• 감성과학
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• 제25권1호
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• pp.21-28
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• 2022

People differ greatly in their capacity to persist in the face of challenges. Despite significant research, relatively little is known about cognitive factors that might be involved in perseverance. Building upon human threat-management mechanism, we predicted that perseverant people would be characterized by reduced sensitivity (i.e., longer detection latency) to threat cues. Our data from 5,898 job applicants showed that highly perseverant individuals required more time to correctly identify anger in faces, regardless of stimulus type (dynamic or static computer-morphed faces). Such individual differences were not observed in response to other facial expressions (happiness, sadness), and the effect was independent of gender, dispositional anxiety, or conscientiousness. Discussions were centered on the potential role of threat sensitivity in effortful pursuit of goals.

• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.112-118
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• 2009

본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.131-138
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• 2013

본 논문에서는 등장인물이 대사에서사용한감정어를 이용하여 등장인물의 감정 유형을 분류하는 방법을 제안하고 성능을 평가한다. 감정 유형은 긍정, 부정, 중립의 3 종류로 분류하며, 등장인물이 사용한 감정어를 누적하여 3 종류의 감정 유형 중에 어디에 속하는지를 파악한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안하고 감정어가 가진 감정 성분을 벡터로 표현하는 방식을 제안한다. WordNet은 영어 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정항목과의 거리를 계산하여 단어별감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터 성분들을 긍정, 부정, 중립의 3가지 차원으로 축소하여 표현한 후, 등장인물의 감정 성향이 어떻게 나타나는지를 추출한다. 또한 감정 성향의 추출 성능에 대해 헐리우드 영화 4개의 영화에서 12명의 등장인물을 선정하여 평가하여 제안한 방법의 효율성을 측정하였다. 대사는 영어로 이루어진 대사만을 사용하였다. 추출된 감정 성향 판단 성능은 75%의 정확도로 우수한 추출 성능을 나타내었다.

• 감성과학
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• 제14권4호
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• pp.605-616
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• 2011

본 연구는 시각작업기억에 저장이 요구되는 얼굴 자극이 보유한 긍정적, 부정적 그리고 중립적 정서가 기억 정확성에 미치는 영향을 조사하였다. 참가자들은 유쾌, 불쾌 및 무표정의 세 가지 표정 유형 중 하나가 무선적으로 부여된 얼굴들의 표정을 기억한 후 잠시 후 제시된 검사 얼굴들에 대한 대조를 통해 기억항목과 검사항목 간 얼굴 표정의 변화 유무를 보고하였다. 얼굴 표정의 변화에 대한 탐지정확도를 측정한 결과 기억항목의 노출시간이 500ms이었을 경우, 긍정적 표정을 보유한 기억항목에 대한 변화탐지는 부정 및 중립 표정에 비해 상대적으로 정확했다. 반면에 노출시간이 1000ms로 연장되자 이러한 차이는 관찰되지 않았다. 이러한 결과는 긍정적 정서가 시각작업기억의 정확성을 향상시킬 수 있음을 의미하며, 특히 긍정적 정서에 의한 기억 촉진 효과는 기억 표상 형성에 있어서 요구되는 시간이 상대적으로 촉박한 경우에 나타남을 의미한다. 따라서 본 연구는 작업기억과 정서간의 관계를 규명하기 위하여 비교적 단순한 과제인 변화탐지과제를 사용하여 긍정적 정서가 시각작업기억 표상 형성의 효율성을 향상시킨다는 것을 발견했다는 점에서 중요한 시사점을 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.603-610
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• 2021

본 논문에서는 사용자의 전력소비패턴을 추출하고 사용자의 환경 및 감성을 적용한 최적 소비패턴을 모델링한 후, 이 두 가지의 패턴을 비교 적용하여 사용자의 전력소비행위 변화를 통한 전력의 효율적 사용 방법을 제시한다. 유의미한 소비패턴을 추출하기 위하여 벡터 표준화 및 이진 데이터 변환방법을 사용하고, k-평균 군집화를 적용한 앙상블의 합집합에 대한 학습과 k값에 따른 지지도를 적용하였으며, 최적 전력소비패턴 모델은 상대적 평균 소비량이 적은 앙상블 합집합에 대한 학습 결과를 기준으로 강제 및 감성 제어를 적용하여 생성하였다. 실험을 통하여 전력소비행위 변화 유도대상 추출 시 클러스터의 수와 일치율 간의 상관관계를 파악함으로써, 사용자의 의도에 따라 강제 및 감성 기반의 제어가 가능하도록 클러스터의 수나 크기 조절을 통한 다양한 윈도우에 적용할 수 있음을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.57-63
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• 2015

얼굴 표정인식 기술은 다른 감정인식기술에 비해 비접촉성, 비강제성, 편리성의 특징을 가지고 있다. 비전 기술을 심리로봇에 적용하기 위해서는 표정인식을 하기 전 단계에서 얼굴 영역을 정확하고 빠르게 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 성능이 향상된 얼굴영역 검출을 위해서 먼저 영상에서 YCbCr 피부색 색상 정보를 이용하여 배경을 제거하고 상태 기반 방법인 Haar-like Feature 방법을 이용하였다. 입력영상에 대하여 배경을 제거함으로써 처리속도가 향상된, 배경에 강건한 얼굴검출 결과를 얻을 수 있었다.

• 감성과학
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2017

본 연구는 일련의 문자열들 중 하나의 표적을 탐지하는 데 자극 명암대비와 색상이 미치는 영향을 관찰하였다. 실험 1의 각 시행에서는 네 문자로 구성된 RSVP가 제시되고 각 RSVP 화면상의 문자들이 서로 다른 위치를 점유하였다. RSVP 배열 내에서는 한 위치에 회색 표적 문자가, 나머지 위치에 세 방해자극들이 제시된 표적화면을 제외하고 나머지 RSVP 화면에서 네 흰색 방해자극 문자들이 상응하는 위치에 제시되었다. 고가시성 조건에서는 회색 배경화면 보다 표적 회색이 현저히 어두웠던 반면 저가시성 조건에서는 그 밝기 차이가 상대적으로 분명치 않았다. 참가자들은 사전에 지정된 표적들 중 각 시행에서 어느 것이 출현했는지를 가능한 빠르고 정확하게 탐지하도록 요구받았으며 그 결과 관찰된 탐지 수행은 고가시성 조건에서 더 정확했으며 신속했다. 실험 2에서는 고가시성 조건의 회색 표적을 고선명도 유채색 표적으로 대체한 것을 제외하고 실험 1과 동일한 RSVP 화면 및 과제가 사용되었다. 그 결과 참가자들은 고가시성 조건의 표적을 더 정확히 탐지했으나 반응 속도에 있어서는 두 가시성 조건 간 차이가 없었다. 두 실험의 결과는 시각적 부담이 높은 상황일지라도 현저한 명암대비 및 색상이 부여될 경우 자극에 대한 지각이 촉진됨을 시사하며 자극 색상에 비해 명암대비가 지각적 촉진에 더 중요한 역할을 수행할 가능성을 제안한다.

• 감성과학
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• 제16권3호
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• pp.341-350
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• 2013

본 연구는 시야에 발생하는 현저한 시각적 변화에 대한 탐지 경험과 양안경합이 초래한 감각적 상충에 대한 탐지 경험을 상호 비교함으로써 변화탐지 경험의 감각적 특성에 대한 이해를 시도하였다. 이를 위해, 실험 1에서는 2, 4, 6개의 항목을 단기파지 한 후 뒤이어 제시되는 검사항목과의 비교를 요구하는 변화탐지 과제가 사용되었다. 전체 변화탐지 시행 중 시각적 변화가 발생한 일부 시행에서는 검사항목 중 변화를 야기하는 한 항목에 양쪽 단안 분리 입력을 통해 서로 다른 항목이 제시되는 양안경합을 처치하였다. 실험 결과, 양안 경합이 처치되지 않은 경우 항목 개수 증가에 따른 변화탐지 정확도의 분명한 감소가 관찰된 반면 양안 경합이 처치된 경우 이러한 항목 개수 효과는 관찰되지 않았다. 실험 2에서는 항목 개수를 4, 8, 16개로 달리하는 탐색 배열 중 양안경합이 초래하는 감각적 상충을 보유한 표적 항목에 대한 탐색 효율성을 측정한 결과, 양안경합 처치 유무에 관계없이 탐색이 매우 효율적인 것이 관찰되었다. 실험 1과 2의 결과는 시야의 현저한 변화에 대한 탐지 경험은 기억부담의 증감에 따라 경우에 따라서는 양안경합 자극이 초래하는 감각적 상충에 대한 탐지 경험과 유사할 가능성을 시사한다.

• 감성과학
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• 제15권1호
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• pp.37-46
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• 2012

내현적 주의와 재정향이 탐지과제 수행에 미치는 영향을 반응촉진과 회귀억제를 통해 탐색하였다. Posner와 Cohen(1980)의 고전적인 탐지패러다임에서는 단서를 제시하고 일정한 자극제시시차 후 그 단서와 같거나 또는 다른 위치에 나타나는 표적에 대한 탐지수행을 관찰한다. 본 연구에서는 내현적 주의를 유발하기 위해 단서가 표적에 대해 예측력을 가지도록 조작하였고, 단서자극과 표적 사이에 새로운 단서(재정향단서)를 삽입하여 재정향을 유도하였다. 실험 1에서는 재정향단서가 제시되는 시기를 초기, 중기, 후기로 구분하여 실험을 실시하였다. 그 결과 재정향이 제시되는 시기별로 자극제시시차(150ms, 400ms, 850ms)에 따라 다른 양상의 반응촉진 및 회귀억제가 발생하였으나, 해석 가능한 일정 패턴을 확인하기는 어려웠다. 하지만 재정향이 초기에 발생한 실험조건을 재분석한 결과, 반응촉진과 회귀억제가 자극제시시차에 따라 교차하여 나타나는 단순탐지과제의 전형적인 결과를 얻을 수 있었다. 실험 2에서는 실험 1에서 재정향이 초기에 발생하는 조건에 대한 추가 실험을 실시하였다. 실험 결과, 자극제시시차가 짧을 때는 반응촉진이 발생하였으며 자극제시시차가 길때는 회귀억제가 발생하였다. 이 결과는 단서자극이 표적에 대한 예측력을 가질 때 자극제시시차가 긴 조건에서 회귀억제가 사라진다는 기존의 보고(Wright & Richard, 2000)와 반대되는 결과이다. 이 결과는 최초 단서가 제시된 후 회귀억제의 효과가 소멸되기 전에 매우 빠르게 제시되는 재정향단서는 이중 회귀억제를 가져온다는 것을 제안한다. 본 연구는 내현적 주의에 의해 특정한 위치에 주의를 할당할 때에도 반복적으로 빠르게 제시되는 단서자극은 회귀억제를 극대화함으로써 내현적 주의를 상쇄할 수 있음을 시사한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.917-924
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• 2018

Recently, researches using LBP and SVM have been performed as one of the image - based methods for facial emotion recognition. LBP, introduced by Ojala et al., is widely used in the field of image recognition due to its high discrimination of objects, robustness to illumination change, and simple operation. In addition, CS(Center-Symmetric)-LBP was used as a modified form of LBP, which is widely used for face recognition. In this paper, we propose a method to detect four facial expressions such as expressionless, happiness, surprise, and anger using deep neural network. The validity of the proposed method is verified using accuracy. Based on the existing LBP feature parameters, it was confirmed that the method using the deep neural network is superior to the method using the Adaboost and SVM classifier.