한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.423-425
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1998
An optical system which can autonomously form and display an impression of a picture made up by many figures has been developed. This system consists of optical fuzzy-neurons which calculate the correlation between the input picture and the reference image by incoherent optics. The calculated signal is applied to an amplifier whereby the output signal increases, then decreases according to increase of the input signal . These outputs are synthesized, and are used for changing the position where the system gaze on a part of the input picture by light beam. In this system, the light intensity used for gazing changes chaotically, The attractor drawn from the change of light intensity corresponds to the impression of the picture. This paper shows the results that are calculated by the numerical simulation. The system has been simulated to express the impression for a picture formed by 4figures.
In Korea, it is not satisfactory in the product design since Kansei engineering or Ergnomics is not very active and well considered. When designing a mini-component, the user's emotion was not considered well. It is typical to have a rectangular shape, dark- colored outside in a mini-component design. Therefore, the users have to select with available choice from the manufacture's traditional designs. In this study, a new smin- component was designed to be suitable for a new generation's (10 to mid-20) sensation. First of all, an ergonomic problems were investigated. And then, the survey was per- formed to consider the emotion of the new generation. After that, the new design was made to reflect the new generation's trend and preference. In addition, the high-touch (human-centered design) and human touch (the product to give a sensible satisfaction for human) concepts were added.
인간의 감성은 인간의 생활에서 논리적 사고와 의사결정, 감정의 발생, 행동 등 모든 부분에서 관련을 가진다. 이런 인간의 감성을 정성 정량적으로 측정 평가하여 제품이나 환경 설계에 응용한다면 더욱 편리하고 안락하며 안전하게 하는 등 인간의 삶을 쾌적하게 할 수 있다. 그래서 인간의 감성을 파악하기 위한 연구가 여러 방향으로 추진되고 있으나, 인간의 감성이 상당히 주관적이고 애매하며 불확실하기 때문에 이를 객관적이고 합리적으로 파악하는데 많은 어려움이 있다. 이 논문에서는 Chroma 법을 이용하여 개별적 인간 감성 자료를 얻었고, 이렇게 수집된 감성 자료를 평가하기 위한 방법으로 클러스터 분석법을 이용한다. 그리고 개별적 인간 감성 자료에 대한 사례 연구를 통해 자료 평가의 타당성을 검증하고자 한다.
복합적인 감성기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 감성속성으로 영상을 찾는 검색은 물론이고, 주어진 영상의 감성특성을 알아내는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 특성으로부터 감성을 매핑하는 신경망을 구축하고 다양한 실험으로 그 가능성을 보인다. 여기에서 영상특징으로 웨이블렛계수와 위치정보를 사용했고, 감성공간으로는 SD법으로부터 14개의 형용사쌍을 추출했다. 이 두 공간의 매핑에 사용된 신경망의 입력으로 영상에서 얻은 RGB 색상당 36개의 총 108개의 웨이블렛 개수를 사용했고, 출력은 14개의 감속속성당 7등급으로 총 98개로 구성했다. 총 6명이 영상을 보고 평가한 감성평가데이터중에서 2명이 각각 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%이상의 인식률을 보였다. 4명이 각각 90개씩 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%의 인식률을 보였다. 또한 공통된 감성을 신경망을 통해 인식할 수 있는지 판단하기 위해 600개씩 2명으로부터 얻은 1200개의 데이터에 대해서 1000개를 학습시키고 200개를 테스트하고, 100개씩 4명으로부터 데이터에 대해서 360개를 학습시키고 40개를 테스트해 본 결과, 전자의 경우 오류율 8, 후자의 경우 0.7~0.8 범위였다.
현재 공학분야에서 감성을 소재로 진행되는 연구가 급격히 증가되고 있다. 그 중 상품 디자인과 이미지 검색 그리고 HCI(Human Computer Interaction) 분야에서 감성은 더욱 중요한 토픽이 되고 있다. 본 논문은 감성기반의 지능형 이미지 검색을 위한 감성처리 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 단일 시각정보만을 고려하였고 이는 감성에 적합한 검색을 위해서 너무 단편적인 결과를 갖는다. 인간의 감성에 보다 적합한 검색을 위하여 우리는 컬러와 형태가 복합된 이미지에 대한 감성을 처리한다. 이를 위해 첫째, 컬러와 형태의 속성을 공통으로 갖는 대표감성을 정의하고 각 속성에 감성 가중치를 부여한다. 둘째, 사용자의 감성의 적합한 이미지 검색을 위하여 각 이미지의 감성정보량을 측정한다. 이를 이미지 검색에 적용하고, 본 저자의 이전 연구 중 단일 정보만을 고려한 감성기반 검색시스템과 사용자 만족도를 이용하여 비교 평가한다. 제안된 방법은 기존의 단일시각정보만을 고려했던 감성기반 이미지 검색보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 복합시각정보에 대한 감성을 동시에 처리할 수 있는 연구로써의 의의를 갖는다.
본 논문에서는 개인의 감성정보를 분석하여 음식을 추천해주는 어플리케이션을 설계한다. 제안하는 방법은 현재 위치로부터의 거리나 인터넷 블로그 등에 소개되었던 맛집과 같은 정보를 이용하여 음식을 추천하는 방식과 다르게, 음식 선택에 있어 개인의 기분, 체중, 현재의 날씨와 위치 같은 개인적 정보와 함께 음식에 관한 선호도 조사와 요인분석을 통해 만들어진 감성지도를 바탕으로 여러 상황에 맞는 음식을 추천한다.
The footwear such as socks and shoes is the clothing which are necessary to our life. In this study, clothing comfort of the footwear was carried out by physiological responses and subjective evaluation. As a result, the effect to walking comfort by the height of a heel in female shoes became clear. Then suitability evaluation system of shoes was proposed from the measuring results. On the other hands, the clothing comfort of the hosiery was evaluated from ECG analysis. By this analysis, it became clear that the factor which influences the clothing comfort of the hosiery was the clothes pressure in the hosiery. In the future, plane shape of the foot and solid shape must be considered in order to design the hosiery.
In order to mass-customize clothes, it is essential to take into account individual body shape using computerized 3D body models. This paper describes the development of an interactive body model that can be altered to match individual body perimeter, postures and depth for the purpose of computerized pattern making. Construction of the body model requires the extraction of necessary points, adjustment of coordinate points, linking of points by spline curves, control of section lengths and selectability of various hip types. Front to back depth of the model is adjusted by scaling ratio. We had a great result for controlling perimeter, posture and depth of body shapes. The results support the adaptability and potential usefulness of the posture and depth adjustable body model.
본 논문에서는 영상으로부터 한국적 감성 데이터를 추출하고 감성 컨텐츠 프레임워크(ISC) 구축을 통해 영상데이터를 다양한 멀티미디어 데이터와 함께 사용자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 영상으로부터 객체를 분리해내고 각각의 특징벡터 모델을 구축한다. 특징벡터모델은 요소인자로써 벡터공간의 데이터로 입력되고, 정규화 된 한국어 형용사 데이터와의 근접도를 비교하여 대표 감성을 표현하게 된다. 또한 감성 컨텐츠 데이터의 3층 구조를 이용하여 멀티미디어 데이터를 분류하고 대표 감성형용사와의 인자사상을 통하여 다양한 영상-감성 컨텐츠를 제공하는 프레임워크를 설계한다. 이것은 다양한 영상의 추상데이터에 대응한 감성표현을 추출하여 영상에 내포되어 있는 정확한 의미를 관찰자에게 전달할 수 있다.
인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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