• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권3호
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• pp.117-128
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• 2018

This study attempts to derive the possibility of literary therapy through addition and subtraction of emotional codons. It is presumed that the remnants of the emotions formed by the addition and subtraction of emotions will remain in the human body and cause chemical reactions. When this research is activated, cluster of emotional codons will be created by a combination of literary emotions. This is expected to accelerate therapeutic action of sentences by encoding certain emotional codons in AI.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.506-515
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• 2007

본 논문에서는 사용자의 동작에 대한 반응으로 표정을 변화하여 감정을 표현할 수 있는 실시간 반응형 그림자 아바타인 RISA(Real-time Interactive Shadow Avatar)를 제안한다. 아바타 형태는 사용자의 실사로부터 실시간으로 추출한 가상의 그림자를 사용하며, 손동작의 유형에 따라 변화하는 표정 애니메이션이 그림자의 얼굴 위치에 겹쳐지도록 하였다. 가상 그림자의 추출을 위해서는 배경 차분화 기법을 사용하며, 머리위치 및 손동작의 추적 및 유형 탐지를-위해-단순화된 영역 단위 추적 기법을 사용하였다. 또한 표정의 자연스러운 변화를 표현하기 위해 표정 애니메이션은 기존의 동적 이모티콘보다 많은 수의 애니메이션 프레임들을 사용하는 변형된 모핑 기법을 적용하였다. RISA는 인터페이스 미디어 아트 분야에 직접 응용될 수 있을 것이며, RISA에 적용된 탐지 기법은 향후 입력 장치의 간결성이 요구되는 DMB나 카메라폰 등을 위한 대체 인터페이스에도 활용될 수 있을 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1137-1142
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• 2010

This paper studied the speech parameters less affected by the human emotion for the development of the robust speech recognition system. For this purpose, the effect of emotion on the speech recognition system and robust speech parameters of speech recognition system were studied using speech database containing various emotions. In this study, mel-cepstral coefficient, delta-cepstral coefficient, RASTA mel-cepstral coefficient and frequency warped mel-cepstral coefficient were used as feature parameters. And CMS (Cepstral Mean Subtraction) method were used as a signal bias removal technique. Experimental results showed that the HMM based speaker independent word recognizer using vocal tract length normalized mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS as a signal bias removal showed the best performance of 0.78% word error rate. This corresponds to about a 50% word error reduction as compare to the performance of baseline system using mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.586-591
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• 2008

본 논문은 음성을 사용한 인간의 감정 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템과 결합된 감정 인식 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템을 구현하였다. 감정 인식은 음성 인식의 결과에 따라 입력 문장에 대한 각각의 감정 모델을 비교하여 입력 음성에 대한 최종감정 인식을 수행한다. 실험 결과에서 강인한 음성 인식 시스템은 음성 파라메터로 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용하였다. 이러한 음성 인식기와 결합된 감정 인식을 수행한 결과 감정 인식기만을 사용한 경우보다 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.681-686
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• 2012

본 논문에서는 강인한 감정 음성 인식 시스템을 개발하기 위하여 감정의 영향을 적게 받는 음성 파라메터에 대한 연구를 수행하였다. 이러한 목적을 위하여 다양한 감정이 포함된 데이터를 사용하여 감정이 음성 인식 시스템과 음성 파라메터에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 멜 켑스트럼, 델타 멜 켑스트럼, RASTA 멜 켑스트럼, 루트 켑스트럼, PLP 계수와 성도 길이 정규화 방법에서 주파수 와핑된 멜 켑스트럼 계수를 사용하였다. 또한 신호 편의 제거 방법으로 CMS 방법과 SBR 방법이 사용되었다. 실험결과에서 성도정규화 방법을 사용한 RASTA 멜 켑스트럼, 델타 멜 켑스트럼 및 CMS 방법을 사용한 경우가 HMM 기반의 화자독립 단독음 인식 실험 결과에서 가장 우수한 결과를 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.