• 감성과학
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• 제2권1호
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• pp.77-94
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• 1999

직물 및 직물 관련 제품에서 주로 사용되는 감성 어휘들의 관계 및 구조를 분석하기 위해 잡지 및 설문 조사 과정을 통해 어휘를 수집하였다. 수집된 어휘의 빈도를 조사하고, 어휘 적절성을 평가하여 감성어라고 생각될 수 있는 어휘들만을 정리하였다. 여기서 추출된 372개의 어휘는 직물 및 직물 관련 상황에서의 감성어로 사용될 수 있을 분만 아니라 유사 분야의 감성어 모형에 대한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다. 어휘들 간 관계구조에 대한 분석은 몇 가지 면에서 이뤄졌다. 자유연상 과제를 실시하여 어휘들 간 관계의 연결망(network)을 확인할 수 있었다. 어휘들이 내포하고 있는 의미의 여러 측면에서 어휘들 간 관계를 파악할 수 있도록 어휘들에 대해 다차원 분석을 실시한 결과 어휘 간 관계는 3차원이면 충분히 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 두 개의 주차원을 중심으로 어휘들의 공간 분포를 그리고 이들 어휘를 범주로 분류한 결과 대략 11개의 범주로 어휘들을 나눠볼 수 있었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.43-46
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• 1999

Today multi-item and small lot production has been applied to the general production system for consumers' needs. Therefore the production for consumers' needs have been product every moment, and buying have been made through various forms. But it is not easy for consumers to find the products which they want among many products. Furthermore although in the internet shopping mall many products can be presented to consumers, there are no ways to search fast the products which they want. This study has observed the fact that generally consumers' purchasing start with the image of products for their needs. So we suggest the way to show fast the most near products which consumers want in the internet by accepting Kansei words as product image.

• 감성과학
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• 제24권2호
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• pp.75-80
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• 2021

Do happy applicants achieve more? Although it is well established that happiness predicts desirable work-related outcomes, previous findings were primarily obtained in social settings. In this study, we extended the scope of the "happiness premium" effect to the artificial intelligence (AI) context. Specifically, we examined whether an applicant's happiness signal captured using an AI system effectively predicts his/her objective performance. Data from 3,609 job applicants showed that verbally expressed happiness (frequency of positive words) during an AI interview predicts cognitive task scores, and this tendency was more pronounced among women than men. However, facially expressed happiness (frequency of smiling) recorded using AI could not predict the performance. Thus, when AI is involved in a hiring process, verbal rather than the facial cues of happiness provide a more valid marker for applicants' hiring chances.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.120-129
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• 2011

본 연구의 목적은 3D 입체영상 라이드 필름에서 발현되는 사용자 감성을 규명하기 위하여 대표감성어휘를 도출하고 이들 간의 구조를 파악하는 것이다. 이를 위하여 감성관련 선행 연구를 고찰하고 3D 입체영상에 적합한 감성어휘를 수집하였다. 그 결과 206개 기초감성 어휘가 수집되었으며 이에 대하여 62명의 일반 사용자와 4명의 전문가에 의한 적절성 평가를 실시하였다. 이를 통해 77개의 감성어휘 후보를 선발 하였으며 단어 유사성을 배재하여 26개의 대표감성 어휘 후보를 선발하였다. 이를 기초로 자유연상 기법을 활용해 최종 15개의 대표감성어휘를 도출하고 감성어휘 간의 구조를 파악 할 수 있었다. 기존 감성에 대한 연구가 정지된 대상이라면 본 연구는 움직임에 대한 감성으로서 감각, 감정을 포함한 감성연구를 제안하며 향후 3D입체영상의 감성공간과 감성효과에 대한 연구로 이어질 것이다. 본 연구는 3D 입체영상 라이드 필름을 제작할 때 기초가 되는 디자인 지침을 제공할 것으로 기대된다.

• 디자인학연구
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• 제14권4호
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• pp.5-14
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• 2001

[감성지향 제품] 디자인에 있어서는 디자이너가 제품을 통해 표현하려는 이미지와 사용자가 제품을 통해 느끼는 감성적 평가와의 사이에 존재하는 갭(gap)이 문제가 되고 있는데, 이 갭을 해소하는 데에 있어 디자인 과정에서 활용되어진 이미지화상들과 디자인 평가를 위해 사용되었던 감성적 평가어 사이와의 관련도에 관한 정보는 특히 유효하다. 본 연구에서는 이러한 관련도 정보에 근거하여, 이미지 화상 및 이미지어 탐색을 통해 스타일링 디자인을 지원하는 감성검색시스템을 제안한다. 본 시스템에 있어서 관련도 정보는 이미지어와의 유사도를 유의어 계수로 상정한 퍼지 시소러스에 의해 표현된다. 또한 이미지어 사이의 유사도는 이미지 화상 평가를 기초로 산출된다. 이미지 탐색은 검색 중시도(weight)를 파라메터로한 퍼지 시소러스 전개의 알고리즘에 의해 실행되며, 탐색 모드로서 이미지어 상호간, 이미지어에서 이미지화상, 이미지 화상에서 이미지어, 이미지 화상간의 합계 네 종류의 모드가 제공 된다. 또한 이들 모드간의 이행은 직접 조작형 인터페이스에 의해 실행되며, 이로 인해 아이디어 탐색단계에 있어서의 디자이너의 발상과정이 원활하게 지원된다. 시스템은 감성적 평가의 계측 유니트와 갭의 연산, 가시화 유니트로부터 구성되며, 조작의 일관성을 유지하기 위해 통일적인 인터페이스의 환경 하에서 구축하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.64-72
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• 2014

최근 인터페이스의 중요성이 강조되면서 사용자에게 조작을 도울 수 있는 요소로서의 아이콘의 기능과 미적 요소로서의 조형적 기능이 강조되고 있다. 특히 기능적 측면에서 사용자의 이해 정도를 측정하기 위한 다양한 리서치 방법론들이 시도 되고 있으나, 그간의 통계적인 분석을 중심으로 하는 정량적 조사 방식의 사용자 평가 방법이 다수의 동의에 지나치게 의존하면서 한계에 부딪히게 되었다. 이런 한계를 극복하고자 사용자의 감성체계나 이해체계를 기반으로 미적 인상이나 개성 등의 감성을 측정하고, 아이콘을 디자인 하려는 방법론의 시도가 지속적으로 시도되고 있다. 이에 본 논문은 연상단어를 이용한 평가 방법론 제안하고 프린팅제품의 아이콘 디자인에 응용하여 적용함으로서 사용자 감성과 이해도를 측정하여 아이콘 디자인에 반영 하기위한 실증적 연구를 시도 하였다. 이 과정을 통해 사용자 감성과 이해도 평가를 기반으로 한 디자인 평가 방법에 대한 개괄을 알아보고, 프로젝트에 적용하여 효과적인 디자인 방법론을 논의 하고자 하였다. 이는 구체적인 사례를 통해 연구 방법론을 적용함으로서 교과서적인 논의에서 벗어나 실 적용측면에서의 논의를 진행 하고자 하는 목적으로 진행 되었다. 본 연구를 통해 아이콘 디자인 측면에서 사용자의 감성과 이해도를 객관화 하고 디자인에 적용할 수 있는 방법론을 제시하였으며, 이를 기반으로 아이콘 및 GUI 디자인을 진행 하는데 있어 활용 될 수 있을 것으로 기대 된다.

• 감성과학
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• 제17권3호
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• pp.57-64
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• 2014

본 논문에서는 Russell의 감정차원 모델("A Circumplex Model")의 차원 축 중 Arousal 축의 요소(active, inactive)간의 연관성을 파악하여 새로운 감정 표현 방식을 제안한다. Russell의 감정차원 모델은 arousal, valence의 2개의 축 위에 감정을 나타내는 단어(happy, joy, sad, 긴장 등)를 하나의 점으로 표현한다. 이런 Russell 모델은 감성과학, HCI, 심리학 등 여러 분야의 연구에 가장 많이 사용되는 감정 차원이다. 하지만 기존의 연구(복합적 감정, 감정과 감성, arousal 축과 valence 축의 차이점 등)에서는 Russell의 감정차원 모델은 표현방법의 수정이 필요하다고 주장하였다. 따라서 본 논문에서는 2개의 차원 축(arousal, valence) 중 arousal 축의 요소(active, inactive) 간의 연관성을 확인하고 실험을 통하여 사용자들이 본인의 각성(arousal) 정도를 어떠한 방식으로 표현하는지 확인하여 Russell의 감정차원 모델의 새로운 표현 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식을 이용하여 Russell 모델의 문제점을 보완하였으며, 기존 연구에 대한 근거가 될 수 있었다.

• 감성과학
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• 제15권4호
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• pp.425-440
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• 2012

인터넷의 규모가 커지면서 주관적인 데이터가 증가하였다. 이에 주관적인 데이터를 자동으로 분류할 필요가 생겼다. 감성 분류는 데이터를 여러 감성 종류에 따라 나누는 것을 말한다. 감성 분류 연구는 크게 자연어 처리와 감성어 사전 구축을 중심으로 이루어져 왔다. 이전의 감성 분류 연구는 자연어 처리 과정에서 형태소 분석이 제대로 이루어지지 않는 문제와 감성어 사전구축 시 등록할 단어를 선별하고 단어의 감성 정도를 정하는 데에 명확한 기준을 정하기 힘든 문제가 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 감성 분류에 대용량 데이터와 통계적 접근의 조합을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어의 의미를 찾는 대신 수많은 데이터에서 등장하는 표현들의 통계치를 이용하여 감성 판단을 하는 것이다. 이러한 접근은 자연어 처리 알고리즘에 의존하던 이전 연구와 달리 데이터에 집중한다. 대용량 데이터 처리를 위해 하둡과 맵리듀스를 이용한다.

• 감성과학
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• 제16권2호
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• pp.157-166
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• 2013

자동차 인테리어에 사용된 여러 가지 재질에 대하여 현재까지 촉감을 측정하고 평가하여 소재의 적용과 표면질감의 기준을 결정하고자 했던 연구는 자동차의 조작 장치에 대한 인간공학적 평가, 시각적 디자인요소에 대한 연구에 비해서는 많지 않다. 본 연구에서는 자동차 인테리어의 여러 소재에 대한 촉감 관련 감성을 측정하고 평가하는데 사용될 수 있는 촉감 관련 대표감성을 추출하고자 하였다. 기존의 감성어휘 연구에서 추출되어 있는 대표감성어휘를 이용하여, 자동차에 탑승하여 여러 재질을 보고 만지면서 촉각으로 느껴지는 촉감에 대해 느껴지는 감성어휘와 자동차 사용기의 분석 및 자동차 전문가에 대한 인터뷰 등을 종합하여 최종적으로 52개의 촉감 관련 감성어휘를 추출하였다. 이를 요인분석한 결과 거칠기, 단단함, 마찰감, 안락감, 뻣뻣함, 부드러움, 온도감, 매끈함, 친숙함, 유연함 등 10개의 대표감성으로 분류되었다. 이러한 대표감성 어휘는 자동차 인테리어의 촉감에 대한 소비자의 감성을 측정하고 평가하는데 활용될 수 있을 것이며 금속, 플라스틱, 가죽 등 다양한 소재들의 고급감을 향상시킬 수 있는 질감을 결정할 수 있는 감성평가의 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 감성과학
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• 제13권4호
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• pp.647-658
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• 2010

본 연구의 목적은 초등학교 학생들을 대상으로 뇌파 자기-조절 뉴로피드백 훈련이 회상기억과 재인기억에 미치는 효과를 검토하는 것이다. 이를 위해 36명의 초등학교 학생들을 자기-조절 4 회기의 뉴로피드백 훈련을 받는 훈련집단과 이러한 처치가 제공되지 않은 통제집단으로 각각 18명씩 무선할당한 후에, 각 회기에 따라 회상기억과 재인기억 수행의 변화를 관찰하여 분석하였다. 그 결과 회상기억과 재인기억 모두 자기-조절 뉴로피드백 훈련집단이 통제집단에 비해 더 우수한 수행을 보였을 뿐만 아니라 훈련회기가 증가함에 따라 두 가지 수행치 모두 향상되는 것이 관찰되었다. 특히 기억해야 하는 표적단어의 수로 조작한 과제의 난이도가 증가 할수록 훈련 효과도 더 증가하였다. 본 연구의 결과는 자기-조절 뉴로피드백 훈련이 피훈련자의 주의력을 향상시켜 주요 인지과정 중 하나인 단어 기억 수행을 향상시키는데 도움이 될 수 있다는 것을 시사한다.