제품이나 환경에 대한 인간의 반응은 생리적 변화로 나타나기도 하지만, 동작 반응(motor-response)으로 나타나기도 한다. 특히 제품으 감성적 설계를 위해서는 가장 기본적으로 이를 조작하는 인체의 자세와 동작에 대한 분석을 필요로 한다. 본 연구는 이를 위해 3차원 동작측정시스템과 힘판(forceplatform)에서 얻어진 원시 데이터로부터 인체의 자세와 동작을 평가하는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 하였다. 개발된 소프트웨어는 누락 (mission)된 데이터의 보간(interpolation), 동작 애니메이션, 관절의 각도계산, 관절에서의 모멘트(momint)계산 기능등을 포함하고 있다. 본 논문은 진공청소기를 사용하는 동작을 기준으로, 이러한 S/W 개발 과정에 사용한 인체 모델과 각 관절의 모멘트 계산 방법에 대해 주로 기술 하였다. 3차원 동작측정시스템과 본 소프트웨어를 이용하면, 진공청소기, 냉장고 등의 제품을 사용할 때의 사용자의 작업 자세와 부하 평가가 가능해져 감성공학적 제품 개발에 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 기존에 연구되었던 Thayer의 인간의 감성 모델을 바탕으로 음악을 듣고 느끼는 감성을 8가지 감성으로 정의한 음악 감성모델로 제시하였다. 감성에 영향을 주는 음악의 요소는 음악의 템포, 역동성, 진폭변화, 밝기, 잡음 등 5가지로 선택하였다. 8가지 감성으로 이루어진 감성 모델에 따라서 8가지 감성으로 분류된 160곡의 노래를 선곡하여 실제 데이터를 추출하여 분석하였다. 실제 데이터의 분석을 통해 5가지 요소의 가중치로 이루어진 감성 수식을 도출하였고 임의의 음악에 대하여 감성 수식을 통해서 2차원 감성 좌표계에 매핑 하여 감성을 예측할 수 있도록 알고리즘을 설계하였다. 또한 2차원 감성 좌표계에서의 좌표 값을 이동시켜 감성을 제어할 수 있는 방법을 제시하였다.
이미지의 유사성을 결정하는 요인을 톤(tone), 즉 명도와 채도로 결정하여 정보 엔트로피를 계산하여 상관 계수를 계산하였다. 이미지의 톤을 알아보기 위해 영상정보의 색 공간을 RGB color space에서 HSI color space로 전환하였다. 이후 유사성을 판단하기 위해 이미지의 전체 픽셀수가 아닌 엔트로피 값의 범위에 따라 전체 70%의 픽셀 또는 이미지를 가장 많이 구성하는 세 가지 톤의 픽셀 수에 의해 결정되었다. 'Romantic'이라는 인간의 감성으로 판단된 18개의 영상정보를 선정하여 위의 모델을 적용, 이미지 유사성을 판단하였다.
본 연구에서는 실크 직물 7종의 마찰음을 녹음한 후, 색채 변환시켜 소리와 변환색채에 e한 감성을 평가함으로써 시각과 청각을 만족시킬 수 있는 의류소재 개발에 대한 기초자료를 제공하고자 하였다. 피험자 30명을 대상으로 소리와 변환색채를 차례로 제공한 후 감성을 평가하도록 하였다. 물리량은 소리의 경우 LPT, $\Delta$L, $\Delta$f, ARC를 색채의 경우 RP, GP, BP, CC를 계산하여 감성과의 관계를 조사하였다. 소리와 색채에 대한 감성차원으로는 '우아함', '활동감', '터프함'의 세요인이 도출되었다. 각 감성차원에 대한 소리와 색채 물리량과의 관계를 살펴보면, LPT와 $\Delta$L이 작을수록, 홍색비율이 크고 색채빈도수가 적을수록 우아함차원으로 평가하였으며, LPT와 $\Delta$L의 값이 클수록, 녹색비율이 크고 색채빈도수가 많을수록 활동감차원으로 평가하였다. 또한 ARC값이 작을수록, 홍색비율이 클수록 터프함차원으로 나타났다. 직물별 소리와 색채에 대한 선호도는 전통적인 수자직 직물이 가장 높게 나타났다.
본 논문에서는 지역적으로 서로 다른 감성을 지닌 영상을 검출하기 위해서 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템을 제안 하였다. 제안하는 검색 시스템은 영상을 $17{\times}17$의 겹치지 않는 부분영역으로 나누고, 각 부분영역에 대한 감성 특징을 추출한다. 본 논문에서는 부분영역 내에서 감성 특징을 추출하기 위해서, H. Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 부분영역으로부터 해당 감성어에 대한 감성 색상의 분포정도를 계산하여 각 부분영역의 감성어에 대한 히스토그램 값 중 가장 큰 값을 지닌 감성어를 취하게 된다. 제안하는 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템은 Corel 영상 데이터베이스에 대해서 유효성을 평가하여, 전역적 방법보다 우수한 검색 정확도와 재현도를 가짐을 보여주었다.
문 스펜서는 색채조화 문제를 각각 색채 조화의 범위, 면적 효과, 배색의 미도로 나누었다. 기존의 색채 조화론의 부족한 점을 제거하여 보다 과학적이고 정량적인 조화이론을 전개했다. 본 논문에서는 영상과 비디오에서 일정 부분을 미도 계산에 활용하였다. 감각 기관이 외계로부터 자극을 받아 감각 지각을 생기게 하는 감수성을 말하는 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 비디오 영상에서 두 가지 색을 식별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.
현재, 스마트 삶을 구현하기 위하여 사물인터넷(IoT : Internet of Things)에 이목이 집중되고 있다. 언제 어디서나 스마트폰으로 연결되어 있는 사물을 제어할 수 있게 되었고, 생활 밀접한 곳까지 사물인터넷 기술이 침투하게 되었다. 이에 따라 사용자의 신체 정보와 감성 정보를 수집하는 서비스가 주목을 받고 있다. 따라서, 본 연구에서는 생체가 지닌 내인성(內因性) 리듬인 바이오리듬을 활용하여 추가적인 요소를 수집 분석, 그에 따라 감성에 영향을 끼치는 조명 제어 서비스를 개발한다. 바이오리듬 PSI 학설에 따라, 탄생 순간부터 지니고 있다는 바이오리듬과 신체에 영향을 끼치는 기상 정보, 이동 거리 정보를 수집하여 바이오리듬 분석 알고리즘으로 계산한다. 그 후, 계산된 바이오리듬에 따라 감성을 조절할 수 있는 컬러테라피 조명을 제공, 감성을 조절하고 제어할 수 있게 한다. 이로써 사용자가 보다 편리한 조명제어를, 자신의 감성에 따른 컬러테라피 조명으로 감성을 조절, 제어하여 심신의 안정, 건강 관리, 사고 예방 등의 효과를 가질 수 있도록 연구하고자 한다.
본 연구는 주관 감성에 따른 생리 데이터의 패턴을 분류하고, 임의의 생리 데이터의 패턴을 확인하여 각성-이완, 쾌-불쾌의 감성을 추론하기 위해 베이지안 이론(Bayesian learning)을 기반으로 한 추론 모델을 제안하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안하는 모델은 학습데이터를 분류하여 사전확률을 도출하는 학습 단계와 사후확률로 임의의 생리 데이터의 패턴을 분류하여 감성을 추론하는 추론 단계로 이루어진다. 자율 신경계 생리변수(PPG, GSR, SKT) 각각의 패턴 분류를 위해 1~7로 정규화를 시킨 후 선형 관계를 구하여 분류된 패턴의 사전확률을 구하였다. 다음으로 임의의 사전 확률 분포에 대한 사후 확률 분포의 계산을 위해 베이지안 이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 주관적 평가를 실시하지 않고 다중 생리변수 인식을 통해 감성을 추론 할 수 있는 모델을 제안하였다.
최근 의류용 감성소재가 다양해지면서 소재의 특성에 따른 최적 설계가 data-base에서 빨리 공급 될 수 있다면 시행착오에 따른 시간과 경비가 적게 소비되면서 소비자의 요구에 빨리 대응할 수 있는 소위 Q.R.도 가능하게 될 것이다. 이러한 감성 의류용 직물의 data base화를 위해서는 rapier, water-jet, air-jet 등 직기에 따른 소재의 설계분포 그리고 직기의 종류에 따라서 직물 설계 data의 분포가 어떠한지를 우선 조사하여야 한다. 본 연구에서는 국내 3개 업체의 실제 현장에서 생산되고 있는 PET 소재의 감성의류용 직물소재의 설계 Data를 직기별로 구분하고 직물 설계 조건들을 조사ㆍ분석하여 경사, 위사 번수별 조직계수를 계산하여 이들 data를 data-base화하고 도시하였다. 또한 이들 분석된 그래프에서 직기 종류별, 직물 조직별, 소재 item별 조직계수와 직물밀도를 예측할 수 있는 방법을 제시함과 더불어 조직에 따른 이들 직물의 설계조건을 제안함으로서 실제 현장에서 쉽게 사용할 수 있는 연구자료를 업체에 제공하고자 한다.
뇌전위에서 개인차가 없는 일반적인 규칙을 지닌 두 개의 정보 변수, 즉 ILF와 LHF 를 발견하였다. 이러한 일반성을 지닌 정보 변수가 청각, 후각, 촉각 자극에 의해 유발된 쾌하거나 불쾌한 감성 상태를 구분할 수 있으며 전두엽에서 그 경향이 두드러짐을 확인하였다. 전두엽의 뇌전위에서 감성 자극이 주어지기전과 자극이 주어지는 동안의 ILF, IHF값을 정규화함으로써 새로운 변수, Relative Quantified Emotional State(RQES)을 구현하였다. RQES는 쾌, 중립, 불쾌한감성의 정도를 선형적으로 정량화하였다. 따라서 하나의 전극으로 측정한 전두엽부분의 뇌전위로부터RQES 값을 계산하면 인간의 쾌, 불쾌 감성을 신뢰도있게 정량화 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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