• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.331-336
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• 2008

같은 상황이라도 사람에 따라 느끼는 감정은 다르다. 따라서 감정을 일반화하여 현재의 감정 상태를 정량적으로 표현하는데 는 한계가 있다. 본 논문은 현재의 감정 상태를 나타내기 위해, 인간의 감정을 모델링한 심리학의 감정 모델을 공학적으로 접근하여 심리학기반 공학적 인공감정을 제안한다. 제안된 인공감정은 심리학을 기반으로 감정발생의 인과관계, 성격에 따른 감정의 차이, 시간에 따른 감정의 차이, 연속된 감정자극에 따른 감정의 차이, 감정간의 상호관계에 따른 감정의 차이를 반영하여 구성했다. 현재의 감정 상태를 위치로 나타내기 위해서 감정장을 제안했고, 감정장 상의 위치와 위치에 따른 색깔로 현재의 감정 상태를 표현했다. 감정상태의 변화를 제안된 인공감정을 통해 시각화해보기 위해 셰익스피어의 '햄릿'에서 극중 등장인물인 햄릿의 감정변화를 제안된 인공감정을 통해 시각화 해 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.309-312
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• 2004

본 논문에서는 인간과 로봇의 상호작용을 위해 감정에 기반한 감정 처리 모델을 설계하였다. 감정 재현 기술은 사용자에게 친근감을 주기 위해 로봇 시스템이 제스처, 표정을 통하여 사람이나 동물의 감성과 동작을 표현하는 분야이다. 로봇이 감정을 표현하는 문제에는 많은 심리학적, 해부학적, 공학적 문제가 관련된다. 여러가지 애매모호한 상황임에 불구하고 심리학자인 Ekman과 Friesen에 의해 사람의 여섯 가지 기본 표정이 놀람, 공포, 혐오, 행복감, 두려움, 슬픔은 문화에 영향을 받지 않고 공통적으로 인식되는 보편성을 가지고 있는 것으로 연구됐다. 사람의 행동에 대한 로봇의 반응이 학습되어 감정모델이 결정되고, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 본 논문에서는 인간과 로봇과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나 갈 수 있는 감정 처리 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.821-823
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• 2016

본 논문은 다차원 정서모델 기반 영상, 음성, 뇌파를 이용한 멀티모달 복합 감정인식 시스템을 제안한다. 사용자의 얼굴 영상, 목소리 및 뇌파를 기반으로 각각 추출된 특징을 심리학 및 인지과학 분야에서 인간의 감정을 구성하는 정서적 감응요소로 알려진 다차원 정서모델(Arousal, Valence, Dominance)에 대한 명시적 감응 정도 데이터로 대응하여 스코어링(Scoring)을 수행한다. 이후, 스코어링을 통해 나온 결과 값을 이용하여 다차원으로 구성되는 3차원 감정 모델에 매핑하여 인간의 감정(단일감정, 복합감정)뿐만 아니라 감정의 세기까지 인식한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.932-933
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• 2023

이 연구는 사람의 감정 변화를 건강하게 파악하고 분석하기 위해 시작되었다. Natural Language Processing(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하기 위해 개발된 자연어 처리 기술이다. 본 논문에서는 이 기술을 이용하여 Text Mining을 통해 사용자가 작성한 일기에 담긴 감정을 분석하고 LSTM 모델과 GRU 모델을 비교군으로 두어 두 모델 중 감정 분석에 더 적합한 모델을 찾는 과정을 거쳤다. 이 과정을 정확도가 더 높은 LSTM 모델을 사용하여 감정 분석 결과를 분류하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.221-228
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• 2023

감정으로 인해 생기는 신체적 정신적인 변화는 운전이나 학습 행동 등 다양한 행동에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 이러한 감정을 인식하는 것은 운전 중 위험한 감정 인식 및 제어 등 다양한 산업에서 이용될 수 있기 때문에 매우 중요한 과업이다. 본 논문에는 서로 도메인이 다른 음성과 영상 데이터를 모두 이용하여 감정을 인식하는 멀티모달 모델을 구현하여 감정 인식 연구를 진행했다. 본 연구에서는 RAVDESS 데이터를 이용하여 영상 데이터에 음성을 추출한 뒤 2D-CNN을 이용한 모델을 통해 음성 데이터 특징을 추출하였으며 영상 데이터는 Slowfast feature extractor를 통해 영상 데이터 특징을 추출하였다. 감정 인식을 위한 제안된 멀티모달 모델에서 음성 데이터와 영상 데이터의 특징 벡터를 통합하여 감정 인식을 시도하였다. 또한 멀티모달 모델을 구현할 때 많이 쓰인 방법론인 각 모델의 결과 스코어를 합치는 방법, 투표하는 방법을 이용하여 멀티모달 모델을 구현하고 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하여 각 모델의 성능을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.9-12
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• 2023

최근 영상 콘텐츠를 통해 영상물의 메시지뿐 아니라 메시지의 형식을 통해 전달된 감정이 시청하는 사람의 심리 상태에 영향을 주고 있다. 이에 따라, 영상 콘텐츠의 감정을 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있고 본 논문에서는 대중적인 영상 스트리밍 플랫폼 중 하나인 유튜브 영상을 7가지의 감정 카테고리로 분류하는 여러 개의 영상 데이터 중 각 영상 데이터에서 오디오와 이미지 데이터를 각각 추출하여 학습에 이용하는 멀티 모달 방식 기반의 영상 감정 분류 모델을 제안한다. 사전 학습된 VGG(Visual Geometry Group)모델과 ViT(Vision Transformer) 모델을 오디오 분류 모델과 이미지 분류 모델에 이용하여 학습하고 본 논문에서 제안하는 병합 방법을 이용하여 병합 후 비교하였다. 본 논문에서는 기존 영상 데이터 감정 분류 방식과 다르게 영상 속에서 화자를 인식하지 않고 감정을 분류하여 최고 48%의 정확도를 얻었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.83-94
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• 2011

감정 컴퓨팅의 대표적 연구 주제는 기계가 사람의 감정을 인식하여 이에 적절히 대응하는 것이다. 감정 인식 연구에서는 얼굴과 목소리 단서를 이용하여 감정을 포착하는데 집중했으며 최근에 와서 행동자세를 주요 수단으로 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 감정 표현에서 중요한 역할을 담당하는 자세 특징을 포착하고 확인하여 감정을 판별하는 것이다. 이를 위해 먼저 자세포착시스템으로 다양한 감정 자세를 수집하여 감정별 특징을 공간적 특징으로 설명한다. 그리고 동작을 취하는 행위자가 의도하는 감정과 관찰자가 인지하는 감정 간에 통계적으로 의미 있는 상관관계가 있음을 표준통계기술을 통해 확인한다. 6가지 주요 감정을 판별하기 위해 판별 분석법을 이용하여 감정 자세 예측 모델을 구축하고 자세 특징을 측정한다. 제안 특징과 모델의 평가는 행위자-관찰자 감정 자세 집단의 상관관계를 이용하여 수행한다. 정량적 실험 결과는 제안된 자세 특징으로 감정을 잘 판별하며 감정 예측 모델이 잘 수행됨을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.372-377
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• 2006

본 논문에서, 우리는 뇌파를 이용하여 사용자의 감정을 인식하는 감정인식 모델을 제안한다. 사용자의 감정을 인식하기 위해서는 우선 생체 데이터나 감정 데이터를 포함한 뇌파의 정량적인 데이터를 획득하는 방법이 필요하며 다음으로 획득된 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하는 패턴인식 기법이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하고 인식할 수 있는 패턴인식 기법으로 Multi Layer Perceptron(MLP)을 사용한 패턴인식 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 감정인식 모델의 실험을 위하여 특정 공간 내에서 여러 피험자의 감정별 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파로 집중도 및 안정도를 도출하여 유의미한 데이터로 감정 DB를 구축한다. 감정별 DB를 본 논문에서 제안한 감정인식 모델로 학습한 후 새로운 사용자의 뇌파로 현재 사용자의 감정을 인식한다. 마지막으로 피험자의 수와 은닉 노드의 수에 따른 인식률의 변화를 측정함으로서 뇌파를 이용한 감정인식 모델의 성능을 평가한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.325-326
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• 2008

서비스 로봇은 인간과 상호 교감을 하기 때문에 감성기반 인터렉션을 가지고 있어야 한다. 그리고 로봇이 인지하는 상황과 환경이 같을지라도 감정 기반 행동 결정 모델의 출력이 달라질수 있도록 한다. 이는 설계하고자 하는 감정 기반 행동 결정 모델의 특성을 변화함으써 해결하고자 하며, 감정 모델의 특성은 성격을 의미한다. 따라서 사람과 같이 성격을 달리함으로써 로봇이 감정을 느끼고 이에 따른 반응을 행동으로 옮길 때, 성격을 반영한 결과를 보이게 된다. 본 논문에서 제안하는 감정 엔진 모델은 reaction dynamics와 internal dynamics, emotional dynamics, behavior dynamics, 성격 등의 다섯 가지 요소로 구성되어 있다. 모든 dynamics는 성격에 영향을 받아 결과를 출력한다. 실험을 위하여 시뮬레이터를 구현하여 성능을 검증하고, 실제 로봇에 적용하기 위하여 3D 캐릭터기반의 헤드 로봇 시스템을 사용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.285-286
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• 2016

광고, 게임, 로봇 등 다양한 분야에서 사람의 감정을 이용한 서비스가 늘어나면서 감정 인식에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 스마트폰의 센서에서 얻어진 사용자 상황정보와 스마트시계의 심박 수 측 정 데이터를 통해 사용자의 감정을 예측하는 모델을 제안한다. 해당 모델을 생성하기 위해서 스마트폰에서 사용 자 상황정보를 수집한다. 스마트시계에서는 기분이 부정적인지 혹은 긍정적인지를 판단하기 위해 심박 수를 측정 한다. 이러한 수집된 정보를 기계 학습 알고리즘을 사용하여 감정 예측 모델을 생성하고, 이 모델을 통해 사용자 의 감정을 예측한다.