• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.305-314
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• 2011

사람의 의도를 인지하기 위해 감정을 시각적으로 인식하는 연구는 전통적으로 감정을 드러내는 얼굴 표정을 인식하는 데 집중해 왔다. 최근에는 감정을 드러내는 신체 언어 즉 신체 행동과 자세를 통해 감정을 나타내는 방법에서 감정 인식의 새로운 가능성을 찾고 있다. 본 연구는 신경생리학의 시각계 처리 방법을 적용한 신경모델을 구축하여 행동에서 기본 감정 의도를 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 시각 피질의 정보 처리 모델에 따라 생물학적 체계의 신경모델 검출기를 구축하여 신체 행동의 정적 자세에서 6가지 주요 기본 감정을 판별한다. 파라미터 변화에 강건한 제안 모델의 성능은 신체행동 자세 집합을 대상으로 사람 관측자와의 평가 결과를 비교 평가하여 가능성을 제시한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.581-586
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• 2023

최근 자폐 스펙트럼 장애가 있는 변호사를 주인공으로 하는 TV 드라마가 많은 화제를 불러일으키면서 그 영향으로 자폐 스펙트럼 장애인이 겪는 어려움에 관한 관심도 높아졌다. 자폐 스펙트럼은 조기에 발견해 교육과 치료를 제대로 받으면 예후를 좋게 할 수 있어 그 치료제 개발이 절실히 요구되고 있다. 현재 자폐 스펙트럼 치료에 사용되는 약물은 부작용이 있는 경우가 많아, 그에 비해 부작용이 없고 대량 공급이 가능한 디지털 치료제가 주목받고 있다. 본 논문에서는 자폐 스펙트럼을 가진 영유아를 위한 감정 및 표정 학습을 제공하는 애플리케이션이자 디지털 치료제인 '아이모션(AEmotion)'을 소개한다. 본 시스템은 훈련에 대한 흥미를 높이고 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로 개발되었다. 머신 러닝 기법을 활용하는 본 시스템은 표정 카드를 통해 감정을 학습하는 '감정 학습' 단계, 감정과 표정을 잘 이해했는지 확인하는 '감정 식별' 단계, 그리고 감정과 알맞은 표정을 짓는 '표정 훈련' 단계 등 총 3단계로 이루어져 있다. 이 시스템을 통해, 표정 인식과 감정처리가 익숙하지 않아 사회적 상호작용이 어려운 자폐 스펙트럼 장애 아동들의 표정 훈련 및 치료에 효과가 있을 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.23-28
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• 2022

오늘날 디지털 플랫폼의 발달과 팬데믹 상황에 더불어 온라인 시장은 급속도로 성장하였다. 이로 인해 기존의 오프라인 시장과 다르게 온라인 시장에서의 특수성으로 인해 사용자들은 온라인 리뷰를 확인하게 되었고, 여러 연구들의 선례를 통해 리뷰가 사용자의 구매 의도를 정하는 데 중요한 역할을 하는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 기존의 리뷰작성 방식에서는 작성자의 감정이 글의 어투나 단어와 같은 요소들을 통해 표현됨으로써 다른 사용자가 작성자의 감정을 쉽게 파악하기 어려웠으며 작성자가 감정을 표현하기 위해 강조하고 싶은 부분이 있다면 작성자가 일일이 강조하고 싶은 부분의 굵기를 굵게 하거나 감정에 따라 색상을 바꾸는 등 여러 번거로운 작업의 수고가 필요하였다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 이러한 점을 보완하기 위해 카메라를 이용하여 표정 인식을 통해 사용자의 감정을 확인하고 기존의 감정과 색상에 관한 연구를 활용하여 각 감정에 맞는 색상을 자동으로 설정하고 사용자의 의도에 따라 사용자 리뷰에서 색상을 부여하는 기법을 제안하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.539-554
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• 2018

최근 등장하는 다양한 사물인터넷 기기 혹은 상황인식 기반의 인공지능에서는 사용자와 기기의 상호작용이 중요시 된다. 특히 인간을 대상으로 상황에 맞는 대응을 하기 위해서는 인간의 표정을 실시간으로 인식하여 빠르고 정확한 판단을 내리는 것이 필요하다. 따라서, 보다 빠르고 정확하게 표정을 인식하는 시스템을 구축하기 위해 얼굴 이미지 분석에 대한 많은 연구들이 선행되어 왔다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공한 48*48 8-bit grayscale 이미지 데이터셋을 사용하여 얼굴인식과 표정분류로 구분된 두 단계를 거치는 얼굴표정 자동 인식 시스템을 구축하였고, 이를 기존의 연구와 비교하여 자료 및 방법론의 특징을 고찰하였다. 분석 결과, Face landmark 정보에 주성분분석을 적용하여 단 30개의 주성분만으로도 빠르고 효율적인 예측모형을 얻을 수 있음이 밝혀졌다. LDA, Random forest, SVM, Bagging 중 SVM방법을 적용했을 때 가장 높은 정확도를 보이며, LDA방법을 적용하는 경우는 SVM 다음으로 높은 정확도를 보이며, 매우 빠르게 적합하고 예측하는 것이 가능하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 학술대회 논문집 전문대학교육위원
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• pp.175-180
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• 2006

In this paper, we develope a type of humanoid robot which can express its emotion against human actions. To interact with human, the developed robot has several abilities to express its emotion, which are verbal communication with human through voice/image recognition, motion tracking, and facial expression using fourteen Servo Motors. The proposed humanoid robot system consists of a control board designed with AVR90S8535 to control servor motors, a framework equipped with fourteen server motors and two CCD cameras, a personal computer to monitor its operations. The results of this research illustrate that our intelligent emotional humanoid robot is very intuitive and friendly so human can interact with the robot very easily.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.83-94
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• 2011

감정 컴퓨팅의 대표적 연구 주제는 기계가 사람의 감정을 인식하여 이에 적절히 대응하는 것이다. 감정 인식 연구에서는 얼굴과 목소리 단서를 이용하여 감정을 포착하는데 집중했으며 최근에 와서 행동자세를 주요 수단으로 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 감정 표현에서 중요한 역할을 담당하는 자세 특징을 포착하고 확인하여 감정을 판별하는 것이다. 이를 위해 먼저 자세포착시스템으로 다양한 감정 자세를 수집하여 감정별 특징을 공간적 특징으로 설명한다. 그리고 동작을 취하는 행위자가 의도하는 감정과 관찰자가 인지하는 감정 간에 통계적으로 의미 있는 상관관계가 있음을 표준통계기술을 통해 확인한다. 6가지 주요 감정을 판별하기 위해 판별 분석법을 이용하여 감정 자세 예측 모델을 구축하고 자세 특징을 측정한다. 제안 특징과 모델의 평가는 행위자-관찰자 감정 자세 집단의 상관관계를 이용하여 수행한다. 정량적 실험 결과는 제안된 자세 특징으로 감정을 잘 판별하며 감정 예측 모델이 잘 수행됨을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1580-1587
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• 2021

Currently, the development and sale of various emoticons has given users a wider range of choices, but a systematic and specific approach to the recognition and use of emoticons by actual users is lacking. Therefore, this study tried to investigate the subjective perception and visual attention concentration of actual users on negative emotional expression emoticons through a survey and eye tracking experiment. First, as a result of subjective recognition analysis, it was found that emoticons are frequently used because their appearance is important, and they can express various emotions in a fun and interesting way. In particular, it was found that emoticons that express negative emotions are often used because they can indirectly express negative emotions through various and concretely expressed visual elements. Next, as a result of the eye tracking experiment, it was found that the negative emotional expression emoticons focused on the large elements that visually emphasized or emphasized the emotional expression elements, and it was found that the focus was not only on the facial expression but also on the physical behavioral responses and language of expression of emotions. These results will be used as basic data to understand users' perceptions and utilization of the diversified emoticons. In addition, for the long-term growth and activation of the emoticon industry market in the future, continuous research should be conducted to understand the various emotions of real users and to develop differentiated emoticons that can maximize the empathy effect appropriate to the situation.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권1호
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• pp.142-151
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• 2022

In this paper, a model combined with explanatory artificial intelligence (xAI) models was presented to secure the reliability of machine learning-based sentiment analysis and prediction. The applicability of the proposed model was tested and described using the IMDB dataset. This approach has an advantage in that it can explain how the data affects the prediction results of the model from various perspectives. In various applications of sentiment analysis such as recommendation system, emotion analysis through facial expression recognition, and opinion analysis, it is possible to gain trust from users of the system by presenting more specific and evidence-based analysis results to users.

• 감성과학
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• 제15권1호
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• pp.105-120
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• 2012

본 연구 1에서는 한국어 감정표현단어의 목록을 제작하고, 연구 2에서는 제작된 감정표현단어가 어떤 범주의 감정에 속하는지를 조사하였다. 연구 1의 한국어 감정표현단어 목록 제작을 위하여 연세대학교에서 제작한 '현대 한국어의 어휘빈도' 자료집으로부터 감정단어들을 추출하는 작업을 여러 단계에 걸쳐 시행하였다. 일상생활에서 빈도 높게 사용하는 감정표현단어를 선정하기 위하여 국문학 전공자와 감정연구자 12명이 참가하였으며, 총 504개의 감정표현단어들로 구성된 목록을 완성하였다. 연구 2에서는 80명의 대학생을 대상으로 각 단어가 '기쁨', '공포', '분노' 등 10개 범주(중성포함)의 감정 중 어느 감정과 관련 있는지 복수 선택하도록 하여 각 단어에 대한 감정 범주를 조사하였다. 단어들의 감정 범주 분석 결과, 504개 단어 중 426개 단어는 한 범주의 감정을 의미하였는데, '슬픔'을 나타내는 단어가 가장 많았으며, 다음으로 '분노', '기쁨' 순으로 나타났다. 다음 72개 단어는 두 감정 범주를 나타내었는데, '분노'와 '혐오', '슬픔'과 '공포' 그리고 '기쁨'과 '흥미'로 묶이는 단어가 많았다. 세 감정 범주를 보인 6개의 단어는 '놀람', '흥미', '기쁨'의 조합이 가장 높은 빈도로 나타났다. 본 연구는 일상생활에서 실제로 사용하는 감정표현단어 목록을 제작하고, 이에 기반을 두어 각 단어와 관련된 감정 범주를 복수의 감정 범주를 포함하여 규명하였다는데 의의가 있다. 본 연구에서 개발된 감정표현단어들과 각 단어에 대한 감정 범주 정보는 심리학 분야뿐만 아니라 이후 HCI 분야에서 언어적 내용에 기반을 둔 감정인식 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.239-246
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• 2021

컴퓨터 그래픽스 및 HCI 분야에서 캐릭터를 만들고 자연스럽게 상호작용하는 시스템에 관한 많은 연구가 있었다. 이와 같은 연구들은 사용자의 행동에 대한 반응에 중점을 두었으며, 사용자에게 긍정적 감정을 끌어내기 위한 캐릭터의 행동 연구는 여전히 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 가상 캐릭터의 움직임에 따른 사용자의 긍정적 감정을 끌어내기 위한 상호작용 시스템 프로토타입을 개발한다. 제안된 시스템은 표정 인식과 가상 캐릭터의 동작 생성으로 구분된다. 표정 인식을 위해 깊이 카메라를 사용하며 인식된 사용자의 표정 데이터는 동작 생성으로 전달된다. 우리는 개인화된 상호작용 시스템 개발을 위하여 학습모델로서 모방학습을 사용한다. 동작 생성에서는 최초 사용자의 표정 데이터에 따라 무작위 행동을 수행하고 지속적인 모방학습을 통하여 사용자가 긍정적 감정을 끌어낼 수 있는 행동을 학습한다.