• 제목/요약/키워드: Plutchik emotion model

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다치 논리함수를 이용한 감성처리 모델 (An Emotion Processing Model using Multiple Valued Logic Functions)

  • 정환묵
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.13-18
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    • 2009
  • 인간의 감성은 애매하고 외부로 부터의 자극에 따라 다양하게 변화한다. Plutchik은 기본적인 패턴을 8가지 행동 패턴으로 분류한 감성 모델을 제시하고, 또 순수감성의 조합으로부터 혼합 감성을 추론하였다. 본 논문에서는 다치 논리함수의 차분 성질을 이용한 다치 논리 오토마타 모델을 이용하여 Plutchik의 감성 모델을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 여기서 제안된 감성처리 모델은 감성 데이터 해석과 처리에 널리 활용될 수 있을 것이다.

감정표현의 직관성을 향상시키기 위한 색상을 이용한 감정모델의 개발과 적용 (Developing and Adapting an Emotion Model Using Colors for an Emotion Expression)

  • 여지혜;정명범;함준석;박준형;고일주
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.152-157
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    • 2008
  • 인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 빛에 의해 물체를 지가하며 색채의 한가운데 살아간다. 그만큼 색채는 우리 생활과 매우 밀접하게 관련되어있어 많은 시각정보 중에서도 색채에 대해 민감하게 받아들인다. 그래서 감정을 색채로 표현한다면 직관적으로 받아들일 수 있다. 본 논문은 색상과 감정 간의 관계연구를 통한 색상을 이용한 감정표현을 목적으로 한다. 정서를 동그라미 모형으로 표현한 Plutchik의 정서동그라미와 색상을 동그라미 모형으로 표현한 모세스 해리스의 해리스1은 기준 축을 중심으로 결합하여 다른 감정을 찾아내거나 색채가 만들어지기 때문에 색상과 감정 간의 관계연구를 하는데 사용하였다. 두 모델의 유사특징을 이용해 Plutchik의 정서동그라미에서 기본이 되는 감정을 선택해 비슷한 느낌과 특정을 가지는 색상을 모세스 해리스의 해리스1에서 찾아 감정을 매칭 시키는 방법으로 색상환을 이용해 감정을 표현한다. 색상과 감정 간의 매칭 만족도를 알아보기 위해서는 감정의 자극이 계속적으로 들어와 많은 감정의 변화를 실시간으로 확인할 수 있어야 한다. 비행슈팅 게임은 여러 가지 감정의 자극이 계속적으로 들어오고, 실시간으로 감정의 변화를 확인할 수 있기 때문에 본 연구를 적용하기에 적합하다. 따라서 비행슈팅게임의 캐릭터 색상으로 적용해보았다.

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Extracting and Clustering of Story Events from a Story Corpus

  • Yu, Hye-Yeon;Cheong, Yun-Gyung;Bae, Byung-Chull
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제15권10호
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    • pp.3498-3512
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    • 2021
  • This article describes how events that make up text stories can be represented and extracted. We also address the results from our simple experiment on extracting and clustering events in terms of emotions, under the assumption that different emotional events can be associated with the classified clusters. Each emotion cluster is based on Plutchik's eight basic emotion model, and the attributes of the NLTK-VADER are used for the classification criterion. While comparisons of the results with human raters show less accuracy for certain emotion types, emotion types such as joy and sadness show relatively high accuracy. The evaluation results with NRC Word Emotion Association Lexicon (aka EmoLex) show high accuracy values (more than 90% accuracy in anger, disgust, fear, and surprise), though precision and recall values are relatively low.

멀티 모달 기반의 스마트 감성 주얼리 (Smart Affect Jewelry based on Multi-modal)

  • 강윤정
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.1317-1324
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    • 2016
  • 아두이노 플렛폼을 활용하여 스마트 주얼리에 보석처럼 빛나는 효과를 나타내기 위해 감성적인 주얼리로 색을 표현하였다. 감성적인 색 표현을 위해 플러칙의 감정 팽이 모형을 활용하여 감정과 색의 유사성을 적용하였다. 스마트폰에서 쉽게 접할 수 있는 온도, 조도, 소리, 자이로 센서와 스마트 주얼리의 맥박센서로부터 인식된 값을 입력받아 감성을 인식하고 처리하는 과정은 온톨로지 기반의 추론규칙을 적용하고, 상황정보에서 나타난 감성에 따라 감성 색을 찾고 그 감성 색을 스마트 주얼리의 LED에 적용하였다. 주얼리 착용자의 감정에 따라 스마트 주얼리에 내장된 LED에 결정된 감성 색으로 빛을 냈다.

고객 맞춤형 서비스를 위한 관객 행동 기반 감정예측모형 (The Audience Behavior-based Emotion Prediction Model for Personalized Service)

  • 유은정;안현철;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.73-85
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    • 2013
  • 정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.