• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.935-939
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• 2003

The emotion recognition is one of the most significant interface technologies which make the high level of human-machine communication possible. The central nervous system stimulated by emotional stimuli affects the autonomous nervous system like a heart, blood vessel, endocrine organs, and so on. Therefore bio-signals like HRV, ECG and EEG can reflect one' emotional state. This study investigates the correlation between emotional states and bio-signals to realize the emotion recognition. This study also covers classification of human emotional states, selection of the effective bio-signal and signal processing. The experimental results presented in this paper show possibility of the emotion recognition.

• 인지과학
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• 제22권3호
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• pp.299-326
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• 2011

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.

• 대한인간공학회지
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• 제31권3호
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• pp.427-435
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• 2012

The aim of this study is to investigate facial temperature changes induced by facial expression and emotional state in order to recognize a persons emotion using facial thermal images. Background: Facial thermal images have two advantages compared to visual images. Firstly, facial temperature measured by thermal camera does not depend on skin color, darkness, and lighting condition. Secondly, facial thermal images are changed not only by facial expression but also emotional state. To our knowledge, there is no study to concurrently investigate these two sources of facial temperature changes. Method: 231 students participated in the experiment. Four kinds of stimuli inducing anger, fear, boredom, and neutral were presented to participants and the facial temperatures were measured by an infrared camera. Each stimulus consisted of baseline and emotion period. Baseline period lasted during 1min and emotion period 1~3min. In the data analysis, the temperature differences between the baseline and emotion state were analyzed. Eyes, mouth, and glabella were selected for facial expression features, and forehead, nose, cheeks were selected for emotional state features. Results: The temperatures of eyes, mouth, glanella, forehead, and nose area were significantly decreased during the emotional experience and the changes were significantly different by the kind of emotion. The result of linear discriminant analysis for emotion recognition showed that the correct classification percentage in four emotions was 62.7% when using both facial expression features and emotional state features. The accuracy was slightly but significantly decreased at 56.7% when using only facial expression features, and the accuracy was 40.2% when using only emotional state features. Conclusion: Facial expression features are essential in emotion recognition, but emotion state features are also important to classify the emotion. Application: The results of this study can be applied to human-computer interaction system in the work places or the automobiles.

• 감성과학
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• 제16권1호
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• pp.117-124
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• 2013

본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.266-272
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• 2013

Facial feature extraction and tracking are essential steps in human-robot-interaction (HRI) field such as face recognition, gaze estimation, and emotion recognition. Active shape model (ASM) is one of the successful generative models that extract the facial features. However, applying only ASM is not adequate for modeling a face in actual applications, because positions of facial features are unstably extracted due to limitation of the number of iterations in the ASM fitting algorithm. The unaccurate positions of facial features decrease the performance of the emotion recognition. In this paper, we propose real-time facial feature extraction and tracking framework using ASM and LK optical flow for emotion recognition. LK optical flow is desirable to estimate time-varying geometric parameters in sequential face images. In addition, we introduce a straightforward method to avoid tracking failure caused by partial occlusions that can be a serious problem for tracking based algorithm. Emotion recognition experiments with k-NN and SVM classifier shows over 95% classification accuracy for three emotions: "joy", "anger", and "disgust".

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.249-255
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• 2014

최근 트위터, 페이스북 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 확산과 더불어 정보의 생성 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 SNS 매체들을 통해 생산하는 많은 데이터를 활용하기 위해 축적된 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해 내는 기술의 필요성이 대두되고 있으며, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 의미있는 지식을 찾아낸다. 특히, 다양한 형태의 방대한 자료들로부터 표출되는 의견, 정책, 성향, 감정 등 대중의 집단지성에 나타난 일반적인 감정분석이 활용되고 있다. 본 논문에서는 대중들이 SNS를 통해 작성한 사용자들의 짧은 문장에 함축된 단어와 단어들 간의 연관성을 이용하여 문장 내 감정 상태를 예측하고 사용자의 감정에 따른 적절한 답변이나 추출한 감정과 유사한 트윗글이나 영화 등을 추천하는데 사용될 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.123-131
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• 2019

최근 소셜 네트워크 서비스 사용자들은 게시글을 통해 사회적 이슈 및 관심 콘텐츠들에 대한 자신의 감정을 적극적으로 표현하고 공유한다. 그 결과 소셜 네트워크에서의 개인 및 특정 집단의 감정 공유는 빠르게 확산된다. 그러므로 사용자들의 게시글에 대한 감정 분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 그렇지만 다양한 감정이 포함된 게시글에 대한 감정 분석 연구가 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 해시태그와 이미지를 이용한 인스타그램 게시글의 대표 감정 분석 방법을 제안한다. 이를 통해 사용자 게시글에 포함된 다종의 리소스를 활용하여 다중의 감정으로부터 대표 감정을 추출할 수 있으며 66.4%의 정확도와 81.7%의 재현율로 기존 방법보다 감정 분류 성능 향상을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.11-13
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• 2021

본 논문에서는 시계열 데이터 분류를 통한 음성 감정 인식을 제안한다. mel-spectrogram을 사용하여 음성파일에서 특징을 뽑아내 다변수 시계열 데이터로 변환한다. 이를 Conv1D, GRU, Transformer를 결합한 딥러닝 모델에 학습시킨다. 위의 딥러닝 모델에 음성 감정 인식 데이터 세트인 TESS, SAVEE, RAVDESS, EmoDB에 적용하여 각각의 데이터 세트에서 기존의 모델 보다 높은 정확도의 음성 감정 분류 결과를 얻을 수 있었다. 정확도는 99.60%, 99.32%, 97.28%, 99.86%를 얻었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.304-307
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• 2001

본 연구에서는 G7 감성공학 연구에서 발생한 231 개의 지표들을 이용자가 접근 용이하도록 분류하여 그 체계를 갖추는 작업을 수행하여 web 상에 제공함으로써 감성공학에 대해 적은 지식을 가진 이용자라 할지라도 분류체계에 따라 지표를 검색하고 이용할 수 있게 하는 것을 목표로 하고자 한다. 본 연구의 결과를 이용하면 현재 서비스 실시 중인 감성공학 인터넷 사이트(http://www.gamsung.or.kr)에서 감성지표의 검색 및 조회의 사용성을 향상 시킬 것으로 기대한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 춘계학술발표논문집 논문집
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• pp.281-284
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• 1999

본 연구는 인간의 뇌파로부터 간단한 의사 표시를 식별하는 기술을 얻어 뇌파인터페이스를 구현하기 위한 기초연구로서 수행되었다. 실험에 참가한 피험자들은 컴퓨터 화면에 나타나는 문제를 본 후 답을 제시받았을 때 이것이 옳은지, 그른지에 대한 양분법적 판단반응을 해야하며, 이때 동시에 뇌파가 기록되었다. 옳다는 긍정반응과, 옳지 않다는 부정반응시의 뇌파를 비교한 결과 전두엽 부위의 fp1, f3, f4 부위에서 부정의 대답을 할 경우 theta파와 fast alpha파의 상대적 출현량이 긍정의 경우에 비하여 통계적으로 유의하게 컸다.