• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1464-1485
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• 2021

Emotional style of multimedia art works are abstract content information. This study aims to explore emotional style transfer method and find the possible way of matching music with appropriate images in respect to emotional style. DCNNs (Deep Convolutional Neural Networks) can capture style and provide emotional style transfer iterative solution for affective image generation. Here, we learn the image emotion features via DCNNs and map the affective style on the other images. We set image emotion feature as the style target in this style transfer problem, and held experiments to handle affective image generation of eight emotion categories, including dignified, dreaming, sad, vigorous, soothing, exciting, joyous, and graceful. A user study was conducted to test the synesthesia emotional image style transfer result with ground truth user perception triggered by the music-image pairs' stimuli. The transferred affective image result for music-image emotional synesthesia perception was proved effective according to user study result.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.167-179
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• 2016

Online games, by a massive influx of many players, it has diverse situations in which emotion is generated. Emotion plays an important role that helps players to interact and immerse in game. In the previous games, simple structures are used to express emotion. By increasing the user's needs of emotion in the game, it is necessary to structure a various type of emotion. In this paper, the game components were classified as background, object, and character in order to analyze emotion structurally in game. We defined how to use the rule of emotion, and applied to League of legend, Cyphers and World of Warcraft which belong to the AOS genre. The AOS game is well-suited for analyzing emotion structure, because a various emotional changes and situations can arise in the game. Through this paper, it was discovered similarities emotion to be used in online games. It is expected to generalize the emotion in the game by analyzing the emotional structure of more games in future.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.131-135
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• 2001

Recently, Internet is used widely. Many Web sites, however, are not designed based on user's view. So, this research aimed at grasping the user needs and structure of Web site which user used easily. First, to grasp user needs, questionnaires about the motivation, the purpose and the evaluation items of Web page were done. As a result, we found the easiness for the user. Next, we made subjects operated test pages in which the number of classes and the amount of information were changed. We collected the quantitative data of the optimum number of classes, amount of information and retrieval time. As a result, there was a significant difference in each numerical value. The results of this research are available when constructing a web site. so, usability of Web site can be improved by them.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.69-74
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• 2018

인터넷 기술과 다양한 정보 기술의 융합을 통해 광대한 정보를 수집 및 가공하여 사용자 취향에 맞는 다양한 지식을 서로 주고받을 수 있게 되었다. 특히, 영화 미디어 속에 내포된 감정 변화의 흐름을 통해 사용자의 취향과 연결된 밀접한 콘텐츠를 선호하는 경향이 있다. 사용자는 스크립트에 나타난 정보를 바탕으로 전체적인 감정의 흐름이나 특정한 등장인물, 또는 특정한 장면에서의 감정의 흐름을 보다 빠르게 이해하기 위해 시각화하고자 한다. 본 논문에서는 영화 웹페이지로부터 정제되지 않은 데이터를 획득한 후, 정제 과정을 거쳐 표준화된 스크립트 형식으로 변환한다. 정제된 데이터를 XML 문서로 변환하여 다양한 정보를 쉽게 획득한 후, 감정 예측 시스템에 각 문단을 입력하여 다양한 감정을 예측한다. 예측된 감정들의 흐름과 스크립트에 포함된 정보량을 혼합하여 사용자가 필요로 하는 다양한 감정의 전체적 또는 특정 부분에서 캐릭터들 간의 감정 상태의 변화를 시각화를 통해 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.11-17
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• 2009

온라인 커뮤니케이션 중 인터넷 메신저를 이용한 대화의 비중이 점점 증가하는 추세이나, 이러한 메신저 대화정보를 효율적으로 재사용할 수 있는 어플리케이션은 많지 않다. 메신저 대화 정보는 사용자의 언어 습관이 반영된다는 특성을 가진다. 이러한 언어 습관은 자주 쓰이는 단어나 이모티콘으로 나타나며, 이들로써 사용자의 기분을 잘 파악할 수 있다는 특성이 있다. 그러므로 본 연구에서는 자주 쓰이는 단어들이나, 기호 등을 이용해서 효과적으로 대화 내용 작성자의 기분 등을 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 이러한 기법은 충분한 반복 실험을 통해서 95% 이상의 높은 정확성으로 기분을 분류할 수 있음을 보여주고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.37-43
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• 2018

In this paper, we propose a framework that automatically suggests emotion using emotion analysis method based on facial expression change. We use Microsoft's Emotion API to calculate and analyze emotion values in facial expressions to recognize emotions that change over time. In this step, we use standard deviations based on peak analysis to measure and classify emotional changes. The difference between the classified emotion and the normal emotion is calculated, and the difference is used to recognize the emotion abnormality. We match user's emotions to relatively relaxed emotions using histograms and emotional meshes. As a result, we provide relaxed emotions to users through images. The proposed framework helps users to recognize emotional changes easily and to train their emotions through emotional relaxation.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.26-26
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• 2004

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.3-4
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• 2012

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.169-176
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• 2010

본 논문은 사용자 취향 학습 방법으로 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감정 기반 영상의 색 변환을 제안한다. 색 변환은 주로 조화로운색상의 범위를 정의한 기존의 템플릿을 기반으로 영상의 채도와 명도를 제외한 색상만을 변환하는 방법으로 수행되어 왔다. 색상의 조화를 조절함으로써 부자연스러운 영상을 자연스럽게 변환하여 영상을 감상하는 사용자의 만족도를 높였다. 한편, 색은 사람의 감정과도 밀접한 관련이 있기 때문에, 색과 감정의 관계를 정의 하면, 감정 기반 콘텐츠와 기술 등에서의 상호 작용을 높일 수 있다. 감정에 의한 색 변환은 콘텐츠 감상에 있어서 사용자에게 콘텐츠와 자신이 교감하고 있다는 느낌을 주어 흥미와 몰입을 높일 수 있다. 이에 따라, 본 논문은 감정 기반 색 변환을 위한 각 감정 별 색의 범위를 정의하고, 색상, 채도, 명도에 대한 색 변환을 수행한다. 하지만 색과 감정의 관계는 개인의 취향, 환경 등에 따라 다양하게 정의 된다. 이러한 특성을 반영하기 위해, 사용자 취향을 학습함으로써 사용자의 만족도를 높인다. 취향 학습 방법으로는 대화형 유전자 알고리즘을 사용한다. 사용자 취향에 의한 색변환 영상의 만족도를 분석하기 위해 설문조사를 실시하여, 원본 영상에 비해 색변환 영상에 대한 선호도가 높음을 확인한다. 이를 통해 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 템플릿에 의한 변환이 사용자의 감성을 만족시킴을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.43-48
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• 2008

본 논문은 다양한 정보 처리 기법 중 감성어휘를 이용한 정보 처리 기법에 대해 논하고자 한다. 현재 웹상에서 서비스 하고 있는 음악 추천서비스는 음악을 음정, 선율, 분위기, 장르 등으로 구분하고 추천해 주기 때문에 같은 장르의 비슷한 느낌을 가진 노래만을 추천함으로 사용자로 하여금 지루함을 느끼게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 감성어휘를 이용한 음악 추천서비스는 이러한 단점을 극복하고자 인간의 감성을 표현해 줄 수 있는 감성어휘를 이용해, 노래가사 내에서 단어를 검색해 사용자의 현재 상태에 적합한 노래와 노래가사를 추천해주는 서비스이다. 본문에서 제안하고자 하는 음악 추천서비스에서 사용자의 현재 감성 상태에 대한 입력은 7가지의 대표감성으로 받게 된다. 사용자의 감성을 입력 받으면 감성에 적합한 감성어휘를 노래가사와 매치 시켜 추천 해줄 노래가사의 우선순위를 정해 사용자에게 노래와 노래가사를 함께 추천한다.