moon-Spencer등의 색채조화에 관한 지식은 어울리는 조화색 결정의 탐색 영역을 제한하는 역할을 담당하고 이에 따라 조화색이 결정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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