• 디자인학연구
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• 제12권4호
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• pp.129-137
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• 1999

컴퓨터를 매개로 하여 재화가 생산되고 새로운 용역이 창출되는 21세기를 맞이하며 인터넷환경에서 대화형 엔터테인먼트산업은 무한한 가능성을 가진 것으로 평가되고 있다. 인터넷에서 다루어지는 콘텐츠를 그 성격과 목적에 따라 Identity, Entertainment, Learning, Shopping, Community의 여섯가지 분류에 근거할 때 국내 인터넷 비즈니스의 가장 큰 부분을 차지하는 영역은 Shopping과 Community으로 볼 수 있다. 이 중 Community영역은 사이버 공간에서 가상사회를 형성하기 때문에 인터넷 비즈니스를 위해 매우 중요하다. 채팅(Chatting)프로그램은 PC통신을 근간으로 인터넷으로 발전되어 Community를 구성하는 가장 효과적인 수단이 되고 있다. 이러한 채팅이 기존의 텍스트 환경에서 애니메이션 그래픽 채팅으로 전환된다면 효과적으로 사용자들의 감성적 기호를 수용할 수 있다고 본다. 따라서 본 애니메이션 그래픽 채팅은 미래의 가상현실 기법을 동원한 사이버 채팅프로그램을 지향하면서 연구되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.76-79
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• 2014

얼굴 인식은 표정과 포즈 또는 주변 조명변화 등 예기치 못한 영향으로 어려움이 크다. 또한 모바일 장치에서 실시간 처리를 위하여 모바일 환경의 한정된 제한이 필히 고려되어야 한다. 본 논문에서 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 얼굴 검출은 선형(Linear) 또는 위상(Phase-only) 정합 필터(Matched filter), 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 먼저 얼굴 후보 윈도우 영역은 정합필터의 출력에 의하여 추출되고 그 다음에 피부색 테스트와 에지 마스크 필터링 테스트로 검출된 후보 영역 중 오경보(False alarm) 영역이 제거된다. 제안된 방법은 Android 플랫폼에서 JAVA를 이용하여 개발되었다. 실험 결과는 모바일 환경에서 얼굴 인식이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.958-961
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• 2019

Convolutional neural network(CNN)의 등장으로 얼굴 표현 인식 연구는 많은 발전을 이루었다. 그러나, 기존의 CNN 접근법은 미리 학습된 훈련모델에서 Multiple-level 의 의미적 맥락을 포함하지 않는 Attention-embedded 문제가 발생한다. 사람의 얼굴 감정은 다양한 근육의 움직임과 결합에 기초하여 관찰되며, CNN 에서 딥 레이어의 산출물로 나온 특징들의 결합은 많은 서브샘플링 단계를 통해서 class 구별와 같은 의미 정보의 손실이 일어나기 때문에 전이 학습을 통한 올바른 훈련 모델 생성이 어렵다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문은 Backbone 네트워크의 Multi-level 특성에서 Channel-wise Attention 통합 및 의미 정보를 포함하여 높은 인식 성능을 달성하는 Densely Backwarnd Attention(DBA) CNN 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 High-level 기능에서 채널 간 시멘틱 정보를 활용하여 세분화된 시멘틱 정보를 Low-level 버전에서 다시 재조정한다. 그런 다음, 중요한 얼굴 표정의 묘사를 분명하게 포함시키기 위해서 multi-level 데이터를 통합하는 단계를 추가로 실행한다. 실험을 통해, 제안된 접근방법이 정확도 79.37%를 달성 하여 제안 기술이 효율성이 있음을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.79-86
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• 2020

본 논문에서는 비등방성 특징 기반의 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)을 이용한 효율적인 감성 완화 프레임워크를 제안한다. 감성을 완화시키는 것은 감성 분석만큼이나 중요하며, 사람의 우울함이나 외로움을 자동으로 완화시켜줄 수 있는 프레임워크로써 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)측면에서도 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 1) 마이크로소프트의 Emotion API를 이용하여 얼굴 표정으로부터 변화하는 감정값을 계산하고, 2) 이 감정값의 차이를 이용하여 우울이나 외로움 같은 이상 감정을 인지한다. 3) 마지막으로, 감성 히스토그램과 비등방성 특성을 고려한 감정 메시 기반의 매칭 과정을 거침으로써 사용자에게 완화된 감성이 내포된 이미지들을 제시해준다. 본 논문에서 제안하는 기법은 얼굴 영상을 이용하여 사용자가 쉽게 감성의 변화를 인지하고, 완화된 감성으로 감정을 트레이닝 할 수 있는 시스템이다.

• 로봇학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.74-79
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• 2019

In this paper, we develop a virtual experimental environment to investigate users' eye gaze in human-robot social interaction, and verify it's potential for further studies. The system consists of a 3D robot character capable of hosting simple interactions with a user, and a gaze processing module recording which body part of the robot character, such as eyes, mouth or arms, the user is looking at, regardless of whether the robot is stationary or moving. To verify that the results acquired on this virtual environment are aligned with those of physically existing robots, we performed robot-guided quiz sessions with 120 participants and compared the participants' gaze patterns with those in previous works. The results included the followings. First, when interacting with the robot character, the user's gaze pattern showed similar statistics as the conversations between humans. Second, an animated mouth of the robot character received longer attention compared to the stationary one. Third, nonverbal interactions such as leakage cues were also effective in the interaction with the robot character, and the correct answer ratios of the cued groups were higher. Finally, gender differences in the users' gaze were observed, especially in the frequency of the mutual gaze.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1494-1507
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• 2018

Intelligent human identification using face information has been the research hotspot ranging from Internet of Things (IoT) application, intelligent self-service bank, intelligent surveillance to public safety and intelligent access control. Since 2D face images are usually captured from a long distance in an unconstrained environment, to fully exploit this advantage and make human recognition appropriate for wider intelligent applications with higher security and convenience, the key difficulties here include gray scale change caused by illumination variance, occlusion caused by glasses, hair or scarf, self-occlusion and deformation caused by pose or expression variation. To conquer these, many solutions have been proposed. However, most of them only improve recognition performance under one influence factor, which still cannot meet the real face recognition scenario. In this paper we propose a multi-scale parallel convolutional neural network architecture to extract deep robust facial features with high discriminative ability. Abundant experiments are conducted on CMU-PIE, extended FERET and AR database. And the experiment results show that the proposed algorithm exhibits excellent discriminative ability compared with other existing algorithms.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.3-12
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• 2020

플레이어 경험연구는 게임콘텐츠에 대한 플레이어의 행동과 심리적 반응을 포함하며, 포괄적인 게임경험보다는 특정 게임요소에 대한 플레이어의 미적경험에 집중하고 있다. 본 논문은 게임플레이 과정에서 도출되는 플레이어의 미적경험 데이터를 코드로 제시하고 어드벤처 게임을 대상으로 플레이어 경험수준별 미적경험 데이터를 분석하였다. 이러한 연구결과는 기존 게임분석 연구의 한계를 보완할 수 있으며, 창작자가 게임디자인 단계에서 적용할 수 있는 실질적인 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.207-215
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• 2020

게임의 미적경험 연구는 플레이경험의 예술적 담론 형태의 인문·사회적 접근과 게임 내 특정 대상의 구조적 판별 위주의 공학적 접근에 편중되어 있다. 본 논문은 게임플레이 과정에서 플레이어의 경험적 측면을 분석할 수 있는 미적경험 과정에 대한 이론적 틀을 마련하였다. 이를 바탕으로 미적경험에 대한 인지적 데이터(시선추적, 플레이행동, 얼굴표정)의 유형을 분류하고 그 측정방법을 제시하였다. 파일럿 테스트를 통해 측정방법의 오류 및 고려사항을 도출함으로써 플레이어 관점의 실증적 연구를 수행하는데 기여할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.127-134
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• 2009

최근 선진국 뿐 아니라 우리나라에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 모델에 대해 많은 연구를 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅이란 언제 어디서나 사용하는 컴퓨팅 환경을 의미하는 말로, 다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어 필요한 곳이라면 언제 어디서나 컴퓨팅을 할 수 있는 환경을 말한다. 본 연구에서는 사용자의 감성을 인식하기 위해서 얼굴 표정, 온도, 습도, 날씨, 조명등을 사용하여 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하였고, 감성추론 엔진은 Jena(예나)를 사용한다. 본 연구에서 제시한 상황인식 서비스인프라(Context-Awareness Service Infra)의 구조는 기능에 따라 여러 개의 모듈로 나뉜다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제35권1호
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• pp.57-65
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• 2024

Autism spectrum disorder (ASD) can be associated with eating problems. However, currently, there is a lack of established guidelines for assessing and addressing eating behaviors in individuals with ASD. This gap in research exists due to the challenges associated with using traditional assessment methods, which may lead to discrepancies in responses and unintentional potential biases from caregivers. In this review, we provided a comprehensive overview of various eating behaviors commonly observed in individuals with ASD. These behaviors include 1) food neophobia, 2) selective eating, 3) binge eating, 4) food avoidance, 5) chewing and swallowing problems, 6) pica, 7) rumination, 8) rituals, and 9) problematic behaviors. Furthermore, we provide a perspective of utilizing digital tools: 1) augmentative and alternative communication; 2) ecological momentary assessment; and 3) video analysis, behavioral analysis, and facial expression analysis. This review explores existing assessment methods and suggests novel assessment aiding together.