Ha, Sang-Hyoung;Kim, Seong-Hyun;Kim, Byeong-Kwoan;Kim, Seong-Joo;Jeon, Hong-Tae
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.276-279
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2003
Generally, it is known that human beings have both emotion and rationality. Especially, emotion is so subjective that human beings might act in different way for the same environment according to their own emotion. Emotion also plays very important role in communication with someone else. For an agent, even though it is designed to act delicately, when it is designed without internal emotion, it can not interact dynamically just like human beings. In this paper, we suggest an agent which action is effected by not only rationality but also emotion to make it interact with human beings dynamically. It is composed of supervised learning, SOM (Self-Organizing Map) and fuzzy decision.
Emotion을 이용한 컴퓨터 인공 지능, 그래픽, 로봇, 상호 작용 등 다양한 분야에 나타나고 있다. 이에 각 분야에 적용되어진 이론적 배경과, 적용의 특징, 기술 등을 본 글에서 다루고자 한다. 먼저 이론적 접근방식에 있어서는 심리학적 접근과, 사람의 감정 연구, Behavior-Bas설 접근, 생물 행동적 접근, 등이 있으며 이를 구현하기 위한 기술로는 학습 알고리즘, Neural Network 의 Self-Organizing Maps, Fuzzy Cognition Maps등이 있다. 적용 분야로는 Software Agent, Agent Robot과 Entrainment Robot 등이 있다. 본 글에서는 이들의 적용 사례들을 살펴보고 Emotion Architecture에 대해서 분석하고자 한다.
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.
한국 대학생들의 외국어 어휘 학습에 미치는 부적 정서(상태-특성 불안, 우울)와 작업기억의 영향을 조사하였다. 또한 이것이 외국어 어휘 학습 콘텐츠 개발에 함의하는 바가 무엇인지를 알아보았다. 이를 위하여 132명에게 상태-특성 불안, 우울, 그리고 네 종류의 작업기억 검사를 실시하였다. 또한 참가자들로 하여금-특정 외국어에 대한 개인 간의 차이를 최소화하고자-처음 보는 스와힐리어 단어를 학습하도록 하였다. 참가자들의 상태-특성 불안과 우울의 평균은 정상 수준이었다. 구조방정식모형에서 부적 정서에서 외국어 학습으로의 직접효과는 없었으며, 부적 정서에서 작업기억으로의 직접효과와 작업기억에서 외국어 학습으로의 직접효과는 유의미하였다. 이는 부적 정서에 의한 작업기억의 손상이 외국어 어휘 학습의 부진으로 이어질 수 있음을 의미하였다. 이를 바탕으로 대학생들을 위한 외국어 어휘 학습 콘텐츠를 개발할 때에, 학습자의 부적인 정서를 고려해야 할 필요성과 작업기억의 부담을 최소화해야 할 필요성을 제기하였다.
본 연구의 목적은 기계학습 알고리즘을 이용하여 주택모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하는 것이었다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 관련문헌을 검토한 다음 두개의 연구 질문을 설정하였다. 또한 연구 질문에 대한 답을 구하기 위해 본 연구는 Akman의 분류에 따라 감정을 분류 한 다음 여섯 가지 기계학습 알고리즘을 이용하여 모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하였다. 분석결과 AdaBoost가 모든 평가범주에서 가장 우수한 분류기로 확인되었다. 그러나 Naive Bayes의 성능수준은 다른 분류기들의 성능수준보다 낮은 것으로 밝혀졌다. 또한 본 연구는 어느 분류기가 각 감정범주를 잘 예측해주는지를 파악하기 위해 ROC 분석을 실시하였다. 분석결과, AdaBoost가 모든 감정범주에서 주택모기지 금리에 대한 주민들의 감정을 가장 잘 예측해주는 것으로 확인되었다. 그러나 슬픔범주에서 여섯 가지 알고리즘의 성능수준은 다른 감정범주보다 훨씬 낮게 나타났다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.40-48
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2023
Speech Emotions recognition has become the active research theme in speech processing and in applications based on human-machine interaction. In this work, our system is a two-stage approach, namely feature extraction and classification engine. Firstly, two sets of feature are investigated which are: the first one is extracting only 13 Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) from emotional speech samples and the second one is applying features fusions between the three features: Zero Crossing Rate (ZCR), Teager Energy Operator (TEO), and Harmonic to Noise Rate (HNR) and MFCC features. Secondly, we use two types of classification techniques which are: the Support Vector Machines (SVM) and the k-Nearest Neighbor (k-NN) to show the performance between them. Besides that, we investigate the importance of the recent advances in machine learning including the deep kernel learning. A large set of experiments are conducted on Surrey Audio-Visual Expressed Emotion (SAVEE) dataset for seven emotions. The results of our experiments showed given good accuracy compared with the previous studies.
감성신호는 개인에 따라 그 패턴이 매우 다르게 나타나므로, 본 논문에서는 감성신호의 개인별 특징을 고려한 최대 엔트로피 기반 감성 인식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 보다 정확하게 사용자의 감성을 인식하기 위해서, 단순히 주어진 입력 감성 신호 값만을 사용하지 않고, 긍정 감성 신호 값의 평균과 부정 감성 신호 값의 평균을 입력 감성 신호의 값과 비교하여 활용한다. 또한, 감성 인식에 대한 전문적인 지식이 없이도 감성 인식 모델의 구축이 용이하도록, 제안하는 모델은 성능이 높다고 잘 알려진 기계학습기법의 하나인 최대 엔트로피 모델을 이용한다. 감성 신호의 수치 값을 그대로 사용하면 기계 학습에 필요한 학습 패턴 자료를 충분히 확보하기 어렵다는 점을 고려하여, 제안하는 모델은 평균차를 수치 값 대신 +(양수)와 -(음수)로 단순하게 표현하며, 감성 반응 전체 시간인 10초 대신 초단위로 분할하여 학습 패턴 자료의 양을 늘렸다.
This study intends to analyze the importance of design on the basis of the children' emotion, by instancing the child-oriented furniture that contributes to the healthy growing and emotion-development of children. This means the reflection of the will trying to see the main point of design for the child-oriented furniture and it's possibility from another new standpoint. It will be understood how far the furniture influences the children and for that the furniture among others for the preschool children having playing & leaning functions is taken as an object of the study. The scope of study is the child-oriented furniture having playing & learning functions that has been presented for displaying as well as for a commercial use, since 2005. The attempt to find objective factors working positively for the emotion- & behavior development of children through seeking a new design of the child-oriented furniture for playing & learning is for emphasizing the importance of the emotional function, not only the primary function of furniture, at designing the child-oriented furniture. The combination between applications of the specialized material for child education & studies, therefore, has to be handled more importantly. The child-oriented furniture for playing & leaning that stimulates a healthy growing of child not only physically, also emotionally should be constantly and more deeply specialized on child education and design aspects.
This paper presents an emotion recognition and its expression system of an intelligent robot like a home robot or a service robot. Emotion recognition method in the robot is used by a facial image. We use a motion and a position of many facial features. apply a tracking algorithm to recognize a moving user in the mobile robot and eliminate a skin color of a hand and a background without a facial region by using the facial region detecting algorithm in objecting user image. After normalizer operations are the image enlarge or reduction by distance of the detecting facial region and the image revolution transformation by an angel of a face, the mobile robot can object the facial image of a fixing size. And materialize a multi feature selection algorithm to enable robot to recognize an emotion of user. In this paper, used a multi layer perceptron of Artificial Neural Network(ANN) as a pattern recognition art, and a Back Propagation(BP) algorithm as a learning algorithm. Emotion of user that robot recognized is expressed as a graphic LCD. At this time, change two coordinates as the number of times of emotion expressed in ANN, and change a parameter of facial elements(eyes, eyebrows, mouth) as the change of two coordinates. By materializing the system, expressed the complex emotion of human as the avatar of LCD.
이 연구는 시조의 감정 코드를 AI에 코딩시킬 수 있는 부호들을 연구하여 문학치료에 활용하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 시조 "공산에 우는 접동"의 감정 코딩을 시행해보았다. 결과적으로 Emotion Codon은 슬픔의 카타르시스의 상태를 나타낼 수 있었다. 이렇게 시조의 감정 코드들을 Emotion Codon으로 착상시키는 것은 인체의 감정을 AI에 착상시키는 것과 같다고 할 수 있다. 기본적인 감정 코드들을 Emotion Codon에 착상시켜 AI의 자가 학습을 유도하면 인체에서 일어나는 다양한 감정들을 AI가 조합할 수 있다고 본다. 이때 AI는 인간의 감정을 대신할 수 있게 되어 인체의 감정 치료에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구를 지속하면 인체의 감정을 유도하여 마음과 정신을 치료할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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