• 감성과학
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• 제25권4호
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• pp.63-76
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• 2022

Emotional labor, characterized by a dysfunctional type of emotional regulation called surface acting, has detrimental psychological consequences on employees, including depression and social anxiety. Because such disorders exhibit psychological characteristics manifested through brain activation, previous studies have succeeded in distinguishing individuals with depression and social anxiety from healthy controls using their functional connectivity characteristics. However, it has not been established whether the functional connectivity characteristics associated with emotional labor are distinguishable. Thus, we obtained resting-state fMRI data from participants in the emotion labor (EL) group and control (CTRL) group, and we subjected their whole-brain functional connectivity matrices to a linear support vector machine classifier. Our analysis revealed that the EL and CTRL groups could be successfully distinguished on the basis of individuals' connectivity patterns, and confidence in the classification was correlated with the scores on the depression and social anxiety scales. These results are expected to provide insight on the neurobiological characteristics of emotional labor and enable the sorting of employees undergoing adverse emotional labor utilizing neurobiological observations.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.155-161
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• 2024

본 논문에서는 기존의 CNN 기반 얼굴 감정 분석 모델에 랜드마크 정보를 특징 벡터로 추가하여 새로운 모델을 제안한다. CNN 기반 모델을 이용한 얼굴 감정 분류 연구는 다양한 방법으로 연구되고 있으나 인식률이 매우 저조한 편이다. 본 논문에서는 CNN 기반 모델의 성능을 향상시키기 위하여 CNN 모델에 ASM으로 구한 랜드마크 기반 완전 연결 네트워크를 결합함으로써 얼굴 표정 분류 정확도를 향상시키는 알고리즘을 제안한다. CNN 모델에 랜드마크를 포함시킴으로써 인식률이 VGG 0.9%, Inception 0.7% 개선되었으며, 랜드마크에 FACS 기반 액션 유닛 추가를 통하여 보다 VGG 0.5%, Inception 0.1%만큼 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험으로 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.240-243
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• 2000

An apparel products retrieval system was proposed in which users can refer to products using Kansei evaluation values. The system adopts relevance feedback using history of the retrieval to learn the tendency of user evaluation. The system is based on a vector space retrieval model using products images expression as semantic scales. The system makes a query from user inputting information and retrieves closest products from the database. Revising algorithms of the difference method. linear multiple regression performed to investigate the effectiveness and criteria of the search. As a result of evaluation of the accuracy, it was found that the linear multiple regression and the neural network models are effective for the retrieval considering the individual Kansei.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.37-41
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• 2011

본 논문에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 Opinion Mining으로서 사용자들의 자연어 형태의 영화평 문장을 분석하여 자동으로 평점을 예측하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영화평 분석에 적합한 어휘 자질, 감정 자질, 가치 자질 및 기타 자질들을 추출하고, 10점 척도의 영화평의 평점을 10개의 범주로 가정하여, 커널모델인 다중 범주 Support Vector Machine (SVM) 모델을 이용하여 높은 성능으로 영화평의 평점을 범주 분류한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.206-216
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• 2013

감성은 학습, 행동, 의사결정, 상호대화를 포함한 인간의 일상생활에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위하여 생체신호로부터 최소한의 중요한 특징만을 추출하여 사용하는 감성 분류기를 설계하고자 한다. 생체신호는 맥파, 피부온도, 피부전도도, 뇌파신호(전두엽, 두정엽)를 사용하였으며, 4가지 감정(보통, 슬픔, 공포, 행복)은 영화 관람을 통하여 유도하였다. 측정한 생체신호로부터 추출한 24개의 특징으로부터 최적의 특징 집합의 결정은 서포트벡터머신 기반 적합도 함수를 사용하는 유전알고리즘을 적용하였다. 최적의 4감정 분류 정확도는 96.4%이었으며, 서포트벡터머신만을 사용하였을 경우보다 17% 높았다. 선택된 최소에러 특징은 맥파 심박변이도의 평균, NN50, 맥파 유도 맥파 전달 시간의 평균, 피부전도도의 평균과 두정엽 뇌파의 ${\delta}$, ${\beta}$ 주파수 대역에너지였다. 실험을 통하여 두정엽 뇌파, 맥파, 피부전도도의 조합이 고정밀 감정 장비에 적합하였으며, 79% 성능을 보인 맥파와 피부전도도의 조합이 간단한 감성장비에 적절하게 적용할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1391-1392
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• 2015

최근 컴퓨터 기술이 발전하고, 컴퓨터의 형태가 다양해지면서 여러 wearable device들이 생겨났다. 이에 따라 휴먼 인터페이스 기술에서 사람의 감정정보가 중요해졌고, 감정인식에 대한 연구들이 많이 진행 되어 왔다. 본 논문에서는 감정분석에 적합한 특징벡터를 제시하고자 한다. 이를 위해 사람의 감정을 보통, 기쁨, 슬픔, 화남 4가지로 분류하고 방송매체를 통하여 잡음 없이 녹음하였다. 특징벡터는 MFCC, LPC, LPCC 3가지를 추출하였고 Bhattacharyya거리 측정을 통하여 분리도를 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.175-178
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• 2008

본 논문은 생체 신호들 중 데이터 획득이 간편한 심전도와 맥파를 실시간으로 취득하여 기계학습 기법인 SVM (Support Vector Machine)알고리즘과 클러스터링 기법인 k-NN (Nearest Neighbor)알고리즘을 적용한 인간의 감정을 분석하는 시스템에 대한 연구결과를 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.232-239
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• 2014

온라인에서의 글쓰기가 늘어나면서, 기계학습을 통해 이를 분류하는 연구가 늘고 있다. 그럼에도 불구하고 한국어로 작성된 마이크로블로그를 대상으로 한 연구는 많지 않다. 또한 통계적으로 기계학습을 평가한 연구를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 트위터를 대상으로, 표본을 추출하고, 형태소와 음절을 자질로 사용하여 기계학습에 따라 감정을 분류하였다. 그 결과 약 76%정도 트위터에 포함된 감정이 분류되었다. Support Vector Machine이 Na$\ddot{i}$ve Bayes보다 정확했고, 선형모델도 비구조적인 텍스트 처리에 비선형모델에 상응하는 정확성을 보였다. 또한 형태소가 음절 자질에 비해 높은 정확성을 보이지 않았다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권6호
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• pp.2056-2069
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• 2014

In order to implement interactive and personalized Web services properly, it is necessary to understand the tangible and intangible responses of the users and to recognize their emotional states. Recently, some studies have attempted to build emotional state estimation models based on facial expressions. Most of these studies have applied multiple regression analysis (MRA), artificial neural network (ANN), and support vector regression (SVR) as the prediction algorithm, but the prediction accuracies have been relatively low. In order to improve the prediction performance of the emotion prediction model, we propose a novel SVR model that is optimized using a genetic algorithm (GA). Our proposed algorithm-GASVR-is designed to optimize the kernel parameters and the feature subsets of SVRs in order to predict the levels of two aspects-valence and arousal-of the emotions of the users. In order to validate the usefulness of GASVR, we collected a real-world data set of facial responses and emotional states via a survey. We applied GASVR and other algorithms including MRA, ANN, and conventional SVR to the data set. Finally, we found that GASVR outperformed all of the comparative algorithms in the prediction of the valence and arousal levels.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1530-1537
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• 2007

본 논문은 마이크로폰을 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 음성 감성상태를 평상, 기쁨, 슬픔, 화남 등 4가지로 구별할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 감성인식 시스템 구현에 관한 것이다. 일반적으로 마이크로폰으로 수신된 음성은 화자 주변의 환경 잡음과 마이크로폰의 시스템 특성 때문에 입력 음성 신호가 왜곡되고 이로 인해 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산 량을 가진 이동평균(MA, Moving Average) 필터를 입력 음성의 특징벡터 열에 적용하였다. 또한, 효율적으로 감성 특징벡터를 최적화할 수 있는 SFS(Sequential Forward Selection)기법을 적용해 제안 시스템의 성능을 최적화하였으며 감성 패턴 분류기로는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 실험 결과 제안 감성인식 시스템은 모의실험에서 약 65%, ARM 플랫폼에서 약 62%의 인식률을 보였다.