• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.369-376
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• 2021

One of the most active areas of research in the field of affective computing and signal processing is emotion recognition. This paper proposes emotion recognition of low-resource (Sindhi) language. This work's uniqueness is that it examines the emotions of languages for which there is currently no publicly accessible dataset. The proposed effort has provided a dataset named MAVDESS (Mehran Audio-Visual Dataset Mehran Audio-Visual Database of Emotional Speech in Sindhi) for the academic community of a significant Sindhi language that is mainly spoken in Pakistan; however, no generic data for such languages is accessible in machine learning except few. Furthermore, the analysis of various emotions of Sindhi language in MAVDESS has been carried out to annotate the emotions using line features such as pitch, volume, and base, as well as toolkits such as OpenSmile, Scikit-Learn, and some important classification schemes such as LR, SVC, DT, and KNN, which will be further classified and computed to the machine via Python language for training a machine. Meanwhile, the dataset can be accessed in future via https://doi.org/10.5281/zenodo.5213073.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.555-558
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• 2006

감정을 포함하고 있는 음성은 청자로 하여금 화자의 심리상태를 파악할 수 있게 하는 요소 중에 하나이다. 음성신호에 포함되어 있는 감정을 인식하여 사람과 로봇과의 원활한 감성적 상호작용을 위하여 특징을 추출하고 감정을 분류한 방법을 제시한다. 음성신호로부터 음향정보 및 운율정보인 기본 특징들을 추출하고 이로부터 계산된 통계치를 갖는 특징벡터를 입력으로 support vector machine (SVM) 기반의 패턴분류기를 사용하여 6가지의 감정- 화남(angry), 지루함(bored), 기쁨(happy), 중립(neutral), 슬픔(sad) 그리고 놀람(surprised)으로 분류한다. SVM에 의한 인식실험을 한 경우 51.4%의 인식률을 보였고 사람의 판단에 의한 경우는 60.4%의 인식률을 보였다. 또한 화자가 판단한 감정 데이터베이스의 감정들을 다수의 청자가 판단한 감정 상태로 변경한 입력을 SVM에 의해서 감정을 분류한 결과가 51.2% 정확도로 감정인식하기 위해 사용한 기본 특징들이 유효함을 알 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제21권2E호
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• pp.98-104
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• 2002

The present study describes a combination method to recognize the human affective states such as anger, happiness, sadness, or surprise. For this, we extracted emotional features from voice signals and facial expressions, and then trained them to recognize emotional states using hidden Markov model (HMM) and neural network (NN). For voices, we used prosodic parameters such as pitch signals, energy, and their derivatives, which were then trained by HMM for recognition. For facial expressions, on the other hands, we used feature parameters extracted from thermal and visible images, and these feature parameters were then trained by NN for recognition. The recognition rates for the combined parameters obtained from voice and facial expressions showed better performance than any of two isolated sets of parameters. The simulation results were also compared with human questionnaire results.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.821-827
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• 2018

Affective Computing은 HCI (Human Computer Interaction) 및 건강 관리 분야에서 다양한 애플리케이션이 개발됨에 따라 최근 몇 년 동안 관심이 높아지고 있다. 이에 필수적으로 필요한 인간의 감정 인식에 대한 중요한 연구가 있었지만, 언어 및 표정과 비교하여 심전도 (ECG) 또는 뇌파계 (EEG) 신호와 같은 생리적 신호 분석에 따른 감정 분석에 대한 관심은 적었다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 이용한 EEG 기반 감정 인식 시스템을 제안하고 감정 관련 정보를 얻기 위해 다른 뇌파와 뇌 영역을 연구 하였으며, 웨이블릿 계수에 기초한 특징 세트가 웨이블릿 에너지 특징과 함께 추출되었다. 중복성을 최소화하고 피처 간의 관련성을 극대화하기 위해 mRMR 알고리즘이 피쳐 선택에 적용된다. 다중클래스 Support Vector Machine을 사용하여 4 가지 종류의 인간 감정을 크게 분류하였으며 공개적으로 이용 가능한 "DEAP"데이터베이스의 뇌파 기록이 실험에서 사용되었다. 제안 된 접근법은 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.9-17
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• 2010

사용자의 감성 상태에 적절한 반응을 보이는 로봇 또는 인터랙티브 캐릭터에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 문장 입력에 대하여 사용자의 의도와 감성 상태에 적절한 응답을 제공하는 지능형 메신저를 개발한다. 사용자의 의도 및 감성 상태 인식을 위하여, 지능형 메신저는 화행 분석 및 감성 분석 기능을 포함한다. 또한, 감성 및 화행 표현을 위한 태그가 추가된 AIML 기반의 대화형 스크립트를 사용한다. 대화형 스크립트에서 사용자의 감성에 적합한 답변을 찾으면, 지능형 메신저는 그 답변을 대화창에 보여줌과 동시에 애니메이션 캐릭터가 사용자의 감성과 동조화된 감정 표현 동작을 수행하도록 한다. 만일 감정을 표현하는 애니메이션 캐릭터가 무선 네트워크를 통하여 콘텐츠 로봇과 동기화된다면, 사용자와 동일 공간에 존재하는 콘텐츠 로봇은 사용자에 대하여 감성적 반응을 보일 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3311-3317
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• 2010

본 연구는 장기간의 남북한 분단으로 인한 언어적 이질성의 정도를 가늠해보기 위하여 남북한 방송언어 비교하였다. 연구의 주목적은 남북한 언어 간 차이에 대한 데이터가 부족한 상황에서 언어사용 실태에 대한 토대 데이터를 제공하는 것이었다. 남북한의 주요 방송사 뉴스 동영상에서 추출한 텍스트를 대상으로 국어분석프로그램KLIWC (Korean Linguistic Inquiry and Word Count)으로 분석하였다. 분석 결과, 북한 방송언어는 KLIWC의 각 차원에서 남한 언어와 유의미한 차이를 나타냈으며, 특히 정서적 단어, 인지적 단어, 사회적 단어 등에서 유의미한 차이가 발견되었다. 또한 북한 방송에서는 인칭대명사나 품사와 같은 언어학적 기능어에 있어서도 남한방송보다 사용빈도가 높았다. 이러한 차이에 대한 예비적인 심리학적 해석을 논의하였다.

• 감성과학
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• 제27권2호
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• pp.3-14
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• 2024

감정적 맥락이 기억에 미치는 영향을 이해하는 것은 인간의 인지 능력을 종합적으로 이해하는데 매우 중요하다. 이전 연구에서는 주로 시각적 자극에 초점을 맞춰 이러한 관계를 탐구했다면, 본 연구는 음성으로 제시되는 감정맥락으로 탐구의 영역을 확장하여 언어적 맥락의 각성도와 정서가가 기억에 미치는 영향을 조사하고 특히 서열 위치 효과를 완화하는지에 주목하였다. 연구 1에서는 단어 목록의 중반부에 제시되는 음성 감정 맥락의 각성도가 단어 음성 기억에 어떤 영향을 주는지 알아보았다. 실험 결과, 각성도가 낮은 맥락에 노출되었을 때 목록 후반부의 기억력이 저하되는 것으로 나타났다. 연구 2에서는 각성도 수준을 통제했을 때 목록의 중반부에 제시되는 음성 감정 맥락의 정서가가 단어 음성 기억에 미치는 영향을 조사했다. 실험 결과, 부정적 맥락은 함께 제시되는 단어의 기억력을 저하시킨다는 사실을 발견했다. 연구 결과는 음성을 통해 제시되는 감정 맥락이 음성 자극의 기억 처리를 촉진하지 못한다는 것을 시사한다. 특히 부정적 정서 맥락은 서열 위치 효과를 강화하는 것으로 나타났다. 즉, 맥락과 기억 자극이 음성으로 동일할 경우 부정적 감정 맥락은 과제 수행에 간섭으로 작용하여 감정 맥락의 기억 향상 효과를 유발하지 못하는 경향을 보인다. 이는 청각적으로 전달되는 감정 맥락이 언어 기억 과정에 미치는 영향을 이해하는데 중요한 통찰을 제공한다.

• 한국언론정보학보
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• 제52권
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• pp.48-68
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• 2010

사이버모욕죄 보도에서 한국 언론은 핵심 가치(범죄로부터 안전 vs 표현의 자유)와 귀인 양식(일화적 vs 주제적 귀인)측면에서 상반된 프레임을 구축하여 경쟁한 것으로 나타났다. 본 연구는 뉴스 텍스트 내에서 프레임을 구성하는 주요요소로서 핵심 가치와 귀인 양식에 주목하고, 구체적으로 가치가 신념에 대한 중요도 인식과 정서적 반응을 통해 사이버모욕죄에 대한 의견에 미치는 영향력을 탐구하였다. 또한 귀인 양식이 정서적 매개 과정을 통해 의견에 영향을 미치는 과정도 분석되었다. 온라인 실험 결과, 뉴스 프레임에 함축된 핵심 가치가 무엇이냐에 따라 그에 관련된 신념의 중요도가 변화했으며 이는 부분적으로 사이버모욕죄에 대한 의견에 유의미한 영향력을 행사한 것으로 나타났다. 탐색적인 관점에서 분석된 핵심 가치의 정서적 효과는 미약한 수준에서 발견되었는데, '범죄로부터 안전'이라는 가치는 악플러에 대한 분노를 다소 강화시켰으며 이러한 분노 정서는 사이버모욕죄 찬성 의견을 강화시키는 경향을 보였다. 한편, 개인적귀인이 사회적 귀인에 비해 '문제적 개인들'에 대한 분노 정서를 강하게 초래할 것이라는 가정은 입증되지 않았으나, 일화적 프레임은 주제적 프레임에 비해 더 효과적으로 핵심 가치가 함축하는 방향으로 의견에 영향을 미쳤다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제24권2호
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• pp.83-89
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• 2013

Objectives : It is known that children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) experience significant difficulty in recognizing facial emotion, which involves processing of emotional facial expressions rather than speech, compared to children without ADHD. This objective of this study is to investigate the differences in facial emotion recognition between children with ADHD and normal children used as control. Methods : The children for our study were recruited from the Suwon Project, a cohort comprising a non-random convenience sample of 117 nine-year-old ethnic Koreans. The parents of the study participants completed study questionnaires such as the Korean version of Child Behavior Checklist, ADHD Rating Scale, Kiddie-Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia-Present and Lifetime Version. Facial Expression Recognition Test of the Emotion Recognition Test was used for the evaluation of facial emotion recognition and ADHD Rating Scale was used for the assessment of ADHD. Results : ADHD children (N=10) were found to have impaired recognition when it comes to Emotional Differentiation and Contextual Understanding compared with normal controls (N=24). We found no statistically significant difference in the recognition of positive facial emotions (happy and surprise) and negative facial emotions (anger, sadness, disgust and fear) between the children with ADHD and normal children. Conclusion : The results of our study suggested that facial emotion recognition may be closely associated with ADHD, after controlling for covariates, although more research is needed.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제7권2호
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• pp.203-212
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• 1996

주의력결핍 과잉행동장애아(ADHD)와 품행장애나 반항성장애와 같은 외면성 증후를 공존질환으로 갖는 주의력결핍 과잉행동장애아(ADHD + CD/ODD)간에 사회경제적지위, 부모 학력수준, 생활 스트레스 사건, 친인척의 정신병력을 내용으로 하는 가족 배경과 부모의 결혼 만족도, 양육자 스트레스, 양육태도 등의 심리사회적 변인에 차이가 있는지 검증하였다. 연구결과, ADHD+CD/ODD집단이 위의 가족배경에서 가장 열악한 수준을 보이고 있었고, 부모의 결혼적응도에서도 ADHD+CD/ODD 집단이 가장 낮았으며, 양육자 스트레스에서는 ADHD+CD/ODD>ADHD>통제집단 순으로 높았으며 부모가 지각한 양육태도에서 임상집단의 어머니들이 증오적, 거부적 의존성을 포함하는 양육태도를 가지고 있었으며, 아동이 지각한 부모의 양육태도에서는 임상집단의 부모가 아동에게 더 거부적이고 지배적이고, 모순적인 양육태도를 지닌 경향성을 알 수 있었다.