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문제 정의
- 인간은 일반적으로 시각, 청각, 촉각 등을 다양한 방법을 통하여 상호간에 정보를 교환한다. 감정/감정의 전달 또한 이와 같은 방식으로 전달된다고 생각하는데[2], 이러한 휴먼 인터페이스 기술은 사용자의 감정 상태를 추출, 인식하는 것을 목적으로 하고 있다. 사용자의 감정 상태에 대한 인식을 설계하기 위한 도구로는 언어, 음성, 제스처, 시각, 청각 등을 이용하고 있다[1].
- 본 논문에서는 음성 신호로부터 감정 특징을 나타내는 요소를 찾아내는 것을 목표로 하고 있다. 음성을 기반으로 특징을 추출하는 방법에는 여러 가지 가 있다.
- 본 논문에서는 음성 신호로부터 감정 특징을 나타내는 요소를 찾아내는 것을 목표로 하였다. 기존의 이러한 연구들은 통상적으로 연기자에게 연기를 요구하는 방식이거나 TV 드라마를 통해 샘플을 얻는 방식으로 각각 상황에 맞는 다른 뜻의 단어들 즉, 일관성이 없는 단어들을 사용하여 연구를 하였는데, 본 논문에서는 위에서 언급한 것처럼 사람들에게 각 감정별 이야기가 담긴 이야기책을 읽게 하였고, 동일한 단어를 사용하게 하여 보다 정확한 감정의 비교 분석에 대한 통계를 낼 수 있도록 노력하였다.
- 본 논문에서는 음성신호의 피치(Pitch), 포만트 주파수(Formant Frequency), 스펙트럼(Spectrum), 강도(Intensity)의 모든 부분에서의 각 하위범주의 특징을 분석하기 위하여 실험을 진행하였다. 감정에 따른 음성의 특징을 분석하기 위해 9명의 실험자를 대상으로 평상시, 기쁠 때, 화날 때, 슬플 때의 데이터를 추출하는 작업을 하였다.
- 본 논문에서는 주위의 잡음을 최소화 시킬 수 있는 적절한 장소가 미흡했던 점이 많은 아쉬움으로 남았으며, 체질과 실제의 감정 상태를 표현할 수 있는 상황적인 설정의 부족함이 연구의 보완점으로 나타났다. 향후 이러한 사항들을 보완하여 다음 논문에서는 보다 더 정확한 분석 통계자료를 얻어야 할 것이다.
- 하지만, 아직까지도 인간에 비교할 만한 완전한 감정 지능형 컴퓨팅 기술은 개발되지 않고 있는 것으로 조사된다[3][4]. 이번 논문의 성과와 더불어 현재 활발히 진행되고 있는 다른 연구 결과를 토대로 더 나아가 인간의 감정에 지능적으로 대앙할 수 있는 최종의 목표인 지능형 의료 진단기기 시스템 개발[10][11]이 본 논문에서 지향해야 할 목표이다.
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