본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.
최근 AR(Argumented Reality), VR(Virtual Reality) 기술의 발달로 위치 기반 게임 및 증강 현실에 관한 관심이 높아지고 있으며, 다양한 서비스가 개발되고 있다. 이로 인해 AR, VR, MR(Merged Reality) 기술은 제 4차 산업혁명 기술 중 하나로 손꼽히고 있다. VR 기술의 대표격인 오큘러스 리프트나 HTC VIVE는 사용자의 조작을 위해 별도의 컨트롤러가 필요하며, 기기를 사용할 때 외부의 영상정보를 받아오는 형태의 서비스는 제공되지 않고 있다. 인텔의 MR 기기인 프로젝트 알로이의 경우 컨트롤러 없이 사용자의 손짓과 얼굴 표정 등으로 조작이 가능하며, 외부의 영상정보를 받아올 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 MR을 이용하여 현재 위치를 기반 한 관광 안내 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 MR을 통한 외부 영상정보와 GPS를 이용한 위치 측위, 무선 인터넷을 통한 관광 정보 검색을 통해 관광객의 현재 위치에 따른 관광지 정보를 위치에 맞게 배치하여 경제적인 관광이 가능케 한다.
For the last decades, criticism on Frankenstein has tried to make a link between Victor's Creature and Rousseaurean "man in a state of nature." Like the Rousseaurean savage in a state of animal, the monster has only basic instincts least needed for his survival, i.e. self-preservation, but turns into a civilized man after learning language. Most critics argue that, despite the monster's acquisition of language, his failure in entry into a cultural and linguistic community is the outcome of a lack of sympathy for him by others, which displays the stark existence of epistemological barriers between them. That is to say, the monster imagines his being the same as others in the pre-linguistic stage but, in the linguistic stage, he realizes that he is different from others. Interpreting the Rousseaurean idea of language, which appears in his writings, as much more focused on emotion than many critics think, I read the dispute between Victor and his Creature as a variation of parent-offspring conflict. Shelley criticizes Rousseau's parental negligence in putting his children into a foundling hospital and leaving them dying there. The monster's revenge on uncaring Victor parallels the likely retaliation Rousseau's displaced children would perform against Rousseau, which Shelley imaginatively reproduces in her novel. The conflict between the monster and Victor is due to a disrupted attachment between parent and child in terms of Darwinian developmental psychology. Affective asynchrony between parent and child, which refers to a state of lack of mutual favorable feelings, accounts for numerous dysfunctional families. This paper shifts a focus from a semiotics-oriented perspective on the monster's social isolation to a Darwinian perspective, drawing attention to emotional problems transpiring in familial interactions. In doing so, it finds that language is a means of communicating one's internal emotions to others along with other means such as facial expressions and body movements. It also demonstrates that how to promote emotional well-being in either familial or social relationships entirely depends on the way in which one employs language that can entail either pleasure or anger on hearers' part.
Our research participants were composed of health teachers exhausted by the COVID-19 pandemic. This study analyzed the attitudes towards image-making through utilizing the job training at Gwangju Metropolitan Office of Education on August 2022, where our study was able to obtain and analyze 30 elementary, middle, and high school health teachers who participated. Image making is defined as playing a role in increasing self-esteem through outward appearances such as facial expressions and posture, personal color, makeup, tone, hairstyling, and fashion and impacting individuals inwardly to increase self-confidence. Therefore, there is a positive impact in providing an image-making program that considers the occupational characteristics of a health teacher. It had the effect of stress relief and aided in building a healthier self-image among the participants. The results our study showed the following results. First, all participants had various concerns regarding their appearance and deemed that image-making was necessary, yet they needed to be more informed regarding the specific methods of doing so. Secondly, participants were mainly focused on purchasing makeup products for image making. Although participants showed interest in a personal color diagnosis, there needed to be more support in approaching the subject as the diagnosis was necessary from an expert. Third, participants stated that image-making should occur for their middle-aged selves when experienced in the field. Participants believed that they would be more concerned with how others viewed them after gaining expertise. Hence, this study found that the occupational characteristics of health teachers greatly benefitted from image-making programs oriented to their careers and would also show an increase in job satisfaction.
최근 몇 년간 애완동물 소유 비율이 꾸준히 증가함에 따라 효과적인 애완동물 관리 시스템의 필요성이 커졌다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 감정인식 SNS를 포함하는 애완동물 관리 시스템을 제안한다. 시스템은 합성곱 신경망(CNN)을 이용하여 애완동물의 표정을 통해 감정을 감지하고, SNS를 통해 사용자 커뮤니티와 공유된다. SNS를 통해 애완동물 주인들은 다른 사용자들과 연결되어 자신의 경험을 공유하고, 애완동물 관리에 대한 지원과 조언을 받을 수 있다. 또한, 시스템은 애완동물 건강 추적 및 예방접종 및 예약 알림 등의 기능을 포함하여 종합적인 애완동물 관리를 제공한다. 이에 더하여, 시스템은 애완동물 산책 기록을 관리하고 공유하는 기능을 추가하여 애완동물 주인들이 자신의 애완동물과 함께한 산책 기록을 다른 사용자들과 공유할 수 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 활용하여 애완동물 관리 시스템을 개선하여 애완동물과 그 주인의 복지를 향상시키는 가능성을 보여주고 있다.
오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.
피부색은 건강상태나 연령을 인식하는데 중요한 역할을 할 뿐만 아니라 선호하는 피부색에 따라 매력을 느끼는 기준이 되기도 한다. 다수의 소비자들은 자신의 피부색을 개선시키기 위해 화장품을 선택하기도 하며 이러한 수요에 따라 화장품의 종류는 다양해졌다. 최근에는 '하얗고 밝은 피부'에서 '건강하고 생기있어 보이는 피부' 등 안색의 선호가 다양해지고 관련 표현의 효능을 표방하는 화장품이 증가하고 있지만 '피부색(안색) 개선'에 대한 객관적인 평가 기준이 없어 본 연구에서는 피부색을 표현하는 형용사(complexion -describing adjectives, CDAs)를 선정하고 quasi $L^*a^*b^*$ 값을 이용한 통계분석 방법으로 피부색을 표현하는 형용사를 정량화하였다. CDA 7개['창백한(pale)', '깨끗한(clear)', '화사한(radiant)', '생기있는(lively)', '건강한(healthy)', '불그스름한(rosy)', '칙칙한(dull)']를 선별하였고 피부색을 평가한 경험이 있는 30명의 패널이 각각의 형용사를 밝은 피부 사진과 어두운 피부 사진의 색감에 적용하고 이를 다시 수치화하여 단어간에 통계적 유의성 여부를 확인하였다. 그 결과, 어두운 피부의 기준 이미지와 각각의 CDA를 반영한 조정 이미지, 밝은 피부의 기준 이미지와 각각의 CDA를 반영한 조정 이미지간의 quasi $L^*$, $a^*$, $b^*$ 값이 통계적 유의차를 보였다(p< 0.05). 그러나 같은 CDA를 반영한 밝은 피부와 어두운 피부간에는 통계적 유의차가 없었고, 비슷한 계열의 형용사 간에 그룹화되는 경향[(i)창백한-깨끗한-화사한 (ii)생기있는-건강한-불그스름한 (iii)칙칙한]을 확인하였다. 본 연구에서는 주관적인 느낌을 표현하는 형용사를 객관적 지표로 수치화하고 이를 통해 피부색을 평가하는 기준으로 활용할 수 있음을 제시하고자 한다.
경쟁이 심화됨에 따라 브랜드 신뢰성의 중요성이 커지고 있다. 고객들은 브랜드에 대한 신뢰를 바탕으로 선택을 하는 경향이 있기 때문이다. 기업들이 경쟁사와 차별화 되며 신뢰성이 있는 브랜드 이미지를 구축하려는 다양한 시도의 결과로 브랜드 개성이라는 개념이 생겨났다. 브랜드 개성은 브랜드 아이덴티티 확립이라는 기업의 목적과 자신이 선택한 브랜드를 통해 자신의 이미지를 표현하려는 소비자의 목적을 동시에 만족시켜주는 수단이 되고 있다. 브랜드 개성의 중요성이 커짐에 따라, 많은 학자들이 다양한 방법을 동원하여 그것을 명확하게 측정하기 위한 시도를 전개했다. 그러나 대다수의 연구들은 측정과 데이터의 분식에 많은 노력과 오랜 시간이 소요될 뿐만 아니라, 그 결과를 명확하게 시각화할 수 없는 언어적, 정량적 방법에 의존하고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 아바타를 활용하여 새롭고 가시적인 브랜드 개성 측정 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 아바타는 브랜드 개성을 시각화하는 효과적인 매체가 될 수 있다는 가정(假定)이 입증되었다. 아바타는 얼굴과 의복, 자세와 동작 등을 통해 인간의 개성을 나타내 줄 수 있으므로, 목적에 부합되도록 특별하게 디자인된 아바타는 법인(法人)의 특성을 대변하는 브랜드의 개성을 독창적으로 표현해 줄 수 있다. 둘째, 브랜드 개성이 여러 가지 유형으로 분류될 수 있고, 그 분류가 브랜드 개성 아바타를 디자인하는 데 필요한 지침으로 활용될 수 있다는 점이 명확해졌다. 셋째, 특별하게 디자인된 브랜드 개성 아바타의 효용성을 실제로 활용하여 실험을 한 결과, 아바타가 구체적이고 직관적으로 브랜드 개성을 측정하는 데 효과적인 것으로 나타났다. 정확성 검증 실험을 통해서는 아바타들이 브랜드 개성 유형을 적절하게 표현하고 있음을 밝혔으며, 특히 아바타를 이용하여 기존 브랜드들의 개성을 측정해 본 결과, 아바타가 언어보다 브랜드 개성의 판단에 효과적이라는 것이 입증되었다.
인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Objectives : The Self-Assessment Manikin (SAM) developed by Bradley and Lang is a non-verbal pictorial assessment tool that measures human emotion and has been widely used. However, the pictures in SAM have not been easy for Korean subjects to understand or relate to. The authors developed a new manikin (Emotional Valence and Arousal Manikin, EVAS) modeling it after Korean faces while modifying and standardizing the SAM. Methods : Forty-one healthy subjects participated in this study. They were asked to rate the emotional valence and level of arousal using both the SAM and EVAS after being exposed to pictures of facial expressions for affective neurosciences-Korean version. The internal consistency of the EVAS and the correlation between EVAS and SAM were examined. Resuts : Internal consistencies of the valence using the EVAS were from 0.63 (surprise) to 0.82 (happiness) and those of the arousal were from 0.90 to 0.95. Correlation coefficients of the valence and arousal between the SAM and EVAS were from 0.61 (both surprise and disgust) to 0.84 (neutral) and from 0.82 (sadness) to 0.94 (fear), respectively. Conclusions : We developed a new manikin (the EVAS) for the Korean population modifying and standardizing the SAM. The EVAS demonstrated a good internal consistency and validity. As such, it can be used in the field of human emotion research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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