• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.372-377
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• 2006

본 논문에서, 우리는 뇌파를 이용하여 사용자의 감정을 인식하는 감정인식 모델을 제안한다. 사용자의 감정을 인식하기 위해서는 우선 생체 데이터나 감정 데이터를 포함한 뇌파의 정량적인 데이터를 획득하는 방법이 필요하며 다음으로 획득된 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하는 패턴인식 기법이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하고 인식할 수 있는 패턴인식 기법으로 Multi Layer Perceptron(MLP)을 사용한 패턴인식 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 감정인식 모델의 실험을 위하여 특정 공간 내에서 여러 피험자의 감정별 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파로 집중도 및 안정도를 도출하여 유의미한 데이터로 감정 DB를 구축한다. 감정별 DB를 본 논문에서 제안한 감정인식 모델로 학습한 후 새로운 사용자의 뇌파로 현재 사용자의 감정을 인식한다. 마지막으로 피험자의 수와 은닉 노드의 수에 따른 인식률의 변화를 측정함으로서 뇌파를 이용한 감정인식 모델의 성능을 평가한다.

• 대한교통학회지
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• 제24권6호
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• pp.119-127
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• 2006

최근 도시의 급속한 발전과 시민들의 교통문화 의식이 향상되어 물리적인 요인뿐만 아니라 정서적인 측면을 동시에 고려한 보다 나은 보행환경을 요구하고 있는 실정이다. 또한 최소의 물리적인 설계 기준만을 충족시킨 기존의 보행공간이 보행 기피의 한 원인이 되고 있으므로 보행환경의 개선이 필요한 실정이다. 보행환경 개선을 위해서는 우리나라 보행자들이 편안하고 쾌적하게 느끼는 보행환경이 무엇인지를 파악하는 것이 매우 중요하다고 볼 수 있다. 이에 본 연구에서는 SD 척도의 조사기법을 이용하여 인간의 정서적인 측면을 고려할 수 있는 감성공학을 적용한 보행환경 실험을 실시하였다 그리고 SD 척도에 의한 감성형용사의 감성인지를 분석하는데 유용한 LISREL 모형을 이용하여 보도경관의 인지평가 모형과 보도 설계요소의 감성인지 모형을 구축하였다 그 결과 보도 설계시 감성공학을 도입함으로써 쾌적하고 편안한 보도환경 구현이 가능하며 가로수 등의 식재를 통한 녹색환경을 조화롭게 구성하는 것이 무엇보다 중요함을 알 수 있었다

• 한국의류산업학회지
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• 제15권4호
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• pp.642-648
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• 2013

This study investigates the changes inconsumer sensibility and product preferences according to theirecofriendly productperceptions. Stimulants (released by three companies of sport casual brands)include three shirts made of recycled polyester and three made of organic cotton. A surveymethod was used to respond to the emotion and image while watching the presented pictures of the clothes. The change in the reactions was analyzed before and after the presentation of eco-friendliness information. The questionnaire consists of sensibility adjectives, open-ended questions about the associated image of eco-friendliness, color attractiveness, product favorability, price satisfaction, and reasons for an eco-friendly productpurchase. The survey was conducted on 200adult male and female participants. Two factors ('eco' and 'design')were identifiedthrough the factor analysis of image adjectives. There was a statistically significant increase in the evaluation of sensibility, color attractiveness, product favorability, and price satisfactiondue to the re-evaluation of the same products after consumers recognized the eco-friendly information of apparel products. When consumers recognize products aseco-friendly, they evaluate the products more positively than before. The result of the analysis of the increases by textile materials shows no significant difference in the sensibility changes depending on the materials. However, with regard to 'eco', the increase of sensibility change for organic cotton products was larger than for recycled polyester products.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.126-132
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• 2000

This paper presents a facial expression recognition based on Gabor wavelets that uses a fuzzy C-means(FCM) clustering algorithm and neural network. Features of facial expressions are extracted to two steps. In the first step, Gabor wavelet representation can provide edges extraction of major face components using the average value of the image's 2-D Gabor wavelet coefficient histogram. In the next step, we extract sparse features of facial expressions from the extracted edge information using FCM clustering algorithm. The result of facial expression recognition is compared with dimensional values of internal stated derived from semantic ratings of words related to emotion. The dimensional model can recognize not only six facial expressions related to Ekman's basic emotions, but also expressions of various internal states.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.63-64
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• 2012

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.366-369
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• 2000

This paper examines three algorithms to recognize speaker's emotion using the speech signals. Target emotions are happiness, sadness, anger, fear, boredom and neutral state. MLB(Maximum-Likeligood Bayes), NN(Nearest Neighbor) and HMM (Hidden Markov Model) algorithms are used as the pattern matching techniques. In all cases, pitch and energy are used as the features. The feature vectors for MLB and NN are composed of pitch mean, pitch standard deviation, energy mean, energy standard deviation, etc. For HMM, vectors of delta pitch with delta-delta pitch and delta energy with delta-delta energy are used. We recorded a corpus of emotional speech data and performed the subjective evaluation for the data. The subjective recognition result was 56% and was compared with the classifiers' recognition rates. MLB, NN, and HMM classifiers achieved recognition rates of 68.9%, 69.3% and 89.1% respectively, for the speaker dependent, and context-independent classification.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.219-222
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• 2009

Rapid object recognition is one of the main stream research themes focusing to reveal how human recognizes object and interacts with environment in natural world. This field of study is of consequence in that it is highly important in evolutionary perspective to quickly see the external objects and judge their characteristics to plan future reactions. In this study, we investigated how human detect natural scene objects and categorize them in a limited time frame. We applied Magnetoencepahlogram (MEG) while participants were performing detection (e.g. object vs. texture) or basic-level categorization (e.g. cars vs. dogs) tasks to track the dynamic interaction in human brain for rapid object recognition process. The results revealed that detection and categorization involves different temporal and functional connections that correlated for the successful recognition process as a whole. These results imply that dynamics in the brain are important for our interaction with environment. The implication from this study can be further extended to investigate the effect of subconscious emotional factors on the dynamics of brain interactions during the rapid recognition process.

• 감성과학
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• 제21권4호
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• pp.77-90
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• 2018

자폐 스펙트럼 장애를 가진 대상(이하 ASD)의 정서 인식 능력에 대한 행동 연구의 결과는 혼재되어 있고, 대부분 단일 감각 양식의 정서 인식 능력에 대한 검증에 치중되어 있다. 따라서 ASD가 실제로 정서 인식 결함을 가지고 있는지에 대한 통합적 이해는 아직 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 본 연구는 다중 감각 양식 정서 자극에 대한 따른 ASD 환자의 정서 인식 능력에 초점을 맞추고, ASD의 정서 인식 능력에 대한 혼재된 결과를 설명하기 위하여 최신 행동연구와 인지신경과학 연구들을 개관하였다. 그 결과, 정서 인식 과제에서 행동적 결함을 보이지 않았던 ASD 일지라도, 뇌 영상 결과에서는 정서 정보 통합 기능에서 결함이 발견되었다. 따라서 본 개관 연구에서는, 최근에 제안된 ASD의 다중 감각 양식에 따른 정서 인식 능력의 결함, ASD의 정서 정보 통합 기능 결함, 그리고 실생활에서 정서 인식의 어려움에 대한 가능성과 선행 연구들의 제한점에 대해 논의하였다. 또한, ASD가 정서 정보를 통합하는 과정에서 활용하는 보상 기제를 살펴보고, ASD의 정서 기능 결함과 관련된 치료적 접근 방향과 후속 연구에 대해 제언하였다.

• 감성과학
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• 제14권2호
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• pp.197-206
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• 2011

본 논문에서는 신경망 SOM학습을 이용하여 피험자의 각성수준을 높은각성과 낮은각성으로 자동인식하는 것을 제안한다. 각성수준의 자동인식 단계는 세 단계로 구성된다 첫 번째는 ECG 측정 및 분석단계로 슈팅게임을 플레이하는 피험자를 ECG로 측정하고, SOM 학습을 하기 위해 특징을 추출한다. 두 번째는 SOM 학습 단계로 특징이 추출된 입력벡터들을 학습한다. 마지막으로 각성인식 단계는 SOM 학습이 완료된 후에 새로운 입력벡터가 들어왔을 때, 피험자의 각성수준을 인식한다. 실험결과는 각성수준의 SOM 학습결과와 새로운 입력벡터가 들어왔을 때 각성수준의 인식결과, 그리고 각성수준을 수치와 그래프로 보여준다. 마지막으로 SOM의 평가는 기존연구의 감성평가 결과와 SOM의 자동인식 결과를 순차적으로 비교하여 평균 86%로 분석되었다. 본 연구를 통해서 SOM을 이용하여 피험자마다 다른 각성수준을 자동인식 할 수 있었다.

• 감성과학
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• 제1권1호
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• pp.3-11
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• 1998

학제간 연구의 방법과 필요성이 절실한 가운데 감성과학에 대한 철학적 배경을 논의하고 탐구하는 일은 매우 의의있는 일이라 생각된다. 전통적으로 서구사상에서 인간의 인식능력은 감성과 이성이라는 이분법으로 나뉘어 온 터에 그것에 관한 전체적인 모습은 그 상호관계를 모색하는 일에서 찾아져야 할 것이다. 특히 이성의 감성화나 감성의 이성화를 통한 접근이 가능한 데, 이는 ‘감성적 인식의 학’이 어떻게 이루어지는가의 문제이다. 가성적 인식은 논리적 인식에 비해 저금한 것으로 여겨져 왔으나 여태가지 논리적 인식이 수행하지 못했던 세계인식의 폭을 유비적 관계에서 확장하고 보완하는 역할을 한다. 칸트적인 맥락에서 미적 판단 혹은 감성적 판단은 논리적·개념적 판단을 보충한다. 공통감에 근거를 둔 인문학의 지평에서 감성의 문제를 자연현상의 관찰에 토대를 둔 과학적 객관성에까지 높이되, 아울러 그 한계를 지적하는 일이 중요하다고 하겠다.