• Science of Emotion and Sensibility
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• v.16 no.4
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• pp.469-480
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• 2013

In this paper, we propose new method to reduce variance and express mixed feelings in Russell's emotional dimension(A Circumplex model). A Circumplex model shows mean and variance of emotions(joy, sad, happy, enjoy et. al.) in PAD(Pleasure, Arousal, Dominace, et. al.) dimension using self-diagnostic method(SAM: Self-Assessment-Manikin). But other researchers consistently insisted that Russell's model had two problems. First, data(emotional words) gathered by Russell's method have too big variance. So, it is difficult to separate valid value. Second, Russell's model can not properly represent mixed feelings because it has structural problem(It has a single Pleasure dimension). In order to solve these problems, we change survey methods, so that we reduce value of variance. And then we conduct survey(which can induce mixed feelings) to prove Positive/Negative(Pleasure) part in emotion and confirm that Russell's model can be used to express mixed feelings. Using this method, we can obtain high reliability and accuracy of data and Russell's model can be applied in many other fields such as bio-signal, mixed feelings, realistic broadcasting, et. al.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.353-356
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• 2005

감성이란 외부의 여러 가지 감각적인 자극에 대해 직관적이고 반사적으로 발생하는 반응이다. 감성에는 희로애락과 같은 다양한 감정이 포함된다. 감성은 개인과 환경의 영향을 받는 동시에 사회$\cdot$문화적인 영향에 의해 달라지는 종합적이고 복합적인 느낌이기 때문에 명확하게 표현하기 어렵다. 개인적인 차이는 있지만 인간의 감정은 다양한 행동이나 신체적 혹은 생리적인 반응으로 표출되기 때문에 이러한 다양한 반응을 이용해서 인간의 감정을 유추할 수 있다. 행동이나 신체적인 표현은 개인과 환경, 사회$\cdot$문화적인 영향에 따라 다양하게 나타나기 때문에 이를 정량화하기에는 힘든 부분이 있다. 반면 감정 상태에 따른 생리적인 반응은 여러 사람들에게서 공통적인 부분을 찾을 수가 있다. 본 논문에서는 감정에 따라 다양하게 나타나는 인간의 생리적인 반응 정토를 측정하고 이들의 공통점에 따라 생리적 반응을 통해 인간의 감정에 유추할 수 있는 공학적 모델을 제시하고자 한다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.17 no.3
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• pp.57-64
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• 2014

In this paper, we verify the relation between elements (active and inactive) of Russell's emotional dimension ("A Circumplex Model") to propose a new representing method. Russell's emotional dimension expresses emotional words (happy, joy, sad, nervous, etc.) as a point on the two dimensions (Arousal and Valence). It is most commonly used in many filed such as Science of Emotion & Sensibility, Human-Computer Interaction (HCI), and Psychology etc. But other researchers have insisted that Russell's emotional dimension have to be modified because of its inherent problems. Such problems included the possibility of mixed feelings, the difference of emotion and sensibility, and the difference of Arousal axis and Valence axis. Therefore, we verify relationship of A Circumplex Model's elements (active and inactive) and find how to people express their Arousal feelings using survey. We finally propose new method to express emotion in Russell's emotional dimension. Using this method, we can solve Russell's problems and compensate other researches.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.9
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• pp.81-88
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• 2023

Recently, communication through online is increasing due to the spread of non-face-to-face services due to COVID-19. In non-face-to-face situations, the other person's opinions and emotions are recognized through modalities such as text, speech, and images. Currently, research on multimodal emotion recognition that combines various modalities is actively underway. Among them, emotion recognition using speech data is attracting attention as a means of understanding emotions through sound and language information, but most of the time, emotions are recognized using a single speech feature value. However, because a variety of emotions exist in a complex manner in a conversation, a method for recognizing multiple emotions is needed. Therefore, in this paper, we propose a multi-emotion regression model that extracts feature vectors after preprocessing speech data to recognize complex, inherent emotions and takes into account the passage of time.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.348-351
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• 2006

영상을 통한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 움직임을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 영상을 통해 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 본 논문에서는 이전에 연구된 움직임 추출 방법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 은닉 마르코프 모델을 통해 동정된 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 감정 인식 시스템의 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.130-133
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• 2004

인간의 감정을 정의하거나 분류하는 것은 매우 어려운 일이다. 이러한 애매모호한 인간의 감정은 어느 한 감정만 나타나는 것이 아니고 다양한 감정의 복합으로, 눈에 띄는 강정이 드러나는 것이다. 인간의 애매모호한 감정 상태와 유사한 감성을 표현하는 알고리즘으로 dynamic emotion Space를 이용한 감성 표현 알고리즘을 제안한다. 기존의 감성 표현 아바타들이 키리 설정된 몇개의 감정만을 데이터 베이스에서 불러와 표현하는 반면에, 본 논문에서 제안하는 감성 표현 시스템은 동적으로 변화하는 감성 공간을 이용하여 감성을 표현함으로써 무수히 다양한 표정을 표현할 수 있다. 실제로 인간의 복합적이고 다양한 표정을 표현할 수 있는지를 알아보기 위해 실제 구현 및 실험을 수행하고, dynamic emotion space를 이용한 감성 표현 시스템의 성능을 입증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.450-452
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• 2020

기술의 발전과 함께 사용자에게 가까이 자리 잡은 소셜 네트워크 서비스는 이미지, 동영상, 텍스트 등 활용 가능한 데이터의 수를 폭발적으로 증가시켰다. 작성자의 감정을 포함하고 있는 텍스트 데이터는 시장 조사, 주가 예측 등 다양한 분야에서 이용할 수 있으며, 이로 인해 긍부정의 이진 분류가 아닌 다중 감정 분석의 필요성 또한 높아지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 감정 분류에 심리학 이론의 기반 감정 모델을 활용한 결합 모델과 단일 모델을 비교한다. 학습을 위해 AI Hub에서 제공하는 데이터와 노래 가사 데이터를 복합적으로 사용하였으며, 결과에서는 대부분의 경우에 결합 모델이 높은 결과를 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.540-546
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• 2008

In the near future, robots should be able to understand human's emotional states and exhibit appropriate behaviors accordingly. In Human-Human Interaction, the 93% consist of the speaker's nonverbal communicative behavior. Bodily movements provide information of the quantity of emotion. Latest personal robots can interact with human using multi-modality such as facial expression, gesture, LED, sound, sensors and so on. However, a posture needs a position and an orientation only and in facial expression or gesture, movements are involved. Verbal, vocal, musical, color expressions need time information. Because synchronization among multi-modalities is a key problem, emotion expression needs a systematic approach. On the other hand, at low intensity of surprise, the face could be expressed but the gesture could not be expressed because a gesture is not linear. It is need to decide the emotional boundaries for effective robot behavior generation and synchronization with another expressible method. If it is so, how can we define emotional boundaries? And how can multi-modality be synchronized each other?

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.433-436
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• 2005

감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 요구되고 있는 필요한 기술임에 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아있다. 특히 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 얼굴 영상을 이용하여 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서 이를 설계하기 위해서는 얼굴 영상 분석, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이전에 연구된 얼굴 영상 기법들을 기반으로 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 감정 분석에 적합한 퍼지 이론 기반 퍼지 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 시스템을 성능을 평가하였다.