• 한국문헌정보학회지
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• 제48권1호
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• pp.53-73
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• 2014

감정기반 컴퓨팅 환경의 발전에 따라서 이미지를 포함한 멀티미디어 정보 자원의 감정 접근과 이용은 중요한 연구과제이다. 본 연구는 이미지의 감정색인을 위한 시각적인 요인의 탐색적 규명을 목적으로 한다. 연구목적을 성취하기 위해서 본 연구는 사랑, 행복, 슬픔, 공포, 분노의 5가지 기본감정으로 색인된 15건의 이미지를 대상으로 20명의 연구 참여자와의 인터뷰를 통해서 총 620건의 감정 시각적 요인을 추출하였다. 감정을 촉발하는 시각적 요인(5가지)과 하위 요인(18가지)의 분포와 5가지 감정별 시각적 요인 분포를 분석하여 그 결과를 제시하였다. 이미지의 감정을 인지하는 주요한 시각적 요인으로는 얼굴표정, 인물의 동작이나 행위, 선, 형태, 크기 등의 조형적 요소가 차지하는 비중이 높은 것으로 나타났다. 개별 감정과 시각적인 요인과의 관계를 살펴보면, 사랑 감정은 인물의 동작이나 행위와 밀접하게 나타났으며, 행복 감정은 인물의 얼굴표정이 중요한 것으로 나타났다. 슬픔 감정 역시 인물의 동작이나 행위와 밀접하게 연계되어 있으며, 공포 감정은 얼굴의 표정과 깊은 관계가 있다. 분노 감정은 조형적인 요소인 선, 형태, 크기가 특징적으로 나타났다. 이러한 결과는 이미지가 지니는 내용기반 요소와 개념기반 요소의 복합적인 접근이 효과적인 감정색인에 있어서 중요하다는 것을 제시한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.120-125
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• 2000

We propose a semi-automatic and dynamic indexing algorithm for multi-media database(e.g. movie files, audio files), which are difficult to create indexes expressing their emotional or abstract contents, according to user's sensitivity by using user's histories of access to database. In this algorithm, we simply categorize data at first, create a vector space of each user's interest(user model) from the history of which categories the data belong to, and create vector space of each data(title model) from the history of which users the data had been accessed from. By continuing the above method, we could create suitable indexes, which show emotional content of each data. In this paper, we define the recurrence formulas based on the proposed algorithm. We also show the effectiveness of the algorithm by simulation result.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.121-138
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• 2017

멀티미디어 정보환경의 발전과 다양한 요구를 지닌 정보이용자는 멀티미디어의 접근과 이용에 있어서 기존 정보검색 패러다임에서 중요시하지 않았던 요소를 사용하는 추세이다. 특히 이미지를 포함한 멀티미디어의 감정 접근과 이용은 다양한 정보환경에서 이루어지고 있다. 따라서 효율적으로 추상적 개념인 감정을 이용자에게 접근점으로 제공할 필요성이 증가한다. 본 연구는 감정으로 접근이 가능한 게티 이미지 뱅크의 이미지를 5가지 기본 감정으로 검색하여 부여된 색인어 총 22,675건을 추출하였다. 추출된 색인어는 전체감정, 긍정감정, 부정감정의 세 가지 데이터셋으로 구분하여 분석되었다. 분석을 위해서는 동시출현단어행렬로 작성되어 가중 네트워크와 군집화기법으로 시각화되었다. 분석결과를 살펴보면, 전체감정은 대분류로써 긍정감정, 부정감정, 가족의 3개 군집과 하위 20개의 군집으로 나타났다. 긍정감정은 10개의 군집이며, 부정감정은 10개의 군집으로 구성되었다. 이와 같은 가중 네트워크와 군집구성 분석을 통해, 세 가지 중요한 차세대 멀티미디어 검색을 위한 요소로 논의하였다. 첫째는 이미지 감정 표현을 위한 인물 색인어 특성이다. 둘째는 명시적 단어와 감정을 표현하는 함축적 단어와의 네트워크 구성을 통해서 상대적으로 색인이 용이한 명시적 단어만으로도 함축적 단어 추론 가능성이다. 셋째는 감정으로 표현하는 함축적 단어의 유사어/동의어로의 확장은 이용자 중심의 접근을 제공하는 측면에서 중요하다는 점이다.

• 한국과학예술포럼
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• 제34권
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• pp.275-290
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• 2018

해당 연구는 극장용 애니메이션을 서사를 중심으로 갈등을 분석하기 위해 영상에서 갈등을 분류하는 객관적이고 타당한 방법이 필요함을 인식하면서 시작되었다. 아울러 갈등을 효과적으로 비주얼 스토리텔링 하는 요소로 주인공의 정서에 주목하고, 갈등에서 나타나는 주인공의 정서를 연구하려 한다. 연구의 목적은 갈등강도와 갈등에 나타나는 정서를 분석하는 것이다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 서사의 이론적 고찰을 통해 극적전환점을 찾아내고, 갈등 분류 모델(Conflict 6B Model)을 제안하였다. 둘째, 갈등 분류 모델을 이용하여 이론에 기반한 갈등 샷(shot) DB를 추출하였다. 셋째, 내적, 초개인적 갈등에서 강도와 정서를 찾아내었다. 넷째, 내적, 초개인적 갈등에서 강도와 정서의 전문가 실험 및 검증을 실시하였다. 본 연구는 애니메이션에서 갈등에 대한 주인공 정서의 서사적, 시각적, 심리학적인 다학제적 연구로 추출된 메타데이터(Metadata)는 애니메이션 서사에서 갈등의 비데오 인덱싱(Video Indexing)에 적용 될 것으로 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제19권3호
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• pp.123-143
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• 2002

이미지 색인은 이미지 정보로의 접근에 핵심적인 역할을 수행하는 부분으로 다양한 이미지 색인 방법 및 시스템이 이미지 정보의 종류에 따라 소개되어 왔다. 이미지 색인은 Panofsky의 정보의 단계별 색인에서 출발하여 시소러스, 분류체계, 이미지 기술요소, 범주화 방식 등을 이용하는 방식으로 발전하여 왔다. 이 연구는 Panofsky의 이미지 정보 중 이차 이미지 정보의 색인(iconographical analysis of image information)에 있어 이용자들을 대상으로 하여 그 객관성을 측정하고, 색인의 객관성과 관련된 이미지 기술요소들을 밝혀내고자 하였다. 이미지 속의 인물이나 물체 등 사실적이고 정형화된 일차 이미지 정보와는 대조적으로, 보다 주관적이고 해석적인 이차 이미지 정보의 예로 감정정보를 택하여 48명의 이용자들을 대상으로 2차에 걸친 실험을 하였다. 1차 실험에서는 같은 이미지 안에서 각각의 이용자들이 읽어내는 감정정보의 일치도를 측정하였고 2차 실험에서는 이용자들이 이미지 탐색 과정 중 검색된 이미지에 부여된 색인어에 대한 동의 정도를 통하여 색인의 객관성을 측정하였다. 1차와 2차 실험 결과는 이용자들이 같은 이미지에 대하여 다양한 해석을 내리고 있으며 주관적인 해석이나 개인차가 이차 이미지 정보의 색인에 영향을 미치는 요소로 작용하고 있음을 보여 주었다. 이 연구의 결과는 이차 이미지 정보에 대한 이용자들의 주관적인 반응을 수렴할 수 있는 색인 시스템이나 탐색기법에 대한 계속적인 연구 및 개발의 필요성을 강조하고 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권3호
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• pp.101-118
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• 2014

컴퓨터 정보기술의 발전과 함께 감정 기반 컴퓨팅이 다양한 분야에 빠르게 발전하여 확산되고 있다. 감정 기반 컴퓨팅의 지속적인 발전을 위해서는 이미지와 같은 멀티미디어의 콘텐츠의 감정 기반 색인과 검색이 필수적이다. 그러나 감정과 같은 추상적 개념은 주관적이며 이미지의 하위 수준 속성에서 유추하는데 한계가 있기 때문에 감정 색인은 통상적으로 난제로 여겨진다. 본 연구는 감정 색인 개선을 위해서 이미지에 대하여 이용자가 느끼는 감정 반응을 활용하여 이미지를 감정으로 접근하는데 있어서 확장된 접근점을 제공하는 방안을 고찰하였다. 이를 위하여 유로피아나 DB에서 사랑, 행복, 분노, 공포, 슬픔의 5가지 기본 감정을 표현한 이미지 15건을 선정하여 20명의 연구 참여자에게 보여주고 용어를 수집하였다. 이용자의 이미지 반응에서 수집한 용어는 정련 후 총 399건의 고유한 용어로 나타났다. 고유한 399건의 용어는 전체 1,093회 출현하였으며, 동시출현단어분석을 수행하여 상위 출현한 용어 네트워크를 구현하였다. 동시출현단어분석 기반의 네트워크를 통해서 기본 감정 용어와 함께 빈번하게 출현하는 용어를 규명하였다. 이를 통해 기본 감정용어와 함께 확장되어 제시될 수 있는 용어는 형용사, 동작/행위 표현 등 다양하게 나타났다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.92-96
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• 2004

The researches of the emotions are currently great interest in speech processing as well as in human-machine interaction domain. In the recent years, more and more of researches relating to emotion synthesis or emotion recognition are developed for the different purposes. Each approach uses its methods and its various parameters measured on the speech signal. In this paper, we proposed using a short-time parameter: MFCC coefficients (Mel­Frequency Cepstrum Coefficients) and a simple but efficient classifying method: Vector Quantification (VQ) for speaker-dependent emotion recognition. Many other features: energy, pitch, zero crossing, phonetic rate, LPC... and their derivatives are also tested and combined with MFCC coefficients in order to find the best combination. The other models: GMM and HMM (Discrete and Continuous Hidden Markov Model) are studied as well in the hope that the usage of continuous distribution and the temporal behaviour of this set of features will improve the quality of emotion recognition. The maximum accuracy recognizing five different emotions exceeds $88\%$ by using only MFCC coefficients with VQ model. This is a simple but efficient approach, the result is even much better than those obtained with the same database in human evaluation by listening and judging without returning permission nor comparison between sentences [8]; And this result is positively comparable with the other approaches.

• 감성과학
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• 제7권1호
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• pp.51-64
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• 2004

본 논문에서는 웹 페이지의 배색에 따른 감성 평가치를 바탕으로 감성기반 웹 페이지 검색 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 웹 페이지의 색상 정보를 자동으로 추출하여 데이터베이스에 색인하는 모듈과 감성 형용사가 주어졌을 때 감성과 관련된 색상 배색이 많이 포함된 웹 페이지를 내림차순으로 검색하는 모듈로 구성된다. 구현된 시스템의 타당성을 검증하기 위해 실제 웹 페이지를 대상으로 시스템이 검색한 순위와 사용자 설문조사와 전문가 평정에 의한 순위를 비교 분석한다. 사용자 설문조사 결과 18개의 감성 형용사 중 10개의 형용사에 대해 통계적으로 적합한 결과를 보였으며, 상/하위 5개의 사이트만을 고려한 전문가 평정에서는 14개의 형용사가 적합한 결과를 보였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.82-87
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• 2009

본 논문에서는 감성 기반으로 텍스타일을 자동으로 색인하고 검색 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상 수집기, 감성 색인기, 검색기(Matcher), 질의 인터페이스로 구성되어 있다. 감성 색인기는 텍스타일 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 기반으로 감성개념을 인식하고, 이를 이용하여 영상을 색인한다. 이때, 감성 어휘로 고바야시가 정의한 8개 (romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern)를 사용한다. 질의 인터페이스에서 사용자는 두 가지 방식으로 질의를 선택할 수 있다. 첫 번째 방법은 감성 키워드를 사용하는 것이고, 두 번째는 사용자의 의도를 설명할 수 있는 영상을 이용하는 예제 기반 질의 방식이다. 질의가 주어지면, 검색기는 랭킹 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 생성한다. 이 때, 유사도 비교방식은 선택된 질의방식에 따라 달라진다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 웹 검색에 익숙한 50명(남자: 32명, 여자: 18명)을 대상으로 웹에서 수집한 3,416 장에 대해서 3가지 항목으로 사용자 평가를 하였다. 사용자 평가의 항목인 적합도(Relevance), 노력(Search Effort), 만족도(Satisfaction)의 결과로 사용자가 검색한 결과영상에서 적합도의 수치가 낮게 나왔지만, 만족도와 노력의 수치는 높게 평가되었다. 제안된 시스템에서 사용자는 자신이 선호하는 결과 영상을 상위 40개의 영상 내에서 얻을 수 있었다. 이는 제안된 시스템이 사용자들이 원하는 영상을 효율적으로 검색할 수 있다는 것을 증명했다.

• ETRI Journal
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• 제44권3호
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• pp.413-425
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• 2022

The study of literary texts is one of the earliest disciplines practiced around the globe. Poetry is artistic writing in which words are carefully chosen and arranged for their meaning, sound, and rhythm. Poetry usually has a broad and profound sense that makes it difficult to be interpreted even by humans. The essence of poetry is Rasa, which signifies mood or emotion. In this paper, we propose a poetry classification-based approach to automatically extract similar poems from a repository. Specifically, we perform a novel Rasa-based classification of Hindi poetry. For the task, we primarily used lexical features in a bag-of-words model trained using the support vector machine classifier. In the model, we employed Hindi WordNet, Latent Semantic Indexing, and Word2Vec-based neural word embedding. To extract the rich feature vectors, we prepared a repository containing 37 717 poems collected from various sources. We evaluated the performance of the system on a manually constructed dataset containing 945 Hindi poems. Experimental results demonstrated that the proposed model attained satisfactory performance.