• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1476-1478
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• 2013

최근 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등의 SNS(Social Network Service)의 사용자가 급격하게 증가하고 있다. SNS가 발달하면서 언제 어디서나 쉽게 자신의 위치, 현재의 감정들을 온라인상에서 공유한다. 이에 따라 사람의 감정을 표현하는 단어 100여개를 7가지 감정(기쁨, 흥미, 슬픔, 분노, 놀람, 지루함, 통증)으로 분류하였으며[1]. 이를 분석하기 위한 감정 표현 분석기 모듈을 설계하였다. 설계한 모듈을 사용하여 페이스북의 사용자 뉴스피드(News-Feed)를 분석하여 사용자의 성향을 분석하였다.

• 비교문화연구
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• 제51권
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• pp.329-356
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• 2018

감정표현의 종류에는 감정을 묘사하는 어휘, 감탄문 수사의문 등의 감정표현을 위한 문 구성, 간투사 표현, 발상태도의 부사, 문체 등이 제시되고 있다. 본고는 이러한 감정표현 가운데서 감정을 묘사하는 어휘를 중심으로, "こころ"에 나타난 '경(驚)'의 감정 표현의 번역 양상을 분석했다. 그 결과 '경(驚)'에 관한 번역 양상을 보면 사전에 제시한 대로의 어휘로 번역되는 경우도 있었지만 꼭 그렇지만은 아니라는 것을 알 수 있었다. 일본어 문에서 사용된 '경(驚)'의 감정 어휘에 대해, 한국어 역에서는 대체로 '동사⇨동사, 형용사', '부사+동사⇨동사' '부사⇨부사'로 번역되었지만, 감정표현을 강조하기 위해 다른 어휘가 더해진 경우가 있었다. 일부 '명사'는 용언을 이용해 번역되기도 했다. 상황에 따라 번역어휘는 'Surprise류(類)' 뿐 아니라 'Fear류(類)'과 'Sadness류(類)'의 어휘까지도 다양하게 사용되었다. 영어 역의 경우, 한국어 역에서 보였던 것과 다른 양상을 보였다. 주로 '동사⇨be+동사의 과거분사', '부사+동사⇨be+동사의 과거분사' '부사⇨be+동사의 과거분사'로 번역되었으며, 'Surprise류(類)', 'Fear류(類)' 등의 감정을 표현하는 동사 외에 감정 주체의 상태를 대체 표현할 수 있는 동사로 까지도 이용되는 등 매우 다양했다. 문중에 감정주체가 있는 경우의 한국어 역은 대체로 일본어 문과 일 대 일 대응 방식을 보였다. 문중에 감정주체가 없는 경우도 유사한 성향을 보이면서도, 3인칭인 경우에는 생략된 요소가 복원 가능하도록 유도한 번역이 보였다. 영어 역을 보면, 문중에 감정주체가 있는 경우에서만 아니라, 문중에 감정주체가 없는 경우도 생략된 감정주체 및 이를 판단하는 판단주체까지도 복원시켜 번역했다. 일본어와 한국어와 달리 주어는 감정을 느끼는 사람만 온 것이 아니라, 사건, 행위, 감정을 일으키는 원인이 제시되기도 했다.

• 수면정신생리
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• 제7권2호
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• pp.109-114
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• 2000

목 적 : 저자들은 홧병 환자에서 분노유발사건의 상상 및 이야기와 관련된 자율신경계 특히 심혈관계의 특징적인 정신생리반응양상을 파악하였다. 방 법 : 전북대학교병원 정신과 외래 및 입원 환자 중 소위 '홧병'으로 진단된 43명을 대상으로 하였다. 분노(Spiel-berger의 분노평가척도), 불안(상태특성불안척도, Hamilton 불안척도), 우울(Beck 우울 척도, Hamilton 우울 척도) 수준을 생리적 측정 전 평가하고, 홧병의 원인이 되는 분노유발사건을 조사하였다. 분노유발사건의 상상 및 이야기작업동안의 주관적 스트레스정도(SUDS)와 사건의 생생한 정도(VIVID)도 평가하였다. 스트레스 작업으로서 분노사건의 상상과 이야기 작업을 이용하였다. 스트레스 작업 전의 기저기, 작업기간, 작업 후 휴식기동안 혈압과 맥박이 측정되었다. 심리적, 생리적 평가항목들에 대한 분노사건의 상상과 이야기 작업사이의 차이를 분석하였다. 결 과 : 분노유발사건 상상보다 이야기작업에서, 이완기 및 수축기 혈압의 놀람(모두 p=.000) 및 회복반응(각각 p=.000, p=.017), 맥박(p=.000)의 놀람반응이 유의하게 더컸고, 분노유발사건의 생생한 정도(p=.000) 및 분노유발사건의 주관적 스트레스정도(p=.000)가 더 높았다. 즉, 홧병 환자는 분노유발사건을 상상하는 경우보다 이야기하는 경우에 자율신경계 기능이 유의하게 더 항진되고, 사건에 대한 생생한 정도 및 주관적 스트레스를 더 강하게 느꼈다. 결 론 : 상기 연구결과, 저자들은 홧병 환자들이 분노유발 사건에 대해 과도하게 반복적으로 회상하고 분노표출을 하지 않도록 하는 것이 자율신경계, 특히 심혈관계 반응의 안정에 도움이 될 것이라고 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.70-80
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• 2013

본 연구의 목적은 열굴 표정의 감정표현에 따른 어린이의 시각적 인지반응을 연구, 분석하고 각각의 감정표현에서 나타나는 남녀어린이의 언어적 반응을 살펴봄으로써 인물표정연구의 기초자료로 활용되는데 그 의미를 두었다. 연구대상은 제시된 연구도구를 이해할 수 있는 6~8세 어린이 108명(남 55명, 여53명)으로 하였으며, 2차에 걸쳐 실시한 반응조사는 어린이의 개별면접과 자기기입식 설문지를 통한 자료수집방식을 활용하였다. 설문에 활용한 연구도구는 남녀어린이의 구체적이고 정확한 반응을 도출할 수 있는 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 혐오감, 공포감 등 6가지 유형으로 구분하였다. 어린이의 시각적 인지반응결과에서 남녀어린이 모두 기쁨, 슬픔, 화남, 놀란 표정에 대한 빈도수가 높게 나타났으며, 공포감과 혐오감을 느끼는 얼굴표정에 대한 빈도수는 남녀어린이 모두 낮게 나타났다. 언어적 반응은 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 혐오감, 공포감 모두 얼굴표정에서 연상되는 인상적인 부분을 찾아 대답하거나 얼굴표정의 시각적 특징을 기초로 추론하거나 탐구하는 발견적 반응이 높게 나타났으며, 놀람과 혐오감, 공포감에서 얼굴표정을 보고 연상되는 새로운 이야기를 만들어 내는 상상적 반응이 나타났다.

• 감성과학
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• 제26권3호
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• pp.83-100
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• 2023

본 연구의 목적은 인지적 안녕감 수준에 따라 감정 경험에 차이를 보이는지 확인하고, 인지적 안녕감 수준을 강하게 예측하는 대표적인 구체적 감정들이 무엇인지 확인함으로써 일상에서 사람들이 어떠한 감정을 관리하는 것이 전체적인 삶의 만족도 증진에 효과적인지에 대한 실용적 방안을 모색하고자 함에 있다. 이를 위해 참가자간 요인설계(between-subjects factorial design)를 채택하여 학부생 438명을 대상으로 인지적 안녕감 수준에 따른 감정 경험 빈도를 측정하였다. 인지적 안녕감은 생활만족도 척도(SWLS)로 측정하였으며, 감정 빈도는 PANAS-X 척도로 측정하였고, 조사 후 인지적 안녕감의 평균값을 기준으로 집단을 나누어 감정 프로파일을 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 인지적 안녕감이 높은 집단은 낮은 집단에 비해 전반적으로 긍정감정, 놀람감정의 경험빈도가 높았고 부정감정 경험빈도가 낮았다. 둘째, 인지적 안녕감에 영향을 미치는 대표적인 감정은 긍정 8개, 부정 7개, 놀람 1개임을 확인하였다. 특히 긍정은 '즐거운(happy)', '자신감 있는(confident)', 부정은 '나 자신에게 만족하지 못하는(dissatisfied with self)', '나 자신이 역겨운(disgusted with self)', 놀람은 '경탄을 자아내는(amazed)' 감정이 인지적 안녕감에 가장 큰 영향력을 미쳤다. 본 결과를 통해 일상에서 경험하는 감정을 무조건 긍정-부정으로만 살펴볼 것이 아니라, 인지적 안녕감을 증진시키기 위해서는 특정한 감정들의 경험 빈도는 높이고(ex. 즐거움, 자신감), 특정한 감정의 경험 빈도는 줄이는 것(ex. 자신에 대한 불만족, 역겨움)이 더 효과적일 수 있음을 시사한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.21-26
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• 2002

본 논문은 분노, 행복, 평정, 슬픔, 놀람 등과 같은 인간의 감정상태를 인식하는 새로운 접근에 대해 설명한다. 이러한 시도는 이산길이를 포함하는 연속 은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용함으로써 이루어진다. 이를 위해, 우선 입력음성신호로부터 감정의 특징 파라메타를 정의한다. 본 연구에서는 피치 신호, 에너지, 그리고 각각의 미분계수 등의 운율 파라메타를 사용하고, HMM으로 훈련과정을 거친다. 또한, 화자적응을 위해서 최대 사후확률(MAP) 추정에 기초한 감정 모델이 이용된다. 실험 결과로서, 음성에서의 감정 인식률은 적응 샘플수의 증가에 따라 점차적으로 증가함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.375-384
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• 2011

본 논문에서는 사람의 표정이 아닌 애니메이션 캐릭터의 표정을 주색상과 특징점을 효과적으로 분석하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 캐릭터의 특성에 맞게 간략화한 메쉬모델을 정의하고 캐릭터 얼굴과 얼굴의 구성요소를 주색상을 이용하여 검출한 후 각 구성요소의 에지를 활용하여 표정인식을 위한 특징점을 추출한다. 그런 다음, 각 특징점의 위치와 모양 정보를 신경망 학습을 통해 해당 AU로 분류하고, 제안된 표정 AU 명세서를 이용해 최종적으로 표정을 인식한다. 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터의 표정인식 방법이 무표정을 포함하여 기쁨, 슬픔, 놀람, 화남, 공포의 6가지 표정을 비교적 신뢰성 있게 인식함을 애니메이션 영상을 이용한 실험을 통해 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.537-540
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• 2005

본 논문에서는 사람의 감정, 건강상태, 정신상태등 다양한 정보를 포함하고 있는 웃음, 슬픔, 졸림, 놀람, 윙크, 무표정 등의 표정을 인식하기 위한 표정의 특징이 되는 얼굴의 국부적 요소인 눈과 입을 검출하여 표정의 특징을 추출한다. 표정 특징의 추출을 위한 전체적인 알고리즘 과정으로는 입력영상으로부터 칼라 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출하여 얼굴에서 특징점의 위치 정보를 이용하여 국부적 요소인 특징점 눈과 입을 추출한다. 이러한 특징점 추출 과정에서는 에지, 이진화, 모폴로지, 레이블링 등의 전처리 알고리즘을 적용한다. 레이블 영역의 크기를 이용하여 얼굴에서 눈, 눈썹, 코, 입 등의 1차 특징점을 추출하고 누적 히스토그램 값과 구조적인 위치 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확한 눈과 입을 추출한다. 표정 변화에 대한 표정의 특징을 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점 눈과 입의 눈과 입의 크기와 면적, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 등 기하학적 정보를 이용하여 6가지 표정에 대한 표정의 특징을 추출한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.97-102
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• 2002

본 논문에서는 CCD 칼라 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 CCD 카메라에 의해 획득한 칼라 영상으로부터 피부색 추출 방법을 이용하여 얼굴을 추출한다. 그 다음, 추출된 얼굴 영상으로부터 인간 얼굴의 특징점(눈썹, 눈, 코, 입) 들을 추출하는 방법과 각 특징점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(놀람, 화남, 행복함, 슬픔)을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 신경회로망을 이용하여 학습시킴으로써 인간의 감성을 인식한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.

• 감성과학
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• 제2권2호
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• pp.43-52
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• 1999

정서는 생리적 반응을 수반하는 주관적인 경험이다. 뇌파와 자율신경계 반응의 차이에 의한 기본정서 구분 연구는 보고된 바가 없다. 본 연구에서는 1) 여섯 기본정서를 뚜렷하게 유발하는 정서자극을 선정하고, 이를 사용하여 2) 기본정서를 구분할 수 있는 심리생리적 복합 지표 모델을 개발하고자 하였다. 국제정서사진체계에서 여섯 기본정서 (행복, 슬픔, 분노, 혐오, 공포, 놀람) 각각을 신뢰롭게 유발하는 여섯 쌍의 슬라이드를 선택하였다. 슬라이드 제시에 의하여 유발되는 뇌파, 심전도, 호흡, 피부전기반응을 기록하여 분석/비교하였다. 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 뇌파의 상태적 출현량, 심박률, 호흡률, 피부전도반응은 안정상태와 정서상태간의 비교에서 유의미한 차이가 나타났다. 둘째, 뇌파분석결과에서는 theta (F4, 01), slow alpha (F3, F4), fast alpha (O2), fast beta (F4, O2)파의 상대적 출현량 변화값이 일부 정서들간에 유의미한 차이가 있었다. 셋째, 자율신경계 분석결과에서는 심박률, 호흡률, 피부전도반응이 일부 정서들간에 유의미한 차이를 보여주었다. 이들 결과를 토대로 기본정서를 특정적으로 구분할 수 있는 심리생리적 복합 지표 모델을 구성하였다. 네 기본정서 (공포, 혐오, 슬픔, 분노)는 뇌파와 자율신경계 반응패턴에 의한 구분이 가능하였으나, 행복과 놀람은 본 연구에서 사용한 심리생리지표에 의한 최종 구분이 불가능하였다. 여섯 기본정서를 모두 구분할 수 있는 적절한 지표를 찾아내는 후속연구가 필요하다.