본 논문에서는 애니메이션 캐릭터의 표정 연출의 효율성을 높이기 위해 정서 상태의 변화에 따라 다양하고 주어진 상황에 부합하는 표정을 쉽게 구현할 수 있는 표정생성 프로그램을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선, Russell의 내적 정서 상태의 차원 모형을 근거로 쾌-불쾌, 각성-비각성의 내적 정서 상태 정보를 포함한 9가지 표정을 정의하였다. 그리고 각각의 표정에 대해 본 연구에서 제안한 표정생성 프로그램을 이용하여 두 차원의 중앙에 위치하는 무표정 자극을 8가지의 가능한 표정 변화 방향으로 이동시킴으로써 정서 차원에서의 미묘한 위치 변화에 따라서도 다양한 표정 생성이 구현될 수 있음을 확인하였다. 향후 이러한 프로그램은 복잡한 정서를 가진 표정을 쉽고 다양하게 구현할 수 있는 표정 자동생성 시스템 설계의 기초적 프로그램으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 타셈 싱 감독의 작품들을 숭고이론과 연관하여 분석하였다. 영화라는 매체가 크게 스펙터클과 내러티브가 맞물리며 작용한다고 볼 때 타셈의 강점은 주로 스펙터클에서 나온다. 타셈의 독특한 스펙터클은 감미롭고 유쾌하다기보다는 기이하고 장엄하며 환상적이다. 미는 감미롭고 긍정적인 쾌이고 숭고는 주체가 파악할 수 있는 것과 주체가 표상들로 나타낼 수 있는 것 사이의 분열이라는 불쾌로부터 유래하는 부정적인 쾌라는 칸트와 리오타르의 전제를 받아들인다면 타셈의 스펙터클은 확실히 미보다는 숭고에 가깝다. <더 폴>은 내러티브적인 측면이나 스펙터클적인 측면에서 모두 타셈의 특성을 잘 보여주는 작품으로, 이 작품을 집중적으로 분석함으로써 타셈의 영화가 주는 숭고미를 관찰할 수 있다. <더 폴>이 다섯 살짜리 소녀를 앞세워 제시하는 '이야기의 상상된 비전'은 거대하고 신비로우며 아이답게 컬러풀하다. 이 작품의 스펙터클은 관객의 상상할 수 있는 한계를 압도적으로 초월하여 경탄을 불러일으키며 숭고를 체험시킨다. 그러나 여기서 중요한 것은 이렇게 스펙터클을 통해 불러일으켜진 숭고가 그것만으로 끝나는 것이 아니라는 점이다. 타셈의 거대한 스펙터클은 영화 속에 묘사된 현실과 상상된 비전 사이를 오가면서 내러티브에 추진력을 더해 관객이 영화의 내적 논리 속으로 몰입하게 만드는 힘으로 작용한다. 그리고 이렇게 이루어진 몰입을 통해 관객은 로이와 알렉산드리아와 함께 하며 그들이 만들어낸 이야기 속 영웅들이 겪는 비극적 모험담을 기꺼이 체험한다. 즉 타셈의 스펙터클이 주는 숭고는 영웅들의 죽음이라는 내러티브적 숭고와 겹치면서 관객으로 하여금 '존재의 고양'을 느끼게 하고, 결국 총체적인 숭고 체험으로 승화되는 것이다.
본 연구에서는 제품 이미지에 대한 선호 반응에 있어서 뇌의 반응 패턴의 특징을 파악하고, 피험자가 동일한 대상에 대하여 직관적으로 평가한 선호도 결과와 비교 분석하였다. 첫 번째 실험은 하나씩 별도로 제시된 제품 이미지에 대하여 느끼는 인상을 파악하기 위하여 뇌파 측정을 통한 쾌적도를 산출하였다. 두 번째 실험은 피험자가 모든 제품 이미지를 일시에 비교하며 선호도를 직접 평가하도록 하였다. 첫 번째 실험을 '독립적 인지 반응'이라 하고, 두 번째 실험을 '상대적 인지 반응'이라고 할 때 그 반응의 특성은 다음과 같다. '독립적 인지 반응'에서는 자신의 경험에 의해서 축적된 정보와의 비교에 의하여 절대 가치로서의 감정 상태를 표현하게 되며, '쾌' 또는 '불쾌'라고 하는 감정이 절대적 가치로서 지속된다. '상대적 인지 반응'에서는 이미지를 인지하는 단계에서 비교되는 다른 이미지 정보와의 상대적인 감정 상태를 표현하게 되며, 이때에는 '진정'이나 '흥분'에 해당하는 감정 상태가 상대적 가치로 작용한다.
영상을 주의 깊게 시청하는 관객은 보이는 영상의 성격에 따라 여러 심적 변화를 경험한다. 기쁨, 슬픔, 놀람 등 관객이 느낄 수 있는 다양한 감정 상태는 심리학에서 많이 활용되는 제임스 러셀(James Russell)이 정의한 감정 원형모형을 통해 정리된다. 관객이 느낄 수 있는 감정들 중에서도 특히 지그문트 프로이트(Sigmund Freud)가 언급한 언캐니(uncanny)는 기존의 명료한 정서적 개념들의 틈새에 존재하는 첨예한 중간자로 대변된다. 언캐니 현상은 비윤리적으로 인식되는 영상을 시청하는 관객이 보편적으로 느끼는 불쾌한 부분이 쾌로 수용되는 상태, 즉 사회적 금기에 대해 긍정적인 상태이기 때문에 이는 사회윤리적인 해석과 더불어 명확한 수리적 분석이 후행될 때 비로소 첨예한 심리상태로서 분석 가치를 지닌다. 따라서 본 논문에서는 감정 원형모형과 언캐니 상태를 분석하고, 관객의 언캐니 상태에 관한 가설을 설립하여 ECG(Electronic Cardiogram)와 GSR(Galvanic Skin Response) 신호 측청과 같은 생체신호 실험을 수치화한 결과를 러셀의 감정 원형모형을 기반으로 분포, 거리, 시간 등을 분석하는 방향으로 진행된다.
기존의 연령별 얼굴정서 인식 비교 연구에서는 정서별로 연령 간에 어떤 차이가 있는지 밝혔다. 이에 Kim(2021) 연구에서는 개별 정서가 아닌 정서공간에서 표상된 정서를 연령 간 비교하였다는 점에서 의의가 있으나, 기술적(descriptive) 비교만 시행하였을 뿐, 통계적 유의미 검증을 하지 않았다는 한계가 있다. 본 연구에서는 표상 유사성 분석(representational similarity analysis) 방법을 통해 연령간 실제 데이터 및 정서 모델 유사성행렬을 직접적으로 비교하였다. 또한 개인차 다차원척도법(individual differences multidimensional scaling)을 통해 연령간 정서 차원에 대한 비중을 비교하였다. 그 결과 실제 데이터 비교에서 노년 집단은 청년 및 중년 집단과 가장 유사하지 않았으며, 쾌불쾌 차원이 포함된 정서 모델과의 유사성 비교에서도 가장 유사하지 않았다. 또한 노년 집단은 각성 차원에 대한 비중이 청년 및 중년 집단과 유사하지 않음이 발견되었다. 본 연구는 실제 데이터, 정서 모델, 그리고 정서 차원 비중이라는 세 가지 측정치에 대해 노년 집단과 청년 및 중년 집단과의 차이를 통계적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있다.
사람의 이미지 감성인식은 각기 다른 성향으로 표현된다. 현재는 감성인식을 객관적으로 평가하려는 감성컴퓨팅 연구가 활발하게 연구되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 연구는 실행에 많은 문제점을 갖고 있다. 첫째, 감성인식 면에서 비객관적이고, 부정확하다. 둘째, 감성인식의 상관관계가 불명확한 점이다. 그리하여 본 연구의 필요성으로 이미지 감성의 규칙성을 실험하여 감성컴퓨팅 방식으로 제어하고자 한다. 또한 본 연구의 목적으로 감성인식을 숫자화하고, 객관화하는 이미지 감성컴퓨팅 시스템 방식을 적용하고, 사람의 감성과의 유사 정도를 비교한다. 이미지 감성컴퓨팅 시스템의 주요 특징은 감성인식을 숫자화 된 디지털 형식으로 계산한다. 그리고 감성컴퓨팅의 연구배경은 감성을 디지털화하는 James A. Russell의 핵심 효과(Core Affect)를 활용한다. 핵심 감성으로 쾌정도(X축)인 쾌와 불쾌, 긴장도(Y축)인 긴장과 이완의 감성축이고, 감성컴퓨팅 연구에 적용한다. 감성축은 연관된 대표감성으로 아주 기쁜, 흥분, 의기양양, 행복한, 자족, 고요한, 여유로운, 조용한, 피곤한, 무기력한, 우울한, 슬픈, 화가 난, 스트레스, 불안, 긴장된 감성의 16개로 구분하여 감성컴퓨팅에 적용한다. 본 연구의 과정은 이미지 감성컴퓨팅 계산식의 핵심인 색채 요소를 활용하여 색상, 명도, 채도를 감성속성요소로 적용한다. 감성속성요소는 중요도인 가중치를 적용하여 비율을 계산하고, 쾌정도(X축)와 긴장도(Y축)의 감성점수로 측정한다. 다시 교차된 감성점을 바탕으로 감성원으로 확장하고, 포함된 대표감성크기로 상위 5위인 주요대표감성으로 선별한다. 또한 사람의 이미지 감성을 16개 대표감성점수로 측정하고, 상위 5위의 대표감성으로 구분한다. 연구결과 감성컴퓨팅의 주요대표감성과 사람의 감성인식의 주요대표 감성을 비교하여 일치하는 대표감성수에 따라 감성의 유사 정도를 검증한다. 감성컴퓨팅 유사성 실험 결과 주요대표감성의 평균 일치율은 51%이고, 2.5개의 대표감성이 사람의 감성인식과 일치했다. 본 연구를 통해 감성컴퓨팅 계산 방식과 사람 감성인식의 유사 정도를 측정했고, 감성계산식의 객관적인 평가기준을 제시했다. 향후 연구에서는 좀 더 높은 일치율 향상의 방안과 감성계산식의 가중치 연구가 유지되어야 할 것이다.
오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.
본 연구는 '자아'와 친한 정도를 나타내는 '사회적 거리'와 사고에 관여하는 요인으로 알려진 유발된 정서가 도덕적 딜레마에서의 도덕 판단에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 실험 1은 딜레마 속 행위자의 사회적 거리에 따라 도덕성 및 행동 적합성에 대한 판단이 달라지는지 살펴보았다. 실험 결과, 사회적 거리에 따라 도덕성에 대한 판단에 차이가 있다는 것을 확인하였다. 즉, 동일한 행동이라도 낯선 사람보다 자신과 가까운 대상이 했을 때 행위의 도덕성에 대해 덜 엄격하게 판단하였다. 이러한 사회적 거리에 따른 도덕성의 판단 차이는 비개인적 딜레마에서 두드러지게 나타났다. 반면 행동의 적절성 판단에 있어서 사회적 거리에 따른 차이는 발견되지 않았다. 실험 2에서는 유발된 정서에 따라 딜레마 속 행동에 대한 도덕성 및 행동 적합성에 대한 판단이 달라지는가를 알아보고자 하였다. 실험 결과, 정서의 쾌-불쾌 차원은 도덕성을 가늠하는 데에는 차이를 보이지 않지만, 행동이 얼마나 적절한 것인가를 판단하는 경우에는 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 사회적 거리와 정서에 따라 도덕 판단이 달라질 수 있다는 것을 밝혔다. 또한 두 종류의 딜레마 모두에서 사람들이 도덕성과 행동 적합성을 구분한다는 것을 확인하였을 뿐만 아니라 이들을 판단하는데 영향을 미칠 수 있는 요인이 다를 수 있다는 것을 보여주었다는 데에 그 의의가 있다.
최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 얼굴 정서자극을 이용한 정서 차원연구에서는 쾌불쾌차원(valence)과 각성차원(arousal)이라는 두 가지의 핵심정서(core affect)의 구조가 밝혀졌는데, 이러한 정서차원 구조가 일반적인 지, 그렇지 않다면 정서차원 인식에 영향을 미치는 요인은 무엇인지 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 얼굴 자극의 연령이 주요한 요인 중 하나라고 정하고, 6가지 정서 표현(화난, 역겨운, 두려운, 행복한, 중립적인, 슬픈)이 세 연령(청년, 장년, 노년)층에 차이가 있는지 살펴보았다. 기존 연구에서는 두 얼굴 자극의 유사성을 직접 물어보는 경우가 많았는데, 본 연구에서는 정서 간 유사성을 직접 측정하지 않고 두 가지 얼굴 자극이 함께 제시될 때 두 정서 표현이 같은지 다른지에 대한 판단을 하도록 하는 간접적인 측정을 하였다. 각 연령별 데이터를 다차원척도법으로 분석한 결과, 세 연령대 모두 화난-역겨운, 그리고 슬픈-역겨운 정서쌍이 유사성이 높았다. 연령간 차이로는 노년 정서자극에 대해서 위 두 쌍 외에 화난-슬픈, 화난-중립적인, 중립적인-슬픈, 역겨운-두려운의 정서쌍에 대해서도 유사성이 높음을 확인하였으며 이러한 경향은 나머지 두 연령대에서는 발견되지 않았다. 같은 정서 쌍에 대한 결과에서는 '슬픈'이 노년층에서만 정확도가 매우 낮았으며, 이는 슬픔을 표현하는 노년층의 얼굴 정서를 쉽게 구분하기 어렵다는 점을 시사한다. 본 연구는 두 얼굴 정서에 대해 직접적인 유사성을 묻는 것이 아닌, 정서 판단을 통해 간접적으로 정서 간 유사성을 유도하는 방법으로도 정서 차원 연구가 시사한다. 또한 여러 연령 별로 전반적으로는 쾌불쾌, 각성이라는 주요 정서 차원이 잘 드러나지만 노년층의 특정 정서 표현에 대한 인식이 다른 연령대의 정서 표현보다는 차이가 있을 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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