• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.323-333
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• 2023

Facial expression recognition can aid in the development of fatigue driving detection, teaching quality evaluation, and other fields. In this study, a facial expression recognition method was proposed with a residual masking reconstruction network as its backbone to achieve more efficient expression recognition and classification. The residual layer was used to acquire and capture the information features of the input image, and the masking layer was used for the weight coefficients corresponding to different information features to achieve accurate and effective image analysis for images of different sizes. To further improve the performance of expression analysis, the loss function of the model is optimized from two aspects, feature dimension and data dimension, to enhance the accurate mapping relationship between facial features and emotional labels. The simulation results show that the ROC of the proposed method was maintained above 0.9995, which can accurately distinguish different expressions. The precision was 75.98%, indicating excellent performance of the facial expression recognition model.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1261-1264
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• 2022

최근 본인에게 어울리는 색상을 배경으로 촬영하는 감성 증명사진이 유행하고 있다. 개인마다 퍼스널 컬러를 찾아 배경색에 적용하는 것은 시간, 비용, 인력적으로 어려움이 있으므로 자동으로 개인에 따른 배경색을 찾아서 사진을 합성하여 감성 증명사진을 제작해 주는 딥러닝 기반 시스템을 구축하였다. 본 논문에서는 Convolution Neural Network 를 기반으로 한 딥러닝 기술을 이용해 Image Matting 과 Multi-Label Classification 을 수행하여 기존 감성 증명사진들을 학습하여 모델을 구축하였으며, 해당 시스템으로 사용자에게 새로운 배경색이 적용된 감성 증명사진을 제공하는 웹 애플리케이션을 제안한다.

• 디자인학연구
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• 제19권3호
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• pp.131-142
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• 2006

The purpose of this study is to develop an online community construct, which proposes an inclusive illustration of the structure of online communities, for online community designers. This study reviewed researches from psychology, sociology, management engineering, and practical reports to understand the characteristics and dynamics of online communities. The proposed online community construct visualizes the cognitive, affective, and behavioral aspects of online community. As the notion of community originates from geographical groups, and with the assumption that geographical community shares identical characteristics with online community, this study reviewed researches about geographical communities as a starting-point. Then the study went through three main perspectives (1) online community attributes, (2) sense of online community and (3) challenges of online community. Then this study proposed an online community construct that encompasses the reviewed frameworks. The online community can be seen as a congregation of members from two sources. One is from the 'Shared Goal' that meets the personal needs. Given the shared goal, members gather into the community without personal relationship and have more chances to feel the sense of belonging to their needs fulfillment or benefit. This befitting tendency leads to strengthening of membership. Public online forums fall under this classification. The other source is from the emotional connections that are already initiated by personal and casual contacts in the real world. The network of emotional connection can evolve into an online congregation of people under faint boundaries. Although there is no (or weak) shared goal, members are strongly bound to other members. Personal homepage or web log (blog) can be classified as an example of relationship-oriented community.

• 한국언론정보학보
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• 제50권
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• pp.5-28
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• 2010

이성에 입각한 합리적이고 비판적인 토론의 중요성을 강조한 하버마스의 공론장론은 숙의민주주의라는 민주주의의 새로운 이념형을 제시하면서 근대를 복원했다는 찬사를 받았다. 그러나 이후 공론장론은 많은 비판을 받았고, 이에 대응해 반비판도 제기되면서 공론장론의 지평은 확대되어 왔다. 특히 공론장이 정치를 공적, 제도적 담론에 치우치게 함으로써 우리의 일상에서 큰 비중을 차지하는 사적, 감성적 측면을 배제하는 데 기여했다는 인식이 커지면서 공론장론에 대한 논의는 더욱 활발히 이루어졌는데, 감성적 공론장, 미학적 공론장, 표현적 공론장 등은 이러한 인식을 반영한 개념들이다. 이 글은 지금까지 이루어진 이러한 공론장 논의를 분석적으로 해부하고 향후 이론적 발전을 위해 유형화를 시도했다. 이 글에서는 공/사적, 이성적/감성적 두 개의 기준을 사용해 기존의 공론장을 '정치적 공론장', '대중주의', '차이다원주의', '친밀/프라이버시' 등의 네 유형으로 나누고 각 유형의 특징과 의의 및 한계에 대해 논의했다. 그리고 이들 서로 다른 유형의 공론장을 매개하고 조정하는 메타공론장 영역으로 미디어커뮤니케이션을 설정하고 그 가능성 및 함의를 제시했다.

• 감성과학
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• 제16권1호
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• pp.117-124
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• 2013

본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권11호
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• pp.419-426
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• 2018

구제역으로 인하여 국내 축산업계 및 관련 산업분야는 매년 막대한 피해를 입고 있다. 구제역과 관련한 다양한 학술적 연구들이 현재 진행되고는 있으나, 구제역의 발병에 따른 사회적 파급효과에 관한 공학적 분석 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 반응을 텍스트 마이닝 방법론을 사용하여 분석하는 체계적인 방법론을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 트위터에 게시된 트윗 중 구제역과 관련된 데이터를 수집한 후, 딥러닝 기법을 사용하여 극성 분류 과정을 거친다. 둘째, 토픽 모델링의 대표적인 기법 중 하나인 LDA를 활용하여 트윗으로 부터 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들로부터 극성별 동시출현 키워드 네트워크를 구성한다. 셋째, 키워드 네트워크을 통해 구제역의 위기단계 구간별 사회적 파급효과를 분석한다. 사례 분석으로써, 2010년 7월부터 2011년 12월까지 국내에서 발생한 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 변화를 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.491-498
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• 2022

본 연구는 괴테의 색채이론을 바탕으로 디지털 공간에서 감각적, 정서적, 경험적 색채를 공간색채로 정의하기 위한 목적으로 개념 및 분류 방법을 다음의 연구 방법을 통하여 제시하였다. 첫째, 이론적 고찰을 통해 공간색채 개념을 정의하고, 공간색채 분류로 표면색채, 테두리색채, 물리 색채 3가지로 유형화하였다. 둘째, 디지털 공간의 특성과 색채 시스템을 고찰하였다. 셋째, 앞선 이론적 고찰을 통해 유형화된 공간색채와 디지털 공간의 특성 및 색채 감각유형을 바탕으로 디지털 공간색채 4가지를 테크노 색채, 센스 색채, 픽셀 색채, 블러 색채로 도출하고 유형화하여 제시하였다. 이와 같은 연구 내용을 바탕으로 본 연구는 괴테의 색채론이 현시대에 갖는 의미를 디지털 공간색채를 통해 체계화하였다는 데 의의가 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1140-1146
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• 2018

최근 인간의 감정을 인식하는 연구 중 딥러닝 모델을 사용하여 복합적인 생체 신호를 분석하는 방법론이 대두되고 있다. 이때 학습하고자 하는 데이터의 종류에 따른 평가 방법 및 신뢰성은 감정 분류의 정확성에 있어 중요한 요소이다. 생체 신호의 경우 데이터의 신뢰성이 잡음 비율에 따라 결정되므로 잡음 검출 방법이 우수할수록 신뢰도가 올라가며, 감정을 정의하는 방법론에 따라 그에 맞는 적절한 감정 평가 방법이 수반될 때보다 정확하게 감정을 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Valence와 Arousal로 라벨링 된 멀티모달 생체 신호 데이터에 대해 데이터의 신뢰성을 검증하기 위한 웨이블릿 기반의 잡음 임곗값 설정 알고리듬 및 감정 평가 시 데이터 신뢰도와 Valence-Arousal 값에 따른 가중치를 부여하여 감정 인식률을 향상하는 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환을 이용해 신호의 웨이블릿 성분을 추출 후, 해당 성분의 왜도와 첨도를 구하여 햄펄 식별자를 통해 계산된 임곗값으로 잡음을 검출한 후, 원신호에 대한 잡음 비율을 고려하여 데이터의 신뢰성을 평가하고 가중치로 환산한다. 더불어 감정 데이터 분류 시 Valence-Arousal 평면의 중앙값과의 유클리디언 거리를 가중치로 환산하고, 감정 인식률에 대한 종합 평가 시 두 요소를 반영한다. ASCERTAIN 데이터셋을 활용하여 나타난 감정 인식률 개선 정도를 통해 제안된 알고리듬의 성능을 검증한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권6호
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• pp.892-905
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• 2022

본 연구는 한국청소년정책연구원에서 실시한 한국아동·청소년 패널조사의 초등학교 4학년 패널의 7차년도 자료인 고등학교 1학년에 재학중인 청소년을 대상으로 의사결정나무분석을 통하여 청소년 지위비행의 고위험군의 특성을 파악하고, 그 영향요인을 확인하였다. 본 연구의 대상자 1,979명 중 지위비행 집단은 264명으로 전체의 13.3%로 나타났다. 청소년 지위비행의 고위험군은 남자이면서 긍정적 양육방식을 낮게 인식하는 군이었다. 긍정적 양육방식이 가장 중요한 영향요인으로 나타났으며, 그 다음으로 성별, 정서문제, 교사관계, 성취가치 순이었다. 청소년 지위비행을 예방하기 위해 양육방식에 대한 부모교육 프로그램, 남자 청소년에게 특화된 중재 프로그램의 개발이 필요하다. 또한 공격성에 초점을 두었던 그 동안의 중재에서 더 나아가, 우울, 사회적 위축 등의 정서문제를 포괄적으로 다루는 중재가 요구된다. 특히 청소년에게 중요한 학교환경에서 교사관계가 가장 중요한 영향요인으로 밝혀진 바, 청소년 지위비행의 원인과 결과에 대한 교육, 상담기법에 대한 훈련을 통한 교사와의 관계 증진이 청소년 지위비행을 예방하는 보호요인으로 작용할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1137-1144
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• 2022

본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.