현재 존재하는 인공지능 기반 음악 생성에 관한 여러 모델과 연구는 수동 텍스트(Text) 기반 음악 생성에 대해 다루고 있다. 본 논문은 사용자의 편의성을 높이고, 창의적인 음악 생성 과정 을 더욱 원활하게 할 수 있도록 텍스트(TEXT) 프롬프트(Prompt) 자동화를 통한 음악 생성시 스템 방안을 제안한다. 그 방안으로 음원 파일을 통해 수집한 음악 분석 및 데이터화와 가사 정보에서 추출한 키워드를 기반한 장르, 가수, 앨범 등의 정보가 포함된 데이터셋(Dataset)을 구축 후, 파이썬(Python)의 자연어 처리 방법인 Konlpy를 사용하여 가사 데이터를 토큰화하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 벡터화를 통해 중요한 단어를 추 출한다. 또한, MFCC, 템포 등의 특징 데이터셋을 통하여 모델을 통한 감정을 예측하고, CNN 모델 및 Chatgpt를 활용한 텍스트 프롬프트를 자동생성하는 방법을 구현하여, MusicGen 모델 을 사용한 자동화 생성 프롬프트 기반 음악을 생성한다. 본 텍스트 프롬프트 자동 생성 화를 통한 음악 생성 연구의 결과는 음악 데이터 분석 및 생성 분야에 기여될 것으로 기대한다.

As the initial form of human civilization, games are symbolic interactive behaviors full of emotional communication. With the development of technology, mobile online games have become a new mass entertainment and social media and profoundly changed people's communication mode. Mobile online games have inherited the emotional interaction behavior in traditional games, but also opened up a new emotional interaction mode, reshaping modern people's cognition and communication. Players establish contact with other players through games to produce interactive behaviors, and the essence of interactive behaviors is the process of emotional communication. The rapid development of mobile online games has not only changed the development of social economy, but also changed the economic and social relations between people and society, as well as the emotional cognitive style. This paper holds that the essence of any interactive behavior is the process of emotional communication, which will have a far-reaching impact on society and individuals. Studying gamer and society under modern conditions from the perspective of emotional communication may better understand our life and existence. On the other hand, in the process of emotional interaction, the inevitable conflict causes one or more negative emotions to breed, which may gradually develop into serious social problems, especially adolescent health problems. Therefore, how to make better use of the positive effects of emotional communication in mobile online games in real life, work and study, and how to avoid and solve the social and personal problems that may arise in the process of emotional communication in mobile online games are practical problems that need to be further considered and solved in future research.

감성은 의사 결정, 지각 등에 직접적으로 영향을 미치며 인간의 삶에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고각성부정 감성의 편리하고 정확한 인식에 있어서, 생체신호를 이용한 분석 알고리즘을 설계하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 보통 / 공포 감성 유발 영상을 이용하여 두 감성을 유도한 후, 생체신호 중 간단한 피부전도도 신호를 측정하였다. 측정된 피부전도도에 대해 Tonic 성분과 Phasic 성분으로 분해하고 감성 자극과 관련된 Phasic 성분을 더 상세하게 SCVSR, SCSR로 분해하여 각 성분의 주요한 특징들을 추출함으로써, 정확한 분석을 하기 위해 기존의 사용된 방법이 아닌 우수한 시간-주파수 지역화 특성을 가진 이산 웨이브렛 변환을 사용하였다. 추출된 특징들은 Phasic 성분의 최댓값, Phasic 성분의 진폭, SCVSR의 영교차율, SCSR의 영교차율이다. 분석 결과, 4가지 특징들 모두 고각성 부정 감성의 경우가 저각성 보통 감성의 경우보다 더 높은 값을 나타내고, 기존의 분석 방법보다 통계적으로 두 감정 사이의 더 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 이에 따라 본 연구의 결과는 피부전도도가 고각성 부정감성 측정에 대해 유용한 지표라는 것을 확인하였으며, 향후 피부전도도를 이용한 실시간 부정 감성 평가 시스템개발에 기여할 수 있을 것을 나타낸다.

감정은 학습능력, 행동, 판단력 등 삶의 많은 부분에 영향을 끼치므로 인간의 본질을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 감정은 개인이 느끼는 강도가 다르며, 시각 영상 자극을 통해 감정을 유도하는 경우 감정이 지속적으로 유지되지 않는다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 총 4가지 감정자극(행복, 슬픔, 공포, 보통) 시 생체신호(뇌전도, 맥파, 피부전도도, 피부 온도)를 획득하고, 이로부터 특징을 추출하여 분류기의 입력으로 사용하였다. 감정 패턴을 확률적으로 해석하여 다른 공간으로 매핑시켜주는 역할을 하는 Restricted Boltzmann Machine (RBM)과 Multilayer Neural Network (MNN)의 은닉층 노드를 이용하여 비선형적인 성질의 감정을 구별하는 Deep Belief Network (DBN) 감정 패턴 분류기를 설계하였다. 그 결과, DBN의 정확도(약 94%)는 오류 역전파 알고리즘의 정확도(약 40%)보다 높은 정확도를 가지며 감정 패턴 분류기로서 우수성을 가짐을 확인하였다. 이는 향후 인지과학 및 HCI 분야 등에서 활용 가능할 것으로 사료된다.

본 연구는 혁신적 기업에서 감성에 대한 인식 및 활용에 대해 기업의 연차보고서의 내용분석을 통해 밝히고자 하였다. 연차보고서는 현재 기업이 제공하는 상품(제품 및 서비스)에 대한 설명과 기업의 성과 및 방향에 대해 기술하였 기 때문에 기업의 감성에 대한 관심 및 활용을 파악하기 위한 내용분석에 적합한 데이터이다. 감성에 대해서는 그 용어가 국내외에서 혼재되어 사용되고 있어, 연관 단어인 ‘감각’, ‘감성’, ‘정서’와 해당 영단어인 ‘sensibility’와 ‘sense’, ‘emotion’, ‘feeling’, ‘affection’의 사전적 정의를 분석하여 서로의 관계를 분석하였고, 본 용어들을 모두 내용분석에 포함하였다. 혁신적 기업을 선정을 위해 경제 학술지 Fast company에서 발표하는 2009년과 2014년의 ‘The world’s 50 most innovative companies’의 리스트에 포함된 기업으로 추출하였다. 그 기업의 연차보고서를 바탕으로 상호 비교 하여 2009년과 2014년 사이의 감성의 인식 및 활용에 대한 기업의 변화를 추적하였다. 내용분석의 정량적인 결과에서는 혁신성과 감성의 관련성이 강하지 않다고 판단되나, 정성적인 결과에는 5년 사이에 ‘감각(sense)’과 ‘감정(feeling)’에 대한 관심이 증대되고 있음을 확인하였다. 결론적으로, 기업에서 전략적으로 추구하는 혁신성의 방향이 기술 선도 및 차별화에서 사용자 경험 만족으로 옮겨지고 있으며, 사용자의 감각 및 감정을 측정, 평가, 표현하고자 하는 기업의 수가 증대되고 있음을 밝혔다.

Emotional ICT is the information and communication technologies using the emotion that users feel when using or not using different devices and services. As made evident in the current ICT industry’s tendency toward mass customization, consumers now want a product that perceives their emotions beforehand and fuses their emotions into the devices and services. In this paper, we suggest the monitering system of personalized emotion response according to image processing algorithms such as filtering(sharpening, blurring), shape transfer(warping) and stroke based rendering. To normalize personalized emotion by images, we used normal, pleasant, unpleasant, active and quiet image providing international affective picture system. We compare personalized emotional variation between original image and transferred image. This study can be used creating digital multimedia contents by personalized emotion and affective games according to user's emotion

기본 연구의 목적은 스마트 의류에 대한 감성 요인을 분석하여 종래 의류와의 감성 차이를 비교하고 제품과 의류 간의 융합으로 인한 소비자 감성의 변화를 고찰하는 한편 스마트 의류와 종래의 의류 간의 선호도 및 구매 의사 차이에 대해 조사함으로써 소비자 감성을 만족시키는 소비자 중심의 스마트 의류 디자인 및 애플리케이션 개발을 위한 상품기획 방안의 기초 자료를 제공하는데 있다. 연구 결과 스마트 의류에 대한 감성 요인은 총 6개 의 요인으로, ‘테크니컬한’, ‘컴포트한’, ‘심미적인’, ‘모던한’, ‘펀’, ‘복합적인’ 감성 요인으로 분석되었는데, 이 중 ‘컴포트한’을 제외한 5개의 감성 요인에서 종래의 스포츠, 캐쥬얼 의류와 스마트 의류 간에 유의미한 감성 차이 를 보였다. 또한 스마트 의류와 종래 의류 간에 선호도는 스마트 의류가 약간 높았던 반면, 구매의사는 종래의 의류보다 스마트 의류가 더 낮은 것으로 나타나 선호도가 소비자의 즉각적인 구매로 연결되는 것은 아니며 좀 더 다양화된 애플리케이션의 스마트 의류 개발과 상품화 전략이 요구되는 것으로 분석되었다. 또한 스마트 의류 개발 및 상품화에 관한 자유 응답식 설문 분석 결과 소비자들은 심박, 심전도 등을 측정할 수 있는 헬스케어용 스마트 의류 뿐 아니라 신체 동작으로부터의 에너지 수확 기능, 발열과 발한 기능, 운동량 측정 및 칼로리 소모 등 다이어트에 도움을 주는 스마트 의류 개발에도 관심이 많은 것으로 나타났으므로 이러한 소비자의 요구를 반 영하여 향후 스마트 의류의 개발 지침으로 활용해야 할 것이다.

This paper proposes an emotion classifier from EEG signals based on Bayesʼ theorem and a machine learning using a perceptron convergence algorithm. The emotions are represented on the valence and arousal dimensions. The fast Fourier transform spectrum analysis is used to extract features from the EEG signals. To verify the proposed method, we use an open database for emotion analysis using physiological signal (DEAP) and compare it with C-SVC which is one of the support vector machines. An emotion is defined as two-level class and three-level class in both valence and arousal dimensions. For the two-level class case, the accuracy of the valence and arousal estimation is 67% and 66%, respectively. For the three-level class case, the accuracy is 53% and 51%, respectively. Compared with the best case of the C-SVC, the proposed classifier gave 4% and 8% more accurate estimations of valence and arousal for the two-level class. In estimation of three-level class, the proposed method showed a similar performance to the best case of the C-SVC.

본 연구는 감성분석기법이 디자인 평가에 적극 적용되어지면서 발생할 수 있는 감성평가모형의 사용상의 오 류를 최소화 하는데 연구의 목적이 있다. 제품, 실내 공간, 가로경관 디자인 분야별로 축약형 모형의 어휘 추출을 위해 선행연구에서 발췌한 어휘로 1차적인 어휘정제작업을 수행하였다. 세 분야에서 공통적으로 사용되는 어휘 19개가 나타났는데 신뢰도 분석 결과, 분야별로 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘들이 각각 다르게 나타 났다. 축약형 모형인 EPA모형과 추론형 모형인 PAD모형의 신뢰도 분석을 통한 어휘 적합성을 검토하였다. 결과, 세 분야에서 축약형 모형이 추론형 모형보다 신뢰도가 높게 나타났지만, 계수의 차이가 크지 않았다. 또한 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘들을 삭제하고 신뢰도 분석 한 결과 계수의 차이가 확연히 높은 신뢰도가 나 타났다. 따라서 감성평가 시에는 평가대상에 적합한 어휘 선정 과정이 필요하고, 적합한 모형을 사용하는 것이 감성평가의 객관성을 높이는 방법으로 사료된다. 추후 환경 평가에 적합한 감성평가모형의 분석이 신뢰도 검증 외에 다양한 통계기법에 의해 분석되어져야 한다.

본 연구에서는 감성분석기법이 환경평가에 적극 적용되어지면서 쓰이는 감성평가모형을 선행연구조사와 실험을 통해 두 가지 축약형 모형과 추론형 모형으로 구분하였다. 또한 두 가지 유형의 대표 모형인 EPA모형과 PAD모형의 평가어휘들의 특성을 실험을 통해 분석해 본 결과, 두 모형은 개발방식과 어휘구성에 큰 차이가 있고, 요인분석을 통해 어휘들이 모형별로 축약되는 것을 확인하였으며, 유사성 관계를 다차원척도법으로 분석한 결과 서로 관계성이 어느 정도 성립되는 것을 확인하였다. 이를 통해 감성평가모형이 감성평가에 사용될 때는 한쪽으로 치우치기 보다는 모형의 특징을 분석하여 적용하면 보다 객관적인 이미지 분석이 가능함을 알 수 있다. 본 연구에서는 가로경관 환경평가로만 국한되었다면, 다양한 분야에서의 평가대상이 비교될 수 있는 감성평가모형에 대한 지속적인 연구가 필요하다.

This research is to investigate the effects of Taewondo known to the world on students' emotional development after analysing their cultural difference from Taekwondo as an after school training activity in Korean and American elementary school. The subje

본 연구는 SNS 사용자 간의 관계 유형을 감성공유관계와 정보공유관계로 분류하여 두 관계에 따른 사회감성모델을 구축하는 것이 목적이다. 이를 위해 먼저, 기존 문헌에 근거하여 92개의 감성을 수집하여 적합성 검증을 수행한 후 연구목적에 부합하는 26개의 사회감성을 추출하였다. 추출된 사회감성은 관계 유형에 따른 요인분석을 통해 12개의 대표 사회감성과 13개의 대표 사회감성을 도출하였다. 도출된 대표 사회감성은 다차원척도분석을 통하여 2차원의 공간에 매핑하여 사회감성 모델을 도출하였다. 도출된 사회감성 모델은 구조방정식모형 분석을 통해 통계적으로 유의하지 않은 요소들을 제거하였다. 타당성 검증 결과 적합도 지수를 통해 감성공유관계의 사회감성 모델(CFI:.887, TLI:.885, RMSEA:.094)과 정보공유관계의 사회감성 모델(CFI:.917, TLI:.900, RMSEA:.050)의 적합도가 나타났다. 본 연구의 결과로 사용자 관계 유형에 따라 상이한 사회감성 모델이 검증되었다. 본 연구를 통해 제시된 사회감성 모델은 SNS상에서 인간의 감성을 측정하는데 필요한 평가 자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 향후 사회감성의 발전 방향을 제시할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

This paper presents a statistical analysis method for the selection of electroencephalogram (EEG) electrode positions and spectral features to recognize emotion, where emotional valence and arousal are classified into three and two levels, respectively. T

The purpose of this study is to provide basic materials helpful for Taekwondo education for elementary school students by exploring influences of Taekwondo practice for elementary school students on emotional development. The subjects were 384 students in

본 연구는 다차원척도법에 의한 그루밍 사용자의 2차원 감성 모델을 정의함에 따라 터치폰의 GUI 요소를 결정하는 것이 목적이다. 본 연구는 다음과 같은 단계로 진행되었다. 첫 번째 단계로 그루밍(Grooming) 사용자들의 라이프스타일을 조사하여 Norman(2002)에 의거한 감각적, 행태적, 그리고 심볼적 레벨의 감성요소를 추출하였다. 두 번째 단계로 요인분석을 이용하여 대표 감성 어휘를 도출한다. 세 번째 단계로 도출된 대표감성 어휘는 다차원척도분석을 통해 2차원 감성 모델링을 하였다. 마지막으로 매핑 된 그루밍 사용자의 감성과 터치폰 GUI 요소의 관계성을 설문 한 후 정규화를 통해 0~1사이의 정량적 수치로 디자인에 반영될 주요감성 어휘를 도출하였다. 본 연구 결과 터치폰의 43개 디자인 요소에 해당하는 그루밍 사용자의 6개의 대표감성으로 '특이한', '주관이 뚜렷한', '세련된', '자유로운' '열정적인', '깔끔한'을 제시하였다. 또한 정규화를 통해 각각의 GUI 요소를 디자인 할 때 중요하게 고려되어야 할 감성을 제시하였다.

지속적으로 변화하는 소비자의 선호를 바탕으로 디자인하는 것은 매우 중요하다. 따라서 디자인이 출시될 미래시점에서 소비자가 선호할 수 있는 디자인 컨셉을 결정할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위한 다양한 방법들이 있을 수 있겠지만 추세분석(trend analysis)은 이를 충족시킬 수 있는 가장 적절한 방법 중의 하나이다. 본 연구는 추세분석을 통하여 미래 소비자의 감성에 부합하는 MP3 플레이어 디자인 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 연구방법과 내용으로서 먼저, 소비자의 지속적인 선호의 변화를 파악할 수 있고 이를 바탕으로 미래시점에서 소비자가 선호할 수 있는 디자인 방향을 제시할 수 있는 추세분석방법을 모색하였다. 실증연구로서 2000년부터 2007년 7월까지 출시된 MP3 플레이어 228개를 수집하여 디자인의 속성과 그 속성의 수준을 결정하고 SPSS프로그램의 동질성분석을 이용하여 추세분석을 실시하였다. 그 결과 미래의 소비자 역시 감성경험을 중시하는 소비추세가 주류를 이룰 추세이다. 따라서 MP3 플레이어 디자인은 소비자의 감성적 욕구를 충족시키기 위한 디자인 기반으로 작용할 추세이다. 이를 기반으로 MP3 플레이어디자인을 4가지 추세로 나누어 볼 수 있다. 그것은 1. 고가격의 PMP기반 다양한 멀티미디어 기능의 MP3 플레이어디자인 개발 2. 기본기능의 MP3 플레이어디자인 개발 3. 새로운 컨버젼스 제품디자인 개발 4. 플래시 기반 제품디자인 개발이다. 디자이너들이 디자인의 추세결과를 바탕으로 미래 디자인을 추론할 수 있다면 경쟁에서 경쟁우위를 점할 수 있는 확률이 높다고 할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구는 유용하다고 할 수 있다.

본 연구에서는 향 감성을 측정할 수 있는 향 감성평가 척도를 개발하고, 이를 이용하여 향의 감성구조를 밝히고자 한다. 향 감성평가 척도제작을 위해 향 감성관련 형용사를 수집한 다음, 37개의 향 감성 형용사를 선발하여 양극 7점 척도로 구성된 척도를 작성하였다. 304명의 실험 참여자는 집단실험에 참여하여 향 감성을 평정하였다. 척도의 신뢰도 검증을 위하여 2주 후에 동일한 절차와 조건에서 53명의 실험 참여자를 대상으로 재검사를 실시하였다. 검사-재검사 신뢰도가 높고 요인부하가 한 요인에 많이 차지하는 25개의 형용사를 최종 선택하여 양극 7점 척도로 이루어진 향 감성평가 척도를 제작하였다. 실험 참여자는 10대, 20대, 30∼40대 남녀 각각 24명씩으로 개별 실험을 통해 cederwood oil, peppermint oil, rose oil, grapefruit oil, teebaum oil의 다섯 가지 향에 대한 감성평가를 실시하였다. 향 감성구조는 '심미성', '강도', '낭만성', '자연성', '개성'의 다섯 요인으로 구성되었음을 밝혔다. 연령에 따른 향 감성구조는 유사하였으나 향 종류별 감성구조는 약간 다르게 나타났다.

본 연구의 제 1보에서는 꽃문양 스카프 디자인의 두 레이아웃 변인 (모티브 크기와 반복 배열 방식)의 변화에 따른 소비자 감성을 실증적으로 분석하고,이러한 분석결과를 시장현황 조사 결과와 비교함으로써 꽃문양 스카프 디자인의 레이아웃에 대한 연구를 수행하였다. 제 2보네서는 제 1보의 결과를 토대로 하여, 소비자의 감성을 만족시키는 꽃문양 스카프 디자인을 위한 지침과 디자인의 프로토타입을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 꽃문양 스카프 디자인의 레이아웃 기법이 감성에 미치는 효과에 대하여 실증적으로 접근함으로써, 스카프 디자인에 있어 레이아웃 기법 전개에 관련된 실증적 지표를 얻을 수 있었다. 또한 사변적 또는 미학적 접근이 주류를 이루었던 기존의 스카프 디자인 연구 분야에 새로운 접근방법을 제시함으로써 최근 주목받고 있는 감성과학 이론이 섬유 제품 디자인 개발에 유용한 방편으로 적용될 수 있는가에 관한 가능성을 타진하였다.

본 연구에서는 한국어의 정서관련 어휘분석을 통하여 내적체계의 차원을 알아보고자 하였다. 이를 위해 연구1에서는 내적경험을 표현하는 데 자주 쓰이는 어휘들을 자유연상을 통해 100개를 선정하고 유사성과 빈도평가 자료를 다차원분석한 결과, 1차원(63%)은 불쾌, 2차원(25%)은 각성수준으로 해석될 수 있었고, 이는 기존의 차원모형의 주장과 거의 유사한 결과였다. 다른 이휘목록을 사용하였을 때의 결과와 비교하기 위해, 연구 2에서는 표정을 보고 정서를 추론하는 실험을 통해 자주 언급된 단어를 빈도순으로 22개 선정하였다. 이를 이용하여 같은 방법으로 다차원 분석한 결과 역시 같은 차원들이 얻어졌으나, 1차원의 비중이 훨씬 커서(89%)각성수준의 설명력은 (6%)상대적으로 작았다. 연구 3에서는 연구 1,2의 이휘목록이 전체 재적체계의 차원 공간에서 차지하는 상대적인 위치를 비교하기 위해, 두 어휘목록을 포함한 83개 내적체계의 단어를 차원평정시켜 분석하였고, 연구결과가 차원모형에서 갖는 시사점이 논의되었다.