• 감성과학
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• 제13권3호
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• pp.429-440
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• 2010

자폐스펙트럼장애는 91명당 1명이 문제를 보인다고 보고되었으며 이는 우리나라 암 발생률보다도 높은 수준이지만, 국내에서는 제대로 된 진단 및 치료가 이루어지고 있지 않아 사회적으로 심각한 복지 사각지대에 있다. 자폐스펙트럼장애 아동의 경우 자신의 정서 상태를 제대로 표현하지 못하여 기존의 치료 및 교육 방법에 제약이 많기 때문에, 장애 아동의 정서를 실시간으로 인지하여 활용할 수 있는 새로운 개념의 치료 시스템의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 생체신호 감지를 통한 정서 상태 인지 기술 및 가상 감성 에이전트(agent) 모델링 기술을 포함한 감성 컴퓨팅 기술에 대하여 기술 동향 분석 결과를 제시하고, 새로운 자폐스펙 트럼장애 진단 및 치료를 위한 시스템 구성방식을 제안한다. 제안된 시스템은 뇌파 등의 생체신호로 부터 자폐아동의 정서 상태를 인지하기 위한 생체신호 감지 모듈, 가상현실 환경에서 자폐아동이 감성 에이전트와 사회적 상호작용을 하면서 다양한 진단 및 치료 시나리오를 수행하기 위한 가상 감성 에이전트 환경 모듈, 역감 교류(haptic interface)장치를 이용하여 자폐아동의 행동 입력이 가능하게 하고, 힘 반력을 자폐아동에게 전달해 주기 위한 역감 교류 모듈로 구성된다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통해 자폐스펙트럼장애를 객관적으로 진단할 수 있으며, 생활 속에서 지속적인 치료를 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권1호
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• pp.76-94
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• 2015

For different reasons, many viewers like to watch a summary of films without having to waste their time. Traditionally, video film was analyzed manually to provide a summary of it, but this costs an important amount of work time. Therefore, it has become urgent to propose a tool for the automatic video summarization job. The automatic video summarization aims at extracting all of the important moments in which viewers might be interested. All summarization criteria can differ from one video to another. This paper presents how the emotional dimensions issued from real viewers can be used as an important input for computing which part is the most interesting in the total time of a film. Our results, which are based on lab experiments that were carried out, are significant and promising.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권6호
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• pp.386-391
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• 2017

본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.205-210
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨링과 네트워킹 환경이 준비됨에 따라 교육 분야에서도 새로운 환경에 적합한 교육학습 시스템에 대한 준비가 필요하다. 특히 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 단순히 새로운 기술을 교육학습 분야에 적용하는 것이 아니라 사고방식과 대상을 바꾸는 패러다임의 전환이 필요하다. 분야에서는 유비쿼터스 환경을 단계적으로 적용하여야 한다. 기존의 e-learning에서는 지능시스템이 교육학습 분야에 적용될 수 있는 부분이 한정되어 있었다. 그러나 유비쿼터스 맞춤형 학습 시스템을 구축할 수 있는 기본 환경이 제공하기 위하여 유비퀴터스 환경의 하부 단위에서 증강현실(augmented reality) 기술, 지능형 학습 기술들을 도출하고 적용 방법을 제안한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권3호
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• pp.101-118
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• 2014

컴퓨터 정보기술의 발전과 함께 감정 기반 컴퓨팅이 다양한 분야에 빠르게 발전하여 확산되고 있다. 감정 기반 컴퓨팅의 지속적인 발전을 위해서는 이미지와 같은 멀티미디어의 콘텐츠의 감정 기반 색인과 검색이 필수적이다. 그러나 감정과 같은 추상적 개념은 주관적이며 이미지의 하위 수준 속성에서 유추하는데 한계가 있기 때문에 감정 색인은 통상적으로 난제로 여겨진다. 본 연구는 감정 색인 개선을 위해서 이미지에 대하여 이용자가 느끼는 감정 반응을 활용하여 이미지를 감정으로 접근하는데 있어서 확장된 접근점을 제공하는 방안을 고찰하였다. 이를 위하여 유로피아나 DB에서 사랑, 행복, 분노, 공포, 슬픔의 5가지 기본 감정을 표현한 이미지 15건을 선정하여 20명의 연구 참여자에게 보여주고 용어를 수집하였다. 이용자의 이미지 반응에서 수집한 용어는 정련 후 총 399건의 고유한 용어로 나타났다. 고유한 399건의 용어는 전체 1,093회 출현하였으며, 동시출현단어분석을 수행하여 상위 출현한 용어 네트워크를 구현하였다. 동시출현단어분석 기반의 네트워크를 통해서 기본 감정 용어와 함께 빈번하게 출현하는 용어를 규명하였다. 이를 통해 기본 감정용어와 함께 확장되어 제시될 수 있는 용어는 형용사, 동작/행위 표현 등 다양하게 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.376-386
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• 2015

Since affective computing has been introduced in 90s, affect recognition technology has achieved substantial progress recently. However, the application of user emotion recognition into software user interface is in its early stages. In this paper, we describe a new approach for developing mobile user interface which could react differently depending on user emotion states. First, an emotion reaction model is presented which determines user interface reactions for each emotional state. We introduce a pair of mappings from user states to different user interface versions. The reacting versions are implemented by a set of variations for a view. Further, we present an authoring framework to help developers/designers to create emotion-aware reactions based on the proposed emotion reaction model. The authoring framework is necessary to alleviate the burden of creating and handling multi versions for views at the development process. A prototype implementation is presented as an extension of the existing authoring tool DAT4UX. Moreover, a proof-of-concept application featuring an emotion-aware interface is developed using the tool.

• 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.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권12C호
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• pp.1200-1208
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• 2003

비디오 데이터에 존재하는 감정을 처리하는 것은 지능적인 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위해서 매우 중요한 일이다. 이러한 감정을 추출하기 위해서는 비디오로부터 감정에 관련된 특징들을 검출하기 위한 컴퓨팅 모델을 구축하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 비디오 셧에 존재하는 저급 특징들의 확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 셧 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 으로 모델링하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률분포 모델로 구성한다. 이런 두 개의 통계적인 모델들을 융합하여 베이시안 분류법을 적용하여 비디오 데이터로부터 감정에 관련된 셧을 찾아낸다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권6호
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• pp.12-23
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• 2020

Because of economic polarization and difficulties, extreme personalization, and the complexity of social relationships, modern people are experiencing various mental disorders or pathologies. Accordingly, there is an urgent need to prepare more active countermeasures and support those with mental health difficulties to improve mental health and prevent abnormal pathologies. Artificial intelligence (AI) is expected to improve the mental health of individuals through emotional enhancement beyond affective computing. We investigated how to use AI to prevent and diagnose mental diseases or disorders, support treatment, and manage followup. In particular, promising services that can be used in daily life or medical clinics were discovered and active directions for realizing these services are suggested.