Objective: This study is to review three representative psychological perspectives that explain scientific construct of emotion, that are the discrete emotion model, appraisal model, and dimensional model. Background: To develop emotion sensitive interface is the fusion area of emotion and scientific technology, it is necessary to have a balanced mixture of both the scientific theory of emotion and practical engineering technology. Extensional theories of the emotional structure can provide engineers with relevant knowledge in functional application of the systems. Method: To achieve this purpose, firstly, literature review on the basic emotion model and the circuit model of discrete emotion model as well as representative theories was done. Secondly, review on the classical and modern theories of the appraisal model emphasizing cognitive appraisal in emotion provoking events was conducted. Lastly, a review on dimensional theories describing emotion by dimensions and representative theories was conducted. Results: The paper compared the three models based on the prime points of the each model. In addition, this paper also made a comment on a need for a comprehensive model an alternative to each model, which is componential model by Scherer(2001) describing numerous emotional aspects. Conclusion: However, this review suggests a need for an evolved comprehensive model taking consideration of social context effect and discrete neural circuit while pinpointing the limitation of componential model. Application: Insight obtained by extensive scientific research in human emotion can be valuable in development of emotion sensitive interface and emotion recognition technology.
본 논문에서는 기존에 연구되었던 Thayer의 인간의 감성 모델을 바탕으로 음악을 듣고 느끼는 감성을 8가지 감성으로 정의한 음악 감성모델로 제시하였다. 감성에 영향을 주는 음악의 요소는 음악의 템포, 역동성, 진폭변화, 밝기, 잡음 등 5가지로 선택하였다. 8가지 감성으로 이루어진 감성 모델에 따라서 8가지 감성으로 분류된 160곡의 노래를 선곡하여 실제 데이터를 추출하여 분석하였다. 실제 데이터의 분석을 통해 5가지 요소의 가중치로 이루어진 감성 수식을 도출하였고 임의의 음악에 대하여 감성 수식을 통해서 2차원 감성 좌표계에 매핑 하여 감성을 예측할 수 있도록 알고리즘을 설계하였다. 또한 2차원 감성 좌표계에서의 좌표 값을 이동시켜 감성을 제어할 수 있는 방법을 제시하였다.
최근 COVID-19로 인한 코로나 블루로 상담의 중요성이 높아지고 있다. 또한 비대면 서비스의 증가로 상담 매체에 변화를 준 챗봇에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 챗봇을 통한 비대면 상담에서는 내담자의 감정을 정확하게 파악하는 것이 가장 중요하다. 하지만 내담자가 작성한 문장만으로 감정을 인식하는 데는 한계가 있으므로 더 정확한 감정 인식을 위해서는 문장에 내제되어있는 차원 감정을 인식하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상담 챗봇의 감정 인식 개선을 위해 원본 데이터를 데이터의 특성에 맞게 보정한 후 Word2Vec 모델을 학습하여 생성된 벡터와 문장 VAD(Valence, Arousal, Dominance)를 딥러닝 알고리즘으로 학습한 다차원 감정 인식 모델을 제안한다. 제안한 모델의 유용성 검증 방법으로 3가지 딥러닝 모델을 비교 실험한 결과로 Attention 모델을 사용했을 때 R-squared가 0.8484로 가장 좋은 성능을 보인다.
This paper addresses the emotion computing model for software affective agents. In this paper, emotion is represented in valence-arousal-dominance dimensions instead of discrete categorical representation approach. Firstly, a novel emotion model architecture for affective agents is proposed based on Scherer's componential theories of human emotion, which is one of the well-known emotion models in psychological area. Then a fuzzy logic is applied to determine emotional statuses in the emotion model architecture, i.e., the first valence and arousal, the second valence and arousal, and dominance. The proposed methods are implemented and tested by applying them in a virtual training system for children's neurobehavioral disorders.
소설, 블로그, 채팅 메시지, 상품평 등의 텍스트는 전반적인 정서의 흐름을 가지고 있다. 텍스트 간의 정서 흐름의 유사도를 비교하면 유사한 정서 흐름을 갖는 텍스트를 분류할 수 있고, 상품 추천이나 의견 수집 등에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 텍스트에서 정서 단어를 순차적으로 추출하고 쾌-불쾌, 활성화의 2차원으로 분석하여 텍스트의 정서 흐름을 파악하였다. 또한 텍스트의 순차적인 흐름을 시간 차원으로 설정하여 텍스트의 전반적인 정서 흐름인 '지배 정서(dominant emotion)'를 파악하기 위하여 쾌-불쾌, 활성화, 시간의 3차원 공간에서 정서 흐름을 탐색하였다. 또한 이 3차원 공간 안에서 유클리드 거리를 사용하여 지배 정서 흐름의 유사도를 계산함으로써 유사한 정서 흐름을 가지는 텍스트를 분류하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 통해 한국 근대 단편 소설들을 분석하여 지배 정서를 분석하였고 유사한 지배 정서를 가지는 소설들을 분류하였다.
본 논문은 정서의 이차원 구조상에서 얼굴표정으로부터 아동의 정서변별에 대한 성별차이를 알아보고자 한다. 연구 그룹은 40개월, 52개월, 64개월의 92명의 아동들로 이루어졌으며, 남녀아동 비율은 남아 50%와 여아 50%였다. 92명의 아동들을 대상으로 12개의 정서 단어와 관계된 얼굴표정들을 선택하도록 하였다. 실험에 적용된 얼굴표정들은 54명의 대학생들로부터 9점 척도상에서 두 차원(쾌-불쾌차원과 각성-수면차원) 각각에서 표정의 강도가 평가된 사진들이 사용되었다. 실험결과에서 아동들은 쾌-불쾌차원 보다는 각성-수면차원에서 남녀간의 성별차이를 두드러지게 나타냈다. 각성-수면차원에서는 '졸리움, 화남, 편안함, 쓸쓸함' 정서들이 1보다 큰 성별차이를 보였다. 특히 남아들은 '졸리움, 화남, 쓸쓸함' 같은 정서들안에서 여아보다 높은 각성을 보인반면, 여아들은 '편안함' 정서에서 남아보다 높은 각성을 보였다.
The purpose of this study was to investigate how menu quality, human ${\cdot}$ amenity service quality, perceived risk affected quality ${\cdot}$ price menu value, social ${\cdot}$ emotion menu value and how quality ${\cdot}$ price menu value and social ${\cdot}$ emotion menu value influenced satisfaction. Also this study investigated how satisfaction affected loyalty. The model was tested in hotel restaurants settings of five-star hotels using a sample of customers visiting and enjoying menus in Daegu metropolitan city and Gyeongju city. Empirical results confirmed that not only do menu quality and human ${\cdot}$ amenity service quality increase quality ${\cdot}$ price menu value and social ${\cdot}$ emotion menu value but that perceived risk reduces social ${\cdot}$ emotion menu value. It was also found that significant antecedents of satisfaction were quality ${\cdot}$ price menu value and social ${\cdot}$ emotion menu value. Also, loyalty was also found to be a significant consequences of satisfaction.
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.
This paper introduces a design of multi-dimensional complex emotional model for various complex emotional expression. It is a novel approach to design an emotional model by comparison with conventional emotional model which used a three-dimensional emotional space with some problems; the discontinuity of emotions, the simple emotional expression, and the necessity of re-designing the emotional model for each robot. To solve these problems, we have designed an emotional model. It uses a multi-dimensional emotional space for the continuity of emotion. A linear model design is used for reusability of the emotional model. It has the personality for various emotional results although it gets same inputs. To demonstrate the effectiveness of our model, we have tested with a human friendly robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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