• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.3
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• pp.272-278
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• 2015

This paper studied various parameter extraction methods using pitch information of speech for the development of the emotion recognition system. For this purpose, pitch parameters were extracted from korean speech database containing various emotions using stochastical information and numerical analysis techniques. GMM based emotion recognition system were used to compare the performance of pitch parameters. Sequential feature selection method were used to select the parameters showing the best emotion recognition performance. Experimental results of recognizing four emotions showed 63.5% recognition rate using the combination of 15 parameters out of 56 pitch parameters. Experimental results of detecting the presence of emotion showed 80.3% recognition rate using the combination of 14 parameters.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.6
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• pp.1171-1180
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• 2019

Emotion is a psycho-physiological process that plays an important role in human interactions. Affective computing is centered on the development of human-aware artificial intelligence that can understand and regulate emotions. This field of study is also critical as mental diseases such as depression, autism, attention deficit hyperactivity disorder, and game addiction are associated with emotion. Despite the efforts in emotions recognition and emotion detection from nonstationary, detecting emotions from abnormal EEG signals requires sophisticated learning algorithms because they require a high level of abstraction. In this paper, we investigated LSTM hyperparameters for an optimal emotion EEG classification. Results of several experiments are hereby presented. From the results, optimal LSTM hyperparameter configuration was achieved.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.401-405
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• 2012

우리나라의 서비스 직업에 대한 고용비중이 점차 높아지고 있는 동시에 여성의 경제활동도 함께 증가하는 추세를 보여주고 있다. 또한 현재 경영의 환경에 있어서의 소비자들은 기업과의 직접적인 대면과 함께 우량의 서비스 품질을 요구하는 경영환경의 시대에 있다. 각 기업은 차별화 전략으로서 최상의 서비스 제공을 통한 고객 만족 극대화에 초점을 맞추고 있으며 특히, 서비스 기업에서 추구하는 고객만족 또는 서비스 만족도가 기업의 경쟁우의를 결정짓고 기업의 이미지를 표현하는 중요한 요인으로 여겨지고 있다. 이러한 고객만족을 중시하는 기업과 조직의 목표에 의해 대부분의 고객센터의 여성 근로자들은 조직이 요구하는 감정표현의 규범에 의해 자신의 감정이나 느낌을 고객에게 연출하도록 강요받고 있다. 근로자의 기분과 감정과는 관계없이 고객에게 미소와 친절을 보내야 하는 고객센터 근로자들은 감정노동을 하고 있는 것이다. 이에 본 연구에서는 서비스 산업 중에서도 여성인력에 대한 의존도가 높은 고객만족센터(텔레마케터 or 전화상담원)에 근무하는 여성근로자를 중심으로 감정적 부조화에 따른 감정노동이 직무스트레스에 미치는 영향에 대하여 알아보고 연구 결과를 통해 고객센터의 여성근로자들의 인적자원관리 차원에서 감정노동에 대한 인지와 직무스트레스 조절을 통한 관리에 시사점을 제안하고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.3
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• pp.649-660
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• 2012

The future of appraisal industry looks negative in the reality of change of the property market and over-competition of the field. Unless Constituent members of appraisal industry cope actively with the changing circumstances the profit structure of their company will get worse and they will finally fall behind in the competition. The best policy to survive from the changing circumstances in the limited appraisal market is to provide better service and improve its structure in order to have differential competitiveness. The purpose of this study is to describe the relation between the service factors of appraisal industry and customer satisfaction for providing more effective and high quality appraisal service.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.2
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• pp.160-165
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• 2015

Traditional speech emotion recognition techniques recognize emotions using a general training model based on the voices of various people. These techniques can not consider personalized speech character exactly. Therefore, the recognized results are very different to each person. This paper proposes an adaptive speech emotion recognition framework made from user's' immediate feedback data using a prompted labeling technique for building a personal adaptive recognition model and applying it to each user in a mobile device environment. The proposed framework can recognize emotions from the building of a personalized recognition model. The proposed framework was evaluated to be better than the traditional research techniques from three comparative experiment. The proposed framework can be applied to healthcare, emotion monitoring and personalized service.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.1
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• pp.113-122
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• 1998

인간의 감성은 감정과는 구분되는 심리적 현상으로, 감정이 강도가 높으며 생리적, 신체적 반응을 동반하는데 비하여, 감성은 강도가 낮으며 겉으로 나타나는 생리적 변화가 없다. 감정은 외부의 감각자극에 대하여 두뇌에서 단계적인 정보처리의 결과로 나타나지만 감성은 반사적이고 직관적으로 발생된다. 감정은 하나의 대상에 대하여 여러사람이 유사한 반응을 보이는 공통성과 객관성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에 대해서도 개인에 따라 다양하게 나타나며 시간과 환경에 따하서도 변화한다. 감정은 일반성, 객관성, 반복성과 같은 학문적 연구대상으로서의 조건을 만족시키고 있으나, 감성은 그 특성이 학문이나 연구의 대상이 되기 위한 조건들을 충족시키지 못하며, 따라서 연구대상으로 인정받지 못하고 있다. 감성이 감정에 비하여 가장 두드러지는 점은 감정의 종류가 외부자극의 종류에 따라 결정되어지는 반면 감성의 발생은 개인의 재부상태, 즉 생활경험에 의한 기억에 의존한다는 점이다. 감성의 개인성, 변화성, 불확실성, 애매모호성등을 설명할 수 있기 위해서는 기존의 학문이 갖는 폐쇄성에서 벗어나 보다 많은 변수를 체계적이고 다각적으로 고려하는 새로운 접근이 필요하다. 학문과 연구대상에 대한 조건의 확대가 요구된다고 할 수 있다. 개인의 감성은 해당 시점에서 개인이 갖고 있는 심리상태와 함깨 연령, 성별, 교육정도, 건강상태와 같은 개인요소뿐만 아니라 개인의 의식과 생활에 영향을 미치는 가정과 사회특성, 나아가 전통과 관습, 종교, 환경등와 같은 문화적 특성에 의해서도 변화된다. 그리고 이들 요소들을 개인이 처한 상황에 따라 영향의 정도가 다양하게 변화한다. 많은 요인들에 의하여 다양하게 변화되는 감성은 감성의 영향을 받는 생활환경과 결합되고, 생활경험을 중심으로 한 기억은 두뇌의 Limbic system은 자율신경계를 조절하는 hypothalamus와 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서 감성의 측정평가를 위해서는 생활경험에 영향을 미치는 제반 요인들의 파악과 함께 자율신경계의 반응을 측정할 수 있는 방법의 개발이 요구된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.56-60
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• 2009

오늘날 인터넷은 개인의 감정, 의견을 서로 공유할 수 있는 공간이 되고 있다. 하지만 인터넷에는 너무나 방대한 문서가 존재하기 때문에 다른 사용자들의 감정, 의견 정보를 개인의 의사 결정에 활용하기가 쉽지 않다. 최근 들어 감정이나 의견을 자동으로 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 감정 분석에 관한 기존 연구들은 대부분 어구의 극성(polarity) 정보가 있는 감정 사전을 사용하고 있다. 하지만 인터넷에는 나날이 신조어가 새로 생기고 언어 파괴 현상이 자주 일어나기 때문에 사전에 기반한 방법은 한계가 있다. 본 논문은 감정 분석 문제를 긍정과 부정으로 구분하는 이진 분류 문제로 본다. 이진 분류 문제에서 탁월한 성능을 보이는 Support Vector Machines(SVM)을 사용하며, 문서들 간의 유사도 계산을 위해 문장의 부분 문자열을 비교하는 문자열 커널을 사용한다. 실험 결과, 실제 영화평에서 제안된 모델이 비교 대상으로 삼은 Bag of Words(BOW) 모델보다 안정적인 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.1
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• pp.48-53
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• 2009

In this paper, we propose an efficient method of representing human emotions that are conveyed during conversations. In order to develop a robot that comes close to thinking, acting, and expressing like humans, many researches have been conducted. Among these researches, the proposed method is developed based upon 6 emotion identification systems. The proposed method first analyzes conversations between humans, decides an emotion on the basis of the analysis, and represents the emotion by an action, an image, and a sound. We implemented the proposed method using a hand-sized robot.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.18 no.2
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• pp.49-54
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• 2017

In this paper, we use face database to detect human emotion in real time. Although human emotions are defined globally, real emotional perception comes from the subjective thoughts of the judging person. Therefore, judging human emotions using computer image processing technology requires high technology. In order to recognize the emotion, basically the human face must be detected accurately and the emotion should be recognized based on the detected face. In this paper, based on the Cohn-Kanade Database, one of the face databases, faces are detected by combining the detected faces with the database.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.2
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• pp.299-303
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• 2019

This study is one of the preparatory tasks for this researcher to do Emotion Coding on AI. This time, we're doing an Emotion Coding for Sijo "Blue Mountain is My Meaning" by Hwang Jin-yi. Huang Jin-yi is doing Emotion Coding on Blue Mountain and Green Stream in this Sijo. These Emotions code, as seen in Emotion Codon, as in UUU. This phenomenon can be described in the form in which this researcher hypothesized. In other words, this Emotion Coding acts as a catalyst for the formation of an amino acid called phenylalanine. If we continue this research, it is thought that the function of literature, which is more healing, will be utilized in the future of mankind.