인터넷의 폭발적인 확산은 다양한 서비스를 지원하는 웹사이트를 활성화시켰고 구매나 콘텐츠의 이용과 같은 다양한 인터넷 기반의 비즈니스 활동이 일어나고 있다. 또한 사용자들에 대한 경쟁적인 서비스는 웹사이트 운영의 차별화 된 전략을 필요로 하게 만들었고, 개인화 된 서비스의 필요성을 대두시켰다. 개인화를 지원하는 서비스는 주로 고객의 개별적인 특성이나 선호도를 기반으로 정량적인 자료를 통해 이루어지고 있다. 본 연구는 인터넷 감성 커뮤니티에 로그인하는 사용자의 사용자 정보를 이용하여 생체리듬을 파악하고, 사용자의 생체리듬에 따라 로그인한 사용자의 생체리듬에 가장 적합한 사용자 인터페이스를 제공하는 인터넷 감성 커뮤니티 서비스 방법 및 시스템의 설계에 초점을 두고 있다. 제안한 시스템을 한 사용자 감성 기반의 개인화 된 서비스의 제공은 고객의 충성도의 향상을 통해 웹사이트 가치를 높일 수 있을 것이다.
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.
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.
최근 웨어러블 디바이스를 통한 다양한 개인 정보를 수집하고 이를 활용하는 분야가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰과 함께 일상 생활에서 착용하여 사용이 용이한 웨어러블 디바이스인 스마트워치를 통하여 심박 정보를 수집하고, 이를 위치 정보와 결합한 분석을 토대로 해당 위치에서의 감정 맞춤형 장소 추천이 가능한 어플리케이션을 개발한다. 이는 감정 추론 결과에 위치 정보를 추가함으로써 개인화서비스 제공 분야의 활용도를 높일 수 있으며, 부가적인 장치가 필요 없이 단지 스마트폰의 어플리케이션과 스마트워치의 사용으로 정보 수집과 분석이 이루어지므로 다양한 맞춤형 서비스 제공에 용이하게 활용될 수 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권2호
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pp.124-128
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2011
Music emotion recognition is currently one of the most attractive research areas in music information retrieval. In order to use emotion as clues when searching for a particular music, several music based emotion recognizing systems are fundamentally utilized. In order to maximize user satisfaction, the recognition accuracy is very important. In this paper, we develop a new music emotion recognition system, which employs a multilabel feature selector and multilabel classifier. The performance of the proposed system is demonstrated using novel musical emotion data.
본 논문에서는 검색의 일관성원리와 다중질의 방법을 이용하여 감성을 기반으로 음악을 검색하는 알고리즘을 제안한다. 사용되어지는 특징들은 MPEG-7에서 제공하는 오디오 서술자들이며 이 정보들을 사용하는 것은 국제표준화가 용이 하다는 장점을 가지고 있기 때문이다. 또한 감성에 따라 MPEG-7 오디오 서술자들의 가중치를 부여하는 방법을 제안하여 계산량을 줄이는 방법을 고안하였으며 일관성원리와 다중질의 방법을 사용하는 적합성 피드백을 사용하여 검색의 적합률을 향상시켰다.
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.
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.
In this paper, a method for providing musics in vehicle user's bio-rhythm is proposed. The proposed method is a method to select and play musics automatically suitable for the user's emotion. Experimental results confirmed that the proposed method could provide better satisfaction to the users (drivers) compared to the methods given randomly.
그래픽 유저 인터페이스 디자인에서의 아이콘들은 시각언어로서 정보를 전달하여 사용자들의 행동을 유도할 수 있는 정보전달 매체이다. 그래픽 사용자 인터페이스에서 사용자와의 커뮤니케이션 수단으로 아이콘을 사용하는 것은 사용자가 인지하기 쉽기 때문에 임의의 사용자에게 원하는 시각정보를 효과적으로 제공하고 커뮤니케이션 효율성을 증대시키기 위해서는 Graphic User Interface이라는 매체의 특성에 적합한 아이콘 개발이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 아이콘 유형인 그림 아이콘을 중심으로 하여 그림 아이콘의 각 세부적 표현 유형의 선호도에 따른 조형적 영향 요소간의 상관관계를 파악하며 각 표현 유형에 영향을 주는 조형 요소들이 무엇인지를 알아보았다. 이를 바탕으로 아이콘 디자인에서 사용자 선호 지향적 디자인 방향에 대한 지침을 제공하며 디자인을 할 때 데이터로 활용할 수 있는 이론적 근거를 제시하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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