The current vision-based approaches for emotion recognition, such as facial expression analysis, have many technical limitations in real circumstances, and are not suitable for applications that use them solely in practical environments. In this paper, we propose an approach for emotion recognition by combining extrinsic representations and intrinsic activities among the natural responses of humans which are given specific imuli for inducing emotional states. The intrinsic activities can be used to compensate the uncertainty of extrinsic representations of emotional states. This combination is done by using PRMs (Probabilistic Relational Models) which are extent version of bayesian networks and are learned by greedy-search algorithms and expectation-maximization algorithms. Previous research of facial expression-related extrinsic emotion features and physiological signal-based intrinsic emotion features are combined into the attributes of the PRMs in the emotion recognition domain. The maximum likelihood estimation with the given dependency structure and estimated parameter set is used to classify the label of the target emotional states.
인간의 감정을 인식하는 기술은 인간-로봇 상호작용 분야의 중요한 연구주제 중 하나이다. 특히, 화자독립 감정인식은 음성감정인식의 상용화를 위해 꼭 필요한 중요한 이슈이다. 일반적으로, 화자독립 감정인식 시스템은 화자종속 시스템과 비교하여 감정특징 값들의 화자 그리고 성별에 따른 변화로 인하여 낮은 인식률을 보인다. 따라서 본 논문에서는 신뢰도 평가방법을 이용한 감정인식결과의 거절 방법을 사용하여 화자독립 감정인식 시스템을 일관되고 정확하게 구현할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 제안된 방법과 기존 방법의 비교를 통하여 제안된 방법의 효율성 및 가능성을 검증한다.
The viewpoint of growth pursuit is changed to that of life quality's and happiness' pursuit by modern people. Modern people in digital environment, tired of fast-changing and oppressive daily life, prefer well-being trend providing tranquility and relaxation. Well-being is related to digital, because negative influences of digital lead human-oriented, environment-friendly well-being design. Therefore the purpose of this study is to research and analyze the relation of well-being fashion design and digital environment through case study in contemporary well-being fashion design. The results of this study are as follows: 1. This study shows that the attributes of digital environment make up function-intensive, interactivity, mobility & nomad, human & emotion-oriented and environment-friendly. And this study shows the design characteristics of digital environment consist of function-intensive design by digital convergence, open structure design for interactivity, modular design for mobility & nomad, emotion-oriented & multi-sensory design and environment- friendly design. 2. Function-intensive design in modem well-being fashion composed of vogue of caports style(casual+sports), practical use of multi-functional new-healthy textiles, and popularity of many style's mixture at once. Open structure design consist of wrapover design, use of transparent materials. Modular design are layered styling, practical use of zipper and velcro. Emotion-oriented & multi-sensory design are constitute of fad of wrinkle materials, application of bright & vivid tone, personal color and family look. Environment-friendly design in contemporary well-being fashion are comprised in use of natural color, re-advent of natural floral motif and eco-design.
본 연구에서는 게임 이용자가 자신이 인식한 일치성이 게임 이용의도에 영향을 미치는지 알아보기 위하여 수행되었다. 또한 이러한 관계에서 감정이라는 심정적 요소가 매개역할을 하는 지도 확인해 보고자 하였다. 타인과의 상호작용적인 요소를 배제하기 위해 온라인 게임이나 모바일 게임 등이 아닌 콘솔 게임기나 PC 플랫폼 상의 1인 플레이 게임을 대상으로 실증분석을 수행해 보았다. 분석결과 사용자의 자아 일치성과 기능적 일치성은 게임 이용의도에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 이러한 관계에서 감정은 매개효과를 발휘하고 있음도 확인하였다. 이를 통해 게임 제작시 사용자의 이미지와 기능에 부합함과 동시에 감정적인 면을 유발할 수 있는 게임을 제작할 필요가 있음을 게임 제작사에게 하나의 시사점으로 제시하고 있다.
심리학 분야의 연구자들은 Electroencephalographic(EEG)을 오래전부터 인간 두뇌의 활동을 측정 기록하는데 사용하였다. 과학이 발달함에 따라 점차적으로 인간의 두뇌에서 감정을 조절하는 기본적인 영역들이 밝혀지고 있다. 그래서 인간의 감정을 조절하는 인간의 두뇌 활동 영역들을 EEG를 이용하여 측정하였다. 손짓이나 고개의 움직임은 사람들 사이에 대화를 위한 인간의 몸 언어로 사용된다. 그리고 그것들의 인식은 컴퓨터와 인간 사이에 유용한 회화수단으로 매우 중요하다. 몸짓에 관한 연구들은 주로 영상을 통한 인식 방법이 주를 이루고 있다. 많은 연구자들의 기존 연구에서는 생체신호나 몸짓중 한 가지만을 이용하여 감정인식 방법 연구를 하였다. 본 논문에서는 EEG 신호와 몸짓을 같이 사용해서 사람의 감정을 인식하였다. 그리고 인식의 대상자를 운전자라는 특정 대상자를 설정하고 실험을 하였다. 실험 결과 생체신호와 몸짓을 같이 사용한 실점의 인식률이 둘 중 한 가지만을 사용한 것보다 높은 인식률을 보였다. 생체신호와 몸짓들의 특징 신호들은 강화학습의 개념을 이용한 IFS(Interactive Feature Selection)를 이용하여 특징 선택을 하였다.
본 논문에서는 wav2vec 2.0과 KcELECTRA 모델을 활용하여 멀티모달 학습을 통한 감정 분류 방법을 탐색한다. 음성 데이터와 텍스트 데이터를 함께 활용하는 멀티모달 학습이 음성만을 활용하는 방법에 비해 감정 분류 성능을 유의미하게 향상시킬 수 있음이 알려져 있다. 본 연구는 자연어 처리 분야에서 우수한 성능을 보인 BERT 및 BERT 파생 모델들을 비교 분석하여 텍스트 데이터의 효과적인 특징 추출을 위한 최적의 모델을 선정하여 텍스트 처리 모델로 활용한다. 그 결과 KcELECTRA 모델이 감정 분류 작업에서 뛰어난 성능이 보임을 확인하였다. 또한, AI-Hub에 공개되어 있는 데이터 세트를 활용한 실험을 통해 텍스트 데이터를 함께 활용하면 음성 데이터만 사용할 때보다 더 적은 양의 데이터로도 더 우수한 성능을 달성할 수 있음을 발견하였다. 실험을 통해 KcELECTRA 모델을 활용한 경우가 정확도 96.57%로 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 멀티모달 학습이 감정 분류와 같은 복잡한 자연어 처리 작업에서 의미 있는 성능 개선을 제공할 수 있음을 보여준다.
최근 한국에서는 대부분의 사람들이 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하고 있고, 뮤직플레이어는 어느 스마트폰에서나 찾아볼 수 있다. 그러나 뮤직 플레이어들 중 사용자의 취향이나, 음악을 듣는 성향에 맞춰진 개인화된 애플리케이션은 찾아보기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 음악을 분석하여 감정에 따라 자동으로 분류하고, 사용자가 입력한 감정에 따라 추천하며, 사용자의 선호도를 반영하는 기능을 제공할 뿐만 아니라, 음악을 색채를 통해 시각화함으로써 사용자가 음악을 보다 쉽게 느낄 수 있도록 구현된 감성 뮤직 플레이어를 제안한다. 이를 통해 사용자는 선곡의 어려움을 해소하고 자신에게 최적화된 애플리케이션을 사용할 수 있다.
인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 빛에 의해 물체를 지가하며 색채의 한가운데 살아간다. 그만큼 색채는 우리 생활과 매우 밀접하게 관련되어있어 많은 시각정보 중에서도 색채에 대해 민감하게 받아들인다. 그래서 감정을 색채로 표현한다면 직관적으로 받아들일 수 있다. 본 논문은 색상과 감정 간의 관계연구를 통한 색상을 이용한 감정표현을 목적으로 한다. 정서를 동그라미 모형으로 표현한 Plutchik의 정서동그라미와 색상을 동그라미 모형으로 표현한 모세스 해리스의 해리스1은 기준 축을 중심으로 결합하여 다른 감정을 찾아내거나 색채가 만들어지기 때문에 색상과 감정 간의 관계연구를 하는데 사용하였다. 두 모델의 유사특징을 이용해 Plutchik의 정서동그라미에서 기본이 되는 감정을 선택해 비슷한 느낌과 특정을 가지는 색상을 모세스 해리스의 해리스1에서 찾아 감정을 매칭 시키는 방법으로 색상환을 이용해 감정을 표현한다. 색상과 감정 간의 매칭 만족도를 알아보기 위해서는 감정의 자극이 계속적으로 들어와 많은 감정의 변화를 실시간으로 확인할 수 있어야 한다. 비행슈팅 게임은 여러 가지 감정의 자극이 계속적으로 들어오고, 실시간으로 감정의 변화를 확인할 수 있기 때문에 본 연구를 적용하기에 적합하다. 따라서 비행슈팅게임의 캐릭터 색상으로 적용해보았다.
This study focused on the relationship between ego- resilience and stress coping styles of male and female adolescents. The study also tried to identify differences in stress coping styles based on sexual differences and the level of ego- resilience in adolescents. Ego-resilience showed a positive correlation to problem-focused and social support seeking coping styles and a negative correlation to emotion-focused coping style for both male and female adolescents. Canonical Correlation analysis revealed that self-confidence among four sub-domains of ego-resilience made the most outstanding contributions in predicting stress coping styles of female adolescents. The self-confident female adolescents tended to use the problem-focused coping style. For male adolescents, the optimistic attitude among four sub-domains of ego-resilience was the most significant factor in predicting emotion-focused coping style. Female adolescents tended to use more varied coping strategies than male adolescents in stressful situations. The group of adolescents who had a higher level of ego-resilience reported more problem-focused and social support- seeking coping styles in stressful situations. Conversely the group of adolescents with lower level of ego-resilience tended to use emotion-focused coping strategy. The results of this study have important implications for theory, research, and practice. Development of ego-resilience in adolescents based on sexual differences was an important task for their effective coping strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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