• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권6호
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• pp.2056-2069
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• 2014

In order to implement interactive and personalized Web services properly, it is necessary to understand the tangible and intangible responses of the users and to recognize their emotional states. Recently, some studies have attempted to build emotional state estimation models based on facial expressions. Most of these studies have applied multiple regression analysis (MRA), artificial neural network (ANN), and support vector regression (SVR) as the prediction algorithm, but the prediction accuracies have been relatively low. In order to improve the prediction performance of the emotion prediction model, we propose a novel SVR model that is optimized using a genetic algorithm (GA). Our proposed algorithm-GASVR-is designed to optimize the kernel parameters and the feature subsets of SVRs in order to predict the levels of two aspects-valence and arousal-of the emotions of the users. In order to validate the usefulness of GASVR, we collected a real-world data set of facial responses and emotional states via a survey. We applied GASVR and other algorithms including MRA, ANN, and conventional SVR to the data set. Finally, we found that GASVR outperformed all of the comparative algorithms in the prediction of the valence and arousal levels.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.109-126
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• 2017

최근 지능형 서비스를 제공하기 위해 감정을 인식하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 전시 분야에서 관중에게 개인화된 서비스를 제공하기 위해 얼굴표정을 이용한 감정인식 연구가 수행되고 있다. 그러나 얼굴표정은 시간에 따라 변함에도 불구하고 기존연구는 특정시점의 얼굴표정 데이터를 이용한 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 전시물을 관람하는 동안 관중의 얼굴표정의 변화로부터 감정을 인식하기 위한 예측 모델을 제안하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 시계열 데이터를 이용하여 감정예측에 적합한 순차적 인공신경망 모델을 구축하였다. 제안된 모델의 유용성을 평가하기 위하여 일반적인 표준인공신경망 모델과 제안된 모델의 성능을 비교하였다. 시험결과 시계열성을 고려한 제안된 모델의 예측이 더 뛰어남으로 보였다.

• 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.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.21-27
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• 2021

최근 COVID-19로 인한 코로나 블루로 상담의 중요성이 높아지고 있다. 또한 비대면 서비스의 증가로 상담 매체에 변화를 준 챗봇에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 챗봇을 통한 비대면 상담에서는 내담자의 감정을 정확하게 파악하는 것이 가장 중요하다. 하지만 내담자가 작성한 문장만으로 감정을 인식하는 데는 한계가 있으므로 더 정확한 감정 인식을 위해서는 문장에 내제되어있는 차원 감정을 인식하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상담 챗봇의 감정 인식 개선을 위해 원본 데이터를 데이터의 특성에 맞게 보정한 후 Word2Vec 모델을 학습하여 생성된 벡터와 문장 VAD(Valence, Arousal, Dominance)를 딥러닝 알고리즘으로 학습한 다차원 감정 인식 모델을 제안한다. 제안한 모델의 유용성 검증 방법으로 3가지 딥러닝 모델을 비교 실험한 결과로 Attention 모델을 사용했을 때 R-squared가 0.8484로 가장 좋은 성능을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.39-57
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• 2012

최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.173-176
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• 2003

본 논문은 기존의 다치오토마타 모델을 적용하여 개성과 감성상태 모델을 제안한다. 기존 다치오토마타 모델을 2개의 오토마타로 분리하여 하나는 감성상태, 다른 하나는 개성을 모델링하는데 이용하였다. 사용자의 내부 감성과 개성은 Valence-Arousal 공간으로 정의된 감성상태를 바탕으로 구성하였고, 2개로 분리된 다치오토마타의 관계를 정의에 따라 구성하여 감성상태와 개성이 동시에 한 개의 오토마타 모델로 모델링 될 수 있는 가능성을 제시하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권4호
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• pp.203-223
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• 2014

This study proposes a novel context-aware recommender system, which is designed to recommend the items according to the customer's responses to the previously recommended item. In specific, our proposed system predicts the user's emotional state from his or her responses (such as facial expressions and movements) to the previous recommended item, and then it recommends the items that are similar to the previous one when his or her emotional state is estimated as positive. If the customer's emotional state on the previously recommended item is regarded as negative, the system recommends the items that have characteristics opposite to the previous item. Our proposed system consists of two sub modules-(1) emotion prediction module, and (2) responsive recommendation module. Emotion prediction module contains the emotion prediction model that predicts a customer's arousal level-a physiological and psychological state of being awake or reactive to stimuli-using the customer's reaction data including facial expressions and body movements, which can be measured using Microsoft's Kinect Sensor. Responsive recommendation module generates a recommendation list by using the results from the first module-emotion prediction module. If a customer shows a high level of arousal on the previously recommended item, the module recommends the items that are most similar to the previous item. Otherwise, it recommends the items that are most dissimilar to the previous one. In order to validate the performance and usefulness of the proposed recommender system, we conducted empirical validation. In total, 30 undergraduate students participated in the experiment. We used 100 trailers of Korean movies that had been released from 2009 to 2012 as the items for recommendation. For the experiment, we manually constructed Korean movie trailer DB which contains the fields such as release date, genre, director, writer, and actors. In order to check if the recommendation using customers' responses outperforms the recommendation using their demographic information, we compared them. The performance of the recommendation was measured using two metrics-satisfaction and arousal levels. Experimental results showed that the recommendation using customers' responses (i.e. our proposed system) outperformed the recommendation using their demographic information with statistical significance.

• 감성과학
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• 제7권3호
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• pp.51-56
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• 2004

감성을 구성하는 중요한 요소인 각성은 자율신경계 반응으로 잘 측정될 수 있음이 보고되고 있다. 그러나 자율신경계 반응만으로 각성차원과 쾌차원으로 구성된 전체감성을 측정할 수 있을지는 의문이다. 본 연구는 자율신경계 반응으로 전체 감성을 평가할 수 있는지 그 생리적 변수는 무엇인지를 분석하였다. 15명의 대학생을 대상으로 실험 목적을 위하여 제작된 8개의 동영상으로 다양한 감성을 유발했으며 자율신경계의 대표적 생리신화인 맥파(PPG), 피부저항(GSR), 피부온도(SKT)를 측정하였다. 자극제시후 주관적 감성평가를 실시하였다. 주관적 감성경험은 크게 3가지 요인으로 구성된 것으로 확인되었으며, 그 중에서 2개의 요인과 생리적 지표를 대응시키는 방안이 탐색되었다. 그 결과, 생리적 지표는 신체적으로 흥분할수록 감성경험에 따라 더욱 분명한 차이를 드러내지만 흥분수준이 낮은 경우에는 생리적인 지표만으로는 감성경험을 예측하기 어려웠다. 흥분과 평온함을 제외한 다른 감성 요인은 생리적인 지표와 직접 대응이 쉽지 않은데, 이는 상관관계가 없어서가 아니라 모든 생리지표와 감성간에 복합적인 관계가 있기 때문이었다. 특히 SKT는 흥분-평온함만을 반영하는 GSR, PPG와는 달리 불쾌-유쾌 경험과도 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 SKT 지표와 불쾌-유쾌 감성 차원의 대응 가능성이 논의되었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제27권1호
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• pp.38-53
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• 2017

As sensor technologies and image processing technologies make collecting information on users' behavior easy, many researchers have examined automatic emotion recognition based on facial expressions, body expressions, and tone of voice, among others. Specifically, many studies have used normal cameras in the multimodal case using facial and body expressions. Thus, previous studies used a limited number of information because normal cameras generally produce only two-dimensional images. In the present research, we propose an artificial neural network-based model using a high-definition webcam and Kinect to recognize users' emotions from facial and bodily expressions when watching a movie trailer. We validate the proposed model in a naturally occurring field environment rather than in an artificially controlled laboratory environment. The result of this research will be helpful in the wide use of emotion recognition models in advertisements, exhibitions, and interactive shows.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.11-24
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• 2019

웹에서 정보 구매자들의 성향은 가성비에서 가심비 형태로 변해가는 추세이다. 멀티미디어 콘텐츠 추천에도 그러한 흐름이 있는데, 바로 폭소노미 (Folksonomy) 기반의 분위기를 이용한 추천 방법이다. 하지만 이런 방법의 경우 동의어를 고려하지 못한다는 문제점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해 일부 연구에서는 Thayer모델의 12 분위기를 AV(Arousal and Valence)값으로 정의하여 그 문제점을 해결하였지만, 추천 성능이 재현 수준 0.1에서 키워드 기반 검색 방법보다 떨어지는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 재현 수준 0.1에서도 키워드 기반 검색 방법과 동일한 추천 성능을 유지하면서 동의어 문제를 해결할 수 있도록 멀티미디어 콘텐츠의 분위기 벡터를 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 추천 성능 분석을 위해 기존 AV값 기반 방법과 키워드 기반 방법과 비교 분석하였다. 추천 성능 분석결과, 본 논문에서 제안한 방법이 전체적으로 기존 방법들 보다 우수한 추천 성능을 보였다.