• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-544
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• 2020

본 논문에서는 FACS(Facial Action Coding System)에 기반을 둔 안드로이드 로봇 헤드의 개발을 통한 감정표현 방법을 제안한다. 안드로이드 로봇은 인간과 가까운 외모를 가진 로봇을 말하며, 인공 피부, 인공 근육을 가지고 있다. 감정 표현을 로봇으로 구현하기 위해서는 인공 근육의 개수와 배치를 정하여야 하는데 이를 위해 인간의 얼굴 움직임을 해부학적으로 분석하였다. FACS는 해부학을 기반으로 하여 표정을 만들 때의 얼굴의 움직임을 분석한 시스템이다. FACS에서는 표정은 AU(Action Unit)의 조합으로 만들어지며, 이 AU를 기반으로 로봇의 인공 근육의 수와 위치를 정하게 된다. 개발된 안드로이드 헤드는 30개의 인공 근육에 해당되는 모터와 와이어를 가지고 있으며, 표정 구현을 위한 인공 피부를 가지고 있다. 제한된 머리 공간에 많은 모터를 탑재하기 위해 spherical joint와 스프링을 이용하여 초소형 안구 모듈이 개발되었고, 와이어 경로의 효율적인 설계를 기반으로 30개의 모터가 배치되었다. 제작된 안드로이드 헤드는 30 자유도를 가지고 13개의 기본 감정 표현을 구현 가능하였고, 전시회에서 일반 관람객들을 대상으로 인식률을 평가 받았다.

• 로봇학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.341-345
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• 2007

This paper proposes an emotional interaction model between human and robot using an android. An android is a sort of humanoid robot that the outward shape of robot is almost the same as that of human. The android is a robot platform to implement and test emotional expressions and human interaction. In order to behave for the android like human, a structure of internal emotion system is very important. In our research, we propose a novel emotional model of android based on biological hormone and emotion space. Proposed emotion model has an advantage that it can represent emotion change as time by hormone dynamics.

• 디자인학연구
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• 제17권4호
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• pp.141-148
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• 2004

본 논문은 스텝 애니메이션에서 표현되어지는 감성을 정의하고, 스텝 관련 감성 자극 요소들을 추출 측정, 분석하여 스텝의 직관적인 감성 표현을 정량화시키는 것을 목적으로 하고 있다. 실험 방법으로는 스텝 관련 27개의 감성 표현 어휘와 36개의 샘플 스텝 동영상의 상관관계를 설문 조사하였다. 통합된 데이터를 수량화 이론 III류를 이용하여 스텝의 감성적 멘털구조를 2차원 평면화 하였다. 이를 분석한 결과, 감성 스텝은 가로의 자신감 축과 세로의 안정감 축으로 형성되어 있음을 밝혀내었다. 감성 스텝의 2차원 분포도를 분석한 결과, <자신감, 불안감 쪽> 2사분면과 <자신감, 안정감 쪽> 3사분면은 데이터가 풍부한 반면 <소심함, 불안감 쪽> 1사분면과 <소심함, 안정감 쪽> 4사분면의 데이터 분포가 희박함을 보여주었다. 이러한 그래프 분석을 통해 불안감이 느껴지면서 소심한 감성과 안정감이 느껴지는 소심한 캐릭터의 감성은 스텝만으로 표현하기에는 난해한 감성 표현임을 파악할 수 있었다. 감성에 영향을 미치는 스텝의 신체 물리적 요소로는 <스텝의 간격> <스텝의 속도> <골반(Y축)의 움직임 각도> <팔 스윙 폭> <척추(x축)의 움직임 각도> <신체의 기울기> 6가지로 선정하여 분석하였다. 그 결과 <스텝의 속도>와 <신체의 기울기>가 스텝의 감성 자극에 가장 큰 영향을 미치는 요소임을 밝혀낼 수 있었다. 본 연구를 통해 캐릭터의 미묘한 감성 상태를 스텝 애니메이션에 자연스럽게 표현해 내는 과정에 있어 애니메이터들의 주관적인 가성 표현들을 객관화, 정량화시키고자 하였으며 향후 이 데이터들을 활용한 멀티컨텐츠의 적용을 목표로 하고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.565-577
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• 2024

본 논의는 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 형식으로 감정형용사가 연결되는 양상을 살펴보았다. 이로써 한국어에서 감정을 표현할 때 두 개 이상의 감정형용사를 접속하여 표현하는 사례가 적지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 해당 구성으로 어울려 사용하는 감정형용사를 파악함으로써 한국어 학습자가 감정형용사의 개별 어휘 의미를 보다 분명하게 이해하고 표현하는 데 도움을 줄 수 있다. 한국어 학습자가 한국어로 감정을 표현할 때 복합적인 감정을 표현하거나, 풍부한 감정 표현을 만드는 데 도움을 줄 수 있다고 보았다. 본 논의에서 보인 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 용례 및 빈도가 한국어 감정 어휘 교수-학습에 작게나마 도움이 되기를 기대해 본다.

• 대한간호학회지
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• 제36권7호
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• pp.1253-1264
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• 2006

Purpose: The purpose of this study was to understand conversations and to identify typical conversational problems between nurses and patients with dementia. Method: A conversation analysis method was used. The data was collected in a geriatric institutional setting, using a videotape recorder, and transcribed. The transcribed data was analyzed in terms of expressions, contents, and relationships to identify communicative problems and their resolutions, Results: Among a total of 532 episodes, 440(82.7%) we're identified as nurse-involved episodes. In addition, 66 of the 440 episodes were selected based on the significance of the conversation. The communicative problems between nurses and patients in terms of expressions were identified as 'directive and authoritative expressions', 'emotional and competitive expressions', 'evasive and on-looking expressions', and 'excessive use of title only', such as calling them granny or grandpa without proper names. In terms of content and relationships, 'lack of themes in psychosocial areas' and 'nurse-led relations' were identified respectively as communicative problems. Conclusion: The results of this study will provide substantial guidelines for nurses in caring for elderly patients with dementia by deeply understanding linguistic structures and problems of everyday conversations between nurses and patients with dementia.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권4호
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• pp.203-223
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• 2014

This study proposes a novel context-aware recommender system, which is designed to recommend the items according to the customer's responses to the previously recommended item. In specific, our proposed system predicts the user's emotional state from his or her responses (such as facial expressions and movements) to the previous recommended item, and then it recommends the items that are similar to the previous one when his or her emotional state is estimated as positive. If the customer's emotional state on the previously recommended item is regarded as negative, the system recommends the items that have characteristics opposite to the previous item. Our proposed system consists of two sub modules-(1) emotion prediction module, and (2) responsive recommendation module. Emotion prediction module contains the emotion prediction model that predicts a customer's arousal level-a physiological and psychological state of being awake or reactive to stimuli-using the customer's reaction data including facial expressions and body movements, which can be measured using Microsoft's Kinect Sensor. Responsive recommendation module generates a recommendation list by using the results from the first module-emotion prediction module. If a customer shows a high level of arousal on the previously recommended item, the module recommends the items that are most similar to the previous item. Otherwise, it recommends the items that are most dissimilar to the previous one. In order to validate the performance and usefulness of the proposed recommender system, we conducted empirical validation. In total, 30 undergraduate students participated in the experiment. We used 100 trailers of Korean movies that had been released from 2009 to 2012 as the items for recommendation. For the experiment, we manually constructed Korean movie trailer DB which contains the fields such as release date, genre, director, writer, and actors. In order to check if the recommendation using customers' responses outperforms the recommendation using their demographic information, we compared them. The performance of the recommendation was measured using two metrics-satisfaction and arousal levels. Experimental results showed that the recommendation using customers' responses (i.e. our proposed system) outperformed the recommendation using their demographic information with statistical significance.

• 감성과학
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• 제11권1호
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• pp.11-21
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• 2008

본 연구에서는 얼굴 표정 정서를 인식하는데 있어서 우울 집단과 통제 집단간에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 연구 대상은 305명의 대학생에게 BDI-II를 실시하여 14점(상위 20%) 이상을 얻은 학생을 우울 집단으로, 5점 이하(하위 20%)를 얻은 학생을 통제 집단으로 선정하였다. 최종적으로 우울 집단 20명, 통제 집단 20명이 분석에 포함되었으며, 이들에게 기쁨, 슬픔, 화남, 두려움의 각 얼굴 표정이 중립에서부터 시작되어 점점 정서 강도가 커지면서 가장 강한 강도의 표정 사진에 이르도록 변하는 자극을 제시하였다. 그 결과, 집단과 정서(특히 기쁨-슬픔 조건)간의 유의한 상호작용 효과가 관찰되었고, 이러한 결과는 우울감이 얼굴 표정과 같은 정서적 정보처리에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 우울한 개인의 이러한 정서 일치적 정보 처리 경향이 가지는 함의에 대하여 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.80-88
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• 2019

사용자와 감성적인 소통(Emotional Communication)이 중요한 제품 디자인 영역에서 디자이너가 사용자 감성을 보다 명확하고 신속하게 파악하는 것은 제품 디자인 연구의 매우 핵심적인 활동이다. 이에 본 연구는 제품디자인과정에 감성측정의 활용가능성을 높이기 위한 방법으로서 행위적 감성 측정 방법인 표정 부호화 시스템(Facial Action Coding System, FACS)을 제품디자인 평가에 활용하였다. 표본으로 선정한 감성 제품의 Image Map을 활용하여 긍정적, 부정적, 중성 감성을 유발하는 제품 자극물 총 6개를 선정하여 20대 일반 제품 사용자를 실험 대상으로 FACS 실험을 진행하고 사용자 얼굴 표정을 통하여 자극물에 대한 감성상태를 분석하였다. 이러한 실험을 통하여 표정 부호화 시스템이 제품디자인에 적용 과정에서 "사용자 무의식적인 얼굴 표정을 기록할 수 있다" 등 장단점을 분석하였으며 "사용자 반응도 높은 제품 자극물을 선정해야 한다" 등 적용방안을 제시하였다. 본 연구는 향후 새로운 제품을 시장에 출시하기 전에 제품디자인 시안 단계에서 사전 사용자 감성 예측 방법으로 FACS를 활용성 검토에 도움을 줄 것으로 전망된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.71-77
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• 2022

본 연구에서는 음성 합성 모델을 감정에 따라 음성을 합성하는 모델로 확장하고 감정에 따른 얼굴 표정을 생성하기 위한 데이터 베이스를 수집한다. 데이터베이스는 남성과 여성의 데이터가 구분되며 감정이 담긴 발화와 얼굴 표정으로 구성되어 있다. 성별이 다른 2명의 전문 연기자가 한국어로 문장을 발음한다. 각 문장은 anger, happiness, neutrality, sadness의 4가지 감정으로 구분된다. 각 연기자들은 한 가지의 감정 당 약 3300개의 문장을 연기한다. 이를 촬영하여 수집한 전체 26468개의 문장은 중복되지 않으며 해당하는 감정과 유사한 내용을 담고 있다. 양질의 데이터베이스를 구축하는 것이 향후 연구의 성능에 중요한 역할을 하므로 데이터베이스를 감정의 범주, 강도, 진정성의 3가지 항목에 대해 평가한다. 데이터의 종류에 따른 정확도를 알아보기 위해 구축된 데이터베이스를 음성-영상 데이터, 음성 데이터, 영상 데이터로 나누어 평가를 진행하고 비교한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.662-672
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• 2017

아동 청소년 대상 성범죄는 꾸준히 증가 추세에 있지만 실효적인 예방 전략을 수립하기는 역부족이다. 사회문제를 고발하는 영화는 관심을 증폭시키고 조속한 대응방안을 촉구하여 사회변화를 이끌어낸다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 <도가니>, <소원>, 그리고 <한공주>를 중심으로 아동 청소년 대상 성범죄 팩션영화에 대한 수용자의 반응을 살펴보았다. 영화 개봉 이전 네이버 블로그 총 2,727개를 분석한 결과 사건을 설명하는 사실적인 단어가 빈번하게 등장하였고, 영화 개봉 이후 리뷰 코멘트 총 3,000개를 분석한 결과 감정적인 단어가 주로 언급되었다. 각 영화별로 긍정 부정형의 감정 범주와 정도에 있어서도 차이가 나타났다. <도가니>의 경우 '화나다'와 함께 '억울하다'와 같은 부정적 감정표현이 강한 단어들의 빈도가 높았다. <한공주>도 부정형의 감정단어만이 등장하였지만 '슬프다'는 감정이 가장 많이 등장하고 부정형 강도가 다소 약한 단어들이 뒤를 이었다. <소원>에는 긍정형의 감정표현인 '좋다' 범주가 유일하게 등장하였다. 즉 영화가 개봉되기 이전 수용자는 사건에 대해 객관적인 정보위주로 인식한 반면, 영화를 관람한 이후에는 주관적인 감정과 느낌을 표현하였다. 동일주제를 다루고 있지만, <도가니>는 폭발적인 분노를 일으켰고 사회변화를 이끄는 시민 참여적 움직임을 결성시켰다. 그 결과 성폭력 범죄에 대한 처벌을 강화하는 법률안이 처리되어 시행되는 계기를 마련하였다. 사회 고발적 팩션영화에 대한 수용자의 상이한 감정반응을 파악하고, 향후 사회변화를 이끄는 팩션영화의 방향성에 대해 논의하였다는 점에서 연구의 의의가 있다. 또한 텍스트마이닝을 활용하여 감정포현을 분석한 결과를 바탕으로, 향후 영화에 대한 다양한 감정표현을 위계적으로 분류하는 작업의 필요성이 제기된다.