• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.243-246
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• 2019

본 논문에서는 감성과 힐링, 머신러닝이라는 주제를 바탕으로 딥러닝을 통한 사용자의 얼굴표정을 인식하고 그 얼굴표정을 기반으로 음악을 재생해주는 얼굴표정 기반의 음악재생 프로그램을 제안한다. 얼굴표정 기반 음악재생 프로그램은 딥러닝 기반의 음악 프로그램으로써, 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있는 CNN 모델을 기반으로 얼굴의 표정을 인식할 수 있도록 데이터 학습을 진행하였고, 학습된 모델을 이용하여 웹캠으로부터 사용자의 얼굴표정을 인식하는 것을 통해 사용자의 감정을 추측해낸다. 그 후, 해당 감정에 맞게 감정을 더 증폭시켜줄 수 있도록, 감정과 매칭되는 노래를 재생해주고, 이를 통해, 사용자의 감정이 힐링 및 완화될 수 있도록 도움을 준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.145-148
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• 2013

음악 표절 분석은 특정 수치로 정형화된 사례가 없다. 음악과 관련된 표절 시비는 모두 전문가의 감성에 의존할 것이 사실이다. 따라서 전문가 사이에 감정이 개입될 여지가 있기 때문에 표절 시비가 끊이지 않는다. 따라서 본 논문에서는 지금까지 사람의 감성에만 의존하였던 음원의 표절 분석을 시스템적으로 분석하기 위해 필요한 음원 요소에 대해서 연구하고자 한다. 따라서 음악 표절 분석을 위해 필요한 음원 요소에 대해서 분석하고, 분석 시스템 구현에 필요한 MusicString 문법에 대해 기술한다. 또한 구현에 필요한 AST 구성과 유사도 알고리즘에 대해서 기술한다. 본 논문은 향후 음악표절 분석 시스템을 자동화하기 위한 초석을 마련할 수 있으며, 검수자의 감성에 의존하는 표절 관련 시비를 조금이나마 개선하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.273-276
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• 2011

우리는 감성 공학에 기반하여 일상 생활 속에서 비침습적이면서 사용하기 간편한 광전용적맥파신호를 계측하고 분석하는 이어폰형 생체 신호 측정 시스템에 관하여 연구하였다. 생체 신호 측정 시스템에서는 광전용적맥파(photoplethysmograph, PPG)와 3축 가속도로 생체 신호와 운동 신호를 활용하였다. 수신된 생체 신호인 광전용적맥파 신호는 Peak 검출 및 전처리 알고리즘을 통하여 심박동변동성(heart rate Variablity,HRV)에 대한 시계열 정보로 변환하고 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transfirm, FFT)과 전력 스펙트럼 밀도 분석(Power Spectrum Density, PSD)방법으로 교감과 부교감 신경 활성도 변화를 관측하였고, 운동 센서로 움직임을 관측하였다. 수신부 시스템은 안드로이드 기반의 자바 어플리케이션으로 스마트 폰에서 구현하였고, 송신부인 이어폰 생체정보 측정모듈로 맥파를 측정하여 상황에 따라 변화하는 자율 신경계의 활성도비율을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.64-67
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• 2021

가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.811-814
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• 2021

본 논문에서는 점차 진화되어가는 보이스피싱 수법에 대하여 딥러닝 기반 네트워크인 DNN(Deep Neural Network)를 통한 보이스피싱 여부 판별할 뿐만 아니라, CNN, Bi-LSTM을 활용한 다양한 관점에서의 감성 분석을 통하여 보이스피싱 조직원의 감성 상태를 파악하여 판별된 결과에 신뢰도를 높여주는 모델을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.331-332
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• 2022

현대사회에서는 다양한 방법, 통로로 자신들의 의견을 표현하고 또한 감정들을 표출한다. 이렇게 표출된 다양한 문장 및 감정들을 통해 각 연령별로 어떤 문제를 가지고 있는지, 무슨 상황에 놓여있는지 등을 알 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 모여진 감성대화 말뭉치를 이용해 청소년들이 문장에서 추출한 단어들과 감정, 상황과 어떠한 연관성을 보이는지 확인해보고자 연구를 진행하였다. 청소년들이 남성의 경우 학교폭력 및 따돌림과 관련한 문제, 여성의 경우 가족관계와 관련한 문제와 연관성이 크다는 것을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.40-47
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• 2007

본 연구는 생활환경 지능화(Ambient Intelligence 이하 AmI)의 기술적 변화와 Ambient Display와 Ambient Media 등을 바탕으로 Ambient Art의 개념과 특성을 도출하고, 이를 통한 감성 커뮤니케이션 연구의 가능성을 살펴 보았다. 앞으로의 사회는 AmI의 환경으로 변화해 갈 것이다. AmI란 인간 중심의 지능형 컴퓨터, 네트워크, 인터페이스 기술을 기반으로 우리의 주변환경이 지능을 갖게 된 상황을 말한다. 유비쿼터스 컴퓨팅, 무선 네트워크와 같은 AmI의 기술들은 새로운 미디어를 만들고 이러한 미디어는 우리의 인식과 커뮤니케이션 방식을 변화시키고 있다. 기술의 발달은 빠른 반면, 그 기술을 사용하는 사람의 적응속도는 느리기 때문에 사람이 어떻게 새로운 기술에 적응할 것인가는 핵심적 문제다. 감성 커뮤니케이션 연구는 이런 문제들을 해결하는데 큰 도움을 줄 뿐만 아니라, 사람들의 감성 욕구까지 채워줄 수 있다. 그러나 감성은 순간적이며 복합적이고 무의식적으로 발생하고 수시로 변하기 때문에 연구하기가 쉽지 않다[1]. 본 연구에서 정의한 Ambient Art는 일상의 환경에서 자연스럽게 접할 수 있으며 사용자의 직접적인 인지가 없이도 감상할 수 있는 예술로, 기술이 환경에 스며들게 되는 것처럼 예술이 환경에 스며들어 궁극적으로 언제 어디서나 감상이 가능한 전시공간의 유비쿼터스화를 지향한다. 이러한 Ambient Art는 감성커뮤니케이션 연구의 새로운 대안책으로 생각해 볼 수 있다. 본 연구에서는 Ambient Art의 5가지 특성을 상황인지, 분위기, 개인화, 상호작용, 자가성장으로 나누어 살펴 보았다. 또한 Ambient Art의 개념과 특성을 반영한 작품 City Forest를 제안하였다. 이 작품은 사람들의 활동에 의해 달라지는 시각적 감성 전달을 통해 이성보다 앞서 있는 감성을 자극하여 개인과 환경, 환경과 환경끼리의 상호 작용을 촉진시켜 Ambient Art를 통한 감성 커뮤니케이션을 보여주었다는데 의의가 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.447-450
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• 2000

컴퓨터 그래픽 기술의 발전에 따라 영화, 가상현실, 게임 등의 분야에서 캐릭터 애니메이션에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다 기존의 캐릭터 애니메이션 기술에서는 애니메이터가 직접 움직임을 정의하였지만, 최근에는 사용자의 환경이나 실세계 환경에 상호작용 하면서 지능적으로 동작할 수 있는 감성 캐릭터 애니메이션이 요구되고 있다. 본 논문은 사용자와 상호작용하는 과정에서 사용자의 감정상태를 파악하고, 이에 대응하는 적절한 행동을 할 수 있는 캐릭터의 생성에 대한 연구이다. 본 논문에서는 캐릭터에 감성을 부여하기 위하여 OCC모델을 바탕으로 하여 시스템을 설계하였다

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.124-129
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• 1998

제스처는 사람들의 의사전달의 자연스러운 수단으로 컴퓨터와 사람의 자연스러운 인터페이슬를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 적절한 움직임을 생성하기 위한 명령을 내리기 위하여 손제스터 인식 시스템을 이용하였다. 가상환경에서 아바타의 10가지 기본 동작을 생성하기 위해서 16가지의 제스처를 정의하고, 이 제스처의 인식에 의한 아바타의 움직임을 생성한다.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.39
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• pp.393-412
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• 2015

See and feel the emotion recognition is the image of a person variously changed according to the environment, personal disposition. Thus, the image recognition has been focused on the emotional sensibilities computer you want to control the number studies. However, existing emotional computing model is numbered and the objective is clearly insufficient measurement conditions. Thus, through quantifiable image Emotion Recognition and emotion computing, is a study of the situation requires an objective assessment scheme. In this paper, the sensitivity was represented by numbered sizes quantified according to the image recognition calculation emotion. So apply the principal attributes of the color image emotion recognition as a configuration parameter. In addition, in calculating the color sensitivity by applying a digital computing focused research. Image color emotion computing research approach is the color of emotion attribute, brightness, and saturation reflects the weighted according to importance to the emotional scores. And free-degree by applying the sensitivity point to the image sensitivity formula (X), the tone (Y-axis) is calculated as a number system. There pleasure degree (X-axis), the tension and position the position of the image point that the sensitivity of the emotional coordinate crossing (Y-axis). Image color coordinates by applying the core emotional effect of Russell (Core Affect) is based on the 16 main representatives emotion. Thus, the image recognition sensitivity and compares the number size. Depending on the magnitude of the sensitivity scores demonstrate this sensitivity must change. Compare the way the images are divided up the top five of emotion recognition emotion emotions associated with 16 representatives, and representatives analyzed the concentrated emotion sizes. Future studies are needed emotional computing method of calculation to be more similar sensibility and human emotion recognition.