• 만화애니메이션 연구
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• 통권40호
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• pp.477-496
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• 2015

사람의 이미지 감성인식은 각기 다른 성향으로 표현된다. 현재는 감성인식을 객관적으로 평가하려는 감성컴퓨팅 연구가 활발하게 연구되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 연구는 실행에 많은 문제점을 갖고 있다. 첫째, 감성인식 면에서 비객관적이고, 부정확하다. 둘째, 감성인식의 상관관계가 불명확한 점이다. 그리하여 본 연구의 필요성으로 이미지 감성의 규칙성을 실험하여 감성컴퓨팅 방식으로 제어하고자 한다. 또한 본 연구의 목적으로 감성인식을 숫자화하고, 객관화하는 이미지 감성컴퓨팅 시스템 방식을 적용하고, 사람의 감성과의 유사 정도를 비교한다. 이미지 감성컴퓨팅 시스템의 주요 특징은 감성인식을 숫자화 된 디지털 형식으로 계산한다. 그리고 감성컴퓨팅의 연구배경은 감성을 디지털화하는 James A. Russell의 핵심 효과(Core Affect)를 활용한다. 핵심 감성으로 쾌정도(X축)인 쾌와 불쾌, 긴장도(Y축)인 긴장과 이완의 감성축이고, 감성컴퓨팅 연구에 적용한다. 감성축은 연관된 대표감성으로 아주 기쁜, 흥분, 의기양양, 행복한, 자족, 고요한, 여유로운, 조용한, 피곤한, 무기력한, 우울한, 슬픈, 화가 난, 스트레스, 불안, 긴장된 감성의 16개로 구분하여 감성컴퓨팅에 적용한다. 본 연구의 과정은 이미지 감성컴퓨팅 계산식의 핵심인 색채 요소를 활용하여 색상, 명도, 채도를 감성속성요소로 적용한다. 감성속성요소는 중요도인 가중치를 적용하여 비율을 계산하고, 쾌정도(X축)와 긴장도(Y축)의 감성점수로 측정한다. 다시 교차된 감성점을 바탕으로 감성원으로 확장하고, 포함된 대표감성크기로 상위 5위인 주요대표감성으로 선별한다. 또한 사람의 이미지 감성을 16개 대표감성점수로 측정하고, 상위 5위의 대표감성으로 구분한다. 연구결과 감성컴퓨팅의 주요대표감성과 사람의 감성인식의 주요대표 감성을 비교하여 일치하는 대표감성수에 따라 감성의 유사 정도를 검증한다. 감성컴퓨팅 유사성 실험 결과 주요대표감성의 평균 일치율은 51%이고, 2.5개의 대표감성이 사람의 감성인식과 일치했다. 본 연구를 통해 감성컴퓨팅 계산 방식과 사람 감성인식의 유사 정도를 측정했고, 감성계산식의 객관적인 평가기준을 제시했다. 향후 연구에서는 좀 더 높은 일치율 향상의 방안과 감성계산식의 가중치 연구가 유지되어야 할 것이다.

• 한국주거학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.121-129
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• 2005

The major goal of this study is drawing design plan factors considering residents' life cycle and life style when remodeling design is needed. By drawing such design factors, the study will propose an alternative remodeling design plan. Such design method was defined as Multi-Dimensional module design method. And constructing data-system based on Multi-Dimensional module was secondary goal in this study. The details are as follows: Based on analysis of Residents' demand for remodeling and features of emotion-design applied to remodeling, the system which is suitable for application in remodeling design method was conducted. Based on the type of construction materials, the level value was set up according to emotion-factor application. Also, by conducting coding operation according to the distinction of construction materials, this study seeks the unit drawing method of information for constructing emotion-information system.

• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제5권1호
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• pp.1-8
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• 2005

The major goal of this study is drawing design plan factors considering residents' life cycle and life style when remodeling design is needed. By drawing such design factors, the study will propose an alternative remodeling design plan. Such design method was defined as Multi-Dimensional module design method. And constructing data-system based on Multi-Dimensional module was secondary goal in this study. The details are as follows: Based on analysis of Residents' demand for remodeling and features of emotion-design applied to remodeling, the system which is suitable for application in remodeling design method was conducted. Based on the type of construction materials, the level value was set up according to emotion-factor application. Also, by conducting coding operation according to the distinction of construction materials, this study seeks the unit drawing method of information for constructing emotion-information system.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.99-106
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• 2010

본 논문에서는 검색의 일관성원리와 다중질의 방법을 이용하여 감성을 기반으로 음악을 검색하는 알고리즘을 제안한다. 사용되어지는 특징들은 MPEG-7에서 제공하는 오디오 서술자들이며 이 정보들을 사용하는 것은 국제표준화가 용이 하다는 장점을 가지고 있기 때문이다. 또한 감성에 따라 MPEG-7 오디오 서술자들의 가중치를 부여하는 방법을 제안하여 계산량을 줄이는 방법을 고안하였으며 일관성원리와 다중질의 방법을 사용하는 적합성 피드백을 사용하여 검색의 적합률을 향상시켰다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.371-377
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• 2003

본 논문에서 음성신호를 사용하여 인간의 감정를 인식하기 위한 특징 파라메터 비교에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 여러 가지 감정 상태에 따라 분류된 한국어 음성 데이터 베이스를 이용하여 얻어진 음성 신호의 피치와 에너지의 평균, 표준편차와 최대 값 등 통계적인 정보 나타내는 파라메터와 음소의 특성을 나타내는 MFCC 파라메터가 사용되었다. 파라메터들의 성능을 평가하기 위하여 문장 및 화자 독립 감정 인식 시스템을 구현하여 인식 실험을 수행하였다. 성능 평가를 위한 실험에서는 운율적 특징으로 피치와 에너지와 각각의 미분 값을 사용하였고, 음소의 특성을 나타내는 특징으로 MFCC와 그 미분 값을 사용하였다. 벡터 양자화 방법을 사용한 화자 및 문장 독립 인식 시스템을 사용한 실험 결과에서 MFCC와 델타 MFCC를 사용한 경우가 피치와 에너지를 사용한 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.704-712
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• 2017

Various researches on content sensibility with the development of digital contents are under way. Emotional research on fonts is also underway in various fields. There is a requirement to use the content expressions in the same way as the content, and to use the font emotion and the textual sensibility of the text in harmony. But it is impossible to select a proper font emotion in Korea because each of more than 6,000 fonts has a certain emotion. In this paper, we analysed emotional classification attributes and constructed the Hangul font recommendation system. Also we verified the credibility and validity of the attributes themselves in order to apply to Korea Hangul fonts. After then, we tested whether general users can find a proper font in a commercial font set through this emotional recommendation system. As a result, when users want to express their emotions in sentences more visually, they can get a recommendation of a Hangul font having a desired emotion by utilizing font-based emotion attribute values collected through the crowdsourced method.

• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.477-482
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• 2009

고객센터 (call-center)와 같은 기업환경의 감성인식 시스템은 감성 훈련용 음성과 불특정 고객들의 질의 음성간의 녹취 환경차이로 인해 상당한 시스템 성능 저하와 불안정성을 겪게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기존의 전통적인 평상/화남 감성 분류체계를 남 녀 성별에 따른 감성별 특성 변화를 적용하여 2단계 분류체계로 확장하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 녹취 환경 차이로 인한 시스템 불안정성을 해소할 수 있을 뿐 아니라 약 25% 가까운 인식 성능 개선을 가져올 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.272-278
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• 2015

본 논문에서는 음성신호 피치 정보를 이용한 감정 인식 시스템 개발을 목표로 피치 정보로부터 다양한 파라메터 추출방법을 연구하였다. 이를 위하여 다양한 감정이 포함된 한국어 음성 데이터베이스를 이용하여 피치의 통계적인 정보와 수치해석 기법을 사용한 피치 파라메터를 생성하였다. 이러한 파라메터들은 GMM(Gaussian Mixture Model) 기반의 감정 인식 시스템을 구현하여 각 파라메터의 성능을 비교되었다. 또한 순차특징선택 방법을 사용하여 최고의 감정 인식 성능을 나타내는 피치 파라메터들을 선정하였다. 4개의 감정을 구별하는 실험 결과에서 총 56개의 파라메터중에서 15개를 조합하였을 때 63.5%의 인식 성능을 나타내었다. 또한 감정 검출 여부를 나타내는 실험에서는 14개의 파라메터를 조합하였을 때 80.3%의 인식 성능을 나타내었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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• pp.224-227
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• 1997

The International Affective Picture System (IAPS) developed by Lang and colleagues[1] is a world-widely adopted tool in studices relating a variety of physiological indices to subjective emotions induced by the presentation of standardized pictures of which subjective ratings are well established in the three dimensions of pleasure, arousal and dominance. In the present stuey we investigated whether distinctive EEG characteristics for six discrete emotions can be discernible using 12 IAPS pictures that scored highest subjective ratings for one of the 6 categorical emotions, i. e., happiness, sadness, fear, anger, disgust, and surprise (Two slides for each emotion). These pictures as visual stimuli were randomly given to 38 right-handed college students (20-26 years old) with 30 sec of exposure time and 30sec of inter-stimulus interval for each picture while EEG signals were recorded from F3, F4, O1, and O2 referenced to linked ears. The FFT technoque were used to analyze the acquired EEG data. There were significant differences in RP value changes of EEG bands, most prominent in theta, between positive positive and negative emotions, and partial also among negative emotions. This result is in agreement with previous studies[2, 3]. However, it requires further studied to decided whether IAPS could be a useful tool for catigorical approaches to emotion in addition to its traditional uwe, namely dimensional to emotion.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권4호
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• pp.203-223
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• 2014

This study proposes a novel context-aware recommender system, which is designed to recommend the items according to the customer's responses to the previously recommended item. In specific, our proposed system predicts the user's emotional state from his or her responses (such as facial expressions and movements) to the previous recommended item, and then it recommends the items that are similar to the previous one when his or her emotional state is estimated as positive. If the customer's emotional state on the previously recommended item is regarded as negative, the system recommends the items that have characteristics opposite to the previous item. Our proposed system consists of two sub modules-(1) emotion prediction module, and (2) responsive recommendation module. Emotion prediction module contains the emotion prediction model that predicts a customer's arousal level-a physiological and psychological state of being awake or reactive to stimuli-using the customer's reaction data including facial expressions and body movements, which can be measured using Microsoft's Kinect Sensor. Responsive recommendation module generates a recommendation list by using the results from the first module-emotion prediction module. If a customer shows a high level of arousal on the previously recommended item, the module recommends the items that are most similar to the previous item. Otherwise, it recommends the items that are most dissimilar to the previous one. In order to validate the performance and usefulness of the proposed recommender system, we conducted empirical validation. In total, 30 undergraduate students participated in the experiment. We used 100 trailers of Korean movies that had been released from 2009 to 2012 as the items for recommendation. For the experiment, we manually constructed Korean movie trailer DB which contains the fields such as release date, genre, director, writer, and actors. In order to check if the recommendation using customers' responses outperforms the recommendation using their demographic information, we compared them. The performance of the recommendation was measured using two metrics-satisfaction and arousal levels. Experimental results showed that the recommendation using customers' responses (i.e. our proposed system) outperformed the recommendation using their demographic information with statistical significance.