• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.34-39
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• 2009

사람의 감정은 주관적인 인식 작용으로서 충동적인 성향을 띄고 있으며 무의식중의 사람의 욕구와 의도를 표현하고 있다. 이는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 지능형 로봇의 사용자가 처한 환경의 상황정보 중에서 사용자의 의도를 가장 많이 포함하고 있는 정보라고 할 수 있다. 이러한 사용자의 감정을 파악할 수 있는 지표는 사람의 얼굴 영상에서의 표정과 음성신호에서의 Spectrum 통계치 및 생체신호(근전위, 뇌파, 등)등 이다. 본 논문에서는 감정인식 활용의 편의와 효율성 향상을 주목적으로 하여 사용자의 얼굴 영상과 음성을 이용한 감정인식에 대하여 개별 결과물만을 산출하고 그 인식률을 검토한다. 또한 임의의 상황에서의 인식률 향상을 위하여 영상과 음성의 특징을 기반으로 최적의 특징 정보들을 구별해 내고, 각각의 개별 감정 특징에 대한 융합을 시도하는 특징 융합 기반의 Multi-Modal 감정인식 기법을 구현한다. 최종적으로 감정인식 결과를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 상황 설정 시나리오와 베이지만 네트워크를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 확률 추론 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.51-53
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• 2008

최근 오디오 압축 기술의 발전에 힘입은 디지털 음원과 웹 스트리밍의 보급으로, 사용자가 음악 정보에 손쉽게 접할 수 있게 되었다. 이에 따라 음악을 보다 쉽고 효율적인 방법으로 검색하는 방법뿐 아니라 사용자의 환경에 따라 적절한 음악을 검색할 수 있는 기능의 필요성이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 음악의 특징에 따라 분류된 데이터베이스를 사용하고, 사용자의 감정을 분석하여 적절한 음악을 검색하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자의 감정 입력을 효율적으로 처리하기 위한 방법으로 Thayer의 2D emotional space를 적용하여 Valence-Arousal model의 두 가지의 입력을 처리한다. 가장 적합한 음악의 정보를 얻기 위해 사용된 Fuzzy Inference System의 IF-THEN 규칙을 정의하기 위하여 언어적으로 정의된 기존의 음악 감정 연구 결과를 적용하였고, 도출된 결과와 가장 유사도가 깊은 음악을 우선적으로 검색하도록 설계하였다. 이와 같이 구현된 시스템의 타당성을 검증하기 위해 사용자 설문조사를 수행하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.255-261
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• 2006

디지털 캐릭터가 여러 분야에서 중심적인 역할을 하게 되었고 그에 따라 좀 더 능동적이고 사람에 가까운 캐릭터 개발이 필요하게 되었다. 이러한 요구 중에서 본 논문은 감성기반 캐릭터에 초점을 맞추었고 OCC Model과 AEE Model을 바탕으로 온톨로지와 추론엔진을 이용해서 상황정보를 감정으로 바꾸고 캐릭터의 특성을 반영 할 수 있는 Emotion Engine의 Architecture를 제시한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 추계학술발표 논문집
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• pp.121-126
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• 1998

인간이 쾌적하다고 느끼게 되는 것에는 인간과 환경간의 상호작용이 포함되어 있다. 쾌적한 환경을 만든다고 할 때에는 인간과 환경을 하나의 시스템으로 두고 관련되는 여러 요소들이 계속적으로 피이드백 되는 것으로 생각하여야 한다. 쾌적감이란 여러 가지 감성 요소가 복합적으로 조합되어 하나의 이미지와 합치되는 것으로 표현되는 고도의 심리적인 체험감이다. 그러므로 쾌적환경에 대하여 인간의 특성을 중심으로 설계하려고 하면 인간이 쾌적환경을 인지하는 과정이 어떤 과정을 거치게 되는가를 알고 그 특성을 고려하여야 한다. 본 연구는 쾌적감을 구성하고 있는 요소이미지가 어떻게 구성되어 있으며, 환경요소에 대한 감각이미지와는 어떤 구조로서 이루어져 있는 지를 실험적으로 알아보고 퍼지 추론을 이용하여 표현하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.30-33
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• 2002

There are several methods to implement the logical machine reasoning such as a frame theory and a production system of artificial intelligence. And these algorithms can explain the obtained result through the inference processes. However, emotional (KANSEI) patterns are not so easily implement. One of reason is that some emotional expression is the result of process from unconscious level to conscious level, and not easily identified the original unconscious causes. Therefore, a function of KANSEI database needs to structuralize unconscious level. Our approach is to develop the computerized counseling support system which can structuralize the unconscious brain functions from the view point of the psychology with focusing physiological and emotional responses. Especially, development of the algorithm that can form the network from unconscious to conscious using the image recollection is the application of the structured association technique (SAT). The developed system was implemented on the Web using CGI and emotional network database.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.29.2-29
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• 2001

For the design of human-centered systems in which a human and machine such as a robot form a human-in system, human-friendly interaction/interface is essential. Human-friendly interaction is possible when the system is capable of recognizing human biosigns such as5 EMG Signal, hand gesture and facial expressions so the some humanintention and/or emotion can be inferred and is used as a proper feedback signal. In the talk, we report our experiences of applying the Soft computing techniques including Fuzzy, ANN, GA and rho rough set theory for efficiently recognizing various biosigns and for effective inference. More specifically, we first observe characteristics of various forms of biosigns and propose a new way of extracting feature set for such signals. Then we show a standardized procedure of getting an inferred intention or emotion from the signals. Finally, we present examples of application for our model of rehabilitation robot named.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.528-531
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• 2004

본 논문에서는 칼라 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 칼라 영상으로부터 피부색 추출방법을 이용하여 얼굴을 추출한다 그 다음, 추출된 얼굴 영상으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹, 눈, 코, 입)들을 추출하는 방법과 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 퍼지 추론을 기반으로 하여 인간의 감성을 인식한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.145-148
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• 2004

규칙 기반 추론 시스템에서 규칙의 속성 감축은 다양한 방법으로 제안되어 왔다. 규칙의 속성 감축은 퍼지 추론 시스템을 구현하는데 있어서 처리 시간을 단축시킬 수 있으나 규칙의 종속성 및 상관성을 고려하지 않을 경우 예상하지 못한 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 복합속성을 가진 규칙의 속성 감축과 상관성을 고려하기 위하여 러프집합의 특성 중 식별가능 행렬과 식별가능 함수를 이용하였다. 그리고 속성 감축에 사용된 규칙은 복합속성(composite attribute)을 가지는 감성 데이터를 이용하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제23권2호
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• pp.37-54
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• 2004

Fuzzy theory provides an intelligence treatment model for judgement about information when it needs a solution or a decision making about vague problems. Therefore, fuzzy theory is used for appropriate evaluation and decision on obscure information as human's emotion in human factors, In previous study, fuzzy membership function is defined for judgement infOlmation as human's emotion then ultimate results are deducted through fuzzy inference model. This method uses general CWTent through literature review or max, min and average as representative statics value about considering variables. But, this method makes away with nonlinear's or inegular's factors of human sensibility. Accordingly, application of this method leads to considerable loss of information in the ultimate evaluation. For that reason, this method has a limitation in objective evaluation of human factors. So, this study focuses on development of fuzzy membership function, which evaluates human's emotion or feeling accurately and objectively. We used the regression analysis and reasoned a fuzzy membership function about the relation of the variables. Then we verified the adequacy with the reliability through the experiment after this.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.186-191
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• 2015

Hand gesture is the most common tool used to interact with and control various electronic devices. In this paper, we propose a novel hand gesture recognition method using fuzzy logic based classification with a new type of sensor array. In some cases, feature patterns of hand gesture signals cannot be uniquely distinguished and recognized when people perform the same gesture in different ways. Moreover, differences in the hand shape and skeletal articulation of the arm influence to the process. Manifold features were extracted, and efficient features, which make gestures distinguishable, were selected. However, there exist similar feature patterns across different hand gestures, and fuzzy logic is applied to classify them. Fuzzy rules are defined based on the many feature patterns of the input signal. An adaptive neural fuzzy inference system was used to generate fuzzy rules automatically for classifying hand gestures using low number of feature patterns as input. In addition, emotion expression was conducted after the hand gesture recognition for resultant human-robot interaction. Our proposed method was tested with many hand gesture datasets and validated with different evaluation metrics. Experimental results show that our method detects more hand gestures as compared to the other existing methods with robust hand gesture recognition and corresponding emotion expressions, in real time.