사회가 개인화하고 사용자의 요구가 다양해짐에 따라, 사용자의 감성을 기반으로 하여 서비스를 제공하는 많은 연구와 응용 어플리케이션을 개발되고 있다. 그 중, 시각적인 정보에 대한 인간의 감성은 디자인, 패션, 상품개발과 같은 여러 분야에서 그 중요성이 부각되어 다각적인 측면으로 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 그러한 연구들이 아직 괄목할 만한 성과를 내지 못하고 있다. 더욱이, 시각 정보로부터 유용한 요소를 추출하고, 감성을 예측하는 자동화된 시스템이 매우 미흡한 실정이다. 그러므로, 본 연구는 칼라와 텍스처를 자동으로 추출하고 그와 관련된 특정 감성에 대해 효율적으로 예측 가능한 직물감성 예측 신경망 시스템을 개발하였다. 또한 칼라와 텍스처와 같은 시각정보와 감성과의 관계를 규명하고자 각 시각 특징을 입력 값으로 하고, 감성 값을 출력 값으로 하는 신경망을 개발하였고 실험을 통해 각 감성에 따라 칼라와 텍스처 요소가 다르게 영향을 미친다는 사실을 증명할 수 있었다.
인간의 감성은 애매하고 외부로 부터의 자극에 따라 다양하게 변화한다. Plutchik은 기본적인 패턴을 8가지 행동 패턴으로 분류한 감성 모델을 제시하고, 또 순수감성의 조합으로부터 혼합 감성을 추론하였다. 본 논문에서는 다치 논리함수의 차분 성질을 이용한 다치 논리 오토마타 모델을 이용하여 Plutchik의 감성 모델을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 여기서 제안된 감성처리 모델은 감성 데이터 해석과 처리에 널리 활용될 수 있을 것이다.
텍스트를 자연어 처리를 위한 모델에 적용할 수 있게 언어적인 특성을 반영해서 단어를 수치화하는 방법 중 단어를 벡터로 표현하여 나타내는 워드 임베딩은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석 가능한 언어 모델의 필수 요소가 되었다. Word2vec 등 다양한 워드 임베딩 기법이 제안되었고 자연어를 처리할 때에 감성 분류는 중요한 요소이지만 다양한 임베딩 기법에 따른 감성 분류 모델에 대한 성능 비교 연구는 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 Emotion-stimulus 데이터를 활용하여 7가지의 감성과 2가지의 감성을 5가지의 임베딩 기법과 3종류의 분류 모델로 감성 분류 학습을 진행하였다. 감성 분류를 위해 Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest 모델 등과 같은 보편적으로 많이 사용하는 머신러닝 분류 모델을 사용하였으며, 각각의 결과를 훈련 정확도와 테스트 정확도로 비교하였다. 실험 결과, 7가지 감성 분류 및 2가지 감성 분류 모두 사전훈련된 Word2vec가 대체적으로 우수한 정확도 성능을 보였다.
기업 디자인과 마케팅의 새로운 패러다임 중의 하나는 인간의 감성이 기업의 중요한 마케팅의 수단으로 등장하고 있는 것이다. 이에 본 연구는 감성에 대한 고찰을 바탕으로 감성디자인을 전략적인 도구로 사용한 감성 마케팅 사례를 연구, 소개하고자 한다. 그리고 무엇보다 이론적인 고찰 보다는 실증적인 사례로써 감성 디자인을 통한 감성 마케팅을 적용한 마블 코팅 프라이팬 제품 매출과 시장 점유율에 미치는 영향을 소개하고자 한다. 본 연구의 연구방법은 아래와 같다. 첫째, 선행 연구와 문헌 조사를 통한 감성 디자인과 감성마케팅의 정의를 알아보았다. 둘째, 경험적 조사(Empirical research method)에 의한 연구 가설과 연구문제들을 설정하고, 셋째, 기업의 실증적 자료, 기업의 임원 및 매니저들과의 인터뷰(Interview)와 제품 사용자의 설문조사(Questionnaire)를 통해 본 연구의 목적인 '연구가설'을 검증하고 '연구문제들'의 결론을 돌출하는 방법으로 연구가 진행 되었다. 이러한 일련의 연구를 통해 궁극적으로는 감성디자인을 통한 전략적 감성 마케팅의 성공사례를 소개하고, 그 가치를 재평가하여, 앞으로 감성 디자인과 감성 마케팅의 전략적 차원에 도입하려는 기업인이나 연구자에게 도움을 주는데 그 연구목적이 있다.
인간이 그린 그림은 자신의 심리적 상태와 성격, 정서적인 갈등과 같이 자기표현을 나타낸다. 그림을 통해서 색채 정보와 그린 물체의 위치를 통하여 그린 사람의 심리 상태를 파악하고 치료 할 수 있다. 이러한 그림 치료를 통해서 갈등을 조정하고, 자기 표현과 승화 과정을 통해 자아의 성장 과정을 도울 수 있고, 내담자들의 객관적이고 의식적인 서술만으로 파악하기 어려운 문제를 그림을 통해 무의식 세계를 쉽게 알 수 있다. 본 논문에서는 인간이 그린 그림에서 색채정보와 물체의 위치 정보를 분석하고 퍼지추론 규칙을 이용하여 감성 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 알슈울러와 해트릭(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성상태와 Grunwald의 그림 표현의 공간 구성에 따른 심리상태에 적용한 결과, 제안된 감성 분석 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
인간-컴퓨터 상호작용에서 감성 기술(affective computing)을 도입하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 정의적인 측면에서 감성적 기억은 인지적 처리 활동에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 이러닝 환경에서의 학습자의 감성에 따른 정서적 피드백이 학업 성취도에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 인간 교사가 면대면 학습 환경에서 제시하는 정서적 피드백 메시지를 선정하고 이를 콘텐츠에 적용한 시스템을 구현하였다. 학습자의 감성을 알아내기 위해 버튼을 이용한 자기 보고 방법을 사용하고 선정된 정서적 피드백을 제공할 수 있는 시스템을 교실수업에 적용한 결과 이러닝 환경에서 느끼는 학습자의 감정에 정서적 피드백을 제공하는 것이 학업 성취도에 긍정적인 영향을 줌을 알 수 있었다.
현대 인간이 삶을 영위하며 대부분의 시간을 소비하는 주거환경과 사무환경은 다양한 요소인 온습도환경, 시각환경, 음환경으로 구성 되어있으며 이들 환경 요소가 쾌적한 생활요소 설계의 주요 요소로 대두되고 있다. 특히, 인간에게 주는 영향 즉 "인간과 주거환경", "인간과 직장의 사무환경"간의 상호영향은 인간의 쾌적한 생활환경의 매우 중요한 요소이다. 사무환경의 경우 직장에서는 쾌적한 직장환경, 피로나 스트레스 적은 근무 및 작업환경을 만듦으로서 업무능률의 향상, 생산성 향상을 기할 수 있으며, 이를 위해서는 사무용 건물을 지을 때부터 이러한 점들을 고려한 건축물의 설계가 이루어져야 한다. 또한 주거환경은 하루 중 절반 이상의 시간을 보내며, 직장이나 가사로부터 쌓인 피로를 풀면서 다음날을 준비하는 장소이며, 수많은 가정용 가전기기들로 채워지고 있어, 개인 기호에 따른 다양한 공산품들을 소비하고 사용하는 곳이다. 따라서 이러한 두 환경에서 생활하는 인간이 건강하고 쾌적한 생활을 유지하기 위해서는 이들 환경과 제품 자체가 가능한 인간에게 피로나 스트레스를 유발시키지 않도록 감성적으로 설계되어야 한다. 동시에 외부에서 쌓인 피로나 스트레스를 빨리 회복할 수 있도록 설계되고 유지되어야 할 뿐만 아니라 개인적인 기호도 동시에 만족시킬 수 있어야 하며 최종적으로 이들 환경 안에서 생활하는 인간에게 재적하고 감성적인 환경, 인간 친화적인 제품을 제공할 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 온열환경, 시각환경, 음환경 제시가 가능한 시뮬레이터 공간으로서의 주거/사무환경의 시험평가시설을 구축하였고 이 환경에 필요한 각종 자극의 제시와 측정 및 평가를 위해 온습도, 조명, 색채, 음향 등의 제시환경기술을 통합한 기본적인 시설을 구축하고, 구축된 시설과 각 제시자극의 측정 및 평가지표를 통합하여 종합적인 감성측정 및 평가 가능한 주거 및 사무실 시뮬레이터를(Simulator to measure and analyze human sensibility, SMAS) 개발하였다. 본 연구에서 구축한 시스템을 통하여 종합적인 주거/사무 환경에 대한 감성측정/평가 시스템 및 환경 시험평가 및 감성평가 지원기술 및 시스템을 통합하여 감성정보 종합관리 시스템을 구축하였으며 이를 통하여 인간의 환경 시설에 대한 감성 평가 표준 데이터포맷을 제시하였다. 이러한 종합적인 감성측정 및 평가 가능한 주거 및 사무실 시뮬레이터 시스템은 실험을 통하여 그 효용성을 입증하였다.
사회적 감성 에이전트는 인간과 유사한 사회지능(Social Intelligence)을 가지고 있는 에이전트로서, 인간의 감정을 인지 및 학습하고 적응을 통하여 상대방의 감정과 상함에 따라 적절한 반응을 할 수 있는 능력을 가기고 있다. 이 에이전트는 인간이 에이전트를 더 살아 있는 것처럼(Believable) 느끼게 하여, 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 도와줌으로써 인간에게 더욱더 개인화되고 적합한 서비스 창출하고 제공할 수 있는 에이전트 모델이다. 본 논문에서는 인간의 사고 과정과 동일한 3단계 사고 작용 모델(Three-Layered Affect Functioning Model)을 통해서, 에이전트가 사용자의 감정과 상황을 인식하여, 지능적 반응이나 행동을 가능하게 하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 에이전트의 감정과 상황인식을 위해서는 심리학 모델인 OCC 모델과 결정트리 구성 알고리즘인 ID3를 활용하였다. 이를 통해서 교육, 예술, 연예, 디자인, 의료 등 다양한 분야에서 응용될 수 있는 사회적 감성지능형 에이전트를 개발할 수 있을 것으로 기대 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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