• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권1호
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• pp.19-24
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• 2010

The rise of music resources has led to a parallel rise in the need to manage thousands of songs on user devices. So users have a tendency to build playlist for manage songs. However the manual selection of songs for creating playlist is a troublesome work. This paper proposes an auto playlist generation system considering user context of use and preferences. This system has two separated systems; 1) the mood and emotion classification system and 2) the music recommendation system. Firstly, users need to choose just one seed song for reflecting their context of use. Then system recommends candidate song list before the current song ends in order to fill up user playlist. User also can remove unsatisfied songs from the recommended song list to adapt the user preference model on the system for the next song list. The generated playlists show well defined mood and emotion of music and provide songs that the preference of the current user is reflected.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.195-200
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• 2002

ART (Adaptive Resonance Theory [1]) neural network and its variations perform non-hierarchical clustering by unsupervised learning. We propose a scheme "arboART" for hierarchical clustering by using several ART1.5-SSS networks. It classifies multidimensional vectors as a cluster tree, and finds features of clusters. The Basic idea of arboART is to use the prototype formed in an ART network as an input to other ART network that has looser distance criteria (Ishihara, et al., [2,3]). By sending prototype vectors made by ART to one after another, many small categories are combined into larger and more generalized categories. We can draw a dendrogram using classification records of sample and categories. We have confirmed its ability using standard test data commonly used in pattern recognition community. The clustering result is better than traditional computing methods, on separation of outliers, smaller error (diameter) of clusters and causes no chaining. This methodology is applied to Kansei evaluation experiment data analysis.

• 감성과학
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• 제11권2호
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• pp.271-284
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• 2008

한 시대나 사회의 얼굴매력에 대한 관점을 영화배우 등 인기연예인의 얼굴분석을 통해 알 수 있다는 가정 하에 물리적 특징에 기반 한 한국 및 외국 연예인 얼굴 의 교차 문화적 특징 및 추세를 알아보았다. 얼굴인상감성모형을 이용하여 각 연예인얼굴의 물리적 특징을 측정하고 얼굴유형을 분류하였다. 분석대상은 한국의 여자연예인 47명, 남자연예인 47명, 외국 여자연예인 116명과 남자연예인 87명으로 총 297명이었다. 교차문화적인 분석에서 나타난 한국과 외국의 남녀 연예인 얼굴의 공통적인 특징은 날카로운 인상이었다.

• 대한인간공학회지
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• 제18권1호
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• pp.13-24
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• 1999

The objective of the study is to discriminate EEG(electroencephalogram) due to emotional changes. Emotion was evoked by the series of auditory stimuli which were selected from the natural sounds in the sound effect collection of compact disc. Seventeen university students participated and experienced positive or negative emotions by six auditory stimuli with intermission between stimuli. Temporal EEG ($T_3$, $T_4$, $T_5$, and $T_6$) was recorded at the same time and a subjective test was performed on the eleven point scales after the experiment. The maximum and minimum scores of the EEG among six stimuli EEG were analyzed for discrimination of emotion. The EEG signals were transformed into feature objects based on scalar intervention model coefficients. Auditory stimulus was considered as intervention variable. They were classified by Discriminant Analysis for each channel. The features showed results with the best classification accuracy of 91.2 % in $T_4$ for auditory stimuli. This study could be extended to establish an algorithm which quantifies and classifies emotions evoked by auditory stimulus using time-series models.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.613-617
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• 2021

서비스 산업의 성장과 함께 감정노동자의 스트레스가 사회적 문제로 인식되어 2018년 감정노동자 보호법이 시행되었다. 그러나 실질적인 감정노동자 보호 시스템의 부족으로 스트레스 관리를 위한 디지털 시스템이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 대표적인 감정노동자인 고객 상담사를 위한 딥러닝 기반 스트레스 감지 시스템을 제안한다. 시스템은 실시간 얼굴검출 모듈, 한국인 감정 이미지 중심의 이미지 빅데이터를 딥러닝한 감정분류 FER 모듈, 마지막으로 스트레스 수치만을 시각화하는 모니터링 모듈로 구성된다. 이 시스템을 통하여 감정노동자의 스트레스 모니터링과 정신질환 예방을 목표로 설계하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.771-774
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• 2013

본 연구는 감정상태와 음색특성의 관계를 확인하고, 추가로 cepstral 피쳐와 조합하여 감정인식을 진행하였다. Open quotient, harmonic-to-noise ratio, spectral tilt, spectral sharpness를 포함하는 특징들을 음색검출을 위해 적용하였고, 일반적으로 사용되는 피치와 에너지를 기반한 운율피쳐를 적용하였다. ANOVA분석을 통해 각 특징벡터의 유효성을 살펴보고, sequential forward selection 방법을 적용하여 최종 감정인식 성능을 분석하였다. 결과적으로, 제안된 피쳐들으로부터 성능이 향상되는 것을 확인하였고, 특히 화남과 기쁨에 대하여 에러가 줄어드는 것을 확인하였다. 또한 음색관련 피쳐들이 cepstral 피쳐와 결합할 경우 역시 인식 성능이 향상되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.154-161
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• 2008

본 논문에서는 컬러와 패턴 정보를 이용하여 텍스타일 영상에 포함된 감성을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 이때, 감성을 표현하기 위해 고바야시의 10가지 감성 그룹 - {romantic, clear, natural, casual, elegant chic, dynamic, classic, dandy, modern}- 을 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 주관적인 감성을 물리적인 영상 특징으로 표현하기 위해 텍스타일을 구성하는 대표 컬러와 패턴을 추출 한다. 이 때 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다 추출된 컬러와 패턴 특징은 신경망을 이용한 분류기의 입력으로 사용되고, 분류기를 통해 입력 텍스타일이 임의의 감성을 가지는지 여부가 결정된다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 인위적인 도메인, 패션 도메인, 인테리어 도메인에서 얻어진 389장의 텍스타일 영상에서 실험하였다. 다양한 도메인의 영상에 대해 사용된 결과 제안된 방법은 100%의 정확도와 99%의 재현율을 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 감성인식 방법이 다양한 텍스타일 관련 산업분야에 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.139-146
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• 2014

본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 자동으로 사람의 감정을 인식하는 효과적인 방법을 제안한다. 얼굴 표정으로부터 감정을 파악하기 위해서는 카메라로부터 얼굴영상을 입력받고, ASM (active shape model)을 이용하여 얼굴의 영역 및 얼굴의 주요 특징점을 추출한다. 추출한 특징점으로부터 각 장면별로 49차의 크기 및 변이에 강인한 특징벡터를 추출한 후, 통계기반 패턴분류 방법을 사용하여 얼굴표정을 인식하였다. 사용된 패턴분류기는 Naive Bayes, 다중계층 신경회로망(MLP; multi-layer perceptron), 그리고 SVM (support vector machine)이며, 이중 SVM을 이용하였을 때 가장 높은 최종 성능을 얻을 수 있었으며, 6개의 감정분류에서 50.8%, 3개의 감정분류에서 78.0%의 인식결과를 보였다.

• 감성과학
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• 제18권3호
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• pp.81-92
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• 2015

본 연구는 성격 유형과 연령별, 유행혁신성에 따른 구두 스타일 선호와 감성에 대해 연구한 것으로 실증적 연구를 통해 이를 규명하고자 하였다. 본 연구는 편의표본 추출방식의 설문조사를 통한 연구를 하였으며 여대생 224명을 대상으로 조사하였다. 구두 스타일을 선정하기 위하여 구두 종류를 사전적 분류와 인터넷 검색을 이용하여 현 여대생들에게 착용이 적합한 총 8개 구두를 선정하였다. 성격유형은 MBTI 간략척도를 본 연구에 맞게 수정하여 사용하였다. 감성척도는 선행연구를 통해 검증된 감성척도를 수정 보완하였으며 SPSS통계분석 결과는 다음과 같았다. 첫째, 구두 스타일에 따라 선호와 감성에는 유의한 차가 있었으며 대응분석 결과, 구두의 감성은 4~5가지로 묶일 수 있었다. 둘째, 여대생의 성격유형별로 몇 가지 구두에서 선호와 감성의 유의한 차가 있었다. 셋째, 유행 혁신성에 따른 구두의 선호와 감성의 유의한 차가 있었으며 구매횟수에 따른 구두의 선호도에 유의한 차가 있었다. 본 연구결과를 통하여 소비자의 특성 및 유행이 급격하게 변화하는 구두시장에서 생산자, 소비자 모두에게 유용한 효과적인 정보 자료로 사용 될 수 있을 것으로 기대한다.