Since affective computing has been introduced in 90s, affect recognition technology has achieved substantial progress recently. However, the application of user emotion recognition into software user interface is in its early stages. In this paper, we describe a new approach for developing mobile user interface which could react differently depending on user emotion states. First, an emotion reaction model is presented which determines user interface reactions for each emotional state. We introduce a pair of mappings from user states to different user interface versions. The reacting versions are implemented by a set of variations for a view. Further, we present an authoring framework to help developers/designers to create emotion-aware reactions based on the proposed emotion reaction model. The authoring framework is necessary to alleviate the burden of creating and handling multi versions for views at the development process. A prototype implementation is presented as an extension of the existing authoring tool DAT4UX. Moreover, a proof-of-concept application featuring an emotion-aware interface is developed using the tool.
본 연구의 목적은 과학 교육에서 정서 연구의 역사를 살펴보고 최근 연구 동향을 탐색하여 발전 방향을 모색하는 것이었다. 이를 위하여 관련 문헌들에 대해 고찰하고 그 내용을 연구 문제에 따라 정리하였다. 그 결과, 과학 교육에서 정서 연구는 여러 가지 개념이 혼재된 상태에서 출발하여 과학적 태도와 과학에 대한 태도가 구분되면서 좀 더 체계적인 면모를 갖추게 되었고, 이후 과학 학습에 관련된 긍정적 정서 및 부정적 정서에 관한 연구로 이어져 왔음을 알 수 있었다. 하지만 인지와 정서 사이에는 복잡한 관계가 있으며, 정서를 과학 학습에 영향을 미치는 외부적인 요인으로만 취급하는 이분법적인 시도에 제한점이 있음을 확인할 수 있었다. 이와는 달리 최근 인식적 정서에 관한 연구는 과학적 실천에 정서가 동반되고 인지와 정서가 서로 영향을 주고받으며 통합되어 있다는 새로운 관점을 제공하고 있었다. 따라서 과학적 실천을 통해 과학을 공부하는 학생들이 경험하는 다양한 정서를 이해하고 부정적인 정서까지도 교육적으로 적절히 대응하기 위한 연구가 필요함을 논의하였다.
Although personality and culture have been employed as independent predictors of emotion regulation, less is known about the interplay between them. Thus, the present study tests their interaction by focusing on the match between personality (public self-consciousness) and culture (valuing independence vs. interdependence) in modulating an emotion regulation strategy, namely, emotion suppression, on Facebook. Furthermore, relationship concern related to the expression of positive and negative emotions on Facebook is explored as a potential underlying mechanism. An online survey on Facebook users in the United States (n = 320) and South Korea (n = 336) was conducted through two professional survey companies. The results revealed that the positive association between public self-consciousness and emotion suppression was stronger among respondents who value interdependence (vs. independence), which led to a significant interaction between the two predictors. Furthermore, public self-consciousness was associated with emotion suppression through relationship concern for the expression of positive, but not negative, emotions. Furthermore, this mediated relationship was stronger among respondents who value interdependence (vs. independence). Lastly, the study discussed the importance of exploring the interplay between personality and culture and the implication of dialectic emotions.
본 연구는 공감-체계화 유형, 얼굴제시영역, 정서유형에 따른 정서 인식과 정서 변별 간 관계를 알아보기 위하여 수행되었다. 실험 1에서는 개인의 공감-체계화 유형, 얼굴제시영역, 정서유형에 따라 정서 인식 정도가 어떻게 달라지는지 알아보았다. 그 결과 공감-체계화 유형에 따른 정서 인식 정도에는 유의미한 차이가 없었고, 얼굴제시영역과 정서유형에 따른 차이는 유의미하게 나타났다. 실험 2에서는 과제를 바꾸어 개인의 공감-체계화 유형, 얼굴제시영역, 정서유형에 따라 정서 변별 정도에 차이가 있는지 알아보았다. 그 결과 얼굴제시영역과 정서 유형에 따른 정서 변별 정도에 유의미한 차이가 있었다. 공감-체계화 유형과 정서유형 간 유의미한 상호작용이 있었는데, 기본정서에서는 공감-체계화 유형에 따른 변별 정도가 유의미한 차이를 보이지 않은 반면, 복합정서에서는 공감-체계화 유형 간 유의미한 차이를 보였다. 즉, 정서 인식과 달리 정서 변별에 있어서는 정서 유형에 따라 공감-체계화 유형 간 정확률에 차이가 나타났다. 이는 정서를 인식하는 것과 변별하는 것이 공감-체계화 유형에 따라 다르게 나타난다는 것을 보여준다. 본 연구를 통해 한 개인이 가지고 있는 공감하기와 체계화하기 특성, 얼굴제시영역, 정서유형이 정서인식과 정서 변별에 서로 다른 영향을 줄 수 있다는 것을 밝혔다.
인간의 감정을 인식하는 기술은 많은 응용분야가 있음에도 불구하고 감정 인식의 어려움으로 인해 쉽게 해결되지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 감정 은 크게 영상과 음성을 이용하여 인식이 가능하다. 감정 인식 기술은 영상을 기반으로 하는 방법과 음성을 이용하는 방법 그리고 두 가지를 모두 이용하는 방법으로 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 중에 특히 인간의 감정을 가장 보편적으로 표현되는 방식이 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지 사용자의 환경과 이용자 적응에 따라 많은 차이와 오류를 접하게 된다. 본 논문에서는 감정인식률을 향상시키기 위해서는 이용자의 내면적 성향을 이해하고 분석하여 이에 따라 적절한 감정인식의 정확도에 도움을 주어서 감정인식률을 향상 시키는 메카니즘을 제안하였으며 본 연구는 이러한 이용자의 내면적 성향을 분석하여 감정 인식 시스템에 적용함으로 얼굴 표정에 따른 감정인식에 대한 오류를 줄이고 향상 시킬 수 있다. 특히 얼굴표정 미약한 이용자와 감정표현에 인색한 이용자에게 좀 더 향상된 감정인식률을 제공 할 수 있는 방법을 제안하였다.
Emotion recognition is an important component of affective computing, and is significant in the implementation of natural and friendly human-computer interaction. An effective approach to recognizing emotion from text is based on a machine learning technique, which deals with emotion recognition as a classification problem. However, in emotion recognition, the texts involved are usually very short, leaving a very large, sparse feature space, which decreases the performance of emotion classification. This paper proposes to resolve the problem of feature sparseness, and largely improve the emotion recognition performance from short texts by doing the following: representing short texts with word cluster features, offering a novel word clustering algorithm, and using a new feature weighting scheme. Emotion classification experiments were performed with different features and weighting schemes on a publicly available dataset. The experimental results suggest that the word cluster features and the proposed weighting scheme can partly resolve problems with feature sparseness and emotion recognition performance.
노인의 일상생활을 편안하고 즐겁게 지낼 수 있도록 도와주는 동반자 로봇의 기능 중 부정적인 감정/정서상태 개선을 위한 Infotainment Service를 소개한다. 노인의 일상생활 중에서 부정적인 감정/정서상태를 정의하고, 이들의 정서상태를 개선할 수 있는 방법들을 모색한다. 인지행동치료에서의 배경지식을 기반으로 노인의 부정적인 정서상태를 개선할 수 있는 애니메이션 클립들을 제작, 편집하여 검증해 보기로 한다. 또한, 검증된 애니메이션 클립들을 이용하여 바람직한 감정상태로의 전이를 위한 감성 컨텐츠를 제공하는 기능을 도출한다. 구체적으로 일련의 실험적 접근방법을 토대로 제작, 편집한 애니메이션 클립을 이용하여 영화의 감정요소를 분석할 수 있는 도구를 설계하고, 기존의 선호도를 고려한 영화추천 시스템을 확장한 감정요소를 고려한 영화 추천시스템을 제안한다.
Human emotions are expressed in various ways. It can be expressed through language, facial expression and gestures. In particular, the facial expression contains many information about human emotion. These vague human emotion appear not in single emotion, but in combination of various emotion. This paper proposes a emotional expression algorithm using Active Appearance Model(AAM) and Fuzz k- Nearest Neighbor which give facial expression in similar with vague human emotion. Applying Mahalanobis distance on the center class, determine inclusion level between center class and each class. Also following inclusion level, appear intensity of emotion. Our emotion recognition system can recognize a complex emotion using Fuzzy k-NN classifier.
감성을 인식하고 반응하는 감성컴퓨터를 개발하기 위한 감성인식에 대한 연구가 활발하다. 본 연구는 2차원으로 정의한 감성을 측정하기 위해서 시간에 따른 생리신호의 반응 변수를 정의하고 그 변수로 인한 감성을 구분하고자 하였다. 10명의 대학생에게 16장의 감성을 유발시킬 수 있는 이미지를 제시하였다. 그리고 자율신경계 반응으로 ECG(electrocardiogram), PPG(photoplethysmogram), GSR(Galvanic skin response), RSP (respiration), 그리고 SKT(skin temperature)를 측정하였다. 본 연구는 자율신경계 반응에 대해 Delay, Activation, Half recovery 그리고 Full recovery로 이루어진 TDP(Time Dependent Parameters)를 정의하고 감성을 구분할 수 있는지에 대한 통계적 유의성을 검증하였다. 그 결과, TDP가 감성을 구분할 수 있는 유의미한 변수로 확인하였고 특징적 경향을 보임을 알 수 있었다. 그러므로 본 연구는 TDP가 감성 인식을 위한 유효한 변수일 가능성을 보였다.
In this paper, we propose the new emotion model and the robot behavior decision model based on proposed emotion model. As like in human, emotions are hierarchicalized in four levels (momentary emotions, mood, attitude, and personality) and are determined from the robot behavior and human responses. They are combined with motivation (which is determined from the external stimuli) to determine the robot behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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