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NTIS 바로가기한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.10, 2020년, pp.89 - 99
김혜란 (세종대학교 소프트웨어융합대학 만화애니메이션텍 전공)
In this study, we tried to produce moving-image works through sentiment analysis of music. First, Google natural language API was used for the sentiment analysis of lyrics, then the result was applied to the image visualization rules. In prior engineering researches, text-based sentiment analysis ha...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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감정인식과 분석을 위한 대표적인 기술적 방법들로는 무엇이 있는가? | 감정인식과 분석을 위한 대표적인 기술적 방법들로는 언어기호 기반의 텍스트 분석, 음성 분석, 얼굴 표정 분석, 제스처 분석, 다양한 생체신호(심전도, 심박수, 호흡 등) 분석 등이 있다. 본 연구에서는 음악에서의 복합적인 감성분석과 미적 시각화를 위해 가사와 음원의 데이터 분석을 동시에 진행하였다. | |
감성모델은 크게 개별정서모델, 평가모델, 차원모델로 구분하는데 본 연구는 어던 모델을 기반으로 하였는가? | 감성모델은 크게 개별정서모델과 평가모델, 그리고 차원모델로 구분되며 특히 정서의 차원이론에서는 감정의 구조를 설명하기 위해 개별 범주보다는 차원의 개념을 사용하며[11] 감정의 구조가 각각 독립적인 카테고리가 아닌 정서가(valence)와 각성(arousal)의 2차원의 양극을 가진 축으로 이루어져 있다고 주장한다[12]. 본 연구는 차원모델을 기반으로 하였고 한 축이 되는 정서가는 감정의 긍정적이거나 부정적인 정도를 나타내며 각성은 감정 강도의 정도를 나타내는 것으로 해석된다. 감성모델에 대한 연구에서 대표적인 두 인물로는 러셀(Russel)과 테이어(Thayer)가 있으며 러셀의 감성 모델 [그림 1]에서 가로축인 Pleasant축은 유쾌함/불쾌함의 강도를 나타내고 세로축인 Intense축은 흥분/침착의 강도를 양극단으로 나타내는 것을 볼 수 있다. | |
데이터 시각화는 어떤 기술인가? | 특별히 시각 예술가들에게 데이터는 이미 새로운 예술적 표현을 위한 하나의 재료로 활용되고 있고 미세먼지 수치와 같은 공공 데이터에서부터 특정 주제를 위해 자체적으로 수집된 데이터까지 다루어지는 종류 또한 매우 다양하다. 데이터 시각화는 일차적으로는 정보 디자인에서 발전된 형태로 대규모의 데이터를 수치적인 텍스트가 아닌 색과 그래프, 조형요소 등을 활용하여 보다 직관적으로 시각화하는 기술이다. 빅 데이터 기술시장의 성장과 함께 독창적인 시각화 방법론의 중요성이 켜졌으며 데이터 시각화는 미적인 형태를 만드는 동시에 기능적인 정보 전달 측면을 모두 만족시켜야 한다는 특징이 있다. |
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