• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제5회(2016년)
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• pp.381-383
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• 2016

본 연구에서는 기존의 피아노와 다른 음색을 갖는 피아노를 기획하고자 하였다. 이를 위해서 피아노 현의 1/2지점, 1/3지점, 1/17지점을 타격했을 때의 배음의 구성을 EDISON의 pianostring 프로그램을 통해 분석하였다. 440Hz의 진동수를 갖는 A4음을 기음으로 하여 각 지점을 타격했을때의 음을 합성하였다. 또한 기음과 첫 두 배음으로 구성된 화음을 합성하였다. 음색을 분석하기 위해 설문조사를 통해 7개의 항목에 대해 평가하였다. 결과적으로 망치의 타격 지점을 변화시킴으로서 원하는 음색을 얻을 수 있을 것이라 기대한다. 일례로 1/2지점을 타격할 때 단일음과 화음의 음색 차이가 확연하게 드러나 효과적인 감정표현을 할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.1125-1133
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• 2014

Recently, there are many researches have been studying for analyzing user interests and emotions based on users profiles and diverse information from Social Network Services (SNSs) due to their popularities. However, most of traditional researches are focusing on their researches based on single resource such as text, image, hash tag, and more, in order to obtain what user emotions are. Hence, this paper propose a method for obtaining user emotional information by analyzing texts and images both from Instagram which is one of the well-known image based SNSs. In order to extract emotional information from given images, we firstly apply GRAB-CUT algorithm to retrieve objects from given images. These retrieved objects will be regenerated by their representative colors, and compared with emotional vocabulary table for extracting which vocabularies are the most appropriate for the given images. Afterward, we will extract emotional vocabularies from text information in the comments for the given images, based on frequencies of adjective words. Finally, we will measure WUP similarities between adjective words and emotional words which extracted from the previous step. We believe that it is possible to obtain more precise user emotional information if we analyzed images and texts both time.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1391-1399
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• 2015

In recent times, studies sentiment analysis are being actively conducted by implementing natural language processing technologies for analyzing subjective data such as opinions and attitudes of users expressed on the Web, blogs, and social networking services (SNSs). Conventionally, to classify the sentiments in texts, most studies determine positive/negative/neutral sentiments by assigning polarity values for sentiment vocabulary using sentiment lexicons. However, in this study, sentiments are classified based on Thayer's model, which is psychologically defined, unlike the polarity classification used in opinion mining. In this paper, as a method for classifying the sentiments, sentiment categories are proposed by extracting sentiment keywords for major sentiments by using hashtags, which are essential elements of Instagram. By applying sentiment categories to user posts, sentiments can be determined through the similarity measurement between the sentiment adjective candidates and the sentiment keywords. The test results of the proposed method show that the average accuracy rate for all the sentiment categories was 90.7%, which indicates good performance. If a sentiment classification system with a large capacity is prepared using the proposed method, then it is expected that sentiment analysis in various fields will be possible, such as for determining social phenomena through SNS.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.337-339
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• 2011

M&S 기반의 가상환경 설계운영은 자원절약 및 위험성 감소 등 다양한 측면에서 효율성을 지니고 있다. 국방은 현실세계에서 실시하기 어려운 군사작전 시뮬레이션 운영을 위해 국방 M&S 개념을 도입하고, 이를 기반으로 무기체계의 소요도출부터 전력화 단계까지 프로세스 전반에 걸쳐 가상 환경에서의 설계 운영 및 검증을 수행하는 SBA 를 도입하였다. 그러나 모델링 및 시뮬레이션 과정에서 발생되는 고비용, 위험성 등의 문제점은 SBA 도입 효율성에 대한 논란의 요인이 된다. 따라서 SBA 도입 효과를 입증할 수 있는 지표 제시가 요구되며, 이 연구에서는 입증 지표로서 비용, 시간, 품질 및 위험도의 4 가지 요소를 분석한다. 또한 소프트웨어 개발비용 산정의 어려움 및 SBA의 고비용 가능성을 이유로 SBA 에 대한 개발비용 산정의 필요성을 제기한다. SBA 개발비용 산정을 위해 기존에 제시된 소프트웨어 개발비용 산정 모델 적용을 제안하고, COCOMO 모델, Putnam 모델, FP모델, 전문가의 감정 및 델파이 기법 등 소프트웨어 개발비용 산정모델을 기반으로 SBA 개발비용 산정에 적합한 모델을 분석한다.