• 만화애니메이션 연구
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• 통권39호
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• pp.393-412
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• 2015

사람의 이미지를 보고 느끼는 감성인식은 환경, 개인적 성향에 따라 다양하게 변화한다. 그리하여 이미지 감성인식을 숫자로 제어하려는 감성컴퓨터 연구에 집중되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 모형은 숫자화된 객관적이고, 명확한 측정이 미흡한 상황이다. 따라서 이미지 감성인식을 감성컴퓨팅을 통해 정량화하고, 객관적인 평가 방식의 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 계산 방식에 따라 숫자화한 정량화로 감성크기를 표현했다. 그리하여 이미지 감성인식의 주요한 속성인 색채를 구성인자로 적용한다. 또한 디지털 색채 감성컴퓨팅을 적용하여 계산하는데 연구의 중점을 두었다. 이미지 색채 감성컴퓨팅 연구방식은 감성속성인 색상, 명도, 채도에 중요도에 따른 가중치를 감성점수에 반영한다. 그리고 감성점수를 이미지 감성계산식에 적용하여 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 숫자 방식으로 계산한다. 거기에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차하는 위치점을 이미지 감성좌표의 감성점으로 위치한다. 이미지 색채 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 적용하여 16가지 주요대표감성을 기반으로 한다. 이미지 감성점은 기준의 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 이미지 감성을 정량화한다. 그리하여 이미지 감성인식은 숫자 크기로 비교한다. 감성점수의 대소에 따라 감성이 변화함을 증명한다. 비교 방식은 이미지 감성인식을 16개 대표감성과 연관된 감성의 상위 5위로 구분하고, 집중된 대표감성크기를 비교 분석한다. 향후 감성컴퓨팅 방식이 사람의 감성인식과 더 유사할 수 있도록 감성계산식의 연구가 필요하다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.763-770
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• 2004

The important issue of emotion recognition from speech is a feature extracting and pattern classification. Features should involve essential information for classifying the emotions. Feature selection is needed to decompose the components of speech and analyze the relation between features and emotions. Specially, a pitch of speech components includes much information for emotion. Accordingly, this paper searches the relation of emotion to features such as the sound loudness, pitch, etc. and classifies the emotions by using the statistic of the collecting data. This paper deals with the method of recognizing emotion from the sound. The most important emotional component of sound is a tone. Also, the inference ability of a brain takes part in the emotion recognition. This paper finds empirically the emotional components from the speech and experiment on the emotion recognition. This paper also proposes the recognition method using these emotional components and the transition probability.

• International Journal of Contents
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• 제18권3호
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• pp.11-20
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• 2022

Human Emotion Recognition is an exciting topic that has been attracting many researchers for a lengthy time. In recent years, there has been an increasing interest in exploiting contextual information on emotion recognition. Some previous explorations in psychology show that emotional perception is impacted by facial expressions, as well as contextual information from the scene, such as human activities, interactions, and body poses. Those explorations initialize a trend in computer vision in exploring the critical role of contexts, by considering them as modalities to infer predicted emotion along with facial expressions. However, the contextual information has not been fully exploited. The scene emotion created by the surrounding environment, can shape how people perceive emotion. Besides, additive fusion in multimodal training fashion is not practical, because the contributions of each modality are not equal to the final prediction. The purpose of this paper was to contribute to this growing area of research, by exploring the effectiveness of the emotional scene gist in the input image, to infer the emotional state of the primary target. The emotional scene gist includes emotion, emotional feelings, and actions or events that directly trigger emotional reactions in the input image. We also present an attention-based fusion network, to combine multimodal features based on their impacts on the target emotional state. We demonstrate the effectiveness of the method, through a significant improvement on the EMOTIC dataset.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1557-1564
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• 2010

감성신호는 개인에 따라 그 패턴이 매우 다르게 나타나므로, 본 논문에서는 감성신호의 개인별 특징을 고려한 최대 엔트로피 기반 감성 인식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 보다 정확하게 사용자의 감성을 인식하기 위해서, 단순히 주어진 입력 감성 신호 값만을 사용하지 않고, 긍정 감성 신호 값의 평균과 부정 감성 신호 값의 평균을 입력 감성 신호의 값과 비교하여 활용한다. 또한, 감성 인식에 대한 전문적인 지식이 없이도 감성 인식 모델의 구축이 용이하도록, 제안하는 모델은 성능이 높다고 잘 알려진 기계학습기법의 하나인 최대 엔트로피 모델을 이용한다. 감성 신호의 수치 값을 그대로 사용하면 기계 학습에 필요한 학습 패턴 자료를 충분히 확보하기 어렵다는 점을 고려하여, 제안하는 모델은 평균차를 수치 값 대신 +(양수)와 -(음수)로 단순하게 표현하며, 감성 반응 전체 시간인 10초 대신 초단위로 분할하여 학습 패턴 자료의 양을 늘렸다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권3호
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• pp.12-21
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• 2018

This study was a cross-sectional survey of the effects of pregnancy necessity recognition on emotional happiness and mediation effect of health control behavior on it. A total of 200 participants in the study were collected from structured questionnaire online and the data collection was from July $1^{st}$ to July $31^{st}$, 2018. Health control behavior questionnaire was developed by Wallston, K.A., Wallston, B.S. & Devellis, R (1978), Emotional happiness was analyzed by using PANAS (positive and negative affect schedule) developed by Watson, Clark and Tellegen (1988). The collected data were chai-square($X^2$), Pearson correlation, Dummy regression analysis, simple regression analysis, and the mediated effect analysis by SPSS 18.0. As a result, Under statistical significance, there were differences in the recognition of pregnancy necessity were depending on religion, participant's age, number of siblings, thought of optimal marriage age(p<0.05). More siblings, more religious, older age, and more recognized the pregnancy necessity. The analysis of Pearson correlation with the pregnancy necessity, health control behavior, and emotional happiness reveled that it was relevant (p<0.01). Dummy regression analysis showed that people who thought that pregnancy was necessary were 0.700 times more likely to felt emotional happiness that people who thought it was unnecessary (p<0.01). Analysis on the mediation of health control behavior, in which the effects of pregnancy recognition on emotional happiness, showed that it was effect (other people's health control behavior: B:.299, p<0.01, internal health control behavior : B:.217, p<0.05). Based on these results, this study suggested that to promote pregnancy recognition, families with brother and sister should be programmed with recommendations for exercise and alcohol abstinence, religious belief and health control programs.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.586-591
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• 2008

본 논문은 음성을 사용한 인간의 감정 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템과 결합된 감정 인식 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템을 구현하였다. 감정 인식은 음성 인식의 결과에 따라 입력 문장에 대한 각각의 감정 모델을 비교하여 입력 음성에 대한 최종감정 인식을 수행한다. 실험 결과에서 강인한 음성 인식 시스템은 음성 파라메터로 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용하였다. 이러한 음성 인식기와 결합된 감정 인식을 수행한 결과 감정 인식기만을 사용한 경우보다 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.395-400
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.

• 한국보육지원학회지
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• 제12권3호
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• pp.137-157
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• 2016

This study examines the effects of teacher's emotional intelligence on teacher-child interaction through the sequential mediation effects of efficacy belief about play and professional recognition. Participants were 268 teachers working at kindergartens in Gyeonggi area. Data were analyzed by descriptive statistic, Pearson's product-moment correlation, and the structural equation model using the SPSS 21.0 and Mplus 6.12 program. The main findings of this study are as follows: First, in regards to the relationship between emotional intelligence and teacher-child interaction, a single mediation effect of efficacy belief about play is significant. But there is no significant mediation effect of the professional recognition. Second, in regards to the pathway from emotional intelligence to teacher-child interaction, the professional recognition precedent mediation model is statistically significant, but efficacy belief about the play precedent mediation model is not significant. Based on the results, a concluding discussion was made regarding methods toward enhancing interaction between teacher and child.

• 초등상담연구
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• 제7권2호
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• pp.141-158
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• 2008

본 연구는 초등학교 아동의 정서지능 프로그램이 아동의 스트레스 인식과 스트레스 대처에 미치는 효과를 알아보기 위해서 실시되었다. 경기도 S 초등학교 4학년 아동을 대상으로 사전 검사를 실시하여 스트레스 인식 수준은 높고, 정서지능과 스트레스 대처 능력이 낮은 아동대상 중 프로그램 참여에 동의한 아동 24명을 각각 12명씩 실험집단과 통제집단에 임의 배정하였다. 실험집단을 대상으로 매주 2회씩 총 10회에 걸쳐 방과 후 시간에 50분씩 프로그램을 실시하였고 통제집단은 무처치 하였다. 실험처치후 집단간 정서지능 검사와 스트레스 인식 검사, 스트레스 대처 검사 결과를 비교 분석하였고, 실험집단 아동의 프로그램 평가 및 소감문, 교사의 관찰내용 등을 분석하였다. 연구결과 실험집단의 정서지능은 통제집단에 비해 의미있게 향상되었으며 정서지능의 하위변인인 정서인식 및 표현과 사고촉진, 정서조절이 유의미하게 증가하였다. 또한 실험집단의 스트레스 인식 수준은 통제집단에 비해 의미있게 감소되었으며 스트레스 인식 수준의 하위영역 중 부모, 가정환경, 친구, 학업의 영역에서 유의미하게 감소되었다. 마지막으로 실험집단의 스트레스 대처 능력은 통제집단에 비해 유의미하게 긍정적인 변화를 가져왔다. 이러한 결과는 참여아동의 소감문, 프로그램 평가결과, 교사의 관찰기록 내용 분석에 의해 지지되고 보충되었다. 본 연구결과는 정서지능이 스트레스 경험과 적응과의 관계를 중재하는 변수임을 시사해주며, 정서지능 향상을 통한 아동의 스트레스 인식과 대처에 변화를 가져오는 구체적 한 방안을 제시했다는데 의의가 있다.