뇌파 기반의 감정 분류 및 맞춤 회화 생성에 관한 연구

Abstract

예술 콘텐츠들을 많이 다루지 않는 비전문가들은 콘텐츠를 제작할 때 여러 가지 어려움에 맞닥뜨린다. 그것은 자신이 어떤 감정을 느끼고 있는가를 정확히 아는 것과 어떻게 콘텐츠에 표현하는가이다. 본 논문은 예술 콘텐츠, 특히 회화를 제작하는 데에 있어서, 비전문가들이 가지고 있는 어려운 점들을 해결하는 시스템을 제안한다. 사용자의 감성을 기반으로 맞춤 회화를 추천하고, 입력 사진 이미지를 추천된 회화와 같은 스타일로 변경시킨다. 이를 위해서 감정을 예측하는데 가장 효과적인 생체 정보를 이용한다. 사용자의 뇌파를 측정하여 그들의 감정 상태를 긍정-부정 비율로 찾아내고, 찾아낸 감정 상태에 가장 어울리는 회화를 미리 조사한 회화 데이터베이스로부터 추천한다. 추천된 회화와 입력 사진 이미지에 딥러닝 기반의 스타일 전이기법을 적용한다. 최종적으로 추천된 회화의 스타일이 그대로 입력 사진 이미지에 복사되어, 사용자의 감정이 그대로 반영되는 새로운 회화 이미지를 제작할 수 있게 된다. 본 연구는 페인팅 보조 툴 없이도 쉽게 회화 작품을 제작할 수 있는 장점이 있다.