• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.103-111
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• 2012

본 논문은 엔터테인먼트 콘텐츠의 제작단계 초기에 성공과 실패를 예측할 수 있는 시스템을 만들기 위한 기초 연구 중 하나로써, 엔터테인먼트 콘텐츠의 동적 내러티브에 대한 사용자의 감정을 모델링하고자 한다. 이를 위해 1) 내러티브구조와 인지감정모델에 대한 이론적 연구를 바탕으로 사용자의 감정모델을 제안하며, 2) 제안된 모델의 3가지(desire, expectation, emotion type)감정 파라미터를 추출하기 위한 감정유형 및 강도함수를 설정한다. 3) 동적 내러티브의 각 스토리이벤트 단계에서 사용자의 감정을 측정하기 위해 영화, 게임사용자의 인지행동과 내용을 정립한다. 기존 인문학적 측면의 개념적, 분석적 연구는 매체에 대한 비평과 사용자태도에 대한 예측을 목적으로 하고 있으며 그 결과들을 서술적으로 묘사하고 있다. 이에 반해, 본 논문은 동적 내러티브에 대한 사용자의 감정모델링 방법을 제안하고 있어 엔터테인먼트 콘텐츠의 감성적 평가방법의 구체적인 정보로 활용 될 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.45-51
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• 2012

본 논문은 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 스트레스 지수에 따른 감성을 인식하여 대응되는 컬러와 음원을 분류하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 다중 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 스트레스 지수에 따른 감성을 분류한다. 2,000개의 데이터 집합을 사용하여 다중 SVM 알고리즘을 학습한 결과 약 87.7%의 정확도를 가졌다.

• 감성과학
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• 제20권1호
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• pp.75-82
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• 2017

본 논문에서는 Russell (1980)의 감정차원 모델(Circumplex Model)을 확장하여 새로운 감정차원 모델링 방식을 제안한다. 기존의 감정차원 중 가장 대표적인 Russell의 모델은 각성(Arousal), 정서가(Valence)의 2개의 축을 이용하여 감정을 나타낸다. 하지만 기존의 연구에서는 Russell의 감정차원은 감정을 하나의 점으로만 표현하기 때문에 정확한 위치라고 할 수 없으며 감성과학, HCI, Ergonomics 등의 공학 분야에서 사용하기 어렵다고 주장하였다. 따라서 본 논문에서는 Russell의 감정차원 위에 감정들을 하나의 점으로 표현하지 않고, 데이터 분포를 가정하여 영역으로 표현하는 방법을 제안한다. 실제 설문을 진행하여 자료를 수집하였고, 타원의 방정식을 이용하여 영역을 수식화하였다. 또한, 마지막 장에서 실제 많은 연구에서 사용되는 ANEW와 IAPS 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통해 본 논문에서 제안한 모델에 적용해 보았다. 본 논문에서는 새로운 모델링 방법을 통해 기존의 연구자들에게 지적된 Russell 모델의 문제점을 보완하고, 이 모델을 공학 분야에서도 쉽게 적용할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.653-662
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• 2006

사용자의 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 구현하려는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사람과 기계간의 효과적인 상호작용과 사용자의 상황 인식을 위해 사용자의 얼굴 표정 기반의 감정 인식이 HCI의 중요한 수단으로 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 베이지안 분류기를 이용하여 상황에 민감한 얼굴 표정에서 기본 감정을 강건하게 인식하는 문제를 다룬다. 표정에 기반한 감정 인식은 두 단계로 나뉘는데 본 연구에서는 얼굴 특징 추출 단계는 색상 히스토그램 방법을 기반으로 하고 표정을 이용한 감정 분류 단계에서는 학습과 테스트를 효과적으로 실행하는 새로운 베이지안 학습 알고리즘인 EADF(Extended Assumed-Density Filtering)을 이용한다. 상황에 민감한 베이지안 학습 알고리즘은 사용자 상황이 달라지면 복잡도가 다른 분류기를 적용할 수 있어 더 정확한 감정 인식이 가능하도록 제안되었다. 실험 결과는 표정 분류 정확도가 91% 이상이며 상황이 드러나지 않게 얼굴 표정 데이터를 모델링한 결과 10.8%의 실험 오류율을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.129-134
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• 2009

최근 모바일의 문자 서비스를 사용하여 사람들과 소통하는 사용자가 늘어나고 있다. 하지만 기존 문자 서비스의 문장과 이모티콘 만으로는 자신의 감정을 정확히 표현하기 어렵다. 이러한 점에 착안하여, 본 논문에서는 문자 내용이 나타내는 감정과 분위기 및 뉘앙스를 정확하고 재미있게 전달하기 위해서 캐릭터 애니메이션을 활용하였다. 문자 내용의 감정을 말보다 역동적이고 뚜렷하게 전달하기 위해서 캐릭터의 얼굴 표정과 손제스쳐로 감정과 내용을 나타내는 감정 기반 모바일 손제스쳐 애니메이션 제작 시스템을 제안한다. Michel[1]등은 화자의 스타일을 나타낸 손제스쳐 애니메이션 제작을 위해서 인터뷰 영상을 분석하고 손제스쳐가 자연스럽게 연결되는 애니메이션 생성을 위한 손제스쳐 생성 그래프를 제안하였다. 본 논문에서는 Michel[1]의 논문을 확장하여 캐릭터의 감정을 손제스쳐로 과장되게 표현한 디즈니 애니메이션에서 단어의 감정을 표현하는 손제스쳐를 추출하고 자연스럽게 연결된 모바일 3차원 애니메이션으로 제작하는 것에 초점을 맞춘다. 특히 입력된 문장의 감정에 맞는 손제스쳐를 선택하는 감정 손제스쳐 생성 그래프를 제안하고 감정의 자연스러운 흐름을 반영하는 방법을 제시한다. 제안된 시스템의 타당성과 기존 서비스와의 대체 적정도를 알아보기 위해서 사용자 반응을 조사 분석한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.102-108
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• 2011

기존의 선박 내 조명 제어 시스템은 구축의 복잡성, 높은 설치 비용 및 유지 관리 비용 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 디지털 선박 환경에서 저비용, 고효율의 조명제어 시스템을 설계하였다. 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 감성을 인식하여 LED 조명을 제어하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 역전파 신경망 알고리즘을 이용하여 감성을 분류한다. 3,000개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 약 88.7%의 정확도를 가졌다. 분류된 감성은 HP(Hewlett-Packard)의 'The Meaning of Color'에서 정해 놓은 20개의 컬러 감성 모델과 비교하여 가장 적절한 출력치를 찾아 적색, 녹색, 청색 LED Lamp에 전류 또는 주파수를 조절하는 방법으로 LED Lamp의 밝기 또는 광색을 조절함으로써 소모 전력을 약 20%로 절감하였다.

• 감성과학
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• 제15권2호
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• pp.283-296
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• 2012

본 연구는 SNS 사용자 간의 관계 유형을 감성공유관계와 정보공유관계로 분류하여 두 관계에 따른 사회감성모델을 구축하는 것이 목적이다. 이를 위해 먼저, 기존 문헌에 근거하여 92개의 감성을 수집하여 적합성 검증을 수행한 후 연구목적에 부합하는 26개의 사회감성을 추출하였다. 추출된 사회감성은 관계 유형에 따른 요인분석을 통해 12개의 대표 사회감성과 13개의 대표 사회감성을 도출하였다. 도출된 대표 사회감성은 다차원척도분석을 통하여 2차원의 공간에 매핑하여 사회감성 모델을 도출하였다. 도출된 사회감성 모델은 구조방정식모형 분석을 통해 통계적으로 유의하지 않은 요소들을 제거하였다. 타당성 검증 결과 적합도 지수를 통해 감성공유관계의 사회감성 모델(CFI:.887, TLI:.885, RMSEA:.094)과 정보공유관계의 사회감성 모델(CFI:.917, TLI:.900, RMSEA:.050)의 적합도가 나타났다. 본 연구의 결과로 사용자 관계 유형에 따라 상이한 사회감성 모델이 검증되었다. 본 연구를 통해 제시된 사회감성 모델은 SNS상에서 인간의 감성을 측정하는데 필요한 평가 자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 향후 사회감성의 발전 방향을 제시할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.245-250
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• 2008

색채 심리학은 색채와 관련된 인간의 행동을 연구하는 심리학의 한 분야이다. 색채는 상징성과 이미지를 지니는 동시에 인간과 심리적 교감을 나눈다. 각 색채는 희망, 열정, 사랑, 생명, 죽음 등 다양한 이미지를 갖고 있다. 여기에 각 색깔이 주는 독특한 자극은 인간의 감성과 심리에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 방 모델링을 하고 그 모델링에 사용된 색상 정보를 분석하고 퍼지 소속 함수를 적용하여 소속도를 구한 후, 그 소속도를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 각 색채의 빈도수를 백분율로 나타낸 후 그 색채에 따른 인간의 감성 상태를 파악하는 기법을 제안하였다. 제안된 색체 기반 감성 분석 기법을 알슐러와 해트윅(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성 상태에 적용한 결과, 제안된 기법이 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제7권1호
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• pp.52-71
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• 2019

An insider threat is a threat that comes from people within the organization being attacked. It can be described as a function of the motivation, opportunity, and capability of the insider. Compared to managing the dimensions of opportunity and capability, assessing one's motivation in committing malicious acts poses more challenges to organizations because it usually involves a more obtrusive process of psychological examination. The existing body of research in psycholinguistics suggests that automated text analysis of electronic communications can be an alternative for predicting and detecting insider threat through unobtrusive behavior monitoring. However, a major challenge in employing this approach is that it is difficult to minimize the risk of missing any potential threat while maintaining an acceptable false alarm rate. To deal with the trade-off between the risk of missed catches and the false alarm rate, we propose a unified psycholinguistic framework that consolidates multiple text analyzers to carry out sentiment analysis, emotion analysis, and topic modeling on electronic communications for unobtrusive psychological assessment. The user scenarios presented in this paper demonstrated how the trade-off issue can be attenuated with different text analyzers working collaboratively to provide more comprehensive summaries of users' psychological states.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.562-567
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• 2009

얼굴 표정은 사람의 감정을 전달하는 핵심 메커니즘으로 이를 적절하게 활용할 경우 Robotics의 HRI(Human Robot Interface)와 같은 Human Computer Interaction에서 큰 역할을 수행할 수 있다. 이는 HCI(Human Computing Interface)에서 사용자의 감정 상태에 대응되는 다양한 반응을 유도할 수 있으며, 이를 통해 사람의 감정을 통해 로봇과 같은 서비스 에이전트가 사용자에게 제공할 적절한 서비스를 추론할 수 있도록 하는 핵심요소가 된다. 본 논문에서는 얼굴표정에서의 감정표현을 인식하기 위한 방법으로 FACS(Facial Action Coding System)와 AAM(Active Appearance Model)을 이용한 특징 추출과 Bayesian Network 기반 표정 추론 기법이 융합된 얼굴표정 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 제시한다.