• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.147-155
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• 2005

본 논문은 여러 가지 감정들 중에서 4가지 감정의 범주 즉, 중성, 두려움, 싫증 및 놀람을 포함한 음성과 감성이 결합되어진 얼굴의 표정을 좀 더 정확하고 자연스러운 3차원 모델로 만들 수 있는 FAES(a Facial Animation with Emotion and Speech) 시스템을 구축하는데 그 주된 목적이 있다. 이를 위해서 먼저 사용할 훈련자료를 추출하고 난후에 감성을 처리한 얼굴 애니메이션에서는 SVM(Support vector machine)[11]을 사용하여 4개의 감정을 수반한 얼굴 표정을 데이터베이스로 구축한다. 마지막으로 얼굴 표정에 감정과 음성이 표현되는 시스템을 개발하는 것이다. 얼굴 표정을 위해서 본 논문에서는 한국인 청년을 대상으로 이루어졌다. 이런 시스템을 통한 결과가 기존에 제시된 방법에 비해서 감정의 영역을 확대시킴은 물론이고 감정인지의 정확도가 약 7%, 어휘의 연속 음성인지가 약 5%의 향상을 시켰다.

• 한국음향학회지
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• 제25권6호
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• pp.269-276
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• 2006

본 논문은 이동전화 (Cellular phone)를 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 감성 상태를 평상 혹은 화남으로 인식할 수 있는 음성 감성인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 이동전화를 통해 수신된 음성은 화자의 환경 잡음과 네트워크 잡음을 포함하고 있어 음성 신호의 감성특정을 왜곡하게 되고 이로 인해 인식 시스템에 심각한 성능저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산량을 가진 MA (Moving Average) 필터를 감성 특정벡터에 적용해서 잡음에 의한 시스템 성능저하를 최소화하였다. 또한 특정벡터를 최적화할 수 있는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용해서 제안 감성인식 시스템의 성능을 한층 더 안 정화시켰으며 감성 패턴 분류기로는 k-NN과 SVM을 비교하였다. 실험 결과 제안 시스템은 이동통신 잡음 환경에서 약 86.5%의 높은 인식률을 달성할 수 있어 향후 고객 센터 (Call-center) 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권9호
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• pp.869-879
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• 2007

본 논문에서는 신경망을 이용하여 텍스타일 영상으로부터 인간의 감성을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 자동감성인식 시스템의 구현을 위해 220장의 텍스타일 영상을 수집한 후, 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 텍스타일 영상에서의 패턴과 감성간의 상관관계, 즉 특정 패턴이 사람의 감성에 영향을 준다는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구에서는 텍스타일 영상에 포함된 패턴의 인식을 위해 신경망을 이용하였으며, 이때 패턴 정보의 추출을 위해 두 가지 특징 추출 방법을 사용한다. 첫 번째는 auto-regressive method를 이용한 raw-pixel data extraction scheme(RDES)을 사용하는 것이고, 두 번째는 wavelet transformed data extraction scheme(WTDES)을 사용하는 것이다. 제안된 시스템의 유용성을 증명하기 위해서 실제 100장의 텍스타일 영상을 감성을 인식하는데 사용했다. 그 결과 RDES와 WTDES를 사용했을 때 각각 71%와 90%의 인식률로, WTDES를 사용했을 때가 RDES를 사용했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 데이타 추출방법에 따라 다소 차이가 있었지만 전체적으로 약 81%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 감성인식 기반으로 텍스타일 데이타를 검색 할 수 있는 시스템 및 다양한 산업 분야에 응용 가능함을 보여주었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.255-263
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• 2006

In the last decade, face analysis, e.g. face detection, face recognition, facial expression recognition, is a very lively and expanding research field. As computer animated agents and robots bring a social dimension to human computer interaction, interest in this research field is increasing rapidly. In this paper, we introduce an artificial emotion mimic system which can recognize human facial expressions and also generate the recognized facial expression. In order to recognize human facial expression in real-time, we propose a facial expression classification method that is performed by weak classifiers obtained by using new rectangular feature types. In addition, we make the artificial facial expression using the developed robotic system based on biological observation. Finally, experimental results of facial expression recognition and generation are shown for the validity of our robotic system.

• 전기학회논문지
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• 제66권7호
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• pp.1105-1110
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• 2017

Speech with various emotions degrades the performance of the speaker recognition system. In this paper, a speaker recognition method using emotional adaptation has been proposed to improve the performance of speaker recognition system using affective speech. For emotional adaptation, emotional speaker model was generated from speaker model without emotion using a small number of training affective speech and speaker adaptation method. Since it is not easy to obtain a sufficient affective speech for training from a speaker, it is very practical to use a small number of affective speeches in a real situation. The proposed method was evaluated using a Korean database containing four emotions. Experimental results show that the proposed method has better performance than conventional methods in speaker verification and speaker recognition.

• 감성과학
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• 제14권4호
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• pp.503-512
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• 2011

최근 HCI 분야에서 정서 인식은 정서 지능을 구현하기 위한 핵심적인 단계 중의 하나이다. 생체신호를 이용하여 정서 인식을 시도하는 연구들이 시도되고 있으나, 기본 정서 이외의 다른 정서에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 무료함, 통증, 그리고 놀람의 세 가지 정서 간 자율신경계 반응의 차이를 확인하는 것이다. 실험자는 217명의 실험참여자(남 96명)들을 대상으로 시/청각 자극을 조합하여 무료함과 놀람 정서를 유발하였고, 혈압기를 이용하여 통증 정서를 유발하였다. 정서 자극이 제시되는 동안 피부전기활동, 피부온도, 심전도와 광혈량도를 측정하였고, 실험참여자들이 경험한 정서 범주와 강도를 정서평가척도 상에 평정하게 하였다. 정서 자극에 대한 평가 결과, 사용된 정서 자극은 평균 92.5%의 적합성과 5.43의 효과성을 보였는데, 이는 각 정서 자극이 해당 정서를 효과적으로 유발한 것을 의미한다. 자율신경계 측정 결과, 피부전기활동, 피부온도, 심박률, 심박률의 저주파수 성분과 평균 혈류량은 안정 상태와 정서 상태 간의 유의한 차이를 보였다. 또한 각 정서에 의해 유발된 자율신경계 반응은 정서 간에도 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정서이론의 확장과 자율신경계 반응 측정 지표를 활용하여 정서를 인식하는 알고리즘 및 인간 정서를 변별하는 컴퓨터 시스템 개발에 응용 가능할 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.683-687
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• 2010

본 논문에서는 인간의 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위하여 음성 변환 방법 중의 한가지인 주파수 와핑 방법을 사용한 연구를 수행하였다. 이러한 목표를 위하여 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정의 변화에 따라 음성의 스펙트럼이 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 논문에서는 이러한 음성의 변화를 감소시키는 방법으로 주파수 와핑을 학습 과정에 사용하는 방법을 제안하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하였고 성도 길이 정규화 방법을 사용한 방법과 성능을 비교하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법은 사용하면 감정이 포함된 데이터에 대한 인식 오차가 기존 방법보다 감소되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.333-340
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• 2022

코로나19는 모두로 하여금 초조하고 불안하게 만들고, 사람들간에는 거리두기가 필요하다. 코로나19로 인해 심리적으로 초조하고 불안 해 지고 거리두기가 필요해졌다. 대학교에서는 학기 초에 정신건강에 대한 단체 평가와 검사가 이루어진다. 본 연구에서는 다층감지기 신경망 모델을 채택하고 훈련시켜 딥러닝을 진행했다. 훈련이 끝난 후, 실제 사진과 동영상을 입력하고, 안면탐지를 진행하고, 표본에 있는 사람의 얼굴 위치를 알아낸 후, 그 감정을 다시 분류하고, 그 표본의 예측한 감정 결과를 그림으로 보여주었다. 결과는 다음과 같다. 테스트 시험에서는 93.2%의 정확도를 얻었고, 실제 사용에서는 95.57%의 정확도를 얻었다. 그중 분노의 식별율은 95%, 혐오의 식별율은 97%, 행복의 식별율은 96%, 공포의 식별율은 96%, 슬픔의 식별율은 97%, 놀라움의 식별율은 95%, 중립의 식별율은 93%이었다. 본 연구의 고효율적 정서 식별 기술은 학생들의 부정적 정서를 포착하는 객관적 데이터를 제공 할 수 있다. 딥러닝의 감정식별 시스템은 심리건강을 향상하기 위한 데이터들을 제공할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.51-58
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• 2010

인스턴트 메신저 기반 통신에서 사용자의 감정을 자동으로 인식하고 이를 개인화된 3D 캐릭터 애니메이션으로 표현한다면 기기를 통한 통신에 더 많은 감성을 부여할 수 있고 궁극적으로 의사소통의 효과를 제고할 수 있다. 본 논문은 IPTV (Internet Protocol Television) 환경에서 자동화된 감정 인식 및 표현을 위해 개발된 감성 메신저 시스템에 대해 기술한다. 효율적인 사용자 감정 전달을 위해 텍스트 기반 감정 추측, 3D 렌더링 및 동영상 재생 방식을 동시 지원하는 캐릭터 애니메이션, 스마트폰을 통한 메시지 입력 등을 제안한다. 개발된 감성 메신저의 효과와 성능은 시연 및 실험을 통해 검증하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.487-492
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• 2008

Facial expression recognition is an intensive research area for designing Human Computer Interfaces. In this work, we present a new facial expression recognition system utilizing Enhanced Independent Component Analysis (EICA) for feature extraction and discrete Hidden Markov Model (HMM) for recognition. Our proposed approach for the first time deals with sequential images of emotion-specific facial data analyzed with EICA and recognized with HMM. Performance of our proposed system has been compared to the conventional approaches where Principal and Independent Component Analysis are utilized for feature extraction. Our preliminary results show that our proposed algorithm produces improved recognition rates in comparison to previous works.