• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.651-655
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• 2008

가상현실은 감각기관(시각, 청각, 촉각)에 전달하는 정보를 조작하여 실제적인 가상의 3차원환경을 사용자에게 제공한다. 최근에는 가상현실은 아바타라는 객체의 등장으로 단순히 사용자에게 가상의 공간을 제공하는 것을 넘어서 가상의 공간에서 타인을 대변하는 아바타와 여러 상호작용을 통해서 또 다른 하나의 가상의 사회를 제공할 수 있는 도구로 자리 잡고 있다. 실제 사회에서의 사회적인 관계에서는 타인과 직접적인 상호작용이 많이 발생하게 되는데, 기존의 연구들은 아바타와 실제적인 상호작용을 하는 환경이 아니었다. 따라서, 본 연구에서는 가상의 아바타와 실제로 상호작용을 할 때 아바타를 어떻게 인지하는 지를 알아보기 위해서 가상환경에서 아바타를 만나서 악수를 청하였을 때 아바타가 악수를 받아들이거나 거절하는 환경을 구현하여 뇌 기능영상 연구를 수행하였다. 아바타의 행동이 어떠한 느낌을 주었는지를 알아본 설문지 결과에서 악수를 받아이들인 아바타에 대해서는 긍정적이고, 적절한 행동을 한다고 받아들인 반면, 악수를 거부한 아바타 에서는 나에게 부정적인 감정을 가기고 있고 거부하고 있다고 피험자가 인식한 것으로 나타났다. 뇌 기능영상 분석 결과 상대 아바타가 악수를 받아준 경우와 거절한 경우 공통적으로 the primary visual area, the visual association area, the SMA, the premotor area과 the cerebellum등의 영역에서 뇌 활성화가 나타났다. 설문결과와 fMRI 분석 결과 이는 피험자가 아바타를 나와 구별되는 사회적인 객체로 인지하였고, 아바타의 동작도 사회적 의미가 있는 동작으로 받아 들였다는 것을 의미한다. 다르게 말해 가상의 아바타가 행동을 통해서 사회적 context 뿐만 아니라 감정도 전달이 가능하다는 것을 의미한다. 본 연구는 fMRI 환경에서 실제로 상호작용이 가능한 환경에서 아바타의 행동에 대한 사용자의 인지를 알아보았다는 것에 의의가 있다고 하겠다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.53-62
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• 2004

인간과 컴퓨터간의 상호작용에 있어서 감정처리는 매우 중요한 부결이다. 특히, 비디오 정보처리에 있어서 사용자의 감정을 처리할 수 있다면 비디오 검색이나 요약본 추출 등 다양한 응용분야에 활용이 가능하다. 비디오 데이터로부터 이러한 감정 처리를 하기 위해서는 감정에 관련된 특징들을 표현하고, 검출하는 것이 필요하다. 쉽게 추출이 가능한 색상이나 모션 등의 저급 특징들로부터 고급 개념인 감정을 검출하는 것은 매우 어려운 일이지만, 감정에 관련된 여러 장면으로부터 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 같은 통계적인 분석을 통해 감정에 관련된 특징들을 검출하는 것은 가능하다. 본 논문에서는 색상, 모션 및 셧 길이 정보로부터 감정과의 관련된 특징을 표현하고 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 특징을 사용하여 감정 검출에 관련된 실험을 한 결과 바람직한 결과를 얻었다.

• 감성과학
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• 제20권4호
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• pp.31-40
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• 2017

본 연구는 한류 콘텐츠 소비 시 나타나는 한국, 일본, 미국의 감정 반응을 통해 국가별 소비 성향을 규명하는 데 목적이 있다. 방대해진 텍스트 리뷰를 이용한 감정 분석 연구가 주목받고 있고, 콘텐츠 수요에 환경적 특성이 주요한 영향을 주고 있음에도, 국가별 감정 반응 차이에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는, Russell(1980)이 제시한 감정 원형 모델을 사용하여 한국형 판타지 멜로드라마 <도깨비>에 대한 국가별 감정 단어의 변수 중요도 및 단어 간 연관을 비교하였다. 우선, 2017년 1월 26일부터 3월 26일까지 2달간의 텍스트 리뷰를 수집하였다. 둘째, 수집한 데이터로부터 Russell의 감정 모델에 해당하는 감정 단어를 선별하였다. 셋째, 선별한 데이터에 랜덤 포레스트를 적용하여 변수 중요도를 평가하였다. 넷째, Russell 축에 따른 주요 감정 단어 간 연관성을 비교하였다. 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 학습된 모델의 정확성을 측정하였다. 실험 결과, 국가별 감정 단어의 변수 중요도에서 한국과 미국은 Happy, 일본은 Pleased가 가장 중요한 변수로 나타남을 확인하였다. 단어 간 연관성에서 한국은 수동적 불쾌감, 미국과 일본은 수동적 쾌감이 강하게 나타나는 경향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해, 한류 콘텐츠에 대한 국가별 감정 반응 차이를 확인할 수 있을 것으로 기대한다.

• 감성과학
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• 제18권4호
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• pp.119-128
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• 2015

전자책이 널리 보급됨에 따라 반사형 디스플레이 기반인 단말기의 수요도 증가하고 있다. 본 연구에서는 책을 읽을 수 있는 종이책, E-ink 전자책, LCD 태블릿의 감성과 독서 상태를 비교했다. E-ink 전자책에 대한 소비자의 감성반응을 알아보기 위해 감성평가 후 독서 장치의 종류에 따른 가독성, 선호도 실험을 수행하였다. 실험은 화면으로만 판단할 수 있도록 마스크를 제작했으며 컨텐츠의 내용만 다르게 설정하고 모든 조건과 환경을 동일하게 하였다. 감성반응 파악을 위한 감성어휘 실험에서는 의미분별법을 활용한 결과 LCD보다 E-ink 전자책을 종이와 가깝게 느끼는 것으로 나타났다. 가독성에 대한 선호도를 알아보기 위한 실험에서는 자기보고식 설문을 한 결과 LCD보다는 E-ink 전자책을 선호하였으며 E-ink 전자책보다는 종이를 선호하거나 비슷하게 선호하는 것으로 나타났다. 사용자들이 E-ink 전자책을 종이와 비슷한 감성을 갖고 있으므로 E-ink 전자책이 종이책을 대체할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디자인학연구
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• 제18권1호
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• pp.69-80
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• 2005

지금까지 감성어휘에 대한 연구는 감성공학분야에서 많이 진행되었는데, 기존의 감성어휘에 대한 연구들은 대부분 제품의 외관에서 느끼는 인간의 감성을 표현하는 어휘나 제품의 외관 자체를 감성적으로 표현할 수 있는 어휘들에 관련된 것이 많았다. 하지만 제품을 사용하면서 표출되는 인간의 감성에 관련된 감성어휘에 대한 연구는 아직 많이 이루어지고 있지 않는 실정이다. 이에 본 연구에 써는 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발될 수 있는 인간의 감성 변화를 나타낼 수 있는 감성어휘들을 추출해 보았다. 우선 심리학, 언어학, 감성공학 등의 분야에서 수집된 기존의 감성어휘들을 조사하여 통합하는 과정을 거쳤다 또한 쇼핑몰 사이트 및 매니아들을 대상으로 하는 전문 사이트 등에서 사용자들이 남긴 제품 사용후기를 통해 감성어휘를 수집하였다. 마지막으로 소리내어 생각하기(Think Aloud)를 활용하여 실험실에서 사용자들로 하여금 일련의 태스크를 수행하게끔 하고 제품을 사용하면서 느끼는 자신의 감성을 말로 표출하게 하였다. 수집된 어휘들을 일정한 기준에 따라 삭제 또는 통합하고, 적합성 평가를 위한 두 차례의 설문조사를 실시하여 최종적으로 제품을 사용하는 도중에 유발될 수 있는 인간의 감성을 파악하기 위한 88개의 감성어휘를 추출하였다. 추출된 감성어휘들을 요인분석을 통해 '심미성', '사용적 만족성', '신규성', '불편성', '유쾌성', '우수성' 등 6개 감성 카테고리로 구분하여 사용자들이 제품을 사용하면서 표출하는 대표감성을 추출하였다. 본 연구를 통해 추출된 감성어휘와 대표 감성은 제품을 사용하면서 표출되는 인간의 감성을 측정하는 데에 필요한 주관적 평가자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 감성과학
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• 제16권4호
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• pp.469-480
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• 2013

본 논문에서는 기존에 Russell의 감정차원 모델(A Circumplex model)상에서 데이터의 분산 값을 줄이고, 복합적감정(mixed feelings)을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. Russell의 감정차원 모델은 감정을 뜻하는 단어(기쁨, 슬픔, 행복, 신남 등)를 제시한 뒤, 자가진단방식(SAM)을 이용하여 단어들의 평균과 분산을 구하고, 각 단어들을 PAD차원(Pleasure, Arousal, Dominance)에 하나의 점으로 표시한다. 하지만 다른 연구자에 의하여 Russell모델의 문제점으로 각 단어들의 분산 값이 커서 데이터의 신뢰도나 정확성이 떨어지며, Russell의 모델의 구조에선 복합적 감정(mixed feelings)을 표현할 수 없는 등의 문제점들이 지속적으로 제기되었다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 설문 방식의 변화를 통해서 실험을 진행하여, 데이터의 분산 값을 줄일 수 있었다. 또한 복합적 감정을 유발 할 수 있는 실험을 통해 감정 상태의 긍정적/부정적인 부분의 관계를 확인해보고, Russell모델에서도 복합적 감정을 표현할 수 있음을 입증하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 기존의 연구에서 보다 신뢰도와 정확도가 높은 데이터를 얻을 수 있으며, Russell모델을 적용시키기 어려웠던 생체신호, 복합적 감정, 실감 방송 등의 여러 분야에 적용 시킬 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.9-17
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• 2010

사용자의 감성 상태에 적절한 반응을 보이는 로봇 또는 인터랙티브 캐릭터에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 문장 입력에 대하여 사용자의 의도와 감성 상태에 적절한 응답을 제공하는 지능형 메신저를 개발한다. 사용자의 의도 및 감성 상태 인식을 위하여, 지능형 메신저는 화행 분석 및 감성 분석 기능을 포함한다. 또한, 감성 및 화행 표현을 위한 태그가 추가된 AIML 기반의 대화형 스크립트를 사용한다. 대화형 스크립트에서 사용자의 감성에 적합한 답변을 찾으면, 지능형 메신저는 그 답변을 대화창에 보여줌과 동시에 애니메이션 캐릭터가 사용자의 감성과 동조화된 감정 표현 동작을 수행하도록 한다. 만일 감정을 표현하는 애니메이션 캐릭터가 무선 네트워크를 통하여 콘텐츠 로봇과 동기화된다면, 사용자와 동일 공간에 존재하는 콘텐츠 로봇은 사용자에 대하여 감성적 반응을 보일 수 있다.

• 디자인융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.17-28
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• 2018

운전 중 주행목적 외에 기기를 손으로 조작하는 행동은 사고위험을 높이는 주된 요인이며, 이를 보완할 수 있는 차량용 음성대화 인터페이스의 디자인이 최근 활발히 연구되고 있다. 이 연구는 차량용 음성대화 인터페이스의 Barge-in 기능의 사용이 사용자 경험에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 실험참가자를 대상으로 모의 주행을 하면서 내비게이션 조작과 음악재생 맥락으로 나누어 두 가지 태스크를 수행하도록 하도록 하였다. 각 참가자의 태스크 수행 후 기능 사용자 경험 측정을 위한 설문조사를 실시하였으며, 사용자 경험 요인으로 유용성, 사용성, 만족도, 감성을 측정하였다. 그 결과 대부분의 경험 요인에서 Barge-in 기능을 사용할 경우가 더 낫다고 평가되었다. 내비게이션 조작에서는 사용성 차원, 음악재생에서는 사용성, 감성 차원에서 유의미한 차이가 나타나 Barge-in 기능이 실제 사용자의 사용성과 감성 차원의 긍정적인 효과가 있음을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제19권4호
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• pp.41-54
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• 2016

온라인 상거래가 일상의 한 행위로 자리 잡은 요즈음 오프라인 채널과 온라인 채널 간의 간극이 점점 좁혀지고 있다. 즉, 종전에는 오프라인 상에서의 소비자 구매행위와 온라인상에서의 소비자 구매행위가 판이하게 달랐으나 온라인상에서의 다양한 상거래가 보편화되면서 이제는 온라인상에서의 구매행위에 대한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 그러나, 아직도 오프라인상에서의 신뢰가 온라인 구매행위에 미치는 영향에 관한 연구가 피상적인 수준에 머물러왔다. 이에 본 연구에서는 기존 연구의 한계를 극복하기 위하여 개인이 느끼는 뉴로티시즘 성향이 온라인상에서 사용자가 느끼는 불확실성, 거래비용, 그리고 만족 및 지속구매의도에 미치는 조절효과를 체계적으로 분석하고자 한다. 406부의 유효한 설문지를 토대로 분석한 결과, 사용자가 느끼는 거래비용은 온라인쇼핑 지속구매의도에 부의 효과를 미치고 있지만, 만족에는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 사용자가 가지고 있는 뉴로티시즘 성향은 온라인쇼핑 지속구매의도와 그 영향 요인들 간의 모든 관계에서 유의한 조절효과를 보이고 있는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.447-454
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• 2022

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.