In this paper, we have implemented speeches that utilized the emotion information of the user's speech and image matching and recommendation system. To classify the user's emotional information of speech, the emotional information of speech about the user's speech is extracted and classified using the PLP algorithm. After classification, an emotional DB of speech is constructed. Moreover, emotional color and emotional vocabulary through factor analysis are matched to one space in order to classify emotional information of image. And a standardized image recommendation system based on the matching of each keyword with the BM-GA algorithm for the data of the emotional information of speech and emotional information of image according to the more appropriate emotional information of speech of the user. As a result of the performance evaluation, recognition rate of standardized vocabulary in four stages according to speech was 80.48% on average and system user satisfaction was 82.4%. Therefore, it is expected that the classification of images according to the user's speech information will be helpful for the study of emotional exchange between the user and the computer.
색은 일반적으로 주요 속성인 색상, 채도, 명도가 다양한 수치로 결합되어 사람의 감정에 영향을 미친다. 반면, 사람은 같은 색이더라도 개인에 따라 다양한 감정을 느낀다. 이러한 색과 감정의 특성을 감성 기반의 디지털 기술과 컨텐츠에 활용하면, 상호작용과 함께 사용자의 흥미와 몰입을 이끌어 낼 수 있다. 이를 위해, 본 논문은 일반적으로 사람들이 어떤 색에 대해 어떤 감정을 느끼는지를 정의한 다음, 개인의 취향을 최대한 반영한 색변환 방법을 제안한다. 먼저, 색과 감정의 관계를 템플릿으로 정의한 후, 색변환을 수행한다. 이때, 색에 대한 개개인의 감정은 다르기 때문에, 각 템플릿은 모든 사람에게 동일하게 적용되지 않고, 개인의 취향에 따라 다르게 적용되어야 한다. 이를 위해, 사용자의 색상, 채도 명도에 대한 선호도를 학습을 통해 가중치를 얻어 적용함으로서 각 사용자에게 적합한 변환을 수행한다. 실험과 설문조사 결과, 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 변환이 사용자의 감성을 만족시켜주었음을 알 수 있었다.
최근 한국에서는 대부분의 사람들이 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하고 있고, 뮤직플레이어는 어느 스마트폰에서나 찾아볼 수 있다. 그러나 뮤직 플레이어들 중 사용자의 취향이나, 음악을 듣는 성향에 맞춰진 개인화된 애플리케이션은 찾아보기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 음악을 분석하여 감정에 따라 자동으로 분류하고, 사용자가 입력한 감정에 따라 추천하며, 사용자의 선호도를 반영하는 기능을 제공할 뿐만 아니라, 음악을 색채를 통해 시각화함으로써 사용자가 음악을 보다 쉽게 느낄 수 있도록 구현된 감성 뮤직 플레이어를 제안한다. 이를 통해 사용자는 선곡의 어려움을 해소하고 자신에게 최적화된 애플리케이션을 사용할 수 있다.
본 논문에서, 우리는 뇌파를 이용하여 사용자의 감정을 인식하는 감정인식 모델을 제안한다. 사용자의 감정을 인식하기 위해서는 우선 생체 데이터나 감정 데이터를 포함한 뇌파의 정량적인 데이터를 획득하는 방법이 필요하며 다음으로 획득된 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하는 패턴인식 기법이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하고 인식할 수 있는 패턴인식 기법으로 Multi Layer Perceptron(MLP)을 사용한 패턴인식 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 감정인식 모델의 실험을 위하여 특정 공간 내에서 여러 피험자의 감정별 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파로 집중도 및 안정도를 도출하여 유의미한 데이터로 감정 DB를 구축한다. 감정별 DB를 본 논문에서 제안한 감정인식 모델로 학습한 후 새로운 사용자의 뇌파로 현재 사용자의 감정을 인식한다. 마지막으로 피험자의 수와 은닉 노드의 수에 따른 인식률의 변화를 측정함으로서 뇌파를 이용한 감정인식 모델의 성능을 평가한다.
The purpose of this study was to analyze relationship between emotion and behavior with the color images of indoor space in hotels. The study methods evaluation experiments of emotion and behavior with computer graphic images. Study results are as follows: First, The color image according to the indoor space had a significant influence on the user's emotions. Lobby and restaurant had difference in pleasure arousal emotion by color image, and also guest room had difference in pleasure dominance emotion by color image. Second, The color image according to the indoor space had a significant influence on the user's behavior. Also lobby and restaurant had difference in movement hobby eating resting behavior by color image, and guest room had difference in hobby eating resting behavior by color image. Third, As a result of analyzing the effect of user's emotions on the behavior according to the indoor space: In the lobby, the more un-arousal increasing of users, the more hobby resting behavior increasing. And the more dominance increasing of users, the more movement hobby eating resting behavior increasing. In the restaurant, the more dominance increasing of users, the more movement eating hobby behavior increasing. The more arousal increasing of users, the more movement resting behavior increasing. The more un-arousal increasing of users, the more hobby eating behavior increasing. In the guest room, the more un-arousal dominance increasing of users, the more hobby eating resting behavior increasing. And also the more arousal increasing of users, the more movement behavior increasing.
사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법 중에서 사용자가 느끼는 감성을 형용사와 같은 어휘를 통해 간접적으로 측정하는 방법, 즉 감성어휘를 추출하여 사용자의 감성을 측정하는 방법이 가장 보편화되어 있는 방법이다. 본 연구의 선행연구에서는 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발되는 인간의 감성 변화를 나타낼 수 있는 감성어휘들과 대표감성들을 추출하여 제품을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성을 측정하기에 적합한 주관적 평가스케일을 도출하였다. 사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법에는 감성어휘를 이용한 체크리스트 외에도 자기-보고 질문지형 스케일도 널리 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 통해 도출한 주관적 평가스케일을 보다 더 효과적으로 활용하기 위하여 자기-보고 질문지형 스케일을 제안하였다. 또한 개발한 자기-보고 질문지형 척도의 Cronbach's ${\alpha}$ 계수 분석을 통해 신뢰도를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 자기-보고 질문지형 척도는 제품을 사용하면서 자연스럽게 표출되는 사용자의 감성을 효과적으로 측정하기 위한 척도로 활용할 수 있을 것이다.
Due to the rapid advancement of the mobile technology, smart phones have been widely used in the current society. This lead to an easier way to retrieve video contents using web and mobile services. However, it is not a trivial problem to retrieve particular video contents based on users' specific preferences. The current movie recommendation system is based on the users' preference information. However, this system does not consider any emotional means or perspectives in each movie, which results in the dissatisfaction of user's emotional requirements. In order to address users' preferences and emotional requirements, this research proposes a movie recommendation technology to represent a movie's emotion and its associations. The proposed approach contains the development of emotion ontology by representing the relationship between the emotion and the concepts which cause emotional effects. Based on the current movie metadata ontology, this research also developed movie-emotion ontology based on the representation of the metadata related to the emotion. The proposed movie recommendation method recommends the movie by using movie-emotion ontology based on the emotion knowledge. Using this proposed approach, the user will be able to get the list of movies based on their preferences and emotional requirements.
인간의 감정을 인식하는 기술은 많은 응용분야가 있음에도 불구하고 감정 인식의 어려움으로 인해 쉽게 해결되지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 감정 은 크게 영상과 음성을 이용하여 인식이 가능하다. 감정 인식 기술은 영상을 기반으로 하는 방법과 음성을 이용하는 방법 그리고 두 가지를 모두 이용하는 방법으로 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 중에 특히 인간의 감정을 가장 보편적으로 표현되는 방식이 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지 사용자의 환경과 이용자 적응에 따라 많은 차이와 오류를 접하게 된다. 본 논문에서는 감정인식률을 향상시키기 위해서는 이용자의 내면적 성향을 이해하고 분석하여 이에 따라 적절한 감정인식의 정확도에 도움을 주어서 감정인식률을 향상 시키는 메카니즘을 제안하였으며 본 연구는 이러한 이용자의 내면적 성향을 분석하여 감정 인식 시스템에 적용함으로 얼굴 표정에 따른 감정인식에 대한 오류를 줄이고 향상 시킬 수 있다. 특히 얼굴표정 미약한 이용자와 감정표현에 인색한 이용자에게 좀 더 향상된 감정인식률을 제공 할 수 있는 방법을 제안하였다.
대화 시스템은 사용자의 의도를 파악하기 위해 발화 문장으로부터 다양한 형태론적 분석을 시도한다. 하지만 사용자는 발화 문장에 포함된 사전적 의미를 통해 의도를 전달할 뿐만 아니라 현재 감정 상태에 따라서 사전적 의미와는 다른 의도를 표현하거나 동일한 의미를 갖는 발화에서 다양한 의도를 표현한다. 따라서 대화에서 사용자의 감정을 파악하는 것은 사용자의 의도를 다양한 방향으로 분석할 수 있게 한다. 본 연구는 기계 학습 방법을 사용하여 사용자 발화 문장에 자동으로 감정 범주를 할당하는 방법을 제안한다. 일반적 감정 범주를 정의하기 위해 세부적인 감정 모델로 인정받고 있는 Plutchick의 감정 모델을 사용하여 9개 감정 범주를 재 정의하고 감정 분류를 위한 자질 집합을 문장 자질과 선험적 자질 그리고 문맥 자질로 구분하였다. 실험을 통하여 3가지 자질들의 최적 조합을 구성하고 감정의 자동 분류를 위해 SVM 분류기를 사용하였다. 실험 결과에서 제안 시스템은 비교 시스템에 비해 15% 높은 62.8%의 F1-평가치 성능을 나타냄으로서 제안된 방법이 감정 분류에 효과적임을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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