• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.82-85
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• 2008

사람과 제품의 인터랙션 과정 중에서 제품 사용 초기 단계에서의 사용자 감성을 평가해 보기위하여 본 연구에서는 처음 접하는 휴대폰을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성을 평가해 보았다. 전반적으로 사용성 측면을 상당히 고려하여 디자인한 제품이라고 할 수 있는 휴대폰의 경우 높은 사용적 만족성과 낮은 불편성이 표출되었다. 반면에 전반적으로 새로운 기능과 스타일에만 집중하여 사용자의 사용성 측면에 대해서는 다소 불편한 제품이라고 할 수 있는 휴대폰의 경우 낮은 사용적 만족성, 높은 불편성이 표출되었지만 그 외 심미성, 신규성, 유쾌성, 우수성에서는 높은 값을 나타내었다. 본 연구의 결과를 가지고 성급하게 제품의 사용성과 사용자의 감성에 대한 결론을 내리기에는 다소 미흡하지만 향후 제품 경험 시간에 따라 표출되는 사용자의 감성변화를 분석함으로써 제품의 사용성과 사용자의 감성 간의 관계를 보다 더 명확하게 밝혀낼 수 있으리라 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.337-342
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• 2010

음악의 생산과 수요 증가와 함께 사용자의 장치에 저장되어 있는 음악을 관리하기 위한 관심 또한 증가하고 있다. 일반적으로 사용자는 음악을 효과적으로 관리하기 위해 재생 목록을 작성하고 이를 선택하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 현재 사용되는 재생 목록의 작성 방법은 음악을 사용자가 직접 선택해야 하는 한계를 안고 있다. 따라서 재생 목록을 자동으로 작성하여 사용자에게 제공해주는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 음악사용의 상황과 취향을 고려하여 자동으로 재생 목록을 생성해주는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 음악적 무드 (Musical mood) 분류 시스템과 음악 추천 시스템, 두 가지 별개의 시스템으로 구성되어 있다. 사용자는 음악을 추천 받기 위해 단지 하나의 음악을 선택한다. 그러면 시스템은 자동으로 재생 목록을 생성하기 위해 선택된 음악과 유사한 무드의 음악을 재생 목록에 추가한다. 사용자는 재생 목록에 추가된 음악 중 자신의 취향에 맞지 않는 음악을 제거하여 취향에 적합한 음악을 반복적으로 추천 받을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 실험과 평가를 위해 실제 음악을 수집하였으며 시스템을 통해 생성된 재생 목록을 분석하여 사용자의 취향이 보다 정확히 반영된 것을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제15권2호
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• pp.239-248
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• 2012

본 논문은 드라마 대본으로부터 성격을 추출해 내고, 추출된 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 것을 목표로 한다. 드라마 대본을 이용하여 등장인물의 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 과정은 다음과 같다. 먼저 드라마 대본에서 등장인물별로 텍스트를 분리한다. 분리된 텍스트에 대하여 형태소를 분석하고, 분석된 형태소들을 정서단어 데이터베이스와 매칭하여 정서 단어를 추출한다. 추출된 정서 단어를 이용하여 지배정서를 분석한다. 분석된 지배정서를 인공정서의 성격을 결정하는 수식에 반영하여 캐릭터의 성격을 설정한다. 드라마 등장인물의 성격이 반영된 인공정서 캐릭터를 검증하기 위해 블라인드 테스트를 통해 사용자 평가를 진행하였다. 외관상 동일한 세 개의 인공정서 캐릭터에 각각 서로 다른 등장인물의 성격을 반영하였다. 그리고 사용자에게 세 개의 인공정서 캐릭터에 어떤 등장인물의 성격이 반영된 것인지 맞추도록 하였다. 평가 결과, 사용자들은 높은 비율로 정답을 맞추었고, 이를 통해 등장인물의 성격이 잘 반영되었음을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.113-119
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• 2002

인터넷의 폭발적인 확산은 다양한 서비스를 지원하는 웹사이트를 활성화시켰고 구매나 콘텐츠의 이용과 같은 다양한 인터넷 기반의 비즈니스 활동이 일어나고 있다. 또한 사용자들에 대한 경쟁적인 서비스는 웹사이트 운영의 차별화 된 전략을 필요로 하게 만들었고, 개인화 된 서비스의 필요성을 대두시켰다. 개인화를 지원하는 서비스는 주로 고객의 개별적인 특성이나 선호도를 기반으로 정량적인 자료를 통해 이루어지고 있다. 본 연구는 인터넷 감성 커뮤니티에 로그인하는 사용자의 사용자 정보를 이용하여 생체리듬을 파악하고, 사용자의 생체리듬에 따라 로그인한 사용자의 생체리듬에 가장 적합한 사용자 인터페이스를 제공하는 인터넷 감성 커뮤니티 서비스 방법 및 시스템의 설계에 초점을 두고 있다. 제안한 시스템을 한 사용자 감성 기반의 개인화 된 서비스의 제공은 고객의 충성도의 향상을 통해 웹사이트 가치를 높일 수 있을 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권6호
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• pp.386-391
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• 2017

본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제36권4호
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• pp.41-49
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• 2020

The purpose of this study was to investigate the use of the Deep Neural Networks(DNN) model to classify user's emotions, in particular Electroencephalography(EEG) toward Virtual-Reality(VR) based 3D design alternatives. Four different types of VR Space were constructed to measure a user's emotion and EEG was measured for each stimulus. In addition to the quantitative evaluation based on EEG data, a questionnaire was conducted to qualitatively check whether there is a difference between VR stimuli. As a result, there is a significant difference between plan types according to the normalized ranking method. Therefore, the value of the subjective questionnaire was used as labeling data and collected EEG data was used for a feature value in the DNN model. Google TensorFlow was used to build and train the model. The accuracy of the developed model was 98.9%, which is higher than in previous studies. This indicates that there is a possibility of VR and Fast Fourier Transform(FFT) processing would affect the accuracy of the model, which means that it is possible to classify a user's emotions toward VR based 3D design alternatives by measuring the EEG with this model.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.51-52
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• 2011

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.19-19
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• 2004

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.666-670
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• 2006

This paper presents the novel feature selection method for Emotion Recognition, which may include a lot of original features. Specially, the emotion recognition in this paper treated speech signal with emotion. The feature selection has some benefits on the pattern recognition performance and 'the curse of dimension'. Thus, We implemented a simulator called 'IFS' and those result was applied to a emotion recognition system(ERS), which was also implemented for this research. Our novel feature selection method was basically affected by Reinforcement Learning and since it needs responses from human user, it is called 'Interactive feature Selection'. From performing the IFS, we could get 3 best features and applied to ERS. Comparing those results with randomly selected feature set, The 3 best features were better than the randomly selected feature set.