• 제목/요약/키워드: Emotion XML

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사용자의 위치정보와 감성정보를 이용한 RESTful방식의 감성공유 시스템 (Emotion sharing system of RESTful-based using emotion information and location information of the users)

  • 정준호;김동근
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.162-168
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    • 2014
  • 본 연구에서는 사용자의 감성정보와 감성을 공유한 장소에 대한 위치정보를 이용하여 사용자의 위치에 따른 감성변화를 사용자간에 공유 할 수 있는 감성공유 시스템을 제안한다. 시스템은 감성 모바일 스마트폰 앱과 감성공유서버로 구성된다. 감성 스마트폰 앱은 공유하고자 하는 원격지의 사용자의 위치와 감성상태를 Google Map API를 이용한 지도서비스를 통해 표현한다. 감성공유서버는 모바일 외에 다양한 플렛폼간의 감성공유가 가능하도록 RESTful방식을 이용하여 구현 되었다. 감성공유서버에서 교환되는 감성정보는 XML형식으로 저장된다. 제안하는 감성공유 시스템을 이용하여 이동하는 사용자의 위치에 따른 감성변화가 지도서비스를 통해 공유 가능함을 확인 하였다.

감정의 표현을 휘한 마크업 (Mark-up for Representing Emotion)

  • 박성은;이용규
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.487-490
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    • 2004
  • 이메일과 같은 텍스트 기반의 서비스 둥이 점차 대중화되고 있지만, 이러한 텍스트 기반의 서비스에서는 메시지를 전달할 때 수신자가 필자의 감정 상태를 정확하게 파악하기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 단편적으로 해결하기 위하여 감정 상태를 나타내는 이모티콘(emoticon)을 사용하기도 하지만 이는 보편적이지 않아서 사용하기에 불편한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 일반 텍스트 문서에 감정 태그를 삽입하여 필자의 감정을 표현할 수 있도록 새로운 마크업 언어인 EmoXML(Emotion XML)을 정의한다. 그리고 문장 내에 포함되어 있는 감정 어휘를 인식하여, 관련 감정 태그를 자동으로 생성하고 처리할 수 있는 시스템을 설계한다.

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케이브 기반 자동차 시제품 평가 (Evaluation of Car Prototpye using CAVE)

  • 고희동;안희갑;김진욱;김종국;송재복;어홍준;윤명환;우인수;박연동
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.66-73
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    • 2002
  • 범용 가상환경 프레임워크 NAVER를 제안하고, 이를 케이브기반 가상현실환경에 적용하여 자동차 시제품 평가 실험에 활용한 사례를 소개한다. NAVER는 다양한 가상현실 어플리케이션을 구현하기 위한 가상환경 프레임워크로, 확장성이 뛰어나고 재구성이 가능하다. NAVER는 Render Server, Control Server, 그리고 Device Server로 구성되어 있으며, 각 서버는 네트워크로 상호 통신하여 각각의 기능을 수행한다. NAVER는 XML 기반 스크립팅 언어를 지원하여 사용자가 자유롭게 가상환경의 여러 가지 객체와 인터랙션을 정의할 수 있도록 설계되었다. NAVER를 케이브 기반 가상현실환경에 적용하여 자동자 시제품평가 실험에 활용하였다. KIST의 케이브 기반 가상현실환경은 4면의 정방형 스테레오 디스플레이 장치, 햅틱 암마스터 장비, 3차원 음향장비 등으로 구성되어 있어, 사용자에서 시각적인 측면에서 뿐만 아니라 촉각, 청각과 같은 여러가지 측면에서 다중현실감을 제시할 수 있다. 자동차 시제품 평가 실험를 통하여 사용자가 실제 자동차가 아닌 가상의 자동차 시제품을 관찰하고, 만져보고, 주행해 봄으로써 더욱 높은 몰입감과 현실감으로 자동차 조작장치의 조작성을 평가할 수 있음을 입증하였다.

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영화 스크립트 내 감정 정보를 이용한 시각화 (Visualization using Emotion Information in Movie Script)

  • 김진수
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권11호
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    • pp.69-74
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    • 2018
  • 인터넷 기술과 다양한 정보 기술의 융합을 통해 광대한 정보를 수집 및 가공하여 사용자 취향에 맞는 다양한 지식을 서로 주고받을 수 있게 되었다. 특히, 영화 미디어 속에 내포된 감정 변화의 흐름을 통해 사용자의 취향과 연결된 밀접한 콘텐츠를 선호하는 경향이 있다. 사용자는 스크립트에 나타난 정보를 바탕으로 전체적인 감정의 흐름이나 특정한 등장인물, 또는 특정한 장면에서의 감정의 흐름을 보다 빠르게 이해하기 위해 시각화하고자 한다. 본 논문에서는 영화 웹페이지로부터 정제되지 않은 데이터를 획득한 후, 정제 과정을 거쳐 표준화된 스크립트 형식으로 변환한다. 정제된 데이터를 XML 문서로 변환하여 다양한 정보를 쉽게 획득한 후, 감정 예측 시스템에 각 문단을 입력하여 다양한 감정을 예측한다. 예측된 감정들의 흐름과 스크립트에 포함된 정보량을 혼합하여 사용자가 필요로 하는 다양한 감정의 전체적 또는 특정 부분에서 캐릭터들 간의 감정 상태의 변화를 시각화를 통해 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 제안한다.

케이브 기반 자동차 시제품 평가 (Evaluation of Car Prototype using CAVE-like Systems)

  • 고희동;안희갑;김진욱;김종국;송재복;어홍준;윤명환;우인수;박연동
    • 감성과학
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    • 제5권4호
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    • pp.77-84
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    • 2002
  • 범용 가상환경 프레임워크 NAVER를 제안하고, 이를 케이브기반 가상현실환경에 적용하여 자동차 시제품 평가 실험에 활용한 사례를 소개한다. NAVER는 다양한 가상현실 어플리케이션을 구현하기 위한 가상환경 프레임워크로, 확장성이 뛰어나고 재구성이 가능하다 NAVER는 Render Server, Control Server, 그리고 Device Server로 구성되어 있으며, 각 서버는 네트워크로 상호 통신하여 각각의 기능을 수행한다. NAVER는 XML 기반 스크립팅 언어를 지원하여 사용자가 자유롭게 가상환경의 여러 가지 객체와 인터랙션을 정의할 수 있도록 설계되었다. NAVER를 케이브 기반 가상현실환경에 적용하여 자동자 시제품평가 실험에 활용하였다. KIST의 케이브 기반 가상현실 환경은 4면의 정방형 스테레오 디스플레이 장치, 햅틱 암마스터 장비, 3차원 음향장비 등으로 구성되어 있어, 사용자에서 시각적인 측면에서 뿐만 아니라 촉각, 청각과 같은 여러 가지 측면에서 다중현실감을 제시할 수 있다. 자동차 시제품 평가 실험을 통하여 사용자가 실제 자동차가 아닌 가상의 자동차 시제품을 관찰하고, 만져보고, 주행해 봄으로써 더욱 높은 몰입감과 현실감으로 자동차 조작장치의 조작성을 평가할 수 있음을 입증하였다.

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Text Mining and Sentiment Analysis for Predicting Box Office Success

  • Kim, Yoosin;Kang, Mingon;Jeong, Seung Ryul
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권8호
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    • pp.4090-4102
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    • 2018
  • After emerging online communications, text mining and sentiment analysis has been frequently applied into analyzing electronic word-of-mouth. This study aims to develop a domain-specific lexicon of sentiment analysis to predict box office success in Korea film market and validate the feasibility of the lexicon. Natural language processing, a machine learning algorithm, and a lexicon-based sentiment classification method are employed. To create a movie domain sentiment lexicon, 233,631 reviews of 147 movies with popularity ratings is collected by a XML crawling package in R program. We accomplished 81.69% accuracy in sentiment classification by the Korean sentiment dictionary including 706 negative words and 617 positive words. The result showed a stronger positive relationship with box office success and consumers' sentiment as well as a significant positive effect in the linear regression for the predicting model. In addition, it reveals emotion in the user-generated content can be a more accurate clue to predict business success.