• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권6호
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• pp.386-391
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• 2017

본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.75-90
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• 2012

최근 인터넷 사용자간의 상호작용과 커뮤니케이션을 기반으로 하는 소셜 컴퓨팅(Social Computing)이 출현하고, 이를 사용하는 사용자들이 급증하고 있다. 그러나 여전히 많은 웹 사이트 디자이너들은 웹사이트의 기능적 측면만을 중심으로 웹사이트를 설계하고 있다. 또한 소셜 웹사이트의 감성적 접근에 관한 연구 역시 미비한 실정이다. 본 연구는 총 254명의 웹사이트 이용자에 대한 설문 조사를 바탕으로 소셜 컴퓨팅 웹사이트와 일반적인 웹사이트에 영향이 있는 디자인 요소와 감성 요소를 도출하고, 이를 비교 분석하였다. 그 결과 총 5개의 웹사이트 디자인 요인과 8개의 사용자 감성 요인이 도출되었는데, 소셜 컴퓨팅 웹사이트를 사용하는 경우에는 4개의 디자인 요인과 3개의 감성 요인이 사용자 만족도에 유효한 영향을 미치는 것으로 확인되었고, 일반적인 웹사이트를 사용하는 경우에는 5개의 디자인 요인과 3개의 감성 요인이 사용자 만족도에 유효한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 사용자 만족도를 결정하는 요소는 소셜 컴퓨팅 웹사이트를 사용할 때와 일반적인 웹사이트를 사용할 때 각각 다른 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.184-200
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• 2013

현대인들은 삶의 질 향상을 추구하고 있고 감성은 이런 질 높은 삶의 근본적인 요소라는 인식이 확대되면서 경제, 사회, 정치, 문화 전반에 걸쳐 감성을 반영하는 경향이 커지고 있다. 감성디자인은 이런 사회적 현상을 배경으로 한다. 본고는 감성디자인에 있어 '감성체험'이라는 인간중심적인 측면에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 즉 디자이너가 감성디자인을 창출하고자 할 때 프로그래밍을 통해 구체화해야 하는 감성체험의 기본범주와 각 범주별 관련요소들에 대해 연구하였다. 본 연구는 문헌연구와 사례분석을 중심으로 진행되었다. 본고는 프로그래밍을 위한 감성체험의 기본범주를 첫째, 감성의 발생인자(사용자의 감성적 욕구), 둘째, 감성의 전달과정(사용자 관여 수준별 디자인접근법), 셋째, 감성의 체험모듈(사용자의 감성체험 경로)이라는 세 가지로 분류하였다. 감성의 발생인자는 생리적 감성, 심리적 감성, 사회적 감성, 문화적 감성으로 분석되었고, 감성의 전달과정은 기호적 접근(소극적 수용자), 경험적 접근(적극적 수용자), 상호작용적 접근(소극적 창조자), 참여적 접근(적극적 창조자)으로 분석되었다. 그리고 감성의 체험모듈은 지각하기, 느끼기, 생각하기, 행동하기, 관계짓기로 분석되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1572-1580
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• 2010

본 논문은 인식한 사용자의 감성에 따라 콘텐츠의 시청각적 요소를 변화시키는 감성 반응형 콘텐츠 플레이어 플랫폼에 관해 기술한다. 본 플랫폼은 사용자의 생체 신호 또는 능동적 참여를 통해 감성을 쾌, 불쾌, 각성, 이완 등의 상태로 분류하고, 그에 따라 조명, 배색, 사운드 등과 같은 시청각적 자극을 실시간으로 재구성하여 감성을 가속, 유지, 경감시킬 수 있다. 본 플랫폼은 감성 콘텐츠의 개발 및 활용에 사용될 수 있으며, 다양한 멀티미디어 요소들이 감성에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는데 적용 가능하다. 본문에서는 개발한 플랫폼의 시스템 구조와 각 모듈의 구현 내용 및 플랫폼 기반 감성 콘텐츠에 대해서 설명한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.74-77
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• 2008

Online shoppers are not able to try clothing on. Therefore, the pictures of clothing on the website play a significant role when shoppers make decision on their purchase. There are generally three different ways to show clothing at online shops. The first one is showing only clothing images, and the second one is showing the pictures that have actual fitting models wearing clothing on (In this case, Model's face is mostly not shown in the picture.), and the third is showing the pictures of professional fitting models who wear goods. The shopping malls adopt each of the different ways but little is known about affect on purchasing from these three ways. The aim of this study is to figure out how the online shopper's emotional status is affected by these three ways of presenting pictures of clothing. At first, we developed a set of adjective words of human emotion to set up the evaluation criteria for user's emotional status. Those adjectives are originally from the precedent research on human emotion. To cut 99 adjectives down to a proper number for the criteria, we conducted a preliminary survey, and finally, 5 adjectives are selected as appropriate criteria for evaluating users' emotional status while they are shopping. Those five adjectives are 'possess','sensual', 'unique', 'tasteful', and 'stylish'. Then, we conducted the main survey showing 10 kinds of cloth (each cloth was consist of 3 ways). And in the page of model images, we measured the model's preference for understanding the relation with customer's emotion criteria of the product. As a result of the test there was statistically significant difference between product only images and anonymous images, but there was no significant difference between anonymous images and model images. And the preference of the model and value of the emotion criteria have large correlation except 'unique' criteria. It is expected that the result in this study will help to build new marketing strategy which satisfy customers' emotion.

• 한국문헌정보학회지
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• 제32권4호
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• pp.105-115
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• 1998

인터넷의 확산과 더불어 엄청난 사용자의 증가는 인터넷을 단순히 정보 검색의 대상으로만 삼는 것이 아니라 일반인들의 여가 문화를 즐기는 장이 되어가고 있다. 이와 같은 요구로 감정기반 문서 검색 및 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템을 ECRAS라고 부른다. 감정 성분 추출은 로젯의 시소러스와 워드넷을 통해 이루어졌다. 감정 성분을 추출한 문서는 k-NN 기법을 기반으로 검색을 수행한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.91-101
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• 2008

For a friendly interaction between human and robot, emotional interchange has recently been more important. So many researchers who are investigating the emotion generation model tried to naturalize the robot's emotional state and to improve the usability of the model for the designer of the robot. And also the various emotion generation of the robot is needed to increase the believability of the robot. So in this paper we used the hybrid emotion generation architecture, and defined the generalized context input of emotion generation model for the designer to easily implement it to the robot. And we developed the personality and loyalty model based on the psychology for various emotion generation. Robot's personality is implemented with the emotional stability from Big-Five, and loyalty is made of familiarity generation, expression, and learning procedure which are based on the human-human social relationship such as balance theory and social exchange theory. We verify this emotion generation model by implementing it to the 'user calling and scheduling' scenario.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.43-48
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• 2008

본 논문은 다양한 정보 처리 기법 중 감성어휘를 이용한 정보 처리 기법에 대해 논하고자 한다. 현재 웹상에서 서비스 하고 있는 음악 추천서비스는 음악을 음정, 선율, 분위기, 장르 등으로 구분하고 추천해 주기 때문에 같은 장르의 비슷한 느낌을 가진 노래만을 추천함으로 사용자로 하여금 지루함을 느끼게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 감성어휘를 이용한 음악 추천서비스는 이러한 단점을 극복하고자 인간의 감성을 표현해 줄 수 있는 감성어휘를 이용해, 노래가사 내에서 단어를 검색해 사용자의 현재 상태에 적합한 노래와 노래가사를 추천해주는 서비스이다. 본문에서 제안하고자 하는 음악 추천서비스에서 사용자의 현재 감성 상태에 대한 입력은 7가지의 대표감성으로 받게 된다. 사용자의 감성을 입력 받으면 감성에 적합한 감성어휘를 노래가사와 매치 시켜 추천 해줄 노래가사의 우선순위를 정해 사용자에게 노래와 노래가사를 함께 추천한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1646-1654
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• 2017

Pupil size variation can not be controlled intentionally by the user and includes various features such as the blinking frequency and the duration of a blink, so it is suitable for understanding the user's emotional state. In addition, an ocular feature based emotion classification method should be studied for virtual and augmented reality, which is expected to be applied to various fields. In this paper, we propose a novel emotion classification based on CNN with pupil size variation signals which include not only various ocular feature information but also time information. As a result, compared to previous studies using the same database, the proposed method showed improved results of 5.99% and 12.98% respectively from arousal and valence emotion classification.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.160-165
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• 2015

기존의 음성기반 감정인식 기술은 다양한 사용자로부터 수집된 데이터를 기반으로 범용적인 훈련 모델을 생성하고 이를 기반으로 감정을 인식한다. 이러한 음성기반 감정인식 모델링 기술은 개인 사용자의 음성특징을 정확히 고려하기 힘든 방법으로 개인마다 인식 정확도의 편차가 크다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 프로프트 레이블링 기법을 활용하여 사용자에게 즉각적으로 감정을 피드백 받아 새로운 모델을 생성하여 적용하는 적응형 음성기반 감정인식 프레임워크를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 적응형 음성기반 감정인식 기법이 기존의 범용적인 모델을 사용하였을 때 보다 정확도가 크게 증가됨을 증명하였다.