• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.43-52
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• 2013

대량의 음악 콘텐츠가 유통되는 초고속 인터넷 환경에서, 사용자가 원하는 음악 콘텐츠를 효과적으로 검색하기 위한 연구들이 다양하게 수행되고 있다. 특히, 음악 정보 검색(MIR: Music Information Retrieval) 연구에 감성 모델을 접목한 음악 추천 시스템 개발도 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 적용된 감성 모델이 단순하고, 한국어를 대상으로 하지 않아 한국어의 의미적 감성 표현 처리에 한계점을 가진다. 따라서, 본 논문에서는, 한국어를 기반으로, 기존의 감성 모델을 확장한 새로운 감성 모델(KORean Emotional Model : KOREM)을 제안하고, 이를 온톨로지(Music EMotional Ontology : MEMO)로 설계 및 구현하였다. 이를 통해, 한글로 서술된 폭넓고 다양한 감성적 표현을 이용한 음악 콘텐츠의 분류, 저장 및 검색이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1557-1564
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• 2010

감성신호는 개인에 따라 그 패턴이 매우 다르게 나타나므로, 본 논문에서는 감성신호의 개인별 특징을 고려한 최대 엔트로피 기반 감성 인식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 보다 정확하게 사용자의 감성을 인식하기 위해서, 단순히 주어진 입력 감성 신호 값만을 사용하지 않고, 긍정 감성 신호 값의 평균과 부정 감성 신호 값의 평균을 입력 감성 신호의 값과 비교하여 활용한다. 또한, 감성 인식에 대한 전문적인 지식이 없이도 감성 인식 모델의 구축이 용이하도록, 제안하는 모델은 성능이 높다고 잘 알려진 기계학습기법의 하나인 최대 엔트로피 모델을 이용한다. 감성 신호의 수치 값을 그대로 사용하면 기계 학습에 필요한 학습 패턴 자료를 충분히 확보하기 어렵다는 점을 고려하여, 제안하는 모델은 평균차를 수치 값 대신 +(양수)와 -(음수)로 단순하게 표현하며, 감성 반응 전체 시간인 10초 대신 초단위로 분할하여 학습 패턴 자료의 양을 늘렸다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.107-114
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• 2008

본 논문은 남/여 성별에 기반해 음성을 평상, 기쁨, 슬픔, 화남의 4가지 감성 상태로 분류하는 감성인식 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 입력 음성으로부터 1차적으로 남/여 성별을 분류하고, 분류된 성별을 기반으로 남/여 각기 최적의 특징벡터 열을 적용하여 감성인식을 수행함으로써 감성인식 성공률을 향상시켰다. 또한 음성인식에서 주로 사용되는 ZCPA(Zero Crossings with Peak Amplitudes)를 감성인식용 특징벡터로 사용하여 성능을 향상시켰으며, 남/여 각각의 특징 벡터 열을 최적화하기 위해 SFS(Sequential Forward Selection) 기법을 사용하였다. 감성 패턴 분류기로는 k-NN과 SVM을 비교하여 실험하였다. 실험결과 제안 시스템은 4가지 감성상태에 대해 약 85.3%의 높은 감성 인식 성공률을 달성할 수 있어 향후 감성을 인식하는 콜센터, 휴머노이드형 로봇이나 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경 등 다양한 분야에서 감성인식 정보를 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융복합기술연구소 논문집
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• 제1권2호
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• pp.1-5
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• 2011

It is known that as many as 15-20 in 10,000 children are diagnosed with autistic spectrum disorder. A framework of the treatment system for children with autism using affective computing technologies was proposed by Chung and Yoon. In this paper, a prototype for the framework is proposed. It consists of emotion stimulating module, multi-modal bio-signal sensing module, treatment module using virtual reality, and emotion recognition module. Primitive experiments on emotion recognition show the usefulness of the proposed system.

• 대한산업공학회지
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• 제31권1호
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• pp.68-78
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• 2005

A new emotion-based image retrieval method is proposed in this paper. The research was motivated by Soen's evaluation of human emotion on color patterns. Thirteen pairs of adjective words expressing emotion pairs such as like-dislike, beautiful-ugly, natural-unnatural, dynamic-static, warm-cold, gay-sober, cheerful-dismal, unstablestable, light-dark, strong-weak, gaudy-plain, hard-soft, heavy-light are modeled by 19-dimensional color array and $4{\times}3$ gray matrix in off-line. Once the query is presented in text format, emotion model-based query formulation produces the associated color array and gray matrix. Then, images related to the query are retrieved from the database based on the multiplication of color array and gray matrix, each of which is extracted from query and database image. Experiments over 450 images showed an average retrieval rate of 0.61 for the use of color array alone and an average retrieval rate of 0.47 for the use of gray matrix alone.

• 전기학회논문지
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• 제67권10호
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• pp.1364-1369
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• 2018

Speech emotion recognition, which aims to classify speaker's emotional states through speech signals, is one of the essential tasks for making Human-machine interaction (HMI) more natural and realistic. Voice expressions are one of the main information channels in interpersonal communication. However, existing speech emotion recognition technology has not achieved satisfactory performances, probably because of the lack of effective emotion-related features. This paper provides a survey on various features used for speech emotional recognition and discusses which features or which combinations of the features are valuable and meaningful for the emotional recognition classification. The main aim of this paper is to discuss and compare various approaches used for feature extraction and to propose a basis for extracting useful features in order to improve SER performance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3498-3512
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• 2021

This article describes how events that make up text stories can be represented and extracted. We also address the results from our simple experiment on extracting and clustering events in terms of emotions, under the assumption that different emotional events can be associated with the classified clusters. Each emotion cluster is based on Plutchik's eight basic emotion model, and the attributes of the NLTK-VADER are used for the classification criterion. While comparisons of the results with human raters show less accuracy for certain emotion types, emotion types such as joy and sadness show relatively high accuracy. The evaluation results with NRC Word Emotion Association Lexicon (aka EmoLex) show high accuracy values (more than 90% accuracy in anger, disgust, fear, and surprise), though precision and recall values are relatively low.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1338-1347
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• 2022

In recent years, the number of Chinese college students in unhealthy or sub-healthy state in terms of mental health accounts for about 30% and has been going up. As we know, college students are in the middle of youth, an important stage of physical and psychological development. In this case, how to regulate mental health will become an important research direction. Based on emotion regulation theory, this thesis discussed the impact that 'healing animation' had on college students' psychological capital, and how emotion regulation had done its work in the process. According to documents research and empirical study, 'healing animation' is positively affecting the psychological capital of college students through the medium -- emotion regulation. Finally, this thesis provided a practical layout to accumulate college students' psychological capital, and theoretical reference for 'healing animation' as well.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.58-62
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• 2007

인간이 생성한 음성, 표정 영상, 문장 등으로부터 인간의 감정 상태를 인식하는 연구와 함께, 인간의 감정을 모방하여 다양한 외부 자극으로 감정을 생성하는 인공 감정(Artificial Emotion)에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 인공 감정 연구는 외부 감정 자극에 대한 감정 변화 상태를 선형적, 지수적으로 변화시킴으로써 감정 상태가 급격하게 변하는 형태를 보인다. 본 논문에서는 외부 감정 자극의 강도와 빈도뿐만 아니라 자극의 반복 주기를 감정 상태에 반영하고, 시간에 따른 감정의 변화를 Sigmoid 곡선 형태로 표현하는 감정 생성 모델을 제안한다. 그리고 기존의 감정 자극에 대한 회상(recollection)을 통해 외부 감정 자극이 없는 상황에서도 감정을 생성할 수 있는 인공 감정 시스템을 제안한다.

• 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.366-369
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• 2000

This paper examines three algorithms to recognize speaker's emotion using the speech signals. Target emotions are happiness, sadness, anger, fear, boredom and neutral state. MLB(Maximum-Likeligood Bayes), NN(Nearest Neighbor) and HMM (Hidden Markov Model) algorithms are used as the pattern matching techniques. In all cases, pitch and energy are used as the features. The feature vectors for MLB and NN are composed of pitch mean, pitch standard deviation, energy mean, energy standard deviation, etc. For HMM, vectors of delta pitch with delta-delta pitch and delta energy with delta-delta energy are used. We recorded a corpus of emotional speech data and performed the subjective evaluation for the data. The subjective recognition result was 56% and was compared with the classifiers' recognition rates. MLB, NN, and HMM classifiers achieved recognition rates of 68.9%, 69.3% and 89.1% respectively, for the speaker dependent, and context-independent classification.