동영상 기반의 감성콘텐츠 제작을 위한 감성캐릭터의 개발

안성혜

동영상 기반의 감성콘텐츠 제작을 위한 감성캐릭터의 개발

추천

검색

질문

Development of Emotional Character for Emotional Contents based on Video Clip

자료유형: 학술저널

저자정보: 안성혜

저널정보: 한국기초조형학회 기초조형학연구 기초조형학연구 제17권 제6호 KCI등재

발행연도: 2016.12

수록면: 319 - 328 (10page)

이용수

📌

연구주제: 본 연구는 동영상 기반의 감성 콘텐츠를 제작하기 위한 감성 캐릭터 개발과 개인화된 실시간 감정 표현의 필요성을 중점적으로 다룬다.

📖

연구배경: 비언어적 감정 표현으로 소통의 방식이 확장됨에 따라, 본 연구는 효과적인 감성 커뮤니케이션을 위한 다양한 비언어적 표현의 모듈화를 목표로 한다.

🔬

연구방법: 6개의 기본 감정을 22개의 세부 감정으로 세분화하여, 사용자 선택 시 다양한 표정과 제스처를 활용할 수 있는 애니메이션 제작 도구를 설계하였다.

🏆

연구결과: 개발된 감성 캐릭터는 사용자 친화적인 방식으로 22개의 감정 표현을 선택하고 조합할 수 있어, 개인 맞춤형 감성 콘텐츠 제작이 용이해질 것으로 기대된다.

동영상 기반의 감성콘텐츠 제작을 위한 감성캐릭터의 개발

초록· 키워드

오류제보하기

오늘날 디지털 기반 환경 속의 사용자들은 상호작용이 가능한 커뮤니케이션을 원하게 되면서, 사용자 중심의 감정표현 도구를 개발할 필요성이 대두되었다. 본 논문은 디지털 환경에서 개인화된 감정을 다양하게 실시간으로 표현할 수 있는 감성캐릭터를 개발하고자 하는 목적으로 연구되었으며, 이를 바탕으로 동영상 기반 감성콘텐츠 제작의 방향성을 제안하고자 한다. 이를 위해서 먼저, 다양한 비언어적 감정표현들을 유형별로 분류하여 얼굴표정과 손동작을 중심으로 감정분류 체계를 갖추고자 하였으며, 그 결과 `기본상태`를 기준으로 `두려움`, `행복`, `화남`, `슬픔`, `놀람` 등 6가지 기본감정의 변화 양상을 도출하였다. 다음으로 감성캐릭터의 다양한 감정을 얼굴표정과 제스처로 표현하기 위해서 6가지 중심 감정을 다시 22가지 감정으로 세분화하여 모듈화하고, 이를 그래픽 리소스로 제작하였다. 이를 바탕으로 감성캐릭터의 개인화된 감정을 다양하게 표현할 수 있는 애니메이션 제작 툴을 개발함으로써 감성커뮤니케이션이 용이하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 감정표현 방법은 감성캐릭터의 무표정 상태에서 변화되는 다양한 감정표현 애니메이션으로 구현되며, 22가지 감정의 세분화된 얼굴표정과 제스처들을 각각 선택하거나 조합하는 사용자 친화적인 방법으로 표현할 수 있다. 좀 더 복잡하고 미묘한 개인화된 감정을 표현하기 위해서는 제시된 기본 감정값에서 조절변수의 수치를 조절함으로써 실시간으로 다양한 감정을 표현할 수 있도록 프로그래밍 하였다.

#Emotional Technology #Emotional Expression #Emotional Contents #Emotional Character #Emotion #감정표현 #감성콘텐츠 #감성캐릭터 #감성기술 #감성

AI 요약

연구주제

본 연구는 동영상 기반의 감성 콘텐츠를 제작하기 위한 감성 캐릭터 개발과 개인화된 실시간 감정 표현의 필요성을 중점적으로 다룬다.

연구배경

비언어적 감정 표현으로 소통의 방식이 확장됨에 따라, 본 연구는 효과적인 감성 커뮤니케이션을 위한 다양한 비언어적 표현의 모듈화를 목표로 한다.

연구방법

6개의 기본 감정을 22개의 세부 감정으로 세분화하여, 사용자 선택 시 다양한 표정과 제스처를 활용할 수 있는 애니메이션 제작 도구를 설계하였다.

연구결과

개발된 감성 캐릭터는 사용자 친화적인 방식으로 22개의 감정 표현을 선택하고 조합할 수 있어, 개인 맞춤형 감성 콘텐츠 제작이 용이해질 것으로 기대된다.

주요내용

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

첫번째 댓글을 남겨주세요.

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-090448725

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보