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학술저널
저자정보
이나혁 (중앙대학교) 이태민 (중앙대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
1,295 - 1,302 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.8.1295

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인간은 일반적으로 시각 의존적인 동물이다. 눈으로 들어오는 정보들이 인간에게 가장 많은 영향을 미친다. 인터넷의 발달을 통해서 단순한 경험이 아닌 온라인을 통해서 더 많은 이미지들에 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 주어진 이미지들이 사용자들에게 어떤 감성을 줄 수 있는지를 예측해둔다면, 사용자들이 이미지를 검색하거나 분류할 때 조금 더 도움이 될 수 있다. 기계학습의 발전에 따라서 콘텐츠에서 감성을 예측하는 연구들이 많아졌지만, 기계학습 모델중 어떤 것이 감성 예측에 효과적인지에 대한 분석은 미비하였다. 본 연구는 시각적 정보인, 이미지들의 색상정보를 기반으로 감성을 예측해내는 연구를 진행한다. 네 가지의 대표적 감성을 분류하고 주어진 이미지들을 네 가지의 감성 중 하나로 크롤링한다. 수집된 데이터를 기준으로 다양한 기계학습을 통해서, 각 모델 중에 가장 어울리는 모델을 찾고, 각각의 기계학습 모델의 결과를 분석한다. 이를 통해 최종적으로 색채를 기반으로 이미지를 분석하는 것이 타당한지에 대해서 정리한다.
#기계학습 #감성 컴퓨팅 #이미지 분석 #색상 분석 #데이터 크롤링 #Machine Learning #Affective Computing #Image Analysis #Color Analysis #Data Crawling

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
신현신 / 2009 / 옥외광고(sign)의 레이아웃 구성 형태와 색상조화에 따른 차이가 수용자 기억과 상점태도에 미치는 영향에 관한 연구- 게슈탈트 이론을 중심으로 - / OOH광고학연구 6(4):127~149 Crossref 서복희 / 2013 / 색채심리의 유효성과 활용방안에 대한 연구 / 예술심리치료연구 9(1):139~160 google schola S. Kobayashi / 1981 / The aim and method of the color image scale / Color Res. Appl 6(2):3534~3539 google schola Patil. Daivata / 2012 / Coloring Consumer's Psychology Using Different Shades the Role of Perception of Colors by Consumersin Consumer Decision Making Process:a Micro Study of Select Departmental Stores in Mumbai City / Journal of Business & Retail Management Research 7(1):60~73 google schola D. Joshi / 2011 / Aesthetics and emotions in images / Signal Processing Magazine 28(5):94~115 google schola

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