Recently, we are getting to interest in a user friendly machine. The emotion is one of most important conditions to be familiar with people. The machine uses sound or image to express or recognize the emotion. This paper deals with the method of recognizing emotion from the sound. The most important emotional component of sound is a tone. Also, the inference ability of a brain takes part in the emotion recognition. This paper finds empirically the emotional components from the speech and experiment on the emotion recognition. This paper also proposes the recognition method using these emotional components and the transition probability.
인간의 동작 인식에 대한 이전 연구는 주로 관절체로 표현된 신체 움직임을 추적하고 분류하는데 초점을 맞춰 왔다. 이 방식들은 실제 이미지 사용 환경에서 신체 부위에 대한 정확한 분류가 필요하다는 점이 까다롭기 때문에 최근의 동작 인식 연구 동향은 시공간상의 관심 점과 같이 저수준의, 더 추상적인 외형특징을 이용하는 방식이 일반화되었다. 하지만 몇 년 사이 자세 예측 기술이 발전하면서 자세 기반 방식에 대한 시각을 재정립하는 것이 필요하다. 본 연구는 외형 기반 방식에서 저수준의 외형특징만으로 분류기를 학습시키는 것이 충분한지에 대한 문제를 제기하면서 자세 예측을 이용한 효과적인 자세기반 동작인식 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 감정을 표현하는 동작 시나리오를 대상으로 외형 기반, 자세 기반 특징 및 두 가지 특징을 조합한 방식을 비교하였다. 실험 결과, 자세 예측을 이용한 자세 기반 방식이 저수준의 외형특징을 이용한 방식보다 감정 동작 분류 및 인식 성능이 더 나았으며 잡음 때문에 심하게 망가진 이미지의 감정 동작 인식에도 자세 예측을 이용한 자세기반의 방식이 효과적이었다.
For commercial inner space, studies about brand communication and VMD to inform brand identity to customers are very important. Accordingly, the study conducted questionnaire survey about 'emotional reaction, brand recognition, brand communication and satisfaction on VMD expressional elements' of customers and brand-related personnel on the ZARA flagship store. Through analysis of difference of evaluation on surveyed items between customers and brand personnels, importance of direction of VMD design applying brand communication which can satisfy customers and application of brand communication was verified. Specific results of the research are as follows: First, comparing brand personnel's expectation of recognition of their brand from customers, substantial level of recognition of brand by customers was lower. It is necessary for improvement through consumer analysis in order to raise brand recognition. Second, as the result of analysis of emotional reaction on VMD, it needs to lead customers to positive emotional reaction close to the brand plan intention by inducing 'exciting and sensational' brand concept to emotional reactions through comprehensive VMD image management and leading to 'free and convenient' emotional reaction and then communications with customers and minimizing emotional differences. Third, for brand communication and creation of 'interest', intention of ZARA, it needs to get maximum communicative effects with 'young' VMD design. Fourth, for satisfaction survey on VMD expressional elements, customers was less satisfied than brand personnel. Accordingly, in order to raise customers' satisfaction, show windows, entry, mannequins and objets should be planned with priority and it should also satisfy customers through communications with customers including advertisement and marketing.
본 연구의 목적은 피트니스 센터 이용자의 운동참여유형에 따른 감성조명의 인식을 살펴보는데 있다. 연구목적을 달성하기 위한 연구대상은 경인지역 피트니스 센터 이용객 292명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사도구로 색채유형은 오세민과 곽영신(2015)의 연구에서 사용한 색채계열을 사용하였으며, 색채 인식은 이복신(1997)의 연구에서 사용한 감성 형용사 척도를 사용하였다. 자료처리는 SPSS23.0을 이용하여 교차분석과 독립 t검증, 일원변량분석을 실시하였다. 이에 본 연구를 통해 도출된 결과를 통해 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 피트니스 이용자의 감성조명 색채선호도는 성별에 따라 차이가 있다. 둘째, 피트니스 이용자의 감성조명 색채별 인식의 차이는 성별, 연령에서 색채별 부분적 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한, 피트니스 이용자의 운동참여유형에 따른 감성조명 색채 인식의 차이에서도 각 색채별 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 자활사업 참여자의 주관적 건강인식 수준과 정서적 자활과의 관계를 살펴보고자 하였다. 자활사업 참여자가 주관적으로 인지하는 건강상태는 사업 참여 동기나 일에 대한 태도에 중요한 영향을 미칠 수 있고 자활성과와도 연결될 수 있다. 그러므로 경제적 자활을 이루기 위한 과정적 측면으로서의 정서적 자활이 주관적 건강인식 수준과 어떠한 관계가 있는지를 살펴보고, 동시에 이에 대한 시사점을 모색하고자 하였다. 연구대상은 원주시의 자활사업 참여자를 대상으로 하였으며 총 127부를 본 연구의 분석 자료로 사용하였으며 연구결과는 다음과 같이 나타났다. 첫째, 주관적 건강인식 수준과 정서적 자활은 유의한 정(+)적 상관관계를 나타내고 있다. 둘째, 자활사업 참여기간은 주관적 건강인식이나 정서적 자활에 부(-)적 영향을 미치고 있으며, 참여자의 연령은 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 제언으로는 복지수급에 따른 조건부과로 인해 비자발적으로 자활사업에 참여하는 조건부수급자들이 삶의 태도나 일에 대한 생각을 긍정적으로 인식할 수 있도록 참여자의 욕구와 수준에 맞는 정서적 심리적 프로그램을 강화한다면, 주관적 건강인식 수준과 더불어 정서적 자활수준도 향상될 것으로 사료된다.
Objective: This study classified three different emotional states(boredom, pain, and surprise) using physiological signals. Background: Emotion recognition studies have tried to recognize human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 122 college students participated in this experiment. Three different emotional stimuli were presented to participants and physiological signals, i.e., EDA(Electrodermal Activity), SKT(Skin Temperature), PPG(Photoplethysmogram), and ECG (Electrocardiogram) were measured for 1 minute as baseline and for 1~1.5 minutes during emotional state. The obtained signals were analyzed for 30 seconds from the baseline and the emotional state and 27 features were extracted from these signals. Statistical analysis for emotion classification were done by DFA(discriminant function analysis) (SPSS 15.0) by using the difference values subtracting baseline values from the emotional state. Results: The result showed that physiological responses during emotional states were significantly differed as compared to during baseline. Also, an accuracy rate of emotion classification was 84.7%. Conclusion: Our study have identified that emotions were classified by various physiological signals. However, future study is needed to obtain additional signals from other modalities such as facial expression, face temperature, or voice to improve classification rate and to examine the stability and reliability of this result compare with accuracy of emotion classification using other algorithms. Application: This could help emotion recognition studies lead to better chance to recognize various human emotions by using physiological signals as well as is able to be applied on human-computer interaction system for emotion recognition. Also, it can be useful in developing an emotion theory, or profiling emotion-specific physiological responses as well as establishing the basis for emotion recognition system in human-computer interaction.
The emotion recognition is one of the most significant interface technologies which make the high level of human-machine communication possible. The central nervous system stimulated by emotional stimuli affects the autonomous nervous system like a heart, blood vessel, endocrine organs, and so on. Therefore bio-signals like HRV, ECG and EEG can reflect one' emotional state. This study investigates the correlation between emotional states and bio-signals to realize the emotion recognition. This study also covers classification of human emotional states, selection of the effective bio-signal and signal processing. The experimental results presented in this paper show possibility of the emotion recognition.
감성인식을 규칙적으로 제어하고 변화하려는 감성컴퓨터 연구에 관심이 집중되고 있다. 따라서 색채 감성컴퓨팅의 정량화한 객관적인 평가 방식 적용이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 숫자화한 표현방식으로 색채 디지털 감성컴퓨팅 계산을 적용한다. 감성컴퓨팅 연구방식은 이미지에 집중된 감성인식인 색채 속성으로 구성하고, 색채 감성속성은 색상, 명도, 채도로 구분한다. 감성속성의 비중톤 증감에 따른 감성점수와 가중치를 감성식에 적용하여 계산한다. 감성계산식은 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 계산한다. 그리고 감성좌표에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차점을 감성점으로 위치한다. 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 활용한다. 감성점 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 색채 감성컴퓨팅을 통해 정량화한다.
서비스 산업의 성장과 함께 감정노동자의 스트레스가 사회적 문제로 인식되어 2018년 감정노동자 보호법이 시행되었다. 그러나 실질적인 감정노동자 보호 시스템의 부족으로 스트레스 관리를 위한 디지털 시스템이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 대표적인 감정노동자인 고객 상담사를 위한 딥러닝 기반 스트레스 감지 시스템을 제안한다. 시스템은 실시간 얼굴검출 모듈, 한국인 감정 이미지 중심의 이미지 빅데이터를 딥러닝한 감정분류 FER 모듈, 마지막으로 스트레스 수치만을 시각화하는 모니터링 모듈로 구성된다. 이 시스템을 통하여 감정노동자의 스트레스 모니터링과 정신질환 예방을 목표로 설계하였다.
기존 연구에 따르면 감정은 신체 감각 및 신체 움직임과 같은 신체적 변화에 영향을 주고, 감정 자극에 따라 다르게 나타난다고 알려져 있다. 그러나, 감정의 자극에 따른 신체 감각 및 신체 움직임의 활성화 정도 및 Autonomous emotion recognition(AER) 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 20명의 피험자를 대상으로 3가지 종류의 감정 자극(단어, 사진, 영상)을 활용하여 AER 시스템에 미치는 영향을 연구하였다. 측정 변인으로는 정서적 반응, 컴퓨터 기반 자가 보고, Motion Capture 장비를 통해 측정한 신체 움직임을 활용하였다. 본 연구의 결과를 통하여 영상 자극이 다른 자극에 비해 더 많은 신체 움직임을 유도하는 것을 확인하고, 영상 자극을 통해 수집한 신체적 특이점이 AER을 위한 분류 정확도 역시 가장 높음을 확인하였다. 신체 움직임을 기반으로 한 감정적 특이점은 행복, 놀람, 분노, 중립 등에서 감정 유도 자극의 종류에 따라 비슷한 패턴이 나타남을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 신체적 변화를 기반으로 한 AER 시스템 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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