컴퓨터를 매개로 하여 재화가 생산되고 새로운 용역이 창출되는 21세기를 맞이하며 인터넷환경에서 대화형 엔터테인먼트산업은 무한한 가능성을 가진 것으로 평가되고 있다. 인터넷에서 다루어지는 콘텐츠를 그 성격과 목적에 따라 Identity, Entertainment, Learning, Shopping, Community의 여섯가지 분류에 근거할 때 국내 인터넷 비즈니스의 가장 큰 부분을 차지하는 영역은 Shopping과 Community으로 볼 수 있다. 이 중 Community영역은 사이버 공간에서 가상사회를 형성하기 때문에 인터넷 비즈니스를 위해 매우 중요하다. 채팅(Chatting)프로그램은 PC통신을 근간으로 인터넷으로 발전되어 Community를 구성하는 가장 효과적인 수단이 되고 있다. 이러한 채팅이 기존의 텍스트 환경에서 애니메이션 그래픽 채팅으로 전환된다면 효과적으로 사용자들의 감성적 기호를 수용할 수 있다고 본다. 따라서 본 애니메이션 그래픽 채팅은 미래의 가상현실 기법을 동원한 사이버 채팅프로그램을 지향하면서 연구되었다.
플레이어 경험연구는 게임콘텐츠에 대한 플레이어의 행동과 심리적 반응을 포함하며, 포괄적인 게임경험보다는 특정 게임요소에 대한 플레이어의 미적경험에 집중하고 있다. 본 논문은 게임플레이 과정에서 도출되는 플레이어의 미적경험 데이터를 코드로 제시하고 어드벤처 게임을 대상으로 플레이어 경험수준별 미적경험 데이터를 분석하였다. 이러한 연구결과는 기존 게임분석 연구의 한계를 보완할 수 있으며, 창작자가 게임디자인 단계에서 적용할 수 있는 실질적인 정보를 제공할 수 있을 것이다.
본 논문은 얼굴 인식 또는 표정 인식 분야에 있어서 중요한 특징을 나타내는 얼굴과 얼굴의 주요소인 눈과 입, 눈썹의 영역 추출 및 그의 윤곽선·추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴요소의 영역 추출은 엣지 정보와 이진화 영상을 병합하여 이용한 프로젝션 분석을 통하여 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 최소포함사각형(MER: Minimum Enclosing Rectangle)을 추출하였다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 연구에는 가변 템플릿(Deformable Template), 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데 가변 템플릿 방법은 수행시간이 느리고 추출된 윤곽선의 모양이 획일 된 모양을 갖는 특성이 있다. 본 논문에서는 사람마다 얼굴요소의 모양의 개인차가 반영되고 빠른 수렴을 할 수 있는 스네이크 모델을 정의하여 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 윤곽선 추출 실험을 하였다. 또한 스네이크는 초기 윤곽선의 설정이 윤곽선의 추출 곁과에 큰 영향을 미치므로, 초기 윤곽선의 설정 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 각각의 최소 포함 사각형(MER)을 추출하고, 이 추출된 MER 내에서 얼굴 및 각 얼굴요소의 일반적인 모양을 초기 윤곽선으로 설정하는 방법을 사용하였다. 실험결과 눈, 입, 얼굴의 MER의 추출은 모두 성공하였고, 눈썹이 흐린 사람들의 경우에만 눈썹의 MER추출이 졸지 않았다. 추출된 MER을 기반으로 하여 스네이크 모델을 적용한 결과, 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 다양한 모양을 반영한 윤곽선 추출 결과를 보였다. 특히 눈의 경우는 1차 유도 엣지 연산자에 의한 엣지 와 2차 유도 연산자를 이용한 영점 교차점(Zero Crossing)과 병합한 에너지 함수를 설정하여 보다 더 나은 윤곽선 추출 결과를 보였다. 얼굴의 윤곽선의 경우도 엣지 값과 명도 값을 병합한 에너지 함수에 의해 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다.잘 동작하였다.되는 데이타를 입력한후 마우스로 원하는 작업의 메뉴를 선택하면 된다. 방법을 타액과 혈청내 testosterone 농도 측정에 응용하여 RIA의 결과와 비교하여 본 바 상관관계가 타액에서 r=0.969, 혈청에서 r=0.990으로 두 결과가 잘 일치하였다. 본 실험에서 측정된 한국인 여성의 타액내 testosterone농도는 107.7$\pm$12.0 pmol/l이었고, 남성의 타액내 농도는 274.2$\pm$22.1 pmol/l이었다. 이상의 결과로 보아 본 연구에서 정립된 EIA 방법은 RIA를 대신하여 소규모의 실험실에서도 활용할 수 있을 것으로 사려된다.또한 상실기 이후 배아에서 합성되며, 발생시기에 따라 그 영향이 다르고 팽창과 부화에 관여하는 것으로 사료된다. 더욱이, 조선의 ${\ulcorner}$구성교육${\lrcorner}$이 조선총독부의 관리하에서 실행되었다는 것을, 당시의 사범학교를 중심으로 한 교육조직을 기술한 문헌에 의해 규명시켰다.nd of letter design which represents -natural objects and was popular at the time of Yukjo Dynasty, and there are some documents of that period left both in Japan and Korea. "Hyojedo" in Korea is supposed to have been influenced by the letter design. Asite- is also considered to have been "Japanese Letter Jobcheso." Therefore, the purpose of this study is to look into the origin of the letter designs in the Chinese character culture
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.
본 연구에서는 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회 감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는 데 목적이 있다. 52명(남 26명, 여 26명)의 피험자가 실험에 참여하였다. 실험은 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 얼굴 표정 모방 과제와 자발적 표현과제로 구분되어 두 사람은 상호작용하였고 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이상 데이터 제거 기법을 활용해 눈 깜빡임 노이즈를 제거하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t 검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.050 ± 1.817)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.659 ± 1.514) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(92) = -4.629, p = 0.000). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감 유무를 추정하는 규칙을 정의하였고, 새로운 실험참가자 12명(남 6명, 여 6명, M ± SD = 22.84 ± 1.57세)을 대상으로 규칙을 검증(추정 정확도 75%)하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회 감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 가상 현실 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
본 연구는 픽사의 장편 애니메이션 <코코>에 등장하는 해골 캐릭터가 애니메이션의 내러티브를 위해 어떤 방식의 시각적 표현이 이루어졌는지 알아보고, 이를 통해 애니메이션 스토리에 부합하는 매력적인 캐릭터 개발의 방향성을 제시하는데 목적이 있다. 우선 애니메이션의 내러티브와 캐릭터 디자인 및 캐릭터의 감정 표현과 해골 캐릭터가 등장하는 애니메이션 사례 연구를 진행했다. 이를 바탕으로 <코코>에 등장하는 해골 캐릭터의 시각적 표현 방식을 도출하고 애니메이션에서의 역할 및 기능에 대해 분석하였다. 그 결과 <코코>에 등장하는 해골 캐릭터의 감정 표현과 대사를 위해 눈과 눈썹 주변부 그리고 입과 입술 주변부 및 턱의 표현이 가장 중요한 역할을 했으며, 인간의 얼굴 표정을 위한 주요 특징이 해골 캐릭터의 디자인에 반영되었다. 또한, 해골 캐릭터에 대한 구체적 정보 제공을 위해 다양한 소품이 활용되었으며, 해골 캐릭터의 본질적 속성을 강조하는 움직임이 표현되었다. 마지막으로 미장센을 통해 해골의 이미지를 화면에 구성하고 배치함으로써 해골의 상징적 이미지를 강화하였다. 본 연구가 애니메이션 캐릭터 관련 연구자 및 업계 실무자들의 참고 자료로 활용되어 향후 애니메이션의 내러티브를 위한 매력적인 캐릭터 개발에 도움이 되기를 기대한다.
얼굴추적은 3차원 공간상에서 머리(head)와 안면(face)의 움직임을 추정하는 기술로, 얼굴 표정 감정인식과 같은 상위 분석단계의 중요한 기반기술이다. 본 논문에서는 AAM 기반의 얼굴추적 알고리즘을 제안한다. AAM은 변형되는 대상을 분할하고 추적하는데 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 여전히 여러 가지 해결해야할 제약사항들이 있다. 특히 자체중첩(self-occlusion)과 부분적인 중첩, 그리고 일시적으로 완전히 가려지는 완전중첩 상황에서 보통 국부해에 수렴(local convergence)하거나 발산하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 중첩상황에 대한 AAM의 강인성을 향상시키기 위해서 SIFT 특징을 이용하고 있다. SIFT는 일부 영상의 특징점으로 안정적인 추적이 가능하기 때문에 자체와 부분중첩에 효과적이며, 완전중첩의 상황에도 SIFT의 전역적인 매칭성능으로 별도의 재초기화 없이 연속적인 추적이 가능하다. 또한 추적과정에서 큰 자세변화에 따른 움직임을 효과적으로 추정하기 위해서 다시점(multi-view) 얼굴영상의 SIFT 특징을 온라인으로 등록하여 활용하고 있다. 제안한 알고리즘의 이러한 강인성은 위 세 가지 중첩상황에 대해서 기존 알고리즘들과의 비교실험을 통해서 보여준다.
컴퓨터 그래픽스 및 HCI 분야에서 캐릭터를 만들고 자연스럽게 상호작용하는 시스템에 관한 많은 연구가 있었다. 이와 같은 연구들은 사용자의 행동에 대한 반응에 중점을 두었으며, 사용자에게 긍정적 감정을 끌어내기 위한 캐릭터의 행동 연구는 여전히 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 가상 캐릭터의 움직임에 따른 사용자의 긍정적 감정을 끌어내기 위한 상호작용 시스템 프로토타입을 개발한다. 제안된 시스템은 표정 인식과 가상 캐릭터의 동작 생성으로 구분된다. 표정 인식을 위해 깊이 카메라를 사용하며 인식된 사용자의 표정 데이터는 동작 생성으로 전달된다. 우리는 개인화된 상호작용 시스템 개발을 위하여 학습모델로서 모방학습을 사용한다. 동작 생성에서는 최초 사용자의 표정 데이터에 따라 무작위 행동을 수행하고 지속적인 모방학습을 통하여 사용자가 긍정적 감정을 끌어낼 수 있는 행동을 학습한다.
Katilin D. Overgaard;Lauren M. Dinour;Adrian L. Kerrihard;Yeon K. Bai
대한지역사회영양학회지
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제28권2호
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pp.114-123
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2023
Objectives: Current social norms in the United States do not favor breastfeeding in public. This study examined associations between college students' explicit and implicit emotions of breastfeeding in public and their intention to support public breastfeeding. Methods: Twenty-two student participants viewed images of a breastfeeding woman with a fully-covered, fully-exposed, or partially-exposed breast in a public setting. After viewing each image, participants' explicit emotions (self-reported) of the image were measured using a questionnaire and their implicit emotions (facial expression) were measured using FaceReader technology. We examined if a relationship exists between both emotions [toward images] and intention to support breastfeeding in public using correlation techniques. We determined the relative influence of two emotions on the intention to support breastfeeding in public using regression analyses. Results: The nursing images depicting a fully-covered breast (r = 0.425, P = 0.049 vs. r = 0.271, P = 0.222) and fully-exposed breast (r = 0.437, P = 0.042 vs. r = 0.317, P = 0.150) had stronger associations with explicit emotions and intention to support breastfeeding in public compared to implicit emotions and intention. Breastfeeding knowledge was associated with a positive explicit emotion for images with partial- (β = 0.60, P = 0.003) and full-breast exposure (β = 0.65, P = 0.002). Conclusions: Explicit emotions appear to drive stated intentions to support public breastfeeding. Further research is needed to understand the disconnect between explicit and implicit emotions, the factors that influence these emotions, and whether stated intentions lead to consistent behavior.
본 연구의 목적은 외상후 스트레스 증상을 경험하는 대학생들의 부정적 정서(불안 및 우울)와 자기의 암묵적 연합을 알아보는 것이었다. 61명의 참가자들(남 16명, 여 45명)은 한국판 사건 충격척도의 점수에 따라 두 집단, 즉 외상군과 통제군으로 분류되었다. 정서 단어와 얼굴표정 사진을 사용한 암묵연합검사로 측정한 두 집단의 자동적 자기-불안 및 자기-우울이 비교되었다. 결과에 따르면, 명시적 차원의 경우 인지 및 우울 증상에서 집단 간 차이가 유의하지 않았으나, 암묵적 차원의 경우 외상군은 통제군에 비해 단어 조건에서 자기-불안 연합이 더 강화되고 사진 조건에서는 더 강한 자기-불안과 자기-우울 연합을 보여주었다. 이러한 결과는 외상 경험이 자동적, 암묵적 과정의 자기 개념에 영향을 줄 가능성을 시사한다. 본 연구의 한계점과 후속 연구를 위한 제언이 논의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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