Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2019.11a
/
pp.134-136
/
2019
본 논문에서는 사람의 내면상태 인식을 위한 상호작용 체계 구축을 위하여 사람의 감정 데이터를 효과적으로 수집하기 위한 프로토콜을 제안하고, 프로토콜에 따라 수집된 데이터에 대한 분석 및 결과를 제시한다. 감정 데이터 수집 프로토콜의 개발은 기존 문헌과 시스템 리뷰를 통한 감정분류체계 수립, 분류체계에 따른 감정 유발 영상 수집 및 신뢰도 확보, 감정 데이터 수집을 위한 인간 대상 실험 절차 구축 및 타당도 확보의 단계로 이루어졌다. 수집된 사람의 실시간 감정 데이터는 기계학습을 통한 감정 분류 연구의 기준으로 활용이 가능하다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2021.11a
/
pp.834-836
/
2021
멀티모달 감정인식을 통해 사람의 감정을 정확하게 분류하고, 사람의 감정에 어울리는 음악을 매칭하는 시스템을 설계한다. 멀티모달 감정 인식 방법으로는 IEMOCAP(Interactive Emotional Dyadic Motion Capture) 데이터셋을 활용해 감정을 분류하고, 분류된 감정의 분위기에 맞는 음악을 매칭시키는 시스템을 구축하고자 한다. 유니모달 대비 멀티모달 감정인식의 정확도를 개선한 시스템을 통해 텍스트, 음성, 표정을 포함하고 있는 동영상의 감성 분위기에 적합한 음악 매칭 시스템을 연구한다.
Seo, Hyeong-Won;Noh, Kyung-Mok;Cheon, Min-A;Kim, Jae-Hoon
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2012.10a
/
pp.123-125
/
2012
본 논문은 기계 학습을 이용한 감정 분류에 필요한 학습 말뭉치를 효율적으로 확장하는 방법에 대하여 기술한다. 학습 말뭉치는 일반적으로 그에 알맞은 레이블을 정해야 하는데, 그 양이 어마어마하기 때문에 이 과정을 일일이 사람이 할 수는 없다. 그에 대한 해결책으로써 이미 많은 준지도학습 방법이 연구되었고, 그것을 트윗이라는 짧은 문서를 감정 분류하는 것에 적용해도 감정 문서 분류기의 성능이 좋다는 결과를 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
/
2001.11a
/
pp.87-90
/
2001
본 연구에서는 감성 평가 시스템에 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2008.06a
/
pp.343-350
/
2008
사람들은 다양한 매체를 통하여 음악을 청취하고 있으며, 느낌별, 장르별, 연령별, 날씨별, 시간별, 장소별, 상황별, 직업별, 악기별, 템포별 등으로 다양한 분류 방법으로 음악을 제공받고 있다. 이는 음악을 분류하는 방법들이 음악 자체에 대한 분석이나 음악을 듣는 환경에 대한 분류로만 제공되고 있기 때문이다. 같은 상황, 환경이라도 개인에 따라서 같은 음악을 듣더라도 다른 감정의 상태를 나타내기 때문에, 개인을 고려한 분류 방법이 요구된다. 본 논문에서는 인간의 성격을 통해 감정의 표현 방식에 차이가 있다는 면을 초점으로 접근하였다. 감정이 미치는 심전도에 미치는 영향과 음악이 신체와 감정에 미치는 영향들을 통해 심전도를 이용하여 개인의 성향에 따른 음원자극에 대한 반응 차이를 통해 개인의 성향이 반영된 분류 방법을 제시하고자 했다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
/
v.2
no.2
/
pp.23-28
/
2009
This study describes an emotion classification method using two different feature parameters of four-channel EEG signals. One of the parameters is linear prediction coefficients based on AR modelling. Another one is cross-correlation coefficients on frequencies of ${\theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$ bands of FFT spectra. Using the linear predictor coefficients and the cross-correlation coefficients of frequencies, the emotion classification test for four emotions, such as anger, sad, joy, and relaxation is performed with an artificial neural network. The results of the two parameters showed that the linear prediction coefficients have produced the better results for emotion classification than the cross-correlation coefficients of FFT spectra.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2022.10a
/
pp.576-581
/
2022
감정 분석은 긍부정의 극성을 판단하는 감성 분석과 달리 텍스트로부터 구체적인 감정 유형을 분류해내는 과제이다. 본 논문에서는 소설 텍스트에 감정 분석을 수행하는 것을 새로운 과제로 설정하고, 이에 활용할 수 있는 감정 용언 사전을 소개한다. 이 사전에는 맥락과 상관없이 동일한 감정을 전달하는 직접 감정 표현과 맥락에 따라 다른 감정으로 해석될 수 있는 간접 감정 표현이 구분되어 있다. 우리는 이로써 한국어 자연어처리 연구자들이 소설의 풍부한 감정 표현 텍스트로부터 정확한 감정을 분류해낼 수 있도록 그 단초를 마련한다.
This paper proposes a new feature weighting method for document sentiment classification. The proposed method considers the difference of sentiment intensities among sentences in a document. Sentiment features consist of sentiment vocabulary words and the sentiment intensity scores of them are estimated by the chi-square statistics. Sentiment intensity of each sentence can be measured by using the obtained chi-square statistics value of each sentiment feature. The calculated intensity values of each sentence are finally applied to the TF-IDF weighting method for whole features in the document. In this paper, we evaluate the proposed method using support vector machine. Our experimental results show that the proposed method performs about 2.0% better than the baseline which doesn't consider the sentiment intensity of a sentence.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2021.11a
/
pp.939-941
/
2021
사람은 표정, 음성, 말 등을 통해 감정을 표출한다. 본 논문에서는 화자의 음성데이터만을 사용하여 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 멜 스펙트로그램(Mel-Spectrogram)을 이용하여 음성데이터를 시간에 따른 주파수 영역으로 변화한다. 멜 스펙트로그램으로 변환된 데이터를 CNN을 이용하여 특징 벡터화한 후 Bi-Directional LSTM을 이용하여 화자의 발화 시간 동안 변화되는 감정을 분석한다. 마지막으로 완전 연결 네트워크를 통해 전체 감정을 분류한다. 감정은 Anger, Excitement, Fear, Happiness, Sadness, Neutral로, 총 6가지로 분류하였으며 데이터베이스로는 상명대 연구팀에서 구축한 한국어 음성 감정 데이터베이스를 사용하였다. 실험 결과 논문에서 제안한 CNN-LSTM 모델의 정확도는 88.89%로 측정되었다.
Seo, Hyung-Won;Kim, Hyung-Chul;Kim, Jae-Hoon;Lee, Kong-Joo
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2009.10a
/
pp.145-150
/
2009
이 논문은 한글 뉴스 기사의 댓글에 대한 감정 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기계학습을 이용하는데 본 논문에서는 자질의 가중치를 재조정하는 좀 색다른 방법을 제안한다. 일반적으로 댓글은 독자들이 특정 기사에 대해서 어떠한 감정을 가지고 있는지를 파악하는 중요한 단서가 된다. 그런데 독자들의 감정은 가사에 어떤 분야에 속하느냐에 영향을 받는다. 예를 들면 정치 기사는 부정적인 댓글은 많이 포함하고 있으며 인물 기사는 긍정적인 기사를 많이 포함한다. 이 논문은 이와 같은 댓글의 속성을 이용해서 기사의 원문과 기사의 분야 정보를 이용하여 가중치를 조정한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 신문 기사와 댓글을 수집하여 감정 말뭉치를 구축하였으며 감정자질을 추출하기 위해 감정 사전을 구축하였다. 제안된 시스템의 $F_1$ 척도는 92.2%였으며 원문의 감정 단어와 분야 정보가 댓글의 감정을 분류하는데 중요한 자질임을 알 수 있었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.