• 대한인간공학회지
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• 제30권1호
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• pp.179-186
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• 2011

Objective: This study is to review three representative psychological perspectives that explain scientific construct of emotion, that are the discrete emotion model, appraisal model, and dimensional model. Background: To develop emotion sensitive interface is the fusion area of emotion and scientific technology, it is necessary to have a balanced mixture of both the scientific theory of emotion and practical engineering technology. Extensional theories of the emotional structure can provide engineers with relevant knowledge in functional application of the systems. Method: To achieve this purpose, firstly, literature review on the basic emotion model and the circuit model of discrete emotion model as well as representative theories was done. Secondly, review on the classical and modern theories of the appraisal model emphasizing cognitive appraisal in emotion provoking events was conducted. Lastly, a review on dimensional theories describing emotion by dimensions and representative theories was conducted. Results: The paper compared the three models based on the prime points of the each model. In addition, this paper also made a comment on a need for a comprehensive model an alternative to each model, which is componential model by Scherer(2001) describing numerous emotional aspects. Conclusion: However, this review suggests a need for an evolved comprehensive model taking consideration of social context effect and discrete neural circuit while pinpointing the limitation of componential model. Application: Insight obtained by extensive scientific research in human emotion can be valuable in development of emotion sensitive interface and emotion recognition technology.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권40호
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• pp.477-496
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• 2015

사람의 이미지 감성인식은 각기 다른 성향으로 표현된다. 현재는 감성인식을 객관적으로 평가하려는 감성컴퓨팅 연구가 활발하게 연구되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 연구는 실행에 많은 문제점을 갖고 있다. 첫째, 감성인식 면에서 비객관적이고, 부정확하다. 둘째, 감성인식의 상관관계가 불명확한 점이다. 그리하여 본 연구의 필요성으로 이미지 감성의 규칙성을 실험하여 감성컴퓨팅 방식으로 제어하고자 한다. 또한 본 연구의 목적으로 감성인식을 숫자화하고, 객관화하는 이미지 감성컴퓨팅 시스템 방식을 적용하고, 사람의 감성과의 유사 정도를 비교한다. 이미지 감성컴퓨팅 시스템의 주요 특징은 감성인식을 숫자화 된 디지털 형식으로 계산한다. 그리고 감성컴퓨팅의 연구배경은 감성을 디지털화하는 James A. Russell의 핵심 효과(Core Affect)를 활용한다. 핵심 감성으로 쾌정도(X축)인 쾌와 불쾌, 긴장도(Y축)인 긴장과 이완의 감성축이고, 감성컴퓨팅 연구에 적용한다. 감성축은 연관된 대표감성으로 아주 기쁜, 흥분, 의기양양, 행복한, 자족, 고요한, 여유로운, 조용한, 피곤한, 무기력한, 우울한, 슬픈, 화가 난, 스트레스, 불안, 긴장된 감성의 16개로 구분하여 감성컴퓨팅에 적용한다. 본 연구의 과정은 이미지 감성컴퓨팅 계산식의 핵심인 색채 요소를 활용하여 색상, 명도, 채도를 감성속성요소로 적용한다. 감성속성요소는 중요도인 가중치를 적용하여 비율을 계산하고, 쾌정도(X축)와 긴장도(Y축)의 감성점수로 측정한다. 다시 교차된 감성점을 바탕으로 감성원으로 확장하고, 포함된 대표감성크기로 상위 5위인 주요대표감성으로 선별한다. 또한 사람의 이미지 감성을 16개 대표감성점수로 측정하고, 상위 5위의 대표감성으로 구분한다. 연구결과 감성컴퓨팅의 주요대표감성과 사람의 감성인식의 주요대표 감성을 비교하여 일치하는 대표감성수에 따라 감성의 유사 정도를 검증한다. 감성컴퓨팅 유사성 실험 결과 주요대표감성의 평균 일치율은 51%이고, 2.5개의 대표감성이 사람의 감성인식과 일치했다. 본 연구를 통해 감성컴퓨팅 계산 방식과 사람 감성인식의 유사 정도를 측정했고, 감성계산식의 객관적인 평가기준을 제시했다. 향후 연구에서는 좀 더 높은 일치율 향상의 방안과 감성계산식의 가중치 연구가 유지되어야 할 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제38권5호
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• pp.614-620
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• 2019

본 논문은 전역 스타일 토큰(Global Style Token, GST)을 사용하는 종단 간(end-to-end) 감정 음성 합성 시스템의 성능을 높이기 위해 각 감정의 스타일 벡터를 효과적으로 결정하는 방법을 제안한다. 기존 방법은 각 감정을 표현하기 위해 한 개의 대푯값만을 사용하므로 감정 표현의 풍부함 측면에서 크게 제한된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 k-평균 알고리즘을 사용하여 다수의 대표 스타일을 추출하는 방법을 제안한다. 청취 평가를 통해 제안 방법을 이용해 추출한 각 감정의 대표 스타일이 기존 방법에 비해 감정 표현 정도가 뛰어나며, 감정 간의 차이를 명확히 구별할 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.683-688
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• 2008

The emotional information processing is to simulate and recognize human sensibility, sensuality or emotion, to realize natural and harmonious human-machine interface. This paper proposes an emotion-based image retrieval method. In this method, user can choose a linguistic query among some emotional adjectives. Then the system shows some corresponding representative images that are pre-evaluated by experts. Again the user can select a representative one among the representative images to initiate traditional content-based image retrieval (CBIR). By this proposed method any CBIR can be easily expanded as emotion-based image retrieval. In CBIR of our system, we use several color and texture visual descriptors recommended by MPEG-7. We also propose a fuzzy similarity measure based on Choquet integral in the CBIR system. For the communication between system and user, a relevance feedback mechanism is used to represent human subjectivity in image retrieval. This can improve the performance of image retrieval, and also satisfy the user's individual preference.

• 감성과학
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• 제12권1호
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• pp.45-54
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• 2009

인간은 주변 환경 속에서 경험하는 다양한 사물이나 대상을 유사관계를 기준으로 범주화하고 평가하는 인지적인 활동을 하고 있다. 이것은 인간을 둘러싼 모든 환경적 요소를 자신에게 의미있는 개념 단위로 이해하기 위한 필수적인 수단이라고 할 수 있다. 일반적으로 SD법(Semantic Differential Method)으로 대표되는 종래의 감성평가방법에서는 계측대상을 '집단적인' 경향으로 간주하여 독립적으로 평가판단을 하도록 요구하여 왔다. 그러나 이와 같은 SD법만으로는 인간의 유연한 유사성 판단능력을 평가에 반영하기에는 불충분하다. 이에 본 논문에서는 자극의 직감적 범주화와 각 범주 내에서의 대표-비대표사례의 유사성 판단을 기초로 한 계층적인 감성평가방법을 제안하였다. 제안한 평가방법의 유효성 검증을 위하여 감성적 소구력이 높은 장신구의 스캔화상을 실험자극으로 선정하여 감성평가실험을 실시하였다. 실험결과 직감적 범주화 작업, 대표사례의 선출, 대표사례의 평가득점을 비대표사례의 초기값으로 설정한 계층적인 감성평가방법은 종래의 SD법을보완할 수 있는 감성평가방법으로서의 근거가 마련되었다.

• 한국의류산업학회지
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• 제7권2호
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• pp.187-195
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• 2005

The purposes of this study were to investigate the effects of the elements of textile design on consumer emotion and to develop the emotion model which is suitable for the textile design. The descriptive system of textile design was developed based on the previous studies. Emotion measurement scale was developed to analyze the consumer emotion for the textile design. 20 representative types of textile design were collected as stimuli set for this study, consumer emotion on each design type was examined and was analyzed through the survey. For the data analysis, principal component analysis was employed. As a result, 8 emotional factors such as 'Modern', 'Fun', 'Natural', 'Elegance', 'Classic', 'Ethnic', 'Wild' and 'Sporty' were derived from the results of the survey. Emotion measurement scale which consisted of 8 factors was developed to analyze the effects of the elements of textile design on consumer emotion and 80 representative types of textile design were collected. In addition, the emotion which consumers feel for the textile design types was investigated and each textile design was described according to the descriptive system of textile design. Statistical methods of pearson correlation and multiple regression were employed to analyze the relationship between the elements of textile design and consumer emotion. The results of this study revealed that 15 design elements which affected consumer emotion were the size of motives, the shape of motives, the degree of tone contrast among motives etc. This study findings can provide specific design methods for the effectiveness of consumer emotion.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.15-15
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• 2004

• 감성과학
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• 제16권2호
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• pp.157-166
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• 2013

자동차 인테리어에 사용된 여러 가지 재질에 대하여 현재까지 촉감을 측정하고 평가하여 소재의 적용과 표면질감의 기준을 결정하고자 했던 연구는 자동차의 조작 장치에 대한 인간공학적 평가, 시각적 디자인요소에 대한 연구에 비해서는 많지 않다. 본 연구에서는 자동차 인테리어의 여러 소재에 대한 촉감 관련 감성을 측정하고 평가하는데 사용될 수 있는 촉감 관련 대표감성을 추출하고자 하였다. 기존의 감성어휘 연구에서 추출되어 있는 대표감성어휘를 이용하여, 자동차에 탑승하여 여러 재질을 보고 만지면서 촉각으로 느껴지는 촉감에 대해 느껴지는 감성어휘와 자동차 사용기의 분석 및 자동차 전문가에 대한 인터뷰 등을 종합하여 최종적으로 52개의 촉감 관련 감성어휘를 추출하였다. 이를 요인분석한 결과 거칠기, 단단함, 마찰감, 안락감, 뻣뻣함, 부드러움, 온도감, 매끈함, 친숙함, 유연함 등 10개의 대표감성으로 분류되었다. 이러한 대표감성 어휘는 자동차 인테리어의 촉감에 대한 소비자의 감성을 측정하고 평가하는데 활용될 수 있을 것이며 금속, 플라스틱, 가죽 등 다양한 소재들의 고급감을 향상시킬 수 있는 질감을 결정할 수 있는 감성평가의 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 감성과학
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• 제15권2호
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• pp.283-296
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• 2012

본 연구는 SNS 사용자 간의 관계 유형을 감성공유관계와 정보공유관계로 분류하여 두 관계에 따른 사회감성모델을 구축하는 것이 목적이다. 이를 위해 먼저, 기존 문헌에 근거하여 92개의 감성을 수집하여 적합성 검증을 수행한 후 연구목적에 부합하는 26개의 사회감성을 추출하였다. 추출된 사회감성은 관계 유형에 따른 요인분석을 통해 12개의 대표 사회감성과 13개의 대표 사회감성을 도출하였다. 도출된 대표 사회감성은 다차원척도분석을 통하여 2차원의 공간에 매핑하여 사회감성 모델을 도출하였다. 도출된 사회감성 모델은 구조방정식모형 분석을 통해 통계적으로 유의하지 않은 요소들을 제거하였다. 타당성 검증 결과 적합도 지수를 통해 감성공유관계의 사회감성 모델(CFI:.887, TLI:.885, RMSEA:.094)과 정보공유관계의 사회감성 모델(CFI:.917, TLI:.900, RMSEA:.050)의 적합도가 나타났다. 본 연구의 결과로 사용자 관계 유형에 따라 상이한 사회감성 모델이 검증되었다. 본 연구를 통해 제시된 사회감성 모델은 SNS상에서 인간의 감성을 측정하는데 필요한 평가 자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 향후 사회감성의 발전 방향을 제시할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.113-121
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• 2009

본 논문에서는 지역적으로 서로 다른 감성을 지닌 영상을 검출하기 위해서 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템을 제안 하였다. 제안하는 검색 시스템은 영상을 $17{\times}17$의 겹치지 않는 부분영역으로 나누고, 각 부분영역에 대한 감성 특징을 추출한다. 본 논문에서는 부분영역 내에서 감성 특징을 추출하기 위해서, H. Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 부분영역으로부터 해당 감성어에 대한 감성 색상의 분포정도를 계산하여 각 부분영역의 감성어에 대한 히스토그램 값 중 가장 큰 값을 지닌 감성어를 취하게 된다. 제안하는 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템은 Corel 영상 데이터베이스에 대해서 유효성을 평가하여, 전역적 방법보다 우수한 검색 정확도와 재현도를 가짐을 보여주었다.