• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.329-332
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• 2002

본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 ICA(Independent Component Analysis)-Factorial 표현 방법을 이용하여 얼굴감정인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출과 인식단계에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리를 이용하여 얼굴감정을 인식한다. 이 방법의 유용성을 설명하기 위해 6개의 기본감정(행복, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴데이터베이스를 구축하고, 기존의 방법인 Eigenfaces, Fishefaces와 비교하여 좋은 인식성능을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.401-404
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• 2007

본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링을 기반으로한 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 6가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고, 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.3
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• pp.371-376
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• 2003

In this paper, we proposes a method for recognizing the facial expressions using ICA(Independent Component Analysis)-factorial representation method. Facial expression recognition consists of two stages. First, a method of Feature extraction transforms the high dimensional face space into a low dimensional feature space using PCA(Principal Component Analysis). And then, the feature vectors are extracted by using ICA-factorial representation method. The second recognition stage is performed by using the Euclidean distance measure based KNN(K-Nearest Neighbor) algorithm. We constructed the facial expression database for six basic expressions(happiness, sadness, angry, surprise, fear, dislike) and obtained a better performance than previous works.

• Informatization Policy
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• v.30 no.2
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• pp.3-21
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• 2023

The recent Internet environment demands a new approach to Internet content regulation. The need for regulation on the Internet has been recognized due to the rise of digital sex crimes, illegal information such as drugs and suicide, fake news, hate speech, false consumer reviews, and harmful content for young people. This article attempts to analyze the legislative, judicial, and administrative aspects of Internet content regulation in Korea. It covers the current status and characteristics of the Internet content regulation law, the judicial judgment on KCSC's communications deliberation and regulation, and the process and characteristics of KCSC's communications deliberation. Problems in Korea's communications deliberation system were addressed through legislative, judicial, and administrative approaches. This article concludes with policy suggestions for improving Internet content regulation in Korea.

• Journal of the Korean Society of Food Culture
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• v.22 no.4
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• pp.492-497
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• 2007

The objectives of this study are to determine the full extent of the negative media reports and to broaden public awareness through content analysis. Samples of this study are news reports on vibrio on three major broadcasting companies such as MBC, KBS and SBS and three major national newspapers such as Chosun daily, Joongang daily and Donga daily in Korea for 5 years from January 1st in 2000 to December 31st in 2004. Total 628 cases were searched through from the web sites of fore mentioned TV and newspaper companies. It is highly advised to adhere to the proven fact as much as possible and full and thorough research on the outcome should be sought by media before they reach to the public.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.101-105
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• 1998

기존의 표정인식 연구는 Ekman의 기본정서모형의 특에 의하여 표정인식이 이루어져왔다. 그러나 이러한 6가지 기본정서(행복, 놀람, 공포, 분노, 혐오, 슬픔)에 의한 표정인식은 6개 정서 중에서 선택하는 간제 선택법이 아닌 자유응답방식을 택했을때는 훨씬 인식률이 떨어진다. 이는 표정이 기본정서이외에도 여러 가지 미묘한 마음상태를 표현하고 있기 때문이다. 본 연구는 섬세한 표정인식을 우한 방법으로, 차원모형을 근거로 MLP를 적용한 표정인식을 수행하였다. 차원 모형에 의한 표정은 3가지 차원으로 하나의 표정을 이룬다. 3가지 차원은 쾌-불쾌, 각성-수면과 외부지향-내부지향이다. 3가지 차원을 갖는 각각의 표정은 MLP에 의하여 쾌-불쾌차원 68%, 각성-수면차원 60%, 외부지향-내부지향차원 76%의 인식률을 보였다. 연구결과에서 차원모형에 근거한 표정인식을 통하여 기존의 표정인식을 통하여 기존의 기본정서모형의 한계성을 극복하고 섬세한 표정인식을 수행할 수 있었다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.15 no.1
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• pp.105-120
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• 2012

This study aimed to develop a Korean emotion vocabulary list that functions as an important tool in understanding human feelings. In doing so, the focus was on the careful extraction of most widely used feeling words, as well as categorization into groups of emotion(s) in relation to its meaning when used in real life. A total of 12 professionals (including Korean major graduate students) partook in the study. Using the Korean 'word frequency list' developed by Yonsei University and through various sorting processes, the study condensed the original 64,666 emotion words into a finalized 504 words. In the next step, a total of 80 social work students evaluated and classified each word for its meaning and into any of the following categories that seem most appropriate for inclusion: 'happiness', 'sadness', 'fear', 'anger', 'disgust', 'surprise', 'interest', 'boredom', 'pain', 'neutral', and 'other'. Findings showed that, of the 504 feeling words, 426 words expressed a single emotion, whereas 72 words reflected two emotions (i.e., same word indicating two distinct emotions), and 6 words showing three emotions. Of the 426 words that represent a single emotion, 'sadness' was predominant, followed by 'anger' and 'happiness'. Amongst 72 words that showed two emotions were mostly a combination of 'anger' and 'disgust', followed by 'sadness' and 'fear', and 'happiness' and 'interest'. The significance of the study is on the development of a most adaptive list of Korean feeling words that can be meticulously combined with other emotion signals such as facial expression in optimizing emotion recognition research, particularly in the Human-Computer Interface (HCI) area. The identification of feeling words that connote more than one emotion is also noteworthy.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.1
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• pp.1-5
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• 2009

This paper suggests to apply mirror-reflected method based 2D emotion recognition database to 3D application. Also, it makes facial expression of fuzzy modeling using probability of emotion. Suggested facial expression function applies fuzzy theory to 3 basic movement for facial expressions. This method applies 3D application to feature vector for emotion recognition from 2D application using mirror-reflected multi-image. Thus, we can have model based on fuzzy nonlinear facial expression of a 2D model for a real model. We use average values about probability of 6 basic expressions such as happy, sad, disgust, angry, surprise and fear. Furthermore, dynimic facial expressions are made via fuzzy modelling. This paper compares and analyzes feature vectors of real model with 3D human-like avatar.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.6
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• pp.799-807
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• 2004

In this paper, we deal with an emotion recognition method using facial images and speech signal. Six basic human emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike are investigated. Emotion recognition using the facial expression is performed by using a multi-resolution analysis based on the discrete wavelet transform. And then, the feature vectors are extracted from the linear discriminant analysis method. On the other hand, the emotion recognition from speech signal method has a structure of performing the recognition algorithm independently for each wavelet subband and then the final recognition is obtained from a multi-decision making scheme.