• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.1076-1094
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• 2022

Technology for emotion recognition is an essential part of human personality analysis. To define human personality characteristics, the existing method used the survey method. However, there are many cases where communication cannot make without considering emotions. Hence, emotional recognition technology is an essential element for communication but has also been adopted in many other fields. A person's emotions are revealed in various ways, typically including facial, speech, and biometric responses. Therefore, various methods can recognize emotions, e.g., images, voice signals, and physiological signals. Physiological signals are measured with biological sensors and analyzed to identify emotions. This study employed two sensor types. First, the existing method, the binary arousal-valence method, was subdivided into four levels to classify emotions in more detail. Then, based on the current techniques classified as High/Low, the model was further subdivided into multi-levels. Finally, signal characteristics were extracted using a 1-D Convolution Neural Network (CNN) and classified sixteen feelings. Although CNN was used to learn images in 2D, sensor data in 1D was used as the input in this paper. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated by measuring actual sensors.

• 한국철학논집
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• 제41호
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• pp.93-127
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• 2014

퇴계와 율곡은 모두 현실 감정으로부터 선의 지평을 확보하고자 하였다. 퇴계는 선의 지평이 이치에 의해 마련된다고 보았으며, 율곡은 그것이 기운에 의해 마련된다고 생각했다. 그런데 이치에 의해 마련한 선의 지평으로서의 사단은 인간의 주체성을 위협할 수 있었으며, 기운에 의해 확보된 선의 지평으로서의 중절한 감정은 그 중절의 여부가 자체로 증명되지 않았다. 그들은 이러한 문제점을 인심도심설을 통해 풀어간다. 퇴계에게 도심은 인간을 도덕적 주체로 서게 하는 것으로서의 의미를 지니며, 율곡에게 도심은 중절의 기준을 만족시키는 것으로서의 의미를 지닌다. 반면 주자 인심도심설에 의하면 인심도심은 지각하는 마음으로서, 미발과 이발을 주재하여 중화中和를 이루는 역할을 하는 것이다. 즉 이발에 한정되는 마음이 아니다. 그렇다면 퇴계와 율곡의 인심도심설은 그들 고유의 철학적 문제의식을 통해 새롭게 전개된 결과라고 보아야 할 것이다. 퇴계와 율곡의 인심도심설은 의지의 역할을 강조함으로써 마음의 선을 실질적 선행으로 이끄는 계기를 마련하였으며, 아울러 인간을 도덕적 주체로 서게 하기 위한 공부론의 토대를 경험 가능한 심리적 층차에 마련했다는 점에서 구체적이고 현실적인 마음이론을 완성했다는 의의를 지닌 것으로 평가할 수 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.121-124
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• 2003

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.61-65
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• 2003

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.94-95
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• 2011

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 춘계학술발표 논문집
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• pp.224-229
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• 1998

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.46-50
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• 2001

Voice is one of the most efficient communication media and it includes several kinds of factors about speaker, context emotion and so on. Human emotion is expressed in the speech, the gesture, the physiological phenomena (the breath, the beating of the pulse, etc). In this paper, the method to have cognizance of emotion from anyone's voice signals is presented and simulated by using neuro-fuzzy model.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.268-282
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• 2000

Speech is one of the most efficient communication media and it includes several kinds of factors about speaker, context emotion and so on. Human emotion is expressed in the speech, the gesture, the physiological phenomena(the breath, the beating of the pulse, etc). In this paper, the method to have cognizance of emotion from anyone's voice signals is presented and simulated by using neuro-fuzzy model.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.265-270
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• 2001

Voice is one of the most efficient communication media and it includes several kinds of factors about speaker, context emotion and so on. Human emotion is expressed in the speech, the gesture, the physiological phenomena(the breath, the beating of the pulse, etc). In this paper, the method to have cognizance of emotion from anyone's voice signals is presented and simulated by using neuro-fuzzy model.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.73-79
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• 2010

감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.