선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서 본 연구는 사용자 측면에서 감정인식을 분석하고 분류하여 인간의 표정을 좀 더 정확하게 인지하고 개선을 할 수 있는 방안을 제안 하였다. 특히 사용자의 내적 성향에 관련된 M.
- Shin (2006) 연구에 따르면 중립표정에 대한 감정인식의 연구를 하였으며 이러한 인간의 표정을 측정하는데 다양한 오염 변인이 존재하는데 실험 시 기본적으로 얼굴표정의 작은 근육의 움직임(무표정) 으로 인한 측정의 오류가 발생하며 그 중에서 본 연구는 개인의 성향을 고려하지 않으며 단지 표정에 해당하는 근육의 움직임으로 보편적으로는 평가 할 수 있으나 이용자 개인의 내면에 존재하는 성격적인 부분과 얼굴 표현에 인색한(무표정) 이용자에게는 적절하지 못한 결과를 초래 할 수 있다. 따라서 본 연구는 이러한 인간의 내면의 성향을 MBTI실험을 통하여 실험하기전 실시 하였다.
- 따라서 본 연구에서는 기존의 방식과 달리 이론적으로 이용자 중심에서 성향을 분석하여 그 데이터를 감정 인식률에 적용함으로써 보다 정확한 감정인식의 개선에 중점을 두고자 한다.
- 본 연구는 기존의 단순한 얼굴 표정의 변화로만 감정인식에 국한됨으로 인하여 인간 내면의 잠재된 감정을 제대로 평가하지 못한 것이 사실이며 기존에 이용자의 자신의 정확한 감정 표현에도 불구하고 얼굴 표정의 크기가 작음 인하여 낮은 감정 인식률을 나타냈다. 이러한 현상은 본 실험에서도 나타났다.
- 본 연구에서는 기존연구에서의 감정인식의 개선방식과 다르게 성향에 따라 분류하여 외향적 성향에서의 우울과 화남의 특정감정에서 낮은 감정 인식률과 내향적 성향에서의 기쁨과 놀람의 특정 감정에서의 낮은 감정인식률을 개선하기 위해서 외향적 성향의 우울과 화남의 측정 시에 감정 인식 프로그램에서 파라미터 값의 민감도를 일괄 상향 조정하여 기존의 낮은 인식률을 상향 보정하여 좀 더 나은 인식률의 얻을 수 있었다. 물론 기존에 연구에서도 감정을 표현하기 위해서 정해진 점(눈 입 눈썹) 기준으로 이미 정해진 파라메타 값이 존재하며 그 정해진 점의 높이와 넓이에 따라 감정의 기준이 정해지는 부분은 동일하며 측정의 결과 값을 평가하는 부분에서 파라미터 값을 변경을 제안 하였으며 Joo (2007)의 얼굴표정을 이용한 감정인식 및 감정인식의 표현기법 중에 파라미터의 값의 변화에 따라 얼굴 표정의 결과 값이 변화하였다.
- 즉 이용자의 성향에 따라 어느 특정한 감정이 낮은 인식률 보였으며 본 연구는 인간의 본연의 잠재된 내향과 외향의 성향을 구분하여 감정인식률에 반영하였으며 그결과 통계상으로 성향이 감정인식 측정에서 유효한결과 값을 나타냈다. 본 연구에서는 이러한 정확한 감정인식은 인간의 내면의 그대로 나타내는 것이 무엇보다 중요하며 또한 감정인식이 이용자 중심에서의 설계가 중요하다고 제안한다.
가설 설정
- 즉 성별에 따라 감정인식률이 차이가 있을 것이다. 따라서 (연구가설 1. 성별에 따라 특정 감정에서 감정인식률이 차이가 있을 것이다.) 기쁨, 슬픔, 놀람의 항목에서 연구 가설이 채택됨을 알 수 있고 감정 인식률에서 차이를 보임을 알 수 있다.
- 05 를 보임을알 수 있었다. 따라서 (연구가설2. 성격의 외향성과 내향성 유무에 따라 감정인식률이 차이가 있을 것이다.) 기쁨 ,슬픔, 화남, 놀람의 항목에서 모두 채택됨을 알수 있다. 이를 감정 인식에 반영하여 개선 전과 개선후 비교 하였으며 감정의 항목에서 유의미한 차이 (t(19)=-4.
- 따라서 본 결과는 가설2 성격에 따라 특정 감정에서 감정인식률이 차이가 있을 것이다. 라는 내용이 채택됨을 알 수 있다.
- 연구 가설 2. 성격에 따라 특정 감정에서 감정인식률이 차이가 있을 것이다.
- 연구 가설 1. 성별에 따라 특정 감정에서 감정인식률이 차이가 있을 것이다.
- 05)를 보임을 알 수 있었다. 즉 성별에 따라 특정 감정에서 감정인식률이 차이가 있을 것이다. 연구가설 1 이 기쁨의 항목에서 채택됨을 알 수 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.