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      KCI등재

      기계학습 모델 기반의 사진으로부터 감성 분석에 관한 연구

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      https://www.riss.kr/link?id=A107837851

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Humans are generally visually dependent animals. Information coming into the eye affects humans the most. Through the development of the Internet, more images are easily accessible through online rather than just experience. Predicting what sensitivit...

      Humans are generally visually dependent animals. Information coming into the eye affects humans the most. Through the development of the Internet, more images are easily accessible through online rather than just experience. Predicting what sensitivity a given image can give users, it can be a little more helpful when users search or categorize images. While more studies have been conducted to predict sensitivity in content as machine learning advances, analysis of which of the machine learning models is effective in predicting emotions has been insufficient. This study is conducted to predict sensitivity based on color information of images, which is visual information. Categorize the 4 representative emotions and crawl the images into one of the four emotions. At this time, through various machine learning, we find the model that best suits each model, and analyze the results of each machine learning model. This finally summarizes whether it is reasonable to analyze images based on color.

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      참고문헌 (Reference)

      1 신현신, "옥외광고(sign)의 레이아웃 구성 형태와 색상조화에 따른 차이가 수용자 기억과 상점태도에 미치는 영향에 관한 연구- 게슈탈트 이론을 중심으로 -" 한국OOH광고학회 6 (6): 127-149, 2009

      2 서복희, "색채심리의 유효성과 활용방안에 대한 연구" 한국예술심리치료학회 9 (9): 139-160, 2013

      3 N. Kolenda, "The psychology of choice" Psychology & Marketing 2016

      4 S. Kobayashi, "The aim and method of the color image scale" 6 (6): 3534-3539, 1981

      5 T. Lee, "System for matching paintings with music based on emotions" 1-4, 2016

      6 R. Datta, "Studying aesthetics in photographic images using a computational approach" 288-301, 2006

      7 "SeleniumHQ Browser Automation"

      8 J. -K. Chang, "Real-time emotion retrieval scheme in video with image sequence features" 9 (9): 541-547, 2013

      9 M. Ali, "PyCaret: An open source, low-code machine learning library in Python"

      10 S.K. Langer, "Problems of Art" Art History 1957

      1 신현신, "옥외광고(sign)의 레이아웃 구성 형태와 색상조화에 따른 차이가 수용자 기억과 상점태도에 미치는 영향에 관한 연구- 게슈탈트 이론을 중심으로 -" 한국OOH광고학회 6 (6): 127-149, 2009

      2 서복희, "색채심리의 유효성과 활용방안에 대한 연구" 한국예술심리치료학회 9 (9): 139-160, 2013

      3 N. Kolenda, "The psychology of choice" Psychology & Marketing 2016

      4 S. Kobayashi, "The aim and method of the color image scale" 6 (6): 3534-3539, 1981

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      6 R. Datta, "Studying aesthetics in photographic images using a computational approach" 288-301, 2006

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      8 J. -K. Chang, "Real-time emotion retrieval scheme in video with image sequence features" 9 (9): 541-547, 2013

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      10 S.K. Langer, "Problems of Art" Art History 1957

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      13 V. Yanulevskaya, "Emotional valence categorization using holistic image features" 101-104, 2008

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      15 J. Machajdik, "Affective image classification using features inspired by psychology and art theory" 92-93, 2010

      16 D. Joshi, "Aesthetics and emotions in images" IEEE 28 (28): 94-115, 2011

      17 D. Kang, "A method for extracting emotion using colors comprises the painting image" 77 (77): 4985-5002, 2018

      18 T. Nagarajah, "A Review on Automated Machine Learning (AutoML) Systems" 1-6, 2019

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.35 0.35 0.38
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.39 0.37 0.636 0.12
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