본 논문에서는 감성 기반으로 텍스타일을 자동으로 색인하고 검색 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상 수집기, 감성 색인기, 검색기(Matcher), 질의 인터페이스로 구성되어 있다. 감성 색인기는 텍스타일 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 기반으로 감성개념을 인식하고, 이를 이용하여 영상을 색인한다. 이때, 감성 어휘로 고바야시가 정의한 8개 (romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern)를 사용한다. 질의 인터페이스에서 사용자는 두 가지 방식으로 질의를 선택할 수 있다. 첫 번째 방법은 감성 키워드를 사용하는 것이고, 두 번째는 사용자의 의도를 설명할 수 있는 영상을 이용하는 예제 기반 질의 방식이다. 질의가 주어지면, 검색기는 랭킹 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 생성한다. 이 때, 유사도 비교방식은 선택된 질의방식에 따라 달라진다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 웹 검색에 익숙한 50명(남자: 32명, 여자: 18명)을 대상으로 웹에서 수집한 3,416 장에 대해서 3가지 항목으로 사용자 평가를 하였다. 사용자 평가의 항목인 적합도(Relevance), 노력(Search Effort), 만족도(Satisfaction)의 결과로 사용자가 검색한 결과영상에서 적합도의 수치가 낮게 나왔지만, 만족도와 노력의 수치는 높게 평가되었다. 제안된 시스템에서 사용자는 자신이 선호하는 결과 영상을 상위 40개의 영상 내에서 얻을 수 있었다. 이는 제안된 시스템이 사용자들이 원하는 영상을 효율적으로 검색할 수 있다는 것을 증명했다.
본 논문에서는 텍스타일 영상의 내용 데이터, 감성 데이터, 메타데이터를 결합시킨 영상 검색 시스템을 제안한다. 섬유 패션의 정보를 가지고 있는 메타데이터와 영상의 색상 및 감성 색상을 이용한 내용의 결합은 그 동안의 섬유 패션산업과 관련된 영상 검색 시스템에서 진일보된 것이다. 우선 메타데이터의 정보를 통해서 영상을 검색하게 된다 검색된 영상 안에서 색상히스토그램과 색상스케치, 감성 히스토그램을 통하여 주어진 영상과 비슷한 영상들을 검색하게 된다. 본 논문에서는 텍스타일 영상으로부터 감성 특성을 추출하기 위해서, H, Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 본 논문에서 제안된 텍스타일 영상 검색 시스템에서 부가적인 기능인 돋보기 기능, 색상 히스토그램 기능, 색상 스케치 기능, 반복 패턴 보기 기능을 통해 검색된 텍스타일 영상들의 정보를 효과적으로 제공함으로써 사용자의 편의를 강화하였다.
본 연구에서는 한국어 감성분석 성능 향상을 위한 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph) 패턴문법 기술 프레임에 의존파서 및 LSTM을 적용하는 하이브리드 방법론을 제안하였다. 본 연구에 사용된 DECO-LGG 언어자원을 소개하고, 이에 기반하여 의미 정보를 의존파서(D-PARS)와 페어링하는 한편 OOV(Out Of Vocabulary)의 문제를 LSTM을 통해 해결하여 자질기반 감성분석 결과를 제시하였다. 부트스트랩 방식으로 반복 확장될 수 있는 LGG 언어자원 및 알고리즘을 통해 수행되는 자질기반 감성분석 프로세스는 전용 플랫폼 DecoFESA를 통해 그 범용성을 확장하였다. 실험을 위해서 네이버 쇼핑몰의 '화장품 구매 후기글'을 크롤링하였으며, DecoFESA 플랫폼을 통해 현재 구축된 DECO-LGG 언어자원 기반의 감성분석 성능을 평가하였다. 이를 통해 대용량 언어자원의 구축과 이를 활용하기 위한 어휘 시퀀스 처리 알고리즘의 구현이 보다 정확한 자질기반 감성분석 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.
시트 커버 직물은 철도차량 내부 인테리어와 실내를 구성하며, 시각적으로 커버 직물의 디자인 요소 중 패턴과 쾌적한 커버지가 철도차량에 대한 전체적인 이미지를 형성하게 된다. 본 연구는 한국인의 감성에 따른 시트 패던 디자인과 쾌적한 시트 커버 직물의 요건을 제시하고자 한다. 디자인 분석체계는 패턴 디자인의 최소단위를 Pattern Primitive(PP), 최소 반복 단위를 Repealed Pattern Unit(RPU)로 개념화하여 분류하여 파악한다. 또한 쾌적하고 안락한 시트를 위해서 착석 상태에서의 열수분 전달특성과 직물의 발수도, 일광견뢰도, 마찰견뢰도, Q-max, 공기투과도, 마찰대전압 등 물리적 특성을 비교한다.
본 논문은 남/여 성별에 기반해 음성을 평상, 기쁨, 슬픔, 화남의 4가지 감성 상태로 분류하는 감성인식 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 입력 음성으로부터 1차적으로 남/여 성별을 분류하고, 분류된 성별을 기반으로 남/여 각기 최적의 특징벡터 열을 적용하여 감성인식을 수행함으로써 감성인식 성공률을 향상시켰다. 또한 음성인식에서 주로 사용되는 ZCPA(Zero Crossings with Peak Amplitudes)를 감성인식용 특징벡터로 사용하여 성능을 향상시켰으며, 남/여 각각의 특징 벡터 열을 최적화하기 위해 SFS(Sequential Forward Selection) 기법을 사용하였다. 감성 패턴 분류기로는 k-NN과 SVM을 비교하여 실험하였다. 실험결과 제안 시스템은 4가지 감성상태에 대해 약 85.3%의 높은 감성 인식 성공률을 달성할 수 있어 향후 감성을 인식하는 콜센터, 휴머노이드형 로봇이나 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경 등 다양한 분야에서 감성인식 정보를 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 인간형 로봇에 대한 개발이 괄목할 만한 성장을 이루고 있고, 친근한 로봇의 개발에 중요한 역할을 담당하는 것으로써 감성/감정의 인식이 필수적이라는 인식이 확산되고 있나. 본 논문은 음성의 감정인식에 있어 가장 큰 부분을 차지하는 피치의 패턴을 인식하여 감정을 분류/인식하는 시뮬레이터의 개발과 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 또한, 피치뿐 아니라 음향학적으로 날카로움, 낮음 등의 요소를 분류의 기준으로 포함시켜서 좀더 신뢰성 있는 인식을 할 수 있음을 보인다. 주파수와 음성의 다양한 분석을 통하여, 음향적 요소와 감성의 상관관계에 대한 분석이 선행되어야 하므로, 본 논문은 사람들의 음성을 녹취하여 분석하였다 시뮬레이터의 내부 구조로는 음성으로부터 피치를 추출하는 부분과 피치의 패턴을 학습시키는 DRNN 부분으로 이루어져 있다.
소비의 패턴이 이성소비에서 감성소비로 전환되면서 오감이 중요한 마케팅 요소로 등장하고 있다. 특히 시각적 요소는 인간이 사물을 인지하는데 있어서 83%정도의 영향력을 발휘하기 때문에 매우 중요하게 고려된다. 따라서 본 연구는 Color Code를 토대로 사용자의 성격을 분류하고 동시에 사용자가 선호하는 색상을 이용하여 색채배색을 제안하는 방법을 설명하고 있는데 성격을 RED, BLUE, WHITE, YELLOW의 4개의 컬러코드로 분류하기 위해서 ‘The Hartman Color Code Personality Profil’을 이용하였다. 조사결과 사용자의 컬러코드 중 가장 많은 코드는 BLUE코드였으며 선호도도 가장 높았다. 이러한 BLUE 코드의 특징 중 색채와 대응할 수 있는 감성어휘를 중심으로 색채배색안을 제시하고 이를 주택상품의 컬러마케팅에 이용하고자 하는 것이 본 연구의 목표이다.
본 연구는 이미지의 장르의 차이가 사용자의 시각 피로도에 미치는 영향에 관한 연구이다. 실험은 20명의 대학생을 대상으로 각각 다른 감성반응을 위해 선정된 다큐멘터리, 사랑, 뉴스 및 스포츠 장르의 이미지를 각각 10장씩을 보여주고, 그에 따른 시각 피로도를 자율신경계 반응 측정(PPG, GSR,SKT)과 동공 영상 기록(동공 변화율) 및 주관적 설문(불쾌도, 긴장도, 피로도)을 하였다. 유의성 검증을 위하여 이미지의 장르를 독립변수로 그에 따른 종속변수를 개인차가 고려된 생리신호 결과와 동공 변화율(픽셀/초) 및 주관적 설문 응답 결과로 하여 일변량 분산 분석을 하였다. 본 연구를 통해 이미지의 장르에 따라 불쾌, 긴장 및 피로 할 경우 자율 신경계 반응의 특정한 패턴을 발견 할 수 있었다.
본 연구는 시각장애인의 감성적 특성을 밝혀 향후 웹 접근성 지침에 반영하기 위해 진행된 기초연구로, 통일한 청각적 자극에 대한 시각장애인과 일반인의 감성 반응을 비교하고 그 차이점을 알아보고자 진행되었다. 이러한 목적을 위하여 본 연구에서는 음악(Representation Sound)과 음향효과(Abstraction Sound)를 이용한 15개의 청각 자극과 긍정 및 부정 감성어휘를 이용한 11개의 감성평가 척도를 선정하여 웹 설문 시스템을 제작하였으며, 이를 활용하여 31명의 시각장애인과 53명의 일반인을 대상으로 준비된 청각 자극에 대한 감성 반응을 측정하였다. 예외적인 경우가 있기는 하지만 설문의 결과는 대부분의 경우에서 두 집단 간의 감성반응패턴이 일치하는 것으로 나타나, 장애인의 감성욕구가 일반인과 크게 다르지 않음을 보여주고 있다. 이러한 결과는 디자인에서 사용자의 감성을 중요시 하는 것과 마찬가지로 웹 접근성에 대한 연구에서 장애인의 감성적 욕구가 중요시 되어야 함을 보여주고 있는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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