본 연구에서는 사용자의 감성 정보를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 장소 추천 시스템은 장소에 대한 사용자들의 평점이나 방문패턴, 사용자들의 위치를 통해 장소를 추천하였다. 이러한 시스템들은 객관적이지 못 한 정보를 갖고 있거나 사용자의 상태를 고려하지 않아 만족도가 높지 않다. 사용자의 감성 정보를 이용하면 비슷한 감성을 느낀 사용자들이 방문하였던 선호도 높은 장소를 객관적으로 추천하여 장소에 대한 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 사용자가 직접 모바일 애플리케이션을 이용하여 현재 위치와 생체신호를 이용하여 인식한 감성 정보를 등록하고, 등록된 감성 정보를 이용하여 비슷한 감성을 가진 사용자들의 유사도를 측정하고 장소에 대한 선호도를 예측하여 사용자에게 감성 장소를 추천한다.
본 논문은 엔터테인먼트 콘텐츠의 제작단계 초기에 성공과 실패를 예측할 수 있는 시스템을 만들기 위한 기초 연구 중 하나로써, 엔터테인먼트 콘텐츠의 동적 내러티브에 대한 사용자의 감정을 모델링하고자 한다. 이를 위해 1) 내러티브구조와 인지감정모델에 대한 이론적 연구를 바탕으로 사용자의 감정모델을 제안하며, 2) 제안된 모델의 3가지(desire, expectation, emotion type)감정 파라미터를 추출하기 위한 감정유형 및 강도함수를 설정한다. 3) 동적 내러티브의 각 스토리이벤트 단계에서 사용자의 감정을 측정하기 위해 영화, 게임사용자의 인지행동과 내용을 정립한다. 기존 인문학적 측면의 개념적, 분석적 연구는 매체에 대한 비평과 사용자태도에 대한 예측을 목적으로 하고 있으며 그 결과들을 서술적으로 묘사하고 있다. 이에 반해, 본 논문은 동적 내러티브에 대한 사용자의 감정모델링 방법을 제안하고 있어 엔터테인먼트 콘텐츠의 감성적 평가방법의 구체적인 정보로 활용 될 수 있다.
The emotional information processing is to simulate and recognize human sensibility, sensuality or emotion, to realize natural and harmonious human-machine interface. This paper proposes an emotion-based image retrieval method. In this method, user can choose a linguistic query among some emotional adjectives. Then the system shows some corresponding representative images that are pre-evaluated by experts. Again the user can select a representative one among the representative images to initiate traditional content-based image retrieval (CBIR). By this proposed method any CBIR can be easily expanded as emotion-based image retrieval. In CBIR of our system, we use several color and texture visual descriptors recommended by MPEG-7. We also propose a fuzzy similarity measure based on Choquet integral in the CBIR system. For the communication between system and user, a relevance feedback mechanism is used to represent human subjectivity in image retrieval. This can improve the performance of image retrieval, and also satisfy the user's individual preference.
Due to the rapid development of Information and communication, the technology of multimedia presentation technology is evolving into the service that user can actively, realistically enjoy and play based on user's preference and taste not only for User's passive service. Especially, the industry related the realistic multimedia service that supports targeting Human emotion with the property of Human hearing is expected to be formed of the high value-added premium market. Audio technology is affected on human's emotion and the viewing environment around than video technology. Also the audio technology compared to video technology is a research part that appeals to human emotion and emphasize on psychological aspects. With this viewpoint, the development of intelligent and realistic audio technology needs highly specialty. In this study, "intelligent real-sound presentation technology" that support high quality and realistic audio and the "core technologies" that are composing of this will be introduced.
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.
본 연구에서는 사용자의 감성정보와 감성을 공유한 장소에 대한 위치정보를 이용하여 사용자의 위치에 따른 감성변화를 사용자간에 공유 할 수 있는 감성공유 시스템을 제안한다. 시스템은 감성 모바일 스마트폰 앱과 감성공유서버로 구성된다. 감성 스마트폰 앱은 공유하고자 하는 원격지의 사용자의 위치와 감성상태를 Google Map API를 이용한 지도서비스를 통해 표현한다. 감성공유서버는 모바일 외에 다양한 플렛폼간의 감성공유가 가능하도록 RESTful방식을 이용하여 구현 되었다. 감성공유서버에서 교환되는 감성정보는 XML형식으로 저장된다. 제안하는 감성공유 시스템을 이용하여 이동하는 사용자의 위치에 따른 감성변화가 지도서비스를 통해 공유 가능함을 확인 하였다.
Recently, there are many researches have been studying for analyzing user interests and emotions based on users profiles and diverse information from Social Network Services (SNSs) due to their popularities. However, most of traditional researches are focusing on their researches based on single resource such as text, image, hash tag, and more, in order to obtain what user emotions are. Hence, this paper propose a method for obtaining user emotional information by analyzing texts and images both from Instagram which is one of the well-known image based SNSs. In order to extract emotional information from given images, we firstly apply GRAB-CUT algorithm to retrieve objects from given images. These retrieved objects will be regenerated by their representative colors, and compared with emotional vocabulary table for extracting which vocabularies are the most appropriate for the given images. Afterward, we will extract emotional vocabularies from text information in the comments for the given images, based on frequencies of adjective words. Finally, we will measure WUP similarities between adjective words and emotional words which extracted from the previous step. We believe that it is possible to obtain more precise user emotional information if we analyzed images and texts both time.
본 연구는 사용자의 감성을 효율적으로 유도하는 실시간 감성 이미지 콘텐츠 플레이어를 제안한다. 감성 이미지 콘텐츠 플레이어는 실시간으로 이미지 콘텐츠의 명도, 채도에 변화를 줌으로써 사용자의 감성에 따라 효율적으로 감성 유도가 가능하도록 설계하였다. 감성인식 부분은 자율신경계 기반의 맥파, 피부온도, 피부저항의 생체신호를 활용하였다. 사용된 감성 콘텐츠 이미지는 국제적 정서체계(IAPS)에서 분류된 9가지 감성영역의 이미지를 적용하였다. 실험결과로 감성 이미지 콘텐츠 플레이어를 통해 이미지의 감성 상태에 맞는 사용자의 감성이 10% 더 정확하게 유도되었다. 감성 콘텐츠 플레이어는 실시간으로 감성 반영을 통해 사용자와 콘텐츠간의 감성적 교감을 증대시킬 것으로 기대된다.
소셜 네트워크를 비롯해 다양한 소셜 미디어 서비스들에서 대량의 멀티미디어 콘텐츠들이 공유되고 있다. 소셜 네트워크에는 사용자의 현재 상황과 관심사가 드러나기 때문에 이러한 특징들을 추천시스템에 적용한다면 만족도가 높은 개인화된 추천이 가능할 것이다. 또한 음악을 감정에 따라 분류하고 사용자의 소셜 네트워크를 분석해 사용자가 최근 느끼고 있는 감정이나 현재 상황에 대해 분석한 정보를 이용한다면 사용자의 음악을 추천할 때에 유용할 것이다. 본 논문에서는 음악을 분류하기 위한 감정 모델을 만들고, 감정모델에 따라 음악을 분류하여 소셜 네트워크에 나타나는 사용자의 현재 감정 상태를 추출하여 음악추천을 하는 방법을 제안하고 실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 검증한다.
온라인 게임처럼 이용하는 동안 느끼는 재미에 가치를 두는 쾌락적 정보시스템에서는 감각적인 요소를 추구하게 되므로 감정적인 측면이 중요한 요인이 될 수 있다. 본 연구는 게임포털 사이트에서 게임 특성요인(재미요소, 도전감, 보상, 다양성)이 감정과 고객만족에 미치는 영향을 검증하였다. 온라인 게임, 감정, 고객만족과 관련된 선행연구들을 토대로 연구모형을 수립하였다. 본 연구의 실증연구를 위해서 온라인 게임포털 사이트를 사용해본 경험이 있는 개인을 대상으로 온 오프라인으로 설문조사를 실시하여 총 206부의 설문자료를 최종 분석에 사용하였다. 구조방정식 모형을 사용하여 검증된 결과는 다음과 같다. 첫째, 게임포털 사이트에서 게임 특성요인은 감정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 게임특성은 사용자 만족에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 본 연구에서는 경사용자 집단과 중사용자 집단 간의 차이를 분석하였다. 게임포털 사이트 경사용자 집단에서 게임 특성요인은 감정에 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 중사용자 집단의 게임특성은 도전감 만이 유의한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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