최근에 다양한 정보로부터 감정을 예측하여 청중에게 감독이 알리고자 하는 정보를 빠르게 전달하고자 한다. 또한, 청중은 감독의 의도를 대화 내용에 나타나는 대사뿐만 아니라, 영상내의 다양한 정보인 촬영 기법, 장면의 배경, 배경 음악 등을 통해 비대사 구간에서도 감정의 흐름을 이해하려고 한다. 본 논문에서는 대사와 같은 문맥의 상황뿐만 아니라, 촬영 영상에 담아낸 색상, 음향, 구도, 배치 등에 의해 표현된 정보를 혼합하여 감정을 추출하고자 한다. 즉, 다양한 감정 표현 기법을 대사 구간, 비대사 구간으로 나누어 학습하고 판별하여 영상의 완성도에 기여하고 새로운 변화에 빠르게 적용할 수 있는 감정 예측 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 감정 예측시스템이 변형된 n-gram 방식과 형태소 분석을 적용한 사례와 비교했을 때, 정확도는 약 5.1%, 0.4% 향상되었고, 재현율은 약 4.3%, 1.6% 향상되었다.
본 연구의 목적은 전환 과제 수행 시 정서 정보의 영향을 비교 문화적 관점에서 살펴보는 것이다. 보다 구체적으로 본 연구에서는 긍정 정서와 부정 정서를 표현하고 있는 사진을 사용하여 전환 과제 수행 시 정소 정보의 영향이 한국인들과 미국인들에게서 다르게 나타나는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 한국대학생들과 미국 대학생들에게 긍정 혹은 부정 얼굴을 제시하고 제시된 사진의 테두리 색깔에 맞춰 정서판단 과제 혹은 성별 판단 과제를 수행하도록 요구하였다. 실험 결과, 한국인과 미국인 모두 성별 과제에서 정서 과제로의 전환 비용이 성별 과제에서 정서 과제로의 전환 비용에 비해 유의미하게 크게 나타났고, 사진에서 표현하는 정서가 반복되는 조건이 정서가 전환되는 조건에 비해 더 큰 전환 비용을 보였다. 또한, 참가자의 문화적 배경과 무관하게 과제와 정서가 직접적으로 관련된 정서 과제가 성별 과제에 비해 정서 전환 여부에 따른 전환 비용이 더 크게 나타났다. 하지만, 정서 전환이 전환 과제 수행에 미치는 영향을 개인이 속한 문화에 따라 달랐는데, 한국인이 미국인에 비해 사진에서 표현되는 정서의 전환 여부에 덜 민감하게 반응하였다. 이러한 결과는 정서 정보가 인지과제 수행에 영향을 준다는 것을 보여주며 정서의 영향이 개인이 속하고 자라온 문화적 배경에 따라 다를 수 있음을 시사한다.
The purpose of this study was to draw application elements of housing interior design according to user-oriented sensibility types. The sensibility evaluation experiments were conducted to target the general user 118 people using the sensibility evaluation tool for housing interior space. The results of the analysis were as: To produce the 'cozy' space, the colors and materials giving soft and natural feeling should be used. For the 'practical' space, type of ceiling and window that give the visually open feeling, the user-oriented furniture arrangement that allows using the space efficiently. For the 'cheerful' space, the simple and natural effects should be produced by using closed space that stable. For the 'traditional' space, the natural fishing material having rough texture should be used. For the 'unique' space, the space contained the dynamic feeling by the diagonal or vertical line and the graphic expression in the wall. For the 'congenial' emotional space, basic is the symmetric, stable and simple space. On the other hand, for the material, small size, natural texture or typical and soft materials should be used. For the 'sensuous' space, the dynamic and vertical sense of space should be expressed by the type of ceiling. The most important elements for the space of 'gorgeous' sensibility, is the color.
본 연구는 신체표현을 활용한 색깔과 화음, 다이내믹을 연결하여 일어나는 변화에 목적을 두고 있다. 본 연구를 통하여 영상미디어 음악치료 프로그램 모형개발을 위한 기초 자료 수집을 위해 심리적으로 화음과 다이내믹이 색깔에 변화를 준다는 것을 탐색하였다. 영상매체에서 음악은 비언어적 의사소통으로 많은 분야에서 사용된다. 특히 음과 색깔 관계의 심리적 변화를 통하여 가상과 현실의 갭을 줄이는 데에 가장 효과적인 도구이며 사용자는 메시지와 의미에 대해 우리의 감성을 유도한다. GIM (Method of Guided Imagery and Music)은 인간의 내면세계를 탐색하고 음악에 유도된 다양한 심상 경험을 통해 상징적 의미와 통찰로 자신을 이해하고 문제를 해결해가도록 하는 음악치료방법으로 인간의 내적세계를 광범위하게 다룬다. 본 연구를 통하여 영상미디어라는 도구를 기존의 음악치료에서 사용되어져 왔던 수동적이고 소극적인 음악 감상 활용방법에서 탈피하고 직접 몸으로 체험하는 능동적이고 적극적인 음악치료 프로그램 모형을 적용시켜 나아가 오늘날 급격히 변화하는 청소년기의 사회적응문제에서 긍정적 효과를 줄 수 있는 음악치료 프로그램개발 모형을 위한 기초 자료로 삼고자 한다.
애니메이션은 계몽 형태의 대중예술로서 다양한 연령대에게 쉽게 다가가 그들이 외면하는 사회문제를 재고찰하게 한다. 따라서 본 논문은 애니메이션 <윌러비 가족>의 캐릭터 설정과 조형의 상징성이 사회 의제의 인식 제고 방안으로써 작용하는지 분석했다. 현대의 심각한 문제로 대두되고 있는 아동학대와 가족 형태의 수용 필요성에 대한 실태를 파악했으며, 애니메이션의 색채와 조형성은 관객의 심리적 감동과 변화를 유도한다는 선행 연구를 살펴봤다. 작품은 아동학대 유형 중 정서적 학대와 방임을 캐릭터로 보여주며, 가족의 형태를 세분화했다. 조화로운 색채의 무지개는 다양한 가족 구성원을 상징했으며, 각진 형태와 차가운 푸른색의 조형적 특징으로 이루어진 고아국 요원은 무관심한 이웃과 함께 현대의 원칙주의적인 2차 가해자로 표현하여 관객의 인식변화를 촉구한다. 본 논문은 복지사회 건설과 지원체계에 앞서 국민적 인식 제고가 필수인 시점에 사회 의제를 작품으로 표현하여 관객의 문제 인식을 깨우칠 수 있는 애니메이션의 가치를 제시하고 있다.
본 연구는 정서장애 아동의 심리치료를 목적으로 한 동물로봇 디자인을 위해 필요한 대상동물 선정과 가이드라인 수립을 위한 연구이다. 정서장애 아동의 경우 자신의 정서 상태를 제대로 표현하지 못하므로 기존의 치료 및 교육 방법에 제약이 많다. 1990년대 후반부터 시도되기 시작한 동물모양 로봇의 활용연구 방법은 학습장애아들에게 효과적이다. 정서장애 아동의 심리치료를 위한 동물로봇을 개발하기 위해서는 우선 어떤 동물을 대상으로 선정하느냐가 매우 중요하다. 따라서 연구의 초기단계에는 정서장애 아동을 포함한 어린이들을 대상으로 동물에 대한 선호도 조사를 통해 동물로봇의 대상을 결정하였다. 또한 어떤 형태의 동물을 가장 선호하는가에 대한 것도 선호도 조사하였다. 로봇의 외형디자인에 영향을 미치는 다양한 요소인 형태, 색상, 표정, 소리 및 움직임 등에 대한 포커스 그룹 인터뷰를 실시하여 정서장애 아동의 심리치료를 위한 동물로봇을 디자인하는데 필요한 가이드라인을 제시하였다.
본 연구에서는 음악의 속성인 구성 요소 데이터들과 심리학의 감정 차원 모델을 기반으로 감정분석을 하였고 그 결과를 조형예술에서의 시각화 규칙에 적용하였다. 음악 속성 데이터를 활용한 기존의 연구들에서는 사람들이 원하는 음악을 분류, 검색, 추천할 수 있도록 하는 보다 실용적인 목적을 가진 사례들이 많았다. 본 연구에서는 특히 음원 분석에 따른 음악의 감정분석을 기반으로 사운드 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하는 것에 집중하였다. 음악의 시각화 연구를 위해서는 예술이 가지는 중요한 속성인 감정표현을 가능하게 하는 방법이 필요하였고 이를 위해 잘 구조화된 음악의 기본 속성 분류 및 감정 정보의 분류 체계를 마련하였다. 그리고 조형요소의 형태, 색상, 애니메이션을 통해 음악 요소들에 대해 감정을 기반으로 세분화 된 입력 매개 변수들을 반영하여 시각화하는 작업을 수행하였다. 본 연구는 음악 시각화를 활용하는 작가들에게 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 감정분석에 기반 한 음악 구성요소와 시각화 매칭을 위한 분석 방법 및 작품 결과는 향후 인공지능 기반의 자동화 된 시각화 연구의 기반이 될 수 있을 것이다.
이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.
This study suggests the new technique to express the texture that copes with the demands of the times by trying to apply the new Nuno-felt technique, to the silk, the representative material for emotion, in order to provide the basic data for the development of highly value added and competitive materials in the domestic and international markets as well as to meet the demand of consumers in the high emotion age pursuing the idiosyncrasy and qualify enhancement. Nuno-felt is the felting technique that places the wool of desired thickness on the thin fabric using wools and various kinds of fabric materials and rubs them. The samples are 3 kinds of silk including plain Chiffon with different touch, Pongee and Organza and Merino Wool, the best quality wool of wools. As a result, beyond the simple surface effect from the silk showing the superior drape feature with one color and soft wool, the Nuno-felt technique created the feminine as well as masculine, classic and modem image. Furthermore, the harmony of opacity and transparency produced the new dynamic and dimensional texture with the combination of different emotions through the visual emotion of different grey colors and rough, crude and soft touch. This study suggested the possibility that the Nuno-felt technique could create the new emotional materials for the modem sense by combining the materials with different features from the wools unlike the traditional simple felt technique.
This essay seeks new possibilities in experimental thinking and to find ways in which philosophy can aid humanistic imagination. In emphasizing logical precision, philosophy has so far ignored the role of imagination in philosophical logic and limited itself to deductive logic. Despite the obvious fact that no degree of logical precision can fully account for, nor provide complete expression for, the vast range of human thought, other modes of thinking have suffered in the shadow of deductive logic. But these non-deductive models of thinking can in many cases better explain the emotive, aesthetic logic of the humanities. The kinds of models (deductive and non-deductive) in humanistic thinking include dialectic, abductive, analogic, pragmatic, inductive, and deductive logic. Each mode of logical thinking may be assigned a color that represents its emotive characteristics: red for dialectics (opposition): blue for abduction (transcendence); yellow for analogy (flexibility); green for pragmatics (peace); violet/purple for induction (fantasy); and finally orange for deduction (trust). And each mode can also be keyed to major areas in humanistic thought, making up the following connections: dialectic-red-history; abduction-blue-literature; analogy-yellow-philosophy ; pragmatics-green-religion ; induction-violet/purple-arts; and deduction-orange-science. These connections serve to illustrate the interrelationship between emotion and intelligence, leading us toward considerations of emotional intelligence and intelligent emotion. The former is increasingly gaining attention, as the effect of 'mood space' on intelligence is being scrutinized. That the rate of suicide among mathematicians is very high points to the need for careful study of the reverse relationship between emotion and intelligence, intelligent emotion. The need for the latter is all the more pressing, as the emergence of new technology is allowing, even forcing, us more and more to experience the world intellectually (i.e., sans emotive experience) through a new virtual space called cyberspace.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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