본 연구에서는 소셜 비디오 플랫폼 환경에서 동영상 기반 커뮤니케이션을 통해 동영상을 시청하는 사용자와 타인들 간의 관계가 사용자의 긍정적 감정과 사회적 소속감에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 해당 연구에서는 사회 충격 이론(Social Impact Theory)과 자기 점검 이론(Self-Monitoring Theory)이라는 심리학 이론을 토대로 동영상 기반의 새로운 상호작용 수단을 활용한 대안을 검증하기 위해 실제 동영상 기반의 소셜 비디오 플랫폼 환경을 구축하여 실험 연구를 진행하였다. ANOVA 분석 결과, 동영상을 보는 환경에서 타인의 모습이 실시간으로 보일 때, 또는 나 자신의 얼굴이 화면에 함께 제시될 때, 그렇지 않을 때 보다 사용자는 긍정적인 감정과 사회적 소속감을 더 크게느끼는 것을 확인할 수 있었다. 또한 위의 두 조건이 동시에 제공될 때가 그렇지 않을 때보다 사용자들이 느끼는 긍정적 감정의 증가 폭이 더 컸다. 본 연구 결과를 통해 궁극적으로 새로운 소셜 비디오 플랫폼의 형태에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것이라 기대한다.
사용자의 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 구현하려는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사람과 기계간의 효과적인 상호작용과 사용자의 상황 인식을 위해 사용자의 얼굴 표정 기반의 감정 인식이 HCI의 중요한 수단으로 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 베이지안 분류기를 이용하여 상황에 민감한 얼굴 표정에서 기본 감정을 강건하게 인식하는 문제를 다룬다. 표정에 기반한 감정 인식은 두 단계로 나뉘는데 본 연구에서는 얼굴 특징 추출 단계는 색상 히스토그램 방법을 기반으로 하고 표정을 이용한 감정 분류 단계에서는 학습과 테스트를 효과적으로 실행하는 새로운 베이지안 학습 알고리즘인 EADF(Extended Assumed-Density Filtering)을 이용한다. 상황에 민감한 베이지안 학습 알고리즘은 사용자 상황이 달라지면 복잡도가 다른 분류기를 적용할 수 있어 더 정확한 감정 인식이 가능하도록 제안되었다. 실험 결과는 표정 분류 정확도가 91% 이상이며 상황이 드러나지 않게 얼굴 표정 데이터를 모델링한 결과 10.8%의 실험 오류율을 보였다.
재미있는 게임을 만들기 위해 다양한 측정기법들이 개발 과정에서 사용된다. 경험적인 부분에 대해서는 측정 및 분석이 어렵기 때문에 일반적으로 데이터를 수치화하기 쉬운 부분에 대해서만 측정, 분석하게 된다. 이는 게임의 재미는 경험적인 부분이 중요하다는 점에서 한계가 명확한 방법이다. 본 연구는 게임을 진행하는 사용자의 경험을 손쉽게 수치화하기 위하여 게임 사용자의 안면을 인식하고 인식된 정보로부터 감정 변화를 측정하는 기술을 활용하는 시스템을 제안한다. 시스템은 게임을 진행하는 사용자의 안면으로부터 실시간으로 감정을 인식하고 수치화하여 기록한다. 이렇게 기록된 데이터에는 시간 및 게임 진행과 관련된 수치, 안면으로부터 인식된 감정에 대한 수치 등이 포함된다. 기록된 데이터를 이용하면 특정 시점에서 게임이 사용자에게 어떤 감정을 유도하는지 판단할 수 있게 된다. 본 연구의 시스템을 활용하여 기록된 경험적인 부분에 대한 수치 데이터는 게임을 개발자의 의도대로 개발하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
음악의 생산과 수요 증가와 함께 사용자의 장치에 저장되어 있는 음악을 관리하기 위한 관심 또한 증가하고 있다. 일반적으로 사용자는 음악을 효과적으로 관리하기 위해 재생 목록을 작성하고 이를 선택하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 현재 사용되는 재생 목록의 작성 방법은 음악을 사용자가 직접 선택해야 하는 한계를 안고 있다. 따라서 재생 목록을 자동으로 작성하여 사용자에게 제공해주는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 음악사용의 상황과 취향을 고려하여 자동으로 재생 목록을 생성해주는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 음악적 무드 (Musical mood) 분류 시스템과 음악 추천 시스템, 두 가지 별개의 시스템으로 구성되어 있다. 사용자는 음악을 추천 받기 위해 단지 하나의 음악을 선택한다. 그러면 시스템은 자동으로 재생 목록을 생성하기 위해 선택된 음악과 유사한 무드의 음악을 재생 목록에 추가한다. 사용자는 재생 목록에 추가된 음악 중 자신의 취향에 맞지 않는 음악을 제거하여 취향에 적합한 음악을 반복적으로 추천 받을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 실험과 평가를 위해 실제 음악을 수집하였으며 시스템을 통해 생성된 재생 목록을 분석하여 사용자의 취향이 보다 정확히 반영된 것을 확인하였다.
사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법 중에서 사용자가 느끼는 감성을 형용사와 같은 어휘를 통해 간접적으로 측정하는 방법, 즉 감성어휘를 추출하여 사용자의 감성을 측정하는 방법이 가장 보편화되어 있는 방법이다. 본 연구의 선행연구에서는 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발되는 인간의 감성 변화를 나타낼 수 있는 감성어휘들과 대표감성들을 추출하여 제품을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성을 측정하기에 적합한 주관적 평가스케일을 도출하였다. 사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법에는 감성어휘를 이용한 체크리스트 외에도 자기-보고 질문지형 스케일도 널리 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 통해 도출한 주관적 평가스케일을 보다 더 효과적으로 활용하기 위하여 자기-보고 질문지형 스케일을 제안하였다. 향후 제안한 평가스케일에 대한 신뢰도(reliability) 및 타당도(validity) 검증을 통해 수정 보완함으로써 제품을 사용하면서 자연스럽게 표출되는 사용자의 감성을 효과적으로 측정하기 위한 척도로 활용할 수 있을 것이다.
A stuey to investigate the perception characteristics of color and brightness was conducted in a combined PC and TV monitor, The objective of this study is to suggest user's favorite color temperature in PC mode and user's favorite contrast in TV mode. Investigated factors were monitor coating(coatiog vs. non-coation)and screen brightness (30fL vs. 35fL)in first experiment and monitor coating and pucture movement(static vs. dynamic) in second experiment. The first experiment was conducted in TV mode. Twenty-three subjects (male 12, female 11) perticipated in this experiment. In first experiment, average color temperatures were about 8000K in all experimental conditions. In addition, there was significant difference between coating and non-coating screen at 0.1 level. In second experiment, average contrasts were obtained in all esperimental conditions. There was significant difference between coating and ndn-coating screen at 0.05 level, In addition, there was significant difference between static picture and dynamic picture at 0.1 level
사용자의 감성적 요구의 증대로 최근 급성장하고 있는 온라인 게임 산업에도 감성적 성향을 가진 게임 개발에 심혈을 기울이고 있다. 게임의 근간이 되는 인간의 감성을 자극하여 몰입을 유도하는 온라인 게임개발에 있어서 반드시 거쳐야 하는 평가단계가 있는데, 이 단계에서 게임의 기능은 물론 감성적 평가를 할 수 있는 감성 평가시스템은 사용성과 인간 감성 욕구를 게임 출시 전에 검증해볼 수 있는 평가방법으로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 감성 평가시스템의 효용성과 타당성 검증에 관한 연구 결과가 부재한 현 상황에서 본 연구는 피 실험자인 일반 사용자 그룹을 통해 Jakob Nielson의 사용성 평가시스템과 비교하여 게임의 평가 도구로써 감성 평가시스템의 유용성 및 타당성에 관하여 연구하고자 한다.
본 연구에서는 보행자의 이동(Navigation)지원을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축(Implementation)에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 보행자 감성모델을 사용자의 감성에 일치시키는 방법에 대해 제안하고, 평가실험을 통하여 모델의 타당성을 검증하였다. 가상의 목적지를 의미하는 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 10명의 실험 참가자를 대상으로 각각 5회에 걸쳐 목적지 검색과 만족도에 대한 평가실험을 실시하였다. 실험 참가자에게는 각 실험단계마다의 검색결과에 대해 만족도를 평가하도록 하였으며, 피험자로부터의 피드백 데이터를 이용하여 데이터베이스에 구축된 보행자 감성모델을 반복적으로 학습하도록 하였다. 평가실험 종료 후 보행자 감성모델의 학습효과를 확인하기 위하여 재현율(Recall ratio), 적합율(Precision ratio), 검색순위(Retrieval ranking), 만족도(Satisfaction level)를 비교하였다. 실험결과 5회의 학습을 통하여 재현율, 적합율, 검색순위, 만족도 등이 모두 유의미한 수준으로 상승된 것으로 나타나 본 논문에서 제안하는 보행자 감성모델의 학습방법이 개인의 감성을 획득하는 방법으로서 유효하다는 점을 확인하였다. 또한 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델은 상업공간의 인테리어와 같은 시각적 이미지 화상을 대상으로 한 모바일 콘텐츠 제공시스템의 개발에 있어서도 유효하다는 점을 확인하였다. 향후 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠의 개발에 있어 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델이 사용자 개인의 감성을 획득하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 스마트웨어의 사용자 수용 요인에 관한 연구로서 기존의 이론적인 연구과정에 대한 고찰과 이를 신기술인 스마트웨어에 적용하고자 하는 근거를 제시하였다. 신제품에 대한 소비자 수용 및 저항에 대한 연구를 중심으로 혁신의 특성, 소비자의 지각된 위험, 기존의 소비자의 수용 모형 등을 살펴보고 잠재적으로 예견된 스마트웨어 수용모델에 대해 살펴보았다. 이러한 응용으로 시나리오를 기반으로한 스마트웨어의 수용요인을 조사하였다. 본 연구에서는 시나리오를 기반으로 사용자들의 니즈를 파악하고 그러한 니즈로부터 각 디바이스의 기능을 적용할 수 있는 SNFD 분석을 사용하였다. 사용자를 대상으로 FGI를 실시한 결과로부터 사용자니즈를 파악하고 기능 범주화를 하였으며 정서 및 태도를 도출하였다. 시나리오에서 제시된 기능에 대한 필요도와 각 시나리오의 정서적 느낌에 대한 설문을 실시하였다. 사용자는 건강과 운동에 대해 관심이 있는 것으로 나타났다. 따라서 사람들은 스마트웨어의 건강 지원 기능을 가장 필요로 하고 있는 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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