• 한국융합학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.33-38
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• 2018

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.

• 감성과학
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• 제12권4호
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• pp.501-510
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• 2009

본 연구는 다차원척도법에 의한 그루밍 사용자의 2차원 감성 모델을 정의함에 따라 터치폰의 GUI 요소를 결정하는 것이 목적이다. 본 연구는 다음과 같은 단계로 진행되었다. 첫 번째 단계로 그루밍(Grooming) 사용자들의 라이프스타일을 조사하여 Norman(2002)에 의거한 감각적, 행태적, 그리고 심볼적 레벨의 감성요소를 추출하였다. 두 번째 단계로 요인분석을 이용하여 대표 감성 어휘를 도출한다. 세 번째 단계로 도출된 대표감성 어휘는 다차원척도분석을 통해 2차원 감성 모델링을 하였다. 마지막으로 매핑 된 그루밍 사용자의 감성과 터치폰 GUI 요소의 관계성을 설문 한 후 정규화를 통해 0~1사이의 정량적 수치로 디자인에 반영될 주요감성 어휘를 도출하였다. 본 연구 결과 터치폰의 43개 디자인 요소에 해당하는 그루밍 사용자의 6개의 대표감성으로 '특이한', '주관이 뚜렷한', '세련된', '자유로운' '열정적인', '깔끔한'을 제시하였다. 또한 정규화를 통해 각각의 GUI 요소를 디자인 할 때 중요하게 고려되어야 할 감성을 제시하였다.

• 감성과학
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• 제19권4호
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• pp.13-20
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• 2016

최근 사용자들의 일상생활을 실시간으로 측정하고 기록하며 타인과의 공유까지 확장되고 있는 라이프로깅 서비스가 증가하고 있다. 특히, 웨어러블 디바이스와 스마트폰의 발달로 애플리케이션에 기반한 라이프로깅 서비스가 대중화되면서 사용자 행태에 의해 서비스 콘텐츠가 제작되고 메뉴화되어 인포그래픽 형태로 제공되고 있다. 따라서 본 논문에서는 라이프로깅 서비스의 콘텐츠 항목을 구성하기 위한 사용자 행태를 추출하고 분류하는데 목적이 있다. 본 연구를 위하여 첫째, 학술 서적과 논문, 단행본을 포함한 도서, 출판물 등 문헌조사를 통한 라이프로깅의 개념과 특징을 살펴보고 기존의 라이프로깅 관련 사용자 행태 기반 콘텐츠 항목을 살펴본다. 둘째, 라이프로깅 서비스를 위한 콘텐츠 항목으로서 사용자 행태를 추출하고 분류 한다. 문헌 자료, 선행 논문 및 라이프로깅 애플리케이션의 콘텐츠 항목에서 사용자 행동 어휘를 수집한다. 수집된 어휘는 FGI(Focus Group Interview)와 설문을 통한 적합성 검정 분석에 의하여 라이프로깅 서비스를 위한 콘텐츠 항목에 필요한 39개 어휘를 추출한다. 최종적으로 추출한 39개 어휘는 설문과 통계 분석 및 FGI를 통해 19개 사용자 행태 - '먹다', '집안일을 하다', '다이어트를 하다', '여행하다', '운동하다', '대중교통 수단을 이용하다', '촬영하다', '만나다', '감정을 느끼다', '말하다', '보살피다', '운전하다', '듣다', '온라인에 접속하다', '잠자다', '가다', '일하다', '배우다', '보다'-로 분류되었다. 셋째, 본 연구를 통해 제시한 결과를 통하여 라이프로깅 애플리케이션에서의 콘텐츠 항목 구성에 대한 활용과 한계점을 논할 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제33권2호
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• pp.444-465
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• 2013

본 연구의 목적은 초등학생의 과학 학습 상황에서의 정서를 분석하여 실제 과학 수업 상황에서 다룰 수 있는 정의적 수준의 향상을 위한 구체적인 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위하여 문헌을 통해 추출한 14개 정서들에 대해 초등학교 6학년 642명에게 설문을 실시했고 각 정서의 핵심 유발 상황 및 강도와 빈도를 분석하였다. 연구를 통하여 우리나라 초등학생들의 14개 정서에 대한 정서 유발 핵심 상황이 각 정서별로 다양하게 나타났다는 것을 알 수 있었다. 긍정 정서와 부정 정서로 나누어 살펴보면 긍정 정서는 대체로 실험의 상황에서 나타났으며 부정 정서는 평가, 자신, 타인, 교수학습 방법 등 보다 다양한 상황에서 나타남을 알 수 있었다. 따라서 각 정서 유발 상황을 분석 및 조절하고 정서의 변화를 목적으로 한 수업 전략을 구성할 수 있을 것이다. 우리나라 초등학생들의 14개 정서에 대한 강도와 빈도 분석에서 긍정 정서의 강도와 빈도가 부정 정서보다 높게 나타났다. 부정 정서 중에서 강도와 빈도가 높게 나타난 지루함, 귀찮음, 답답함과 같은 부정 정서에 대해서는 정서 유발 상황을 분석 및 조절하거나 긍정 정서 유발을 통해 이러한 부정정서를 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 과학 학습 상황에서의 정서를 살펴봄으로써 정의적 수준 향상을 위한 실질적인 시사점을 확인했다는데 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.15-19
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• 2001

This paper describes effectiveness and characteristics of 3 P(point) task analysis as a new Ergonomic and Kansei design method for extracting user demand especially. The key point in 3 P task analysis is to describe the flow of tasks and extract any problems in each task. A solution of a problem means a user demand. 3 P task analysis cal eliminate an oversight of check items by examining the users' information processing level. The suers' information processing level was divided into the following three stages for problem extraction: acquirement of information ---> understanding and judgment ---> operation. Three stages has fourteenth cues such as difficulty of seeing, no emphasis, mapping for extracting problems. To link analysis results to the formulation of a product concept. I added a column on the right side of the table for writing the requirements (user demand) to resolve the problems extracted from each task. The requirements are extracted by using seventh cues. Finally 3 P task analysis was compared with group interview to make the characteristics of 3 P task analysis, especially extracting user demand, clear.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 춘계학술대회
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• pp.176-178
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• 1997

We are exposed to the various types of external stimuli, and many researches have been conducted to analyze the emotional changes to the stimuli quantitatively. In this paper, changes of human emotion was studied by analyzing HRV from ECG signals which were varied by the auditory stimulus. Power contents for each frequency bands were calculated from HRV waveforms. Two peak values representing autonomic nervous system status, HF and LF, were used to extract the parameters. An analysis on the normalized HF/LF to the subjective rating of the subject were performed. It was assumed that the positive emotional changes evoked by the auditory stimuli, the HF values representing activation of the parasympathetic nervous system, are increased much higher than the LF values, activation of the sympathetic nervous system. Results showed that the parasympathetic nervous system works more actively than the sympathetic nervous system to the stimuli which cause the positive emotional changes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.1-15
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• 2019

Internet of Things (IoT) is commonly referred to as a future internet technology to provide advanced services by interconnecting physical and virtual things, collecting and using many data from them. The IoT platform is a server platform with a common architecture to collect and share the data independent of the IoT devices and services. Recently, oneM2M, the global standards initiative for Machine-to-Machine (M2M) communications and the IoT announced the availability of oneM2M Release 2 specifications. Accordingly, this paper presents a new oneM2M-compliant IoT platform called Mobius 2.0 and proposes its application to collect the biosignal data from wearable IoT devices for emotion recognition. Experimental results show that we can collect various biosignal data seamlessly and extract meaningful features from the biosignal data to recognize two emotions of joy and sadness.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.510-512
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• 2023

In order to enhance a model's capability for detecting facial expressions, this research suggests a pipeline that makes use of the GradCAM component. The patching module and the pseudo-labeling module make up the pipeline. The patching component takes the original face image and divides it into four equal parts. These parts are then each input into a 2Dconvolutional layer to produce a feature vector. Each picture segment is assigned a weight token using GradCAM in the pseudo-labeling module, and this token is then merged with the feature vector using principal component analysis. A convolutional neural network based on transfer learning technique is then utilized to extract the deep features. This technique applied on a public dataset MMI and achieved a validation accuracy of 96.06% which is showing the effectiveness of our method.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제32권5호
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• pp.312-318
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• 2020

Purpose: This study aimed to investigate the evidence that therapeutic horseback riding can improve balance, muscle, ADL, equivalenc, GMFM, gait, emotion with developmental disabilities and neural patients. Methods: To conduct meta-analysis, the search focused on studies that employed therapeutic horseback riding for developmental disabilities and neural patients for which eight databases (KIS, RISS, DBpia, National Assembly Library, Pubmed, Embase, Google scholar and Cochrane Library) were used to extract literature published from 2002 to September 2019. The data were analyzed the RevMan 3.5.3 program. Results: As a result of meta-analysis, therapeutic horseback riding total effect size is 0.552 for children with developmental disabilities and neural patients. And effect size result of according to assessment type variable first, balance effect size is 0.594. Second, muscle activities effect size is 0.425. Third, ADL effect size is 0.430. Fourth, equivalance effect size is 0.640. Fifth, GMFM effect size is 0.482. Sixth, gait effect size is 0.400 and seventh emotion effect size is 0.876. Conclusion: These findings is horseback riding is effective The effect size by outcome was observed to be the effective for children with developmental disabilities and neural patients. and also the horseback riding provided the positive effects of balance, muscle activities, ADL, equivalance, GMFM, gait, emotion for children with developmental disabilities and neural patients. It is hoped that this study will contribute to the development of effective treatments for children with developmental disabilities and neural patients therapeutic horseback riding and the development of study.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.154-161
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• 2008

본 논문에서는 컬러와 패턴 정보를 이용하여 텍스타일 영상에 포함된 감성을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 이때, 감성을 표현하기 위해 고바야시의 10가지 감성 그룹 - {romantic, clear, natural, casual, elegant chic, dynamic, classic, dandy, modern}- 을 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 주관적인 감성을 물리적인 영상 특징으로 표현하기 위해 텍스타일을 구성하는 대표 컬러와 패턴을 추출 한다. 이 때 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다 추출된 컬러와 패턴 특징은 신경망을 이용한 분류기의 입력으로 사용되고, 분류기를 통해 입력 텍스타일이 임의의 감성을 가지는지 여부가 결정된다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 인위적인 도메인, 패션 도메인, 인테리어 도메인에서 얻어진 389장의 텍스타일 영상에서 실험하였다. 다양한 도메인의 영상에 대해 사용된 결과 제안된 방법은 100%의 정확도와 99%의 재현율을 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 감성인식 방법이 다양한 텍스타일 관련 산업분야에 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.