최근에 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 입력장치 중 테이블-탑 디스플레이라는 멀티터치 입력장치가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 테이블-탑 디스플레이라는 환경에서 인간에게 가장 직관적인 도구인 손을 사용하여 입력된 온라인 필기 숫자를 전처리하는 방법을 제안한다. 테이블-탑 디스플레이 환경에 적합한 전처리 기법으로 대표점 추출을 위한 거리 필터링과 획 구분 및 잡음제거 등을 사용하였고, 데이터를 16방향 체인코드로 변환하였다. 이는 실제 필기운동 시의 궤적을 크게 왜곡 시키지 않으면서 테이블-탑 디스플레이가 갖는 환경에 기인한 잡음을 없애고, 데이터양을 줄일 수 있는 장점이 있다. 총450개의 필기 숫자 데이터를 사용하여 실험한 결과, 잡음이 제거되고 데이터양이 줄어들었으며 인식에 용이한 체인코드를 형성해 내었다.
본 연구는 OpenAI가 개발한 고급 언어 모델인 ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer)와 사용자의 애착 유형 간의 관계를 탐구한다. 인공지능(AI)이 점차 일상생활에 통합되면서, 다양한 애착 유형을 가진 개인들이 AI 챗봇과 상호 작용하는 방식을 이해하는 것은 특정 사용자 요구를 충족하고 사용자와 가장 이상적인 방식으로 상호 작용하는 더 나은 사용자 경험을 구축하기 위해 중요하다. 심리학의 애착 이론을 기반으로 한 이 연구에서는 애착 유형이 ChatGPT와 상호 작용에 미치는 영향을 탐구하여 인간과 AI 간의 상호 작용에 대한 이해에서 중요한 공백을 메우고 있다. 예상과는 달리, 애착 유형은 ChatGPT 사용에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 애착 유형에 관계없이 중요한 정보를 전달하는 ChatGPT를 완전히 신뢰하는 것을 주저했으며, AI 시스템의 신뢰 문제를 해결해야 할 필요성을 강조한다. 단, 본 연구는 사용자와 ChatGPT 간 독특한 상호 작용에 중점을 두어, 애착 유형이 이러한 상호 작용에 미치는 영향을 해명하여 AI 챗봇의 개인화된 사용자 경험을 개발하는 데에 도움이 되고자 한다. 또, 본 연구는 Perceived Partner Responsiveness Scale의 도입은 사용자가 ChatGPT의 역할에 대한 인식을 평가하는 유용한 도구로 기능하며, AI의 인격화에 대한 관점을 제시한다. 본 연구는 인간과 AI 간의 관계에 대한 넓은 토론에 기여하며, 사용자 중심의 미래를 위해 AI 시스템에 감정 지능을 통합하는 중요성을 강조한다.
대화시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용에 새로운 패러다임이 되고 있다. 자연어로써 상호작용함으로써 인간은 보다 자연스럽고 편리하게 각종 서비스를 누릴 수 있게 되었다. 대화시스템의 구조는 일반적으로 음성 인식, 자연어 이해, 문맥 파악 등의 여러 모듈의 파이프라인으로 이뤄지는데, 본 연구에서는 자연어 이해 모듈의 도메인 분류 문제를 풀기 위해 convolutional neural network, random forest 등의 기계학습 모델을 비교하였다. 사람이 직접 태깅한 총 7개 서비스 도메인 데이터에 대하여 각 문장의 도메인을 분류하는 실험을 수행하였고 random forest 모델이 F1 score 0.97 이상으로 가장 높은 성능을 달성한 것을 보였다. 향후 다른 기계학습 모델들을 추가 실험함으로써 도메인 분류 성능 개선을 지속할 계획이다.
인간과 컴퓨터의 상호 작용 (Human Computer Interface) 기술의 중요성이 더욱 커지고 있으며 HCI에 대한 연구가 진행됨에 따라 사용자의 직접적인 입력에 의한 컴퓨터 반응이 아닌 감정 추론 혹은 사용자 의도에 따른 컴퓨터 반응에 대한 연구가 증가되고 있다. 스트레스는 현대 인간 문명사회에서의 피할 수 없는 결과이며 복잡한 현상을 나타내며 통제 유무에 따라 인간의 활동능력은 심각한 변화를 받을 수 있다. 본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호 작용의 일환으로 스트레스를 통해 증가된 심박변이도 (HRV)와 가속도 맥파(APG)를 측정한 후 스트레스를 완화시키기 위한 방안으로 음악을 이용한 지능형 감성 추천시스템을 제안하고자 한다. 사용자의 생체정보 즉, 스트레스 지수를 획득 및 인식하여 신뢰성 있는 데이터를 추출하고자 차분진화 알고리즘을 사용하였으며 이렇게 획득된 스트레스 지수를 단계별에 따라 시멘틱 웹 (Semantic Web)을 통해 감성추론을 하였다. 또한 스트레스 지수와 감성의 변화에 매칭 되는 음악 리스트를 검색 및 추천함으로써 사용자의 생체정보에 맞는 감성 추천시스템을 애플리케이션으로 구현하였다.
음악은 컴퓨터 음악, 인간-컴퓨터 상호작용, 데이터 청각화 그리고 최근 들어 컴퓨터 애니메이션이나 가상환경등에서 중요한 부분을 차지해왔다. 지금까지 음향의 모델링이나 함성 등 음향 자체에 대한 요소 기술들에 관해서는 많은 연구가 진행되었으나 앞으로 컴퓨터 애니메이션, 가상환경 등과 같이 영상의 동작과 음향이 서로 밀접하게 연관된 분야에서는 음향을 동작과 통합 처리할 수 있는 기술이 필수적이다. 따라서 본 고에서는 컴퓨터 애니메이션이나 가상환경 등에서 영상 내 물체의 움직임, 그와 동기된 음향의 자동생성 기술의 원리, 그 요소 기술들, 그리고 앞으로의 전망 등을 기술한다.
사용자 인터페이스는 기계와 인간 사이에 상호작용을 할 수 있도록 도와주는 기술로써, 개인용 컴퓨터에서부터 애플의 멀티터치를 사용한 스마트폰까지 스크린 기반의 사용자 인터페이스가 주류를 이루고 있다. 제로 UI(User Interface)는 사용자의 생활 환경 안에서 자연스럽게 사용자의 요구사항을 인지하여 필요한 서비스를 제공함으로써 현재 스크린 기반의 사용자 인터페이스를 최소화하려는 기술이다. 제로 UI는 스마트한 기계들의 상황인지를 통한 판단, 사용자의 음성 인식, 사용자의 자연스러운 제스쳐 인식 등을 통하여 구현될 수 있으며, 본고에서는 음성인식을 통하여 사용자와 친화적으로 상호작용하고 있는 관점과 스마트 기기들이 상황인지를 통하여 자율적으로 판단함으로써 인터랙션을 줄이는 측면에서의 제로 UI의 기술 동향을 소개한다.
활자 인쇄술의 발달 이후, 문화는 인간의 신체 생활을 시각적인 것에 감각적 비율이 치중 되도록, 글이라는 간접매제를 이해할 수 있는 지성, 즉 정신적인 것을 몸의 상위 개념으로 여기는 전통을 유지해 왔다. 그러나, 미디어와 기술의 발달, 보급은 인류를 다시금 공감각적 존재로 복귀시키려고 노력한다. 라디오와 전화와 같은 통신기술은 청각의 비율을 넓히고, 영화와 TV는 촉각, 후각, 미각 또한 극대화된 시,청각을 통해 전달하고자 했으며, 다양한 테크놀러지의 발달은 인간의 공감각을 극대화 시키는데 주력하고 있다. 하지만, 여전히 탈물질적 기술의 전통은 신체를 지각의 요인에서 배제시키려는 경향을 보이기도 한다. 1960년대 이래 철학과 예술이 신체를 다시 돌아보기 시작하면서 신체는 중요한 미적 주제로서 자리하게 되고 보다 급진적인 일부 철학자들은 신체를 인간 지각의 결정적인 요인으로 탐구하며 이에 따라 수세기 동안 지배해온 서구 유럽 미적 이론을 변형시킨다. 이러한 성향은 디지털 미디어를 다루는 미디어아트에서 구체적으로 드러나며, 또한 인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 HCI의 분야에도 적용될 수 있다. 그러므로, 본 연구는 시대와 문화에 따라, 또한 기술의 발전에 따라 변해온 인간의 신체 담론을 철학적으로 고찰하고, 신체와 디지털 미디어 간 상호작용의 활발한 실험이 이루어지고 있는 구체적 미디어 아트 작품 사례들을 분석한다. 또한 이를 통해 컴퓨터와 인간의 상호작용에서의 신체는 하드웨어의 조작을 위한 도구가 아닌 공감각적이고 종합적인 지각의 주제가 될 수 있음을 증명한다.
센서 네트워크의 발달과 보급으로 유비쿼터스 센서 네트워크(USN: Ubiquitous Sensor Network)를 이용해 실생활에서 다양하게 활용되고 있다. 이런 방법 중 하나로 본 논 문에서는 크리켓 센서를 통하여 사용자가 직접 컴퓨터와 상호작용 할 수 있는 새로운 시스템을 개발하였고 그 결과를 기술하였다. 이 시스템 구축 과정을 통해 증강현실이 요구하는 인간 친화적이고 직관적인 인터페이스를 제시하였다.
지금까지 로봇 및 소프트웨어 에이전트들을 살펴보면, 감정 모델이 내부에 종속적으로 존재하기 때문에 감정모델만을 별도로 분리해 새로운 시스템에 재활용하기란 쉽지 않다. 따라서 어떤 로봇 및 에이전트와 연동될 수 있는 Engine of computational Emotion model (이하 EE로 표시한다)을 소개한다. 이 EE는 어떤 입력 정보에도 치중되지 않고, 어떤 로봇 및 에이전트의 내부와도 연동되도록 독립적으로 감정을 담당하기 위해, 입력 단계인 인식과 출력 단계인 표현을 배제하고, 순수하게 감정의 생성 및 처리를 담당하는 중간 단계인 감정 발생만을 분리하여, '입력단 및 출력단과 독립적인 소프트웨어 형태, 즉 엔진(Engine)'으로 존재한다. 이 EE는 어떤 입력단 및 출력단과 상호작용이 가능하며, 자체 감정뿐 아니라 상대방의 감정을 사용하며, 성격을 활용하여 종합적인 감정을 산출해낸다. 또한 이 EE는 로봇 및 에이전트의 내부에 라이브러리 형태로 존재하거나, 별도의 시스템으로 존재하여 통신할 수 있는 구조로 활용될 수 있다. 감정은 Joy(기쁨), Surprise(놀람), Disgust(혐오), Fear(공포), Sadness(슬픔), Anger(분노)의 기본 감정을 사용하며, 문자열과 계수를 쌍으로 갖는 정보를 EE는 입력 인터페이스를 통해 입력 신호로 받고, 출력 인터페이스를 통해 출력 신호로 내보낸다. EE는 내부에 감정마다 감정경험의 연결 목록을 가지고 있으며, 이의 계수의 쌍으로 구성된 정보를 감정의 생성 및 처리하기 위한 감정상태 목록으로 사용한다. 이 감정경험 목록은 '인간이 실생활에서 경험하는 다양한 감정에 대한 이해를 도모'하는 감정표현어휘로 구성되어 있다. EE는 인간의 감정을 탐색하여 적절한 반응을 나타내주는 상호작용 제품에 이용 가능할 것이다. 본 연구는 제품이 '인간을 공감하고 있음'을 인간이 느낄 수 있도록 유도하는 시스템을 만들고자 함이므로, HRI(인간-로봇 상호작용)나 HCI(인간-컴퓨터 상호작용)와 관련 제품이 효율적인 감정적 공감 서비스를 제공하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
최근, 몰입형 가상현실(IVR) 환경에서 가상 객체(Virtual Object)를 이용한 상호작용을 통해 교육, 의료, 산업, 원격지 협업 등 다양한 서비스에 활용되고 있다. 특히, 인공지능(AI) 기술을 접목하여 가상 휴먼을 사용자에게 가시화하고, 상호작용을 수행하는 연구가 활발하게 진행되고 있고, 이를 확장한 가상 반려동물에 관한 연구도 시작되고 있는 단계이다. 몰입 VR공간에서 가상 반려동물과 상호작용을 수행하기 위해서는 실제 환경에서 반려동물과 신체 접촉(쓰다듬기 등) 및 제스처와 같은 비언어적 상호작용(Non-verbal Interaction)이 소통을 위해 중요한 것처럼 가상 환경에서도 이러한 상호작용의 재현을 통해 몰입 경험을 높이는 요소에 대한 영향 분석이 필요하다. 본 논문에서는 몰입형 VR 환경에서 사용자가 가상 반려동물과 상호작용 체험을 수행할 때 패시브 햅틱(Passive Haptic)을 제공하고, 그 촉각(Tactile) 요소에 대한 영향 분석을 수행하였다. 패시브 햅틱의 촉각(Tactile) 요소를 모양(shape), 재질(texture) 항목으로 분류하여 그 변화의 정도에 따라 상호작용 효과에 어떠한 영향이 있는지 측정하였다. 실험 결과, 패시브 햅틱 피드백이 제공되는 몰입형 가상 환경에서 가상 반려동물 상호작용을 수행할 때 재질 요소의 단계(Level)의 차이에 따라 몰입감(Immersion), 공존감(Co-presence), 사실감(Realism), 친근감(Fridenliness) 측면에서 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 또한, 재질과 모양에 따른 통계적 상호작용 영향 분석에서 친근함 측정 결과에서 불쾌한 골짜기(Uncanny Valley) 효과가 있다는 것을 확인하였다. 본 논문의 연구 결과는 가상 반려동물 상호작용을 수행하는 콘텐츠 개발에 가이드라인으로 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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