• 감성과학
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• 제6권2호
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• pp.37-47
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• 2003

본 연구는 감성이 인체의 감각기관에 의하여 감지된 외부의 자극에 대하여 인체가 느끼는 복합감정이라는 특성을 고려하여, 향이라는 후각적 감각과 색이라는 시각적 감각이 복합적으로 어떠한 감성으로 표현되는지 알아보았다. 우선 향과 색 감성을 동시에 측정할 수 있는 감성평가 척도제작을 위해 선행 연구를 통하여 향, 색, 의복 색채에 중복되는 19쌍의 형용사 어휘를 채택하였고, 예비 조사를 통하여 향 관련 어휘 1쌍을 첨부하여 총 20쌍의 감성 형용사를 양극 7점 척도로 감성평가 척도를 작성하였다. 전문가 집단인 시각디자인 전공 남녀 각 15명씩을 대상으로 개별 실험을 통해 후로랄 향, 자스민 향, 라벤더 향, 모과 향의 네 가지 향에 대하여 연상되는 색상을 I.R.I Hue&Tone 색채 표에서 선택하게 하고, 향과 선택한 색에 대한 감성평가를 실시하였다 향과 색에 대한 감성구조는 '심미성', '낭만성', '개성', '강도', '자연성'의 다섯 요인으로 구성되었다. 향 종류별 선택 색상의 빈도 분석결과 차이를 보였고, 성별의 선택색상 역시 다르게 나타났다. 향과 색에 대한 감성 척도 평균값을 구하여 감성을 기존 연구에서 밝힌 종류별 향에 대한 감성과 비교한 결과 유사하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2036-2038
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• 2001

In this paper, we propose the neural network based emotion recognition method for intelligently recognizing the human's emotion using vision system. In the proposed method, human's emotion is divided into four emotion (surprise, anger, happiness, sadness). Also, we use R,G,B(red, green, blue) color image data and the gray image data to get the highly trust rate of feature point extraction. For this, we propose an algorithm to extract four feature points (eyebrow, eye, nose, mouth) from the face image acquired by the color CCD camera and find some feature vectors from those. And then we apply back-prapagation algorithm to the secondary feature vector(position and distance among the feature points). Finally, we show the practical application possibility of the proposed method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2373-2378
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• 2005

An emotion detection algorithm using frontal facial image is presented in this paper. The algorithm is composed of three main stages: image processing stage and facial feature extraction stage, and emotion detection stage. In image processing stage, the face region and facial component is extracted by using fuzzy color filter, virtual face model, and histogram analysis method. The features for emotion detection are extracted from facial component in facial feature extraction stage. In emotion detection stage, the fuzzy classifier is adopted to recognize emotion from extracted features. It is shown by experiment results that the proposed algorithm can detect emotion well.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.27-30
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• 1997

The purpose of this study is to estimate human sensibility quantitatively under color and music stimulation and to examine the correlation between visual and auditory emotion. We measured biological signals such as EEG, ECG, skin conductance and the number of respiration in order to compare color with music sensibilities. Our result showed that red, yellow and violet color provoked active and exciting senses dominatively as dance, rock and blues music. While blue, cyan and pink color were involved in tranquil and resting emotions deeply as classic and ballade music. Our quantitative estimations of human sensibilites are useful in the design of manufactured goods.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 춘계학술발표 논문집
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• pp.141-146
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• 1998

This study investigated the evaluation method for the users' color preference of CRT monitors. And also the users' preference of the colors displayed on CRT monitor using the park's color reproduction system was evaluated. Subjects conducted a series of psychophysical experiments to compare the colors displayed on a CRT monitor using the park's system to the colors without the system, Three evaluation methods were investigated: comparing one colors of same hue with diverse luminance and saturation. the results showed that subjects preferred the colors reproduced using the park's system, and thd evaluation methods significantly affected thd color preference.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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• pp.140-145
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• 1997

A stuey to investigate the perception characteristics of color and brightness was conducted in a combined PC and TV monitor, The objective of this study is to suggest user's favorite color temperature in PC mode and user's favorite contrast in TV mode. Investigated factors were monitor coating(coatiog vs. non-coation)and screen brightness (30fL vs. 35fL)in first experiment and monitor coating and pucture movement(static vs. dynamic) in second experiment. The first experiment was conducted in TV mode. Twenty-three subjects (male 12, female 11) perticipated in this experiment. In first experiment, average color temperatures were about 8000K in all experimental conditions. In addition, there was significant difference between coating and non-coating screen at 0.1 level. In second experiment, average contrasts were obtained in all esperimental conditions. There was significant difference between coating and ndn-coating screen at 0.05 level, In addition, there was significant difference between static picture and dynamic picture at 0.1 level

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 감성과학
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• 제10권3호
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• pp.289-297
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• 2007

칼라 이미지 스케일은 칼라 전문가들의 지식에 의해 획득되고, 형용사와 대응되는 칼라(들)을 선택하기 위해 동일한 형용사 이미지 스케일들에서 형용사들과 칼라를 표현한다. 이들은 이미지 스케일을 얻기 위한 실험과 통계분석의 어려움 때문에 일반적으로, 단지 제한된 수의 칼라들만이 이미지 스케일에 위치한다. 이는 칼라를 선택하는 과정을 비전문가에게 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이미지 스케일에 따라 연속적인 칼라를 제공하는 퍼지 K-근접 이웃 보간 방법에 기초를 둔 칼라 이미지 스케일의 보간 방법을 제안한다. 실험의 결과들은 보간된 이미지 스케일은 칼라 선택 과정에 있어 실용적으로 유용하게 사용될 수 있을 것이라 본다.

• 감성과학
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• 제7권4호
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• pp.51-56
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• 2004

본 연구의 목적은 각각의 색채 자극 하에서의 생리신호를 측정하고자 하였다. 실험에 사용된 색채는 빨강, 노랑, 녹색, 파랑, 보라, 그리고 백색을 사용하였다. 실험은 방음 암실에서 이루어졌으며, 건강한 성인 남, 여 30명을 대상으로 하였다. 생리신호의 측정은 뇌파와 심전도를 측정하였다. 뇌파의 실험결과는 차가운 색 계통의 색채에서 $\alpha$파의 상대 전력비가 증가한 것을 볼 수 있었다. 또한 심전도의 HRV 분석 결과도 차가운 색 계통에서 HF/LF의 비가 증가한 것을 볼 수 있었으며, 이 결과로서 색채 조명이 인체의 감성변화에 영향을 미치는 것을 알 수 있었으며, 이 결과를 활용하여 색채 환경 설계에 도움을 줄 수 있으리라 사료된다.

• 감성과학
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• 제10권1호
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• pp.37-47
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• 2007

색채계획 의사결정 지원 시스템은 감성에 맞는 색상들을 추천해 주거나 조화론 및 배색사전을 기계화하여 조화색을 추천하는 반자동 보조 시스템을 일컫는다. 본 논문은 조화색 추천 과정에 관한 것이며, 조화색 추천의 보편적 지식개입을 위하여 Ostwald 색채 조화론을 채택하였다. 채택된 조화이론의 적용 공간인 Ostwald의 색체계는 MPEG-7 HMMD 색공간과 일치한다는 가정아래, Ostwald의 동일 색상면과 호환이 가능한 가상의 HMMD 공간을 제작하였다. 두 색공간이 호환하기위한 선행 요구조건을 만족하기 위하여 가정을 세우고 가정에 맞는 가상의 색공간을 제안하였다. 또한 Ostwald의 동일 색상 평면이 갖는 양자화 문제를 극복하기 위하여 연속적인 동일 색상 평면을 구성하여 이용자에게 선택의 폭을 넓히고자 하였다. 제안한 가상의 HMMD 공간에서 Ostwald의 색채 조화론을 규칙기반화한 다양한 조화색을 추천할 수 있다.