• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.37-48
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• 2014

사회감성은 다양한 사회적 네트워크가 형성됨으로서 우리생활에서 의사소통의 질적 관점에서 중요한 요인으로 대두되고 있다. 이러한 사회감성을 이해하기 위해서 감성의 어휘적 의미와 표현에서 보여 지는 유의성을 검증하고 분석하여 사회감성의 복합적인 의미를 이해하고자 한다. 본 연구에서 의사소통의 대표적인 채널인 SNS(Social Network Service)상에서 감성표현 결과를 이용하여 그 의미와 표현에 대한 척도를 구하고 군집분석을 통해서 그 차이를 깊이 있게 이해하려고 하였다. 분석결과 사회감성요인은 부정적 평가 요인 항목이 긍정적 요인에 비교하여 비중이 높은 반면, 사회감성 표현은 긍정적인 표현이 상당히 많이 제시되는 것으로 나타났다. 사회감성요인에 대한 분류에서 기본 감성이나 유인가로 구분이 가능한 반면에 감성표현에서는 사회감성에서 요구되는 부가적인 내용을 복합적인 의미로 내포하고 있으며 양가적 내용 특성 포함하고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권9호
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• pp.417-422
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• 2016

인터넷 이용도가 높아지면서, SNS를 통한 인적 네트워크가 확산하고 있다. 최근 '좋아요' 버튼이 한정적이라는 의견을 개선해 6가지 감정 버튼이 새롭게 추가됐다. 추가된 6가지 감정에 관하여 잘 사용되고 있는지, 사용자가 쉽게 접근할 수 있는지, 널리 이용되고 있는지 더욱더 나은 서비스로 개선할 수 있도록 사용자의 이용성과 접근성에 대해 가장 사용 빈도 수가 높은 연령대인 20~30대 페이스북 사용자 35명을 대상으로 설문조사를 하였다. 그 결과, 6가지 감정표현에 대한 사용자들의 태도는 부정적인 반응이었으며, 이용 빈도가 낮은 편이었다. 의견에 따르면, 많은 사람들이 사용하는 것에 비례하여 다양한 표현방법보단 좀 더 간단한 감정표현 방법, 예를들어 6가지 감정 표현 보다는 2가지로 줄여 서비스를 제안한다면 사용자가 좀 더 쉽게 사용할 수 있을 것이며, 사용자 정보를 모으기 더 쉬울 것이라는 결론이 나왔다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-5
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• 2009

본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링 기반의 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 5가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.20-26
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• 2008

지능형 로봇이나 컴퓨터가 일상생활 속에서 차지하는 비중이 점점 높아짐에 따라 인간과의 상호교류도 점점 중요시되고 있다. 이렇게 지능형 로봇(컴퓨터) - 인간의 상호 교류하는데 있어서 감정 인식 및 표현은 필수라 할 수 있겠다. 본 논문에서는 음성 신호와 얼굴 영상에서 감정적인 특징들을 추출한 후 이것을 Bayesian Learning과 Principal Component Analysis에 적용하여 5가지 감정(평활, 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람)으로 패턴을 분류하였다. 그리고 각각 매개체의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해서 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 적용하여 감정 인식 실험을 하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 인식 실험을 하였으며, 특징 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection) 특징 선택 방법을 통해 우수한 특징들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 인식 실험을 실행하였다. 그리고 인식된 결과 값을 2D 얼굴 형태에 적용하여 감정을 표현하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권2호
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• pp.375-385
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• 2024

In the context of contemporary digital media, virtual influencers have become an increasingly important form of socialization and entertainment, in which emotional expression is a key factor in attracting viewers. In this study, we take Luo Tianyi, a Chinese virtual influencer, as an example to explore how emotions are expressed and perceived through facial expressions in different types of videos. Using Paul Ekman's Facial Action Coding System (FACS) and six basic emotion classifications, the study systematically analyzes Luo Tianyi's emotional expressions in three types of videos, namely Music show, Festivals and Brand Cooperation. During the study, Luo Tianyi's facial expressions and emotional expressions were analyzed through rigorous coding and categorization, as well as matching the context of the video content. The results show that Enjoyment is the most frequently expressed emotion by Luo Tianyi, reflecting the centrality of positive emotions in content creation. Meanwhile, the presence of other emotion types reveals the virtual influencer's efforts to create emotionally rich and authentic experiences. The frequency and variety of emotions expressed in different video genres indicate Luo Tianyi's diverse strategies for communicating and connecting with viewers in different contexts. The study provides an empirical basis for understanding and utilizing virtual influencers' emotional expressions, and offers valuable insights for digital media content creators to design emotional expression strategies. Overall, this study is valuable for understanding the complexity of virtual influencer emotional expression and its importance in digital media strategy.

• 한국보육지원학회지
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• 제20권3호
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• pp.67-83
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• 2024

Objective: This study aimed to determine whether preschoolers' self-compassion mediates the effects of mothers' emotional expression and self-compassion on preschoolers' emotional regulation abilities in children aged 4 to 6 years. Methods: The study included 305 mothers residing in City J who were raising preschoolers aged 4 to 6. Data collected were analyzed for the significance of the mediating effects among the main variables using the GLM Mediation Model in the JAMM package of the Jamovi 2.3.16 statistical program. Results: Firstly, statistically significant positive and negative correlations were found among the main variables. Secondly, preschoolers' positive self-compassion was found to partially mediate the relationship between mothers' positive emotional expression and preschoolers' emotional regulation abilities. Furthermore, preschoolers' negative self-compassion partially mediated the relationship between mothers' negative emotional expressions and preschoolers' emotional regulation abilities. Conclusion/Implications: This study identified parental and child variables influencing preschoolers' emotional regulation abilities and discussed intervention strategies for education and counseling to enhance these abilities.

• 아동학회지
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• 제36권2호
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• pp.145-166
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• 2015

The main purpose of this study was to examine the direct and indirect effects of maternal meta-emotion on preschoolers' emotional intelligence through mothers' emotion socialization. A total of 252 preschool-aged children and their mothers residing in the Seoul Metropolitan and Gyeonggi-do areas participated in this study. The mothers completed questionnaires regarding their meta-emotion, emotion socialization and preschoolers' emotional intelligence. The results of the study indicated that maternal meta-emotion did not have a direct effect on preschoolers' emotional intelligence. However, maternal meta-emotion did indeed have an indirect effect on preschoolers' emotional intelligence through emotion socialization styles. That is, mothers who had desirable beliefs about emotions provided supportive reactions to children's negative emotion expression and showed positive emotions more frequently in the family. In addition, the preschoolers of mothers who showed positive emotion socialization styles were reported to be more emotionally intelligent. The findings of this study suggest that maternal meta-emotion and emotion socialization are important in predicting preschoolers' emotional intelligence.

• 로봇학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.282-287
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• 2007

Humanoid and android robots are emerging as a trend shifts from industrial robot to personal robot. So human-robot interaction will increase. Ultimate objective of humanoid and android would be a robot like a human. In this aspect, implementation of robot's facial expression is necessary in making a human-like robot. This paper proposes a dynamic emotion model for a mascot-type robot to display similar facial and more recognizable expressions.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제27권4호
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• pp.475-503
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• 2021

본 연구는 정서 표현의 억제 구인을 Kennedy-Moore & Watson의 정서 처리의 인지 평가모델에 따라 구체적으로 구분하여 정서 억제의 구성개념을 명료화하고 정서 억제의 다차원적 이해를 돕고자 하였다. 또한 정서 억제와 관련한 구성개념과 성차와 관련한 선행연구들의 이슈들을 종합하여 정서 억제를 성별 비교를 통해 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 성인 남녀 657명을 대상으로 정서에 대한 태도, 감정표현 불능증, 정서 조절 곤란 척도와 우울, 분노, 일상적 스트레스 척도를 실시하였다. 정서 억제 요인과 관련한 척도들을 대상으로 탐색적 요인분석을 실시한 결과 KMW모델의 각 단계에 해당하는 정서 억제 요인들이 나타나 '정서적 정보에 대한 주의 어려움', '정서의 이해와 해석 어려움', '정서 통제 신념', '정서 표현 취약성 신념'으로 명명하였다. 다음으로 요인분석에서 나타난 각 정서 억제 요인을 기준으로 군집분석을 실시하여 연구참가자들을 분류하였다. 그 결과 4가지 군집이 추출되어 '정서 통제 신념 군집', '정서 표현 군집', '정서주의 실패 군집', '전반적 억제 군집'으로 명명하였다. 각 군집을 대상으로 우울, 분노, 일상적 스트레스의 평균차이를 검증한 결과, 모든 종속변수에서 유의한 차이가 나타났다. 또한 성별에 따른 정서억제 군집들의 빈도가 차이가 있는지 알아본 결과 남성에서는 전반적 억제 군집의 빈도가 높게 나타났으며, 여성에서는 정서표현 군집의 비율이 높게 나타났다. 마지막으로 정서 억제에 대한 네가지 군집이 심리 사회적 적응에 미치는 영향에서의 성차가 존재하는지 분석하였고, 본 연구 결과를 바탕으로 시사점을 논의하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권6호
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• pp.799-807
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• 2004

본 논문에서는 사람의 얼굴표정과 음성 속에 담긴 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 혐오, 공포)에 대한 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 이를 위해 얼굴표정을 이용한 감정인식에서는 이산 웨이블렛 기반 다해상도 분석을 이용하여 선형판별분석기법으로 특징을 추출하고 최소 거리 분류 방법을 이용하여 감정을 인식한다. 음성에서의 감정인식은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 독립적인 감정을 확인한 후 다중의사 결정 기법에 외해 감정인식을 한다. 최종적으로 얼굴 표정에서의 감정인식과 음성에서의 감정인식을 융합하는 단계로 퍼지 소속함수를 이용하며, 각 감정에 대하여 소속도로 표현된 매칭 감은 얼굴에서의 감정과 음성에서의 감정별로 더하고 그중 가장 큰 값을 인식 대상의 감정으로 선정한다.