• 한국의상디자인학회지
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• 제19권4호
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• pp.17-27
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• 2017

This study analyzes the trends of photo image components and forms of expression in global fashion advertising photos. First, photo image components are classified into seven categories: location (indoor-outdoor), the model's movement, pose, facial expression, gender, race and number of models. The forms of expression are classified into six categories: direct expression, sensual expression, symbolic expression, storytelling expression, dramatic expression, and sexual expression. With the aforementioned classifications, the trends were studied for three years from 2013 to 2015. The analysis result indicates the following: for the details of photo image components, the portion of indoor photos, static poses and conscious facial expressions was over 60% of the total for every season of the 3 years, while there was a slight increase in the number of models and the diversity of races. For the forms of expression, the sensual expression showed the largest portion accounting for over 50% of the total, followed by direct expression and storytelling expression. The findings from this study show that the trends of photo image components and forms of expression in global fashion advertisements are changing. Therefore, domestic companies will need to develop photo image components and forms of expression in line with the changing global fashion advertisement trends.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.97-104
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• 2009

본 논문은 고차원 얼굴 모션 캡처 데이터를 선형 및 비선형 투영 기법에 각각 적용하고, 이를 2차원 평면으로 투영하기 위한 최적의 방법론에 대한 것이다. 본 방법의 핵심 요소는 프레임 단위의 고차원 얼굴 표정 데이터를 선형 투영 기법인 PCA와 비선형 투영 기법인 Isomap, MDS, CCA, Sammon's Mapping, LLE 등에 적용하고 이를 저차원 공간에 분포시키는 방법론 및 그 결과를 비교 분석하는 것이다. 이를 위해서는 먼저 기존의 고차원 얼굴 표정 프레임 데이터들 사이의 거리를 구하고, 선형 및 비선형 투영 기법들을 적용한 상태에서 기존의 데이터들 사이의 거리 관계를 유지하면서 저차원인 2차원 평면 공간에 분포시키는 것이다. 그리고 2차원 공간에 분포된 얼굴 표정 데이터가 원형 데이터와 비교 했을 때, 최적의 상태로 프레임 데이터들 사이의 거리 관계를 유지하고 있는 투영 기법을 찾는다. 결국 본 논문에서는 고차원 얼굴 표정 데이터를 저차원 공간에 투영하기 위한 선형 및 비선형 투영 기법들을 비교 분석하고, 각각에서 최적의 투영 기법을 찾아낸다.

• 패션비즈니스
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• 제25권6호
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• pp.119-130
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• 2021

This study investigated the effects of the chatbot's level of anthropomorphism - closeness to the human form - and its self-disclosure - delivery of emotional exchange with the chatbot through its facial expressions and chatting message on the user's intention to accept the service. A 2 (anthropomorphism: High vs. Low) × 2 (self-disclosure through facial expressions: High vs. Low) × 2 (self-disclosure through conversation: High vs. Low) between-subject factorial design was employed for this study. An online survey was conducted and a total of 234 questionnaires were used in the analysis. The results showed that consumers used chatbot service more when emotions were disclosed through facial expressions, than when it disclosed fewer facial expressions. There was statistically significant interaction effect, indicating the relationship between chatbot's self-disclosure through facial expression and the consumers' intention to use chatbot service differs depending on the extent of anthropomorphism. In the case of "robot chatbots" with low anthropomorphism levels, there was no difference in intention to use chatbot service depending on the level of self-disclosure through facial expression. When the "human-like chatbot" with high anthropomorphism levels discloses itself more through facial expressions, consumer's intention to use the chatbot service increased much more than when the human-like chatbot disclosed fewer facial expressions. The findings suggest that chatbots' self-disclosure plays an important role in the formation of consumer perception.

• 융합보안논문지
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• 제12권4호
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• pp.41-47
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• 2012

B2C(Business to Customer) 산업에 있어 효율적인 성과관리를 위해서는 고객이 원하는 서비스 요소를 추론하여 고객이 원하는 서비스를 제공하고 그 결과를 평가하여 지속적으로 서비스품질 및 성과를 향상 할 수 있도록 해야 한다. 그것을 위한 중요한 요소는 고객 만족도의 정확한 피드백인데 현재 국내에는 고객의 만족도 측정에 대한 정량적이고 표준화된 시스템이 열악한 상황이다. 최근 얼굴표정 및 생체데이터를 감지하여 사람의 감정을 인식하는 휴대폰 및 관련서비스 기술에 관한 연구가 증가하고 있다. 얼굴에서의 감정인식은 현재 연구되어지는 여러 가지 감정인식 중에서 효율적이고 자연스러운 휴먼 인터페이스로 기대되고 있다. 본 연구에서는 효율적인 얼굴감정 인식에 대한 분석을 하고 고객의 얼굴감정인식을 이용하여 고객의 만족도를 추론할 수 있는 고객피드백시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.748-750
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• 2023

Facial expression recognition technology's rapid growth and development have garnered significant attention in recent years. This technology holds immense potential for various applications, making it crucial to stay up-to-date with the latest trends and advancements. Simultaneously, it is essential to identify and address the challenges that impede the technology's progress. Motivated by these factors, this study aims to understand the latest trends, future directions, and challenges in facial expression recognition technology by utilizing text mining to analyze papers published between 2020 and 2023. Our research focuses on discerning which aspects of these papers provide valuable insights into the field's recent developments and issues. By doing so, we aim to present the information in an accessible and engaging manner for readers, enabling them to understand the current state and future potential of facial expression recognition technology. Ultimately, our study seeks to contribute to the ongoing dialogue and facilitate further advancements in this rapidly evolving field.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권1호
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• pp.39-48
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• 2005

전통적인 2차원 애니메이션 제작기법에 의하면, 애니메이션의 기대효과(Anticipation)는 동작에 대한 준비단계로서 사실적이고 풍부한 표현을 하는데 중요한 역할을 한다고 알려져 있다. 얼굴 표정 애니메이션 데이타가 충분히 길다고 가정하면, 특정한 얼굴 표정에 대한 기대효과가 주어진 애니메이션 데이타에 존재할 가능성이 높다. 본 논문에서는 주어진 얼굴 표정 애니메이션 데이타로부터 얼굴 표정의 기대효과를 자동으로 추출하여 추가하는 방법을 제시한다. 먼저 애니메이션 데이타에 대해 중요요소분석법(Principal Component Analysis)을 적용하여 얼굴 모델의 모든 정점을 비슷한 움직임의 방향을 갖는 요소(Component)의 집합으로 분류한다. 각각의 요소에 대하여, 반대 방향의 움직임을 갖는 보정 애니메이션 데이타를 파 요소에 대한 기대효과로서 추출하고, 이 중에서 얼굴 모델의 위상정보를 보존하는 최적의 기대효과를 주어진 보정의 기대효과로 선택한다. 선택된 기대효과는 애니메이션 데이타의 연속성과 재생 시간을 유지하도록 주어진 표정과 적절히 합성(Blend)한다. 모션캡쳐 및 키프레임 작업에 의한 3차원 얼굴 보정 애니메이션 데이타를 입력으로 하여 기대효과론 자동으로 생성하는 실험격과를 제시한다. 본 논문은 전통적인 2차원 애니메이션 제자방법 중 하나인 기대효과를 3차원 얼굴 표정 애니메이션에 적용하는 새로운 방법을 제시하여, 애니메이션 제작자가 얼굴 표정을 선택하는 간단한 상호작용만으로도 기대효과가 추가된 3차원 얼굴 보정 애니메이션을 손쉽게 얻을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.137-145
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• 2005

본 연구는 3D캐릭터 개발에 효율성을 높이고, 보다 인간의 표정에 가까운 캐릭터표정을 제작하기 위하여 실시되었다. 각 연령층별, 성별, 직위 등의 계층으로 각 감정영역을 데이터화하여 하나의 시스템으로 연동되어진다면 애니메이션, 만화, 연기 및 다양한 영상 엔터테인먼트산업과 이에 필요한 인력양성에 고무적인 반향을 일으킬 수 있을 것으로 사료된다. 이에 그 기반연구로 실시된 선행 연구를 바탕으로 이번 연구에서는 연구영역 중 1개 계층 8대 감정영역에 대한 표본연구로 진행하였다. 이로써 인간의 감정과 표현 간에는 일련의 연계성이 존재하며, 특히 표정에서 나타나는 비언어적 감성기호들을 범주화할 수 있다는 가정을 증명할 수 있었다. 그러나 인간의 풍부한 감정은 하나의 자극에 대한 단일감정보다는 다수 또는 지속자극에 대한 복합기호로서 표출되므로 이에 대한 통제는 많은 어려움이 있고, 본 연구에서 제시한 연구 모델은 각 영역별, 척도별 단일 감정에 대한 내용만을 다루기 위해 실험환경을 일부 조작하였다. 본 연구의 결과는 다양한 미디어제작에 필요한 가상캐릭터의 표정, 의인화 등을 위한 주요한 데이터로 활용가능하며, 향후 연구에서는 더 많은 표본에 대한 폭넓은 데이터베이스 구축과 상대적 비교검증이 이루어져야한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.60-68
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• 2007

본 논문에서는 자동으로 사용자의 얼굴 표정을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 휴리스틱 정보를 기반으로 설계된 트리 구조를 이용하여 행복, 역겨움, 놀람의 감정과 무표정을 인식한다. 카메라로부터 영상이 들어오면 먼저 얼굴 특징 검출기에서 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 획득한다. 그 후에 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 눈 영역과 비 눈 영역으로 구분한 뒤 눈의 중심 영역과 에지 정보를 기반으로 하여 눈, 눈썹, 입 등의 얼굴 특징을 찾는다. 검출된 얼굴 특징들은 얼굴 표정 인식기에 사용되며 얼굴 인식기는 이를 기반으로 한 decision tree를 이용하여 얼굴 감정을 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 MMI JAFFE, VAK DB에서 총 180장의 이미지를 사용하여 테스트하였고 약 93%의 정확도를 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.613-618
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• 2021

표정 인식은 다양한 분야에서 지속적인 연구의 주제로서 자리 잡아 왔다. 본 논문에서는 얼굴 이미지 랜드마크 간의 거리를 계산하여 추출된 특징을 사용해 각 랜드마크들의 관계를 분석하고 5가지의 표정을 분류한다. 다수의 관측자들에 의해 수행된 라벨링 작업을 기반으로 데이터와 라벨 신뢰도를 높였다. 또한 원본 데이터에서 얼굴을 인식하고 랜드마크 좌표를 추출해 특징으로 사용하였으며 유전 알고리즘을 이용해 상대적으로 분류에 더 도움이 되는 특징을 선택하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 표정 인식 분류를 수행하였으며 제안된 방법을 이용하였을 때가 CNN을 이용하여 분류를 수행하였을 때 보다 성능이 향상됨을 볼 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.478-484
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• 2004

이 연구는 비언어적 감성기호인 인간의 표정에 관한 것으로 3D캐릭터콘텐츠제작을 위한 기반 연구로 진행되었다. 인간의 감정과 표현에는 일종의 연계성이 있으며 인간의 표정에 나타나는 감성기호에는 일정한 패턴의 체계가 존재한다. 인간의 풍부하고 복잡 미묘한 감성은 감정이라는 형태로 표출되어지고, 복합적이고 세세한 감정의 형태를 모두 통제하는 것은 불가능하리라 사료되나, 감정의 영역에 대한 적정한 일체화 행위를 통하여 각 감정 영역별 흐름을 찾을 수 있을 것으로 기대된다. 표정 이외의 인간의 다른 행동들 역시 이처럼 특징적인 형태, 유사성 등이 존재하나 본 연구에서는 인간의 표정에 제한하여 연구를 실시하였고, 연구를 통하여 보다 편리한 표정제작에 도움이 될 수 있는 감정의 표출 형태 중 표정의 범주화를 실시코자 한다.