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인공지능 디바이스의 조명효과에 대한 사용자의 감정 평가 분석

Analysis of Users' Emotions on Lighting Effect of Artificial Intelligence Devices

  • 현윤아 (국민대학교 테크노디자인전문대학원 스마트경험디자인학과) ;
  • 반영환 (국민대학교 테크노디자인전문대학원 스마트경험디자인학과) ;
  • 유훈식 (서울미디어대학원대학교 뉴미디어학부)
  • 투고 : 2018.06.01
  • 심사 : 2019.08.05
  • 발행 : 2019.09.30

초록

인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Artificial intelligence (AI) technology has been evolving to recognize and learn the languages, voice tones, and facial expressions of users so that they can respond to users' emotions in various contexts. Many AI-based services of particular importance in communications with users provide emotional interaction. However, research on nonverbal interaction as a means of expressing emotion in the AI system is still insufficient. We studied the effect of lighting on users' emotional interaction with an AI device, focusing on color and flickering motion. The AI device used in this study expresses emotions with six colors of light (red, yellow, green, blue, purple, and white) and with a three-level flickering effect (high, middle, and low velocity). We studied the responses of 50 men and women in their 20s and 30s to the emotions expressed by the light colors and flickering effects of the AI device. We found that each light color represented an emotion that was largely similar to the user's emotional image shown in a previous color-sensibility study. The rate of flickering of the lights produced changes in emotional arousal and balance. The change in arousal patterns produced similar intensities of all colors. On the other hand, changes in balance patterns were somewhat related to the emotional image in the previous color-sensibility study, but the colors were different. As AI systems and devices are becoming more diverse, our findings are expected to contribute to designing the users emotional with AI devices through lighting.

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참고문헌

  1. BREAZEAL, C., & BROOKS, R. (2005). Robot Emotion: A Functional Perspective. New York: Oxford University Press. DOI: 10.1093/acprof:oso/9780195166194.003.0010
  2. Feldmen, S., DiPaola, S., & Yalcin, O. N. (2017). Engagement with Artificial Intelligence through Natural Interaction Models. Proceeding EVA '17 Proceedings of the conference on Electronic Visualisation and the Arts, 296-303. DOI: 10.14236/ewic/EVA2017.60
  3. Global Market Insights, Inc. (2016). Intelligent Virtual Assistant Market to Grow at a CAGR of 34.9% from 2016 to 2024. Global Market Insights, Inc.
  4. Hyeon, Y. A., Pan, Y. H., & Yoo, H. S. (2017). Lighting Interaction Design for Artificial Emotional Intelligence. KSDS Conference Proceeding, 58-59.
  5. Joo, M. K. (2007). Research for the Features of Color Association. Journal of Korea Society of Color Studies, 21(2), 19-29.
  6. Kanzaki, Y. J. (2016). 圖解入門 最新人工知能がよ-くわかる本. (Kim, H. O., Trans.). (2017). <최신 인공지능 쉽게 이해하고 넓게 활용하기>. Seoul: Wikibooks.
  7. Kim, M. G., Lee, H. S., Park, J. W., Jo, S. H., & Chung, M. J. (2008). Color and Blinking Control to Support Facial Expression of Robot for Emotional Intensity. Proceedings of HCI Korea, 547-552.
  8. Kim. Y. S., Yoon, J. W., Lim, S. S., & Cho, S. B. (2010). Implementing a Dialogue based Emotional Virtual Assistant for Effective Personal Management Services. Proceedings of Korean Institute of Information Scientists and Engineers, 27(2C), 288-292.
  9. Knez, I. & Kers, C. (2000). Effects of Indoor Lighting, Gender, and Ageon Mood and Cognitive Performance. Environment and Behavior, 32(6), 817-831. DOI: 10.1177/0013916500326005
  10. Lee, D. K., Kwak, S. N., & Kim, M. S. (2007). Application of Biological Signal as an Idle Feedback for Emotion Expression of Robot. Archives of Design Research, 20(4), 17-28.
  11. Lee, E. S., & Suk, H. J. (2012). The Emotional Response to Lighting Hue Focusing on Relaxation and Attention. Archives of Design Research, 25(2), 27-39.
  12. Min, J. Y. (2012). A Study on the Emotional Response according to the Area Effect of Digital Color recreated on the Display(Masters dissertation). The Graduate School of Ewha Womans University, Seoul, Korea.
  13. Oh, S. M., & Kwak, Y. S. (2015). Color Emotion Comparison Under LED Illuminations Having Different Spectral Distributions. Journal of Korea Society of Color Studies, 29(4), 81-90. DOI: 10.17289/jkscs.29.4.201511.81
  14. Park, H. S., Lee, C. S., Jang, J.S., Lee, K. H., & Kim, H. T. (2011). A Consideration and Prospects of Psychological Research on Lighting. The Korean Journal of Psychology: General, 30(1), 23-43.
  15. Park, Y. S., & Song, S. A. (2014). The Research on Preference Colors and Color Image of the 20's. Journal of Korea Society of Color Studies, 28(3), 69-80. https://doi.org/10.17289/jkscs.28.3.201408.69
  16. STAMFORD, C. (2016). Gartner Says Worldwide Spending on VPA-Enabled Wireless Speakers will Top $2 Bilion by 2020. Gartner. Retrieved from https://www.gartner.com/newsroom/id/3790964
  17. Waytz, A., & Norton, M. I. (2014). Botsourcing and outsourcing: Robot, British, Chinese, and German workers are for thinking-not feeling-jobs. Emotion, 14(2), 434-444. DOI: 10.1037/a0036054
  18. Yang, H. T., & Kim, D. B. (2017). 지능형 개인비서 시장 동향과 국내 산업 영향 전망. Trend n Issues, 35, 1-30.
  19. Young, R., Pezzutti, D., Pill, S., & Sharp, R. (2005). The language of motion in industrial design. Design and semantics of form and movement, 7, 6-12.