• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2463-2466
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• 2003

This paper studied the pattern recognition algorithm and feature parameters for emotion recognition. In this paper, KNN algorithm was used as the pattern matching technique for comparison, and also VQ and GMM were used lot speaker and context independent recognition. The speech parameters used as the feature are pitch, energy, MFCC and their first and second derivatives. Experimental results showed that emotion recognizer using MFCC and their derivatives as a feature showed better performance than that using the Pitch and energy Parameters. For pattern recognition algorithm, GMM based emotion recognizer was superior to KNN and VQ based recognizer

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.116-122
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• 2010

급격한 컴퓨터 기술의 발달로 인간과 컴퓨터 상호작용 (Human Computer Interface : HCI)에 대한 중요성이 높아지면서 보다 인간 친화적인 시스템 설계에 대한 요구가 높아지고 있다. 인간 친화적인 시스템 구축을 위해서는 먼저 개인성과 감성적요소가 고려되어야 한다. 지식(Knowledge), 감정(Emotion), 개인성(Personality)의 각 영역에서 이를 실현하려는 시도는 많이 되고 있으나 이 세 가지 요소를 연결하는 시도는 아직 미흡한 실정이다. 지식이 기억될 때 감정도 함께 기억되는 경우가 많으며 사고 과정과 결정 단계에서 감정적인 상태는 막대한 영향을 미친다. 따라서 좀 더 인간 친화적이며 섬세하고 효율적인 지능 시스템 구현을 위해서는 이러한 세 가지 요소를 고려한 시스템이 모델링되고 설계되어야 한다. 본 논문에서는 개인성을 고려한 지식-감정 반응 모델을 설계하고, 개인성을 구현하기위하여 5가지 타입을 정의하고 타입매칭선택 메커니즘에 의해 추출된 사고 스레드의 감정벡터를 계산하고 자극에 반응하는 방법을 제안하였다. 또한 제안된 시스템을 가상메모리에 적용하여 타입별 감정 반응을 시뮬레이션 하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1149-1155
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• 2017

최근 통신 기술의 발달로 공간 내 환경 자극을 나타내는 다양한 센서 데이터 수집이 가능해졌다. 베이지안 네트워크는 추론 근거를 확률적으로 고려함으로써 센서 데이터의 불확실하고 불완전한 특성을 보완할 수 있다. 본 논문은 환경 자극의 심리적 영향력을 고려하여 설계된 모듈형 베이지안 네트워크 기반 대중 감성 예측 시스템을 제안한다. 또한 단일 베이지안 네트워크를 모듈화하여 공간 내 환경 자극 변동의 유연한 대응 및 효율적 추론을 수행하였다. 시스템의 성능 검증을 위해 유치원 공간에서 수집된 조도, 음량, 온도, 습도, 색 온도, 음향, 향기, 대중 감성 데이터를 기반으로 대중 감성을 예측하였다. 실험 결과, 제안하는 방법의 예측 정확도는 85%로 여타 분류 기법보다 높은 성능을 나타내었다. 정량적, 정성적 분석을 통해 대중 감성 예측을 위한 확률 기반 방법론의 가능성 및 한계를 분석하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제30권6호
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• pp.705-713
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• 2011

Objective: The aim of this study is to compare results of emotion recognition by several algorithms which classify three different emotional states(happiness, neutral, and surprise) using physiological features. Background: Recent emotion recognition studies have tried to detect human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 217 students participated in this experiment. While three kinds of emotional stimuli were presented to participants, ANS responses(EDA, SKT, ECG, RESP, and PPG) as physiological signals were measured in twice first one for 60 seconds as the baseline and 60 to 90 seconds during emotional states. The obtained signals from the session of the baseline and of the emotional states were equally analyzed for 30 seconds. Participants rated their own feelings to emotional stimuli on emotional assessment scale after presentation of emotional stimuli. The emotion classification was analyzed by Linear Discriminant Analysis(LDA, SPSS 15.0), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer perceptron(MLP) using difference value which subtracts baseline from emotional state. Results: The emotional stimuli had 96% validity and 5.8 point efficiency on average. There were significant differences of ANS responses among three emotions by statistical analysis. The result of LDA showed that an accuracy of classification in three different emotions was 83.4%. And an accuracy of three emotions classification by SVM was 75.5% and 55.6% by MLP. Conclusion: This study confirmed that the three emotions can be better classified by LDA using various physiological features than SVM and MLP. Further study may need to get this result to get more stability and reliability, as comparing with the accuracy of emotions classification by using other algorithms. Application: This could help get better chances to recognize various human emotions by using physiological signals as well as be applied on human-computer interaction system for recognizing human emotions.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.998-1003
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• 2020

본 논문에서는 기존 감정 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 감정 적응을 사용한 감정 학습 방법이 제안되었다. 감정 적응을 위하여 적은 개수의 학습 감정 음성과 감정 적응 방식을 사용하여 감정이 없는 음성 모델로부터 감정 음성 모델이 생성되었다. 이러한 방법은 기존 방법보다 적은 개수의 감정 음성을 사용하여도 우수한 성능을 나타내었다. 학습을 위하여 충분한 감정 음성을 얻는 것은 쉽지 않기 때문에 적은 개수의 감정 음성을 사용하는 것은 실제 상황에서 매우 실용적이다. 4가지 감정이 포함된 한국어 데이터베이스를 사용한 실험 결과에서 감정 적응을 이용한 제안된 방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 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.277-281
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• 2000

This paper deals with the construction of database system for the human sensibility evaluation.Recently, although a great deal of research efforts have been made to find out the relationships between products and emotion, the main focus of studies have been on visual and auditory sense and less on human sensibility evaluation. Therefore, we think that continuous and systematic studies on odors and the construction of database system are strongly needed in order to enhance the competitive power of products related to them.In this paper, we developed a human sensibility evaluation database system fitted with the characteristics of our country. 쏜 design procedures of database system are presented. According to these procudures, a new database system is implemented on personal computer using MS Access and Visual and is validated.

• 한국의류학회지
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• 제45권6호
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• pp.949-964
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• 2021

Accumulation of high-quality data is crucial for AI learning. The goal of using AI in fashion service is to propose of a creative, personalized solution that is close to the know-how of a human operator. These customized solutions require an understanding of fashion products and emotions. Therefore, it is necessary to accumulate data on the attributes of fashion products and fashion emotion. The first step for accumulating fashion data is to standardize the attribute with coherent system. The purpose of this study is to propose a fashion emotional classification system. For this, images of fashion products were collected, and metadata was obtained by allowing consumers to describe their emotions about fashion images freely. An emotional classification system with a hierarchical structure, was then constructed by performing frequency and CONCOR analyses on metadata. A final classification system was proposed by supplementing attribute values with reference to findings from previous studies and SNS data.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.207-213
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• 2014

본 논문에서는 블루투스 기반의 효율적인 실내 감성조명 제어 시스템을 제안한다. 제안된 블루투스 기반의 실내 감성조명 제어 시스템은 블루투스 모듈을 이용해 모바일이나 PC, 월 패드로 점등제어 할 수 있으며, 모션 센서로 자동 점등제어가 가능하게 설계하였다. 또한, 온도, 습도, 조도, 모션 센서로 외부환경에 따라 LED 점 소동을 제어하고, 움직임 미감지시에는 패턴을 이용하여 점등제어하게 설계하였다. 시스템은 블루투스 기반으로 조명 센서를 사용하고, 원하는 조명 제어를 선택하여 자동 제어 할 수 있다. 제안하는 실내 감성조명 제어 시스템의 효율성 검증 결과 기존 단순 On/Off의 제어 시스템보다 전력 소비를 감소시켰고, 에너지 절감 효과를 극대화 할 수 있었으며, 거주자에게 적합하게 내부 환경을 제공할 수 있도록 설계하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.107-114
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• 2012

본 논문에서는 고객의 불만관리 및 상담원의 상담품질 관리를 위한 고객센터 자동 모니터링 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 제안된 시스템에서는 평상/화남의 2가지 감성에 대한 음성 감성인식 기술과 핵심어인식 기술을 사용하여 상담내역에 대한 보다 정확한 모니터링이 가능하고, 욕설, 성희롱 등의 언어폭력을 일삼는 고객에 대한 전문상담 및 관리가 가능하다. 서로 다른 환경에서 구축된 이종 음성 DB를 이용하여 불특정 고객들의 질의 음성에 안정적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 실제 고객센터 상담내역 데이터를 이용하여 성능을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.284-288
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• 2006

In this paper, we apply several pattern recognition algorithms to emotion recognition system with speech signal and compare the results. Firstly, we need emotional speech databases. Also, speech features for emotion recognition is determined on the database analysis step. Secondly, recognition algorithms are applied to these speech features. The algorithms we try are artificial neural network, Bayesian learning, Principal Component Analysis, LBG algorithm. Thereafter, the performance gap of these methods is presented on the experiment result section. Truly, emotion recognition technique is not mature. That is, the emotion feature selection, relevant classification method selection, all these problems are disputable. So, we wish this paper to be a reference for the disputes.