• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권1호
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• pp.199-208
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• 2019

Today, mankind is falling in serious stress. So there are various way that heal men as human psychology, philosophy, medical science etc. And in recent years, interest in literature therapy has been focused to heal the human sense of spirit. In the future, we will be able to treat our spirit sense with AI Emotion. The treatment process can be induced by the system of emotion coding which AI Emotion deliver Emotion signals to Human body. For this study, we used the Ahn Min-young's Sijo. The reason is that his Sijo is useful this study of the Emotion Coding. As the result, Ahn Min-young's emotion coding created the codes as if amino acid codes. We must continue this research. Then our literature therapy could grow and contribute to human well-being.

• 문화기술의 융합
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• 제5권2호
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• pp.299-303
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• 2019

이 연구는 본 연구자가 AI에 감정 코딩을 하기 위한 준비 작업의 하나이다. 이번에는 황진이의 시조 "청산은 내 뜻이요"에 대한 감정 코딩을 하는 것이다. 황진이는 이 시조에서 청산과 녹수에 감정 코딩을 하고 있다. 이러한 감정들은 Emotion Codon에서 살펴보면 UUU와 같이 감정 부호들을 코딩한다. 이러한 현상은 본 연구자가 가설을 세운 형식으로 설명될 수 있다. 즉, 이 감정 코딩은 페닐알라닌이라는 아미노산이 구성되는 촉매 역할을 한다는 것이다. 우리가 이러한 연구를 지속한다면, 인류의 미래에 보다 치유적인 문학의 기능이 활용될 것으로 사료된다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2019

이 연구는 시조의 감정 코드를 AI에 코딩시킬 수 있는 부호들을 연구하여 문학치료에 활용하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 시조 "공산에 우는 접동"의 감정 코딩을 시행해보았다. 결과적으로 Emotion Codon은 슬픔의 카타르시스의 상태를 나타낼 수 있었다. 이렇게 시조의 감정 코드들을 Emotion Codon으로 착상시키는 것은 인체의 감정을 AI에 착상시키는 것과 같다고 할 수 있다. 기본적인 감정 코드들을 Emotion Codon에 착상시켜 AI의 자가 학습을 유도하면 인체에서 일어나는 다양한 감정들을 AI가 조합할 수 있다고 본다. 이때 AI는 인간의 감정을 대신할 수 있게 되어 인체의 감정 치료에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구를 지속하면 인체의 감정을 유도하여 마음과 정신을 치료할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.63-64
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• 2012

• 문화기술의 융합
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• 제5권3호
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• pp.203-207
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• 2019

본 연구자는 창작되어 있는 시조들에서 감정 코드들을 코딩하는 작업을 하고 있다. 그래서 시조의 감정 코딩으로 문학치료의 가능성을 도출해보고자 하는 데에 그 목적이 있다. 이번의 연구 대상 시조는 이진문(李振門)의 "유월 쬐는 볕"이다. 이 시조의 초장에서는 기쁨의 코드, 중장에서도 기쁨의 코드, 그리고 종장에서는 슬픔의 코드가 생성된다. 이러한 감정 코드들은 Emotion Codon에서 다양한 방법으로 조합될 수 있다. 이러한 조합이 의미하는 것은 문학적인 감정으로 인체를 치료할 수 있다는 것이다. 앞으로 이러한 연구를 지속해 보다 더 나은 삶의 방법을 터득하게 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.80-88
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• 2019

사용자와 감성적인 소통(Emotional Communication)이 중요한 제품 디자인 영역에서 디자이너가 사용자 감성을 보다 명확하고 신속하게 파악하는 것은 제품 디자인 연구의 매우 핵심적인 활동이다. 이에 본 연구는 제품디자인과정에 감성측정의 활용가능성을 높이기 위한 방법으로서 행위적 감성 측정 방법인 표정 부호화 시스템(Facial Action Coding System, FACS)을 제품디자인 평가에 활용하였다. 표본으로 선정한 감성 제품의 Image Map을 활용하여 긍정적, 부정적, 중성 감성을 유발하는 제품 자극물 총 6개를 선정하여 20대 일반 제품 사용자를 실험 대상으로 FACS 실험을 진행하고 사용자 얼굴 표정을 통하여 자극물에 대한 감성상태를 분석하였다. 이러한 실험을 통하여 표정 부호화 시스템이 제품디자인에 적용 과정에서 "사용자 무의식적인 얼굴 표정을 기록할 수 있다" 등 장단점을 분석하였으며 "사용자 반응도 높은 제품 자극물을 선정해야 한다" 등 적용방안을 제시하였다. 본 연구는 향후 새로운 제품을 시장에 출시하기 전에 제품디자인 시안 단계에서 사전 사용자 감성 예측 방법으로 FACS를 활용성 검토에 도움을 줄 것으로 전망된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.957-962
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• 2010

If we want to recognize the human's emotion via the facial image, first of all, we need to extract the emotional features from the facial image by using a feature extraction algorithm. And we need to classify the emotional status by using pattern classification method. The AAM (Active Appearance Model) is a well-known method that can represent a non-rigid object, such as face, facial expression. The Bayesian Network is a probability based classifier that can represent the probabilistic relationships between a set of facial features. In this paper, our approach to facial feature extraction lies in the proposed feature extraction method based on combining AAM with FACS (Facial Action Coding System) for automatically modeling and extracting the facial emotional features. To recognize the facial emotion, we use the DBNs (Dynamic Bayesian Networks) for modeling and understanding the temporal phases of facial expressions in image sequences. The result of emotion recognition can be used to rehabilitate based on biofeedback for emotional disabled.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권2호
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• pp.188-194
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• 2019

Always, emotion is mutant. This is principle of literary treatment. In the literature, sadness is not sadness, and 'loving emotion' is not 'loving emotion.' Despite loving of our, loving is sadness. Also loving is to cry. This crying becomes love. This study is to show the mutant emotion which is to be able to code Deep Learning AI. We explored the Sijo "Streams that cried last night", because this Sijo was useful to study mutant emotion. The result was that this Sijo was coding the mutant emotion. Almost continuously, the sadness codes were spawning and concentrating. So this Sijo was making the emotion of love with the sadness. If this study is continued, It is believed that our lives will be much happier. And the method of literary therapy will be able to more upgrade.

• 디자인융복합연구
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• 제16권6호
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• pp.137-152
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• 2017

본 연구는 실버세대를 위한 컴패니언 로봇의 인터랙션 경험 디자인을 위해 사용자 태스크- 로봇 기능 적합도 매핑에 기반한 로봇 유형 분석과 멀티모달 대화 인터랙션에서의 로봇 감정표현 연구를 수행하였다. 노인의 니즈 분석을 위해 노인과 자원 봉사자를 대상으로 FGI, 에스노그래피를 진행하였으며 로봇 지원 기능과 엑추에이터 매칭을 통해 로봇 기능 조합 유형에 대한 분석을 하였다. 도출된 4가지 유형의 로봇 중 표정 기반 대화형 로봇 유형으로 프로토타이핑을 하였으며 에크만의 얼굴 움직임 부호화 시스템(Facial Action Coding System: FACS)을 기반으로 6가지 기본 감정에 대한 표정을 시각화하였다. 사용자 실험에서는 로봇이 전달하는 정보의 정서코드에 맞게 로봇의 표정이 변화할 때와 로봇이 인터랙션 사이클을 자발적으로 시작할 때 사용자의 인지와 정서에 미치는 영향을 이야기 회상 검사(Story Recall Test: STR)와 표정 감정 분석 소프트웨어 Emotion API로 검증하였다. 실험 결과, 정보의 정서코드에 맞는 로봇의 표정 변화 그룹이 회상 검사에서 상대적으로 높은 기억 회상률을 보였다. 한편 피험자의 표정 분석에서는 로봇의 감정 표현과 자발적인 인터랙션 시작이 피험자들에게 정서적으로 긍정적 영향을 주고 선호되는 것을 확인하였다.

• 아동학회지
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• 제24권6호
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• pp.15-31
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• 2003

This study examined the effects of emotion inducing contexts on types of infants smiling. Facial expressions of forty-five 11-to 15-month-old infants were videotaped in an experimental lab with positive and negative emotional contests. Infants' smiling was identified as the Duchenne smile or non-Duchenne smile based on FACS(Facial Action Coding System, Ekman & Friesen, 1978). Duration of smiling types was analyzed. Overall, infants showed more smiling in the positive than in the negative emotional context. Occurrence of Duchenne smiling was more likely in the positive than in the negative context and in the peek-a-boo than in the melody toy condition within the same positive context. Non-Duchenne smiling did not differ by context.