• 디지털융복합연구
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• 제17권6호
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• pp.433-438
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• 2019

본 연구에서는 유아의 정서읽기능력이 친사회적 행동에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구대상은 G시에 위치하고 있는 사립유치원 만 5세 192명이다. 2018년 12월 17일부터 12월 27일까지 유아의 정서읽기능력과 친사회적 행동에 관한 조사를 실시하였다. 수집된 자료는 Pearson의 상관관계분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, SPSS WIN 22.0 프로그램을 사용하였다. 자료 분석 결과 첫째, 유아의 정서읽기능력과 친사회적 행동은 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 유아의 정서읽기능력은 친사회적 행동에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구는 정서읽기능력 향상과 친사회적 행동 증진을 위한 프로그램 개발에 대한 기초자료가 될 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.686-687
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• 2017

인간의 감정인식의 학습에 사용되는 얼굴 표정 데이터베이스를 조사하고 이를 비교 및 분석하여 사용자가 각자의 연구에 알맞은 데이터베이스를 이용하여 연구할 수 있는 안목을 제시한다.

• 감성과학
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• 제26권1호
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• pp.33-42
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• 2023

기존의 연령별 얼굴정서 인식 비교 연구에서는 정서별로 연령 간에 어떤 차이가 있는지 밝혔다. 이에 Kim(2021) 연구에서는 개별 정서가 아닌 정서공간에서 표상된 정서를 연령 간 비교하였다는 점에서 의의가 있으나, 기술적(descriptive) 비교만 시행하였을 뿐, 통계적 유의미 검증을 하지 않았다는 한계가 있다. 본 연구에서는 표상 유사성 분석(representational similarity analysis) 방법을 통해 연령간 실제 데이터 및 정서 모델 유사성행렬을 직접적으로 비교하였다. 또한 개인차 다차원척도법(individual differences multidimensional scaling)을 통해 연령간 정서 차원에 대한 비중을 비교하였다. 그 결과 실제 데이터 비교에서 노년 집단은 청년 및 중년 집단과 가장 유사하지 않았으며, 쾌불쾌 차원이 포함된 정서 모델과의 유사성 비교에서도 가장 유사하지 않았다. 또한 노년 집단은 각성 차원에 대한 비중이 청년 및 중년 집단과 유사하지 않음이 발견되었다. 본 연구는 실제 데이터, 정서 모델, 그리고 정서 차원 비중이라는 세 가지 측정치에 대해 노년 집단과 청년 및 중년 집단과의 차이를 통계적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.494-503
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰에서 웃음 치료를 위한 표정인식 애플리케이션을 제안한다. 제안된 방법에서는 스마트폰의 전면 카메라 영상으로부터 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘을 이용하여 얼굴을 검출한다. 얼굴을 검출한 다음에는 얼굴 영상으로부터 입술 영역을 검출한다. 그 다음 프레임부터는 얼굴을 검출하지 않고 이전 프레임에서 검출된 입술영역을 3단계 블록 매칭 기법을 이용하여 추적한다. 카메라와 얼굴 사이의 거리에 따라 입술 영역의 크기가 달라지므로, 입술 영역을 구한 다음에는 고정된 크기로 정규화한다. 그리고 주변 조명 상태에 따라 영상이 달라지므로, 본 논문에서는 히스토그램 매칭과 좌우대칭을 결합하는 조명 정규화 알고리즘을 이용하여 조명 보정 전처리를 함으로써 조명에 의한 영향을 줄일 수 있도록 하였다. 그 다음에는 검출된 입술 영상에 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터를 추출하고 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용하여 실시간으로 웃음 표정을 인식한다. 스마트폰을 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 초당 16.7프레임을 처리할 수 있어서 실시간으로 동작 가능하였고 인식률 실험에서도 기존의 조명 정규화 방법보다 개선된 성능을 보였다.

• 감성과학
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• 제16권1호
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• pp.95-106
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• 2013

본 연구에서는 자발적인 웃음과 인위적인 웃음을 변별하는 데 있어서 일반 사람들의 정확도와 컴퓨터를 이용한 분류 알고리즘의 정확도를 비교하였다. 실험참가자들은 단일 영상 판단 과제와 쌍비교 판단과제를 수행하였다. 단일 영상판단 과제는 웃음 영상을 한 장씩 제시하면서 이 영상의 웃음이 자발적인 것인지 인위적인 것인지를 판단하는 것이었으며, 쌍비교 판단과제는 동일한 사람에게서 얻은 두 종류의 웃음 영상을 동시에 제시하면서 자발적인 웃음 영상이 어떤 것인지 판단하는 것이었다. 분류 알고리즘의 정확도를 산출하기 위하여 웃음 영상 각각에서 8 종류의 얼굴 특성치들을 추출하였다. 약 50%의 영상을 사용하여 단계적 선형판별분석을 수행하였으며, 여기서 산출된 판별함수를 이용하여 나머지 영상을 분류하였다. 단일 영상에 대한 판단결과, 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 쌍비교에 대한 판단결과도 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 20명의 실험참가자 중 선형판별분석의 정확도를 넘어서는 사람은 없었다. 판별분석에 중요하게 사용된 얼굴 특성치는 눈머리의 각도로, 눈을 가늘게 뜬 정도를 나타낸다. Ekman의 FACS에 따르면, 이 특성치는 AU 6에 해당한다. 사람들의 정확도가 낮은 이유는 두 종류의 웃음을 구별할 때, 눈에 관한 정보를 충분히 사용하지 않았기 때문으로 추론되었다.

• 한국의류학회지
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• 제28권2호
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• pp.332-343
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• 2004

This is a study on expression and the extent of using make-up according to the lifestyle of woman. The purpose of this study is to induce factors which decide the lifestyle of woman, group them, understand groups＇ demographic characteristic and study on make-up expression and the extent of using make-up according to the lifestyle of groups. This survey is conducted to 611 women and analyzed with SPSS package. The result of a study is as follows： 1. We classified them into 5 factors such as factors of make-up preference, arance-oriented, economy and information-oriented, daily make-up, and interest in make-up with the method of AIO analysis. Then I researched groups on the basis of the mean of those factors. As a result, it is classified as a make-up oriented group, a consciously daily make-up group, a unconcern of make-up group, and a reasonable make-up pursuit group. 2. The demographic characteristic according to the classified lifestyles showed the difference as a result of variance analysis of age, marital status, job, education, and monthly pay. 3. A result of variance analysis on the extent of satisfaction with their faces according to the lifestyle showed the difference of facial satisfaction with complexion, skin, eyes, nose and so on. 4. We analyzed a reason of make-up, a extent of make-up, image to express, the most concerning part for make-up, and the type of cosmetics which people use most in order to know the difference of make-up expression and the extent of using make-up. As a result, its variance showed the difference among groups.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1580-1587
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• 2021

Currently, the development and sale of various emoticons has given users a wider range of choices, but a systematic and specific approach to the recognition and use of emoticons by actual users is lacking. Therefore, this study tried to investigate the subjective perception and visual attention concentration of actual users on negative emotional expression emoticons through a survey and eye tracking experiment. First, as a result of subjective recognition analysis, it was found that emoticons are frequently used because their appearance is important, and they can express various emotions in a fun and interesting way. In particular, it was found that emoticons that express negative emotions are often used because they can indirectly express negative emotions through various and concretely expressed visual elements. Next, as a result of the eye tracking experiment, it was found that the negative emotional expression emoticons focused on the large elements that visually emphasized or emphasized the emotional expression elements, and it was found that the focus was not only on the facial expression but also on the physical behavioral responses and language of expression of emotions. These results will be used as basic data to understand users' perceptions and utilization of the diversified emoticons. In addition, for the long-term growth and activation of the emoticon industry market in the future, continuous research should be conducted to understand the various emotions of real users and to develop differentiated emoticons that can maximize the empathy effect appropriate to the situation.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.95-105
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• 2005

얼굴인식을 이용해 출입을 통제하는 보안 시스템에 있어서 얼굴인식성능은 인증 대상의 변화 (표정, 헤어스타일, 나이, 화장)에 커다란 영향을 받는다. 이처럼 수시로 변화하는 환경 변화를 보완하기 위하여 일반적인 얼굴인식 시스템에서는 일정한 보안 임계치를 설정해두고 임계치 내에 포함되는 얼굴을 기존에 등록된 얼굴과 교체하거나 추가적으로 등록하는 업데이트 방식이 사용되고 있다. 그러나 이러한 방식은 부정확한 매칭 결과를 보이거나, 유사한 얼굴에 쉽게 반응할 수 있다. 따라서 우리는 각 얼굴간의 유사도나 인증 대상의 변화를 흡수하며, 잘못된 얼굴 등록을 방지하기 위한 방법으로 학습 성능이 우수한 유전자 알고리즘을 제안하고자 한다. 변화가 심하고 유사한 얼굴영상(한사람 당 10개씩의 변화된 300개의 얼굴 영상)에 대하여 실험을 수행하였고, 얼굴인식기법은 주성분 분석에 기초한 고유얼굴을 이용하였다. 제안된 방식은 기존 얼굴인식 출입통제 시스템에 비해 우성인자의 인식률을 향상뿐만 아니라 유사 얼굴(열성인자)에 반응하는 비율을 감소시키는 효과를 보였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권1호
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• pp.142-151
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• 2022

In this paper, a model combined with explanatory artificial intelligence (xAI) models was presented to secure the reliability of machine learning-based sentiment analysis and prediction. The applicability of the proposed model was tested and described using the IMDB dataset. This approach has an advantage in that it can explain how the data affects the prediction results of the model from various perspectives. In various applications of sentiment analysis such as recommendation system, emotion analysis through facial expression recognition, and opinion analysis, it is possible to gain trust from users of the system by presenting more specific and evidence-based analysis results to users.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.897-904
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• 2005

영상 인식은 영상획득이 용이하다는 것과 실생활에서 광범위하게 사용될 수 있다는 것으로 인해 활발하게 연구되고 있는 분야이다. 그러나 얼굴영상은 높은 차원의 영상공간으로 인해 이미지 처리가 쉽지 않다. 본 논문은 얼굴 영상 데이터의 차원을 특징적인 벡터로 표현하고 이러한 특징벡터를 통해 얼굴 영상을 인식하는 방법은 제안한다. 제안되는 알고리즘은 두 부분으로 나뉜다. 첫째로는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환할 때 RGB 세 개의 플레인의 평균이 아닌 세 플레인의 주성분을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis)를 적용한다. PCA는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환하는 과정과 인식률을 높이기 위한 영상 대비 개선 과정이 동시에 수행한다. 두 번째로는 PCA와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 방식을 하나의 과정으로 통합하는 개선된 통합 LDA 방법이다. 두 과정을 통합함으로서 간결한 알고리즘 표현이 가능하며 분리된 단계에서 있을 수 있는 정보 손실을 방지할 수 있다. 제안된 알고리즘은 잘 제어된 대용량 얼굴 데이터베이스에서 개인을 확인하는 분야에 적용되어 성능을 향상시키고 있음을 보여주었고, 추후에는 실시간 상황에서 특정 개인을 확인하는 분야의 기초 알고리즘으로 적용될 수 있다.