본 논문에서는 컬러 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 컬러 영상으로부터 색모델을 이용하여 피부색 영역을 추출한다. 그 다음, 추출된 피부색 영상으로부터 Eigenface를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 마지막으로, 얼굴 영역으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹, 눈, 코, 입)들을 추출하고, 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 퍼지 모델을 구성한다. 이 모델로부터 퍼지 이론을 이용하여 최종적으로 인간의 감성을 추론한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.
스마트 의류는 각종 디지털 기기나 기능을 의복에 통합시킨 차세대 의류이며, 그 중 포토닉(photonic) 의류는 광섬유를 이용해 옷의 색을 변화시킬 수 있어 다양한 개성표현이 가능한 복종이다. 본 연구는 기존 색 관련 연구들이 의류라는 맥락과 광섬유라는 새로운 소재에 그대로 적용될 수 있는지에 대해 다루고 있다. 실험 1 을 통하여 옷의 색과 색 변화를 통해 정서 전달과 표현의 가능성을 검증하였으며, 형용사 이미지 척도를 사용한 실험 2 를 통해 포토닉 의류가 기존의 웹 컬러와 다른 감성의 차원을 가질 수 있음을 밝혔다.
This study was aimed to determine color sensibility factors for naturally dyed fabrics and to investigate their relationship with color variables such as hue and tone and dyes. Two hundreds different fabric colors prepared by a variety of natural dyeing were subjectively evaluated by color experts, which resulted in three color sensibility factors including 'Pleasant', 'Comfort', and 'Modem'. Among hues, Yellowish shade by natural dyeing was found as more pleasant and more comfort than any others. Among main tones for natural dyeing, g(grayish) and ltg(light grayish) were more felt in 'Comfort' whereas d(dull) more in 'Pleasant'. As for dyes, Gardenia Blue, Gardenia Yellow, and Anato tended to give feelings of 'Pleasant' whereas Raw Indigo and Loess did 'Comfort'.
인간의 감성에 직접적인 영향과 자극을 주는 색상자극에 대한 생체반응을 정량적으로 분석하기 위하여 3가지 색상 자극(Bright Yellow Red (BYR), Deep Green Yellow (DGY), Vivid Blue (VB))에 대한 뇌파 생리선호(Electroencephalography, EEG)와 선호도와의 상관관계를 연구하였다. 뇌파 분석을 통해 얻은 생체신호는 일반적인 색상의 이미지와 밀접한 상관관계가 있었다. 색온도가 낮을수록 뇌가 활성화 되었고(BYR ${\geq}$ DGY > VB), 좌뇌보다 우뇌가 더 큰 생체반응을 보였다. 전체적으로 주파수 별 뇌파값은 베타파${\geq}$세타파, 알파파> 감마파의 순이었다. 색온도가 낮을수록 Beta파의 뇌파 power 증가(BYR ${\geq}$ DGY > VB)하였고, 그러고 나머지 파(세타파, 베타파, 감마파)의 경우에는 색온도가 낮을수록 이들 주파수의 뇌파 power가 증가(BYR ${\geq}$ DGY > VB)하였다. 색상별 선호도와 뇌의 활성화의 상관관계는 색상에 대한 선호도가 높을수록 특정 주파수대의 뇌파가 활성화되었다. 선호도에 따른 뇌파반응은 좌 우뇌간에 유사한 생리적 반응을 보였으나, 후두부 보다는, 전두부에서 뚜렷한 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 선호도가 높은 색상자극을 통해 특정 주파수 영역의 뇌파를 활성화가 가능하며, 색을 이용하는 다양한 분야(뷰티산업, 인테리어, 색채치료, 의상 등)에 적용가능성이 높다는 것을 의미한다.
LED lighting has an advantage of adjusting color temperature. This change of color temperature may derive change in behavioral and physiological responses of the visual perception for indoor environments. This research examined the changes of behavioral and physiological responses caused by the color temperature. The environment was configured that the indoor temperature was 20 degrees centigrade or less as the perceived uncomfortable environment in winter. Then, the comfortable sensation vote (CSV) and the results of 3-back working memory test were measured as behavioral responses. In addition, the Electrodermal Activity (EDA) and Electrocardiogram (ECG) were measured as the responses of autonomics nervous system (ANS) in the three conditions of color temperature (red: 3862K, white: 5052K, blue: 11,460K). As a result, behavioral responses were not significant by the condition of color temperature, but the tendency of occupants' physiological relaxation appeared in the blue color temperature condition compared with the white color temperature condition. Although the color temperature of LED lighting might be a small factor in terms of the characteristics of indoor environment, it suggests that the color temperature could have an impact on the physiological changes in the parasympathetic nervous system.
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.
색채치료는 고유의 진동과 주파수를 가진 색을 이용하여 심리적인 문제를 치료하는 진단 방법이다. 색은 주관적인 심리가 강하여 개인적으로 좋아하는 색이나 안정이 되는 색을 봄으로서 심리 안정에 효과를 줄 수 있다. 또한 감정에 다양한 영향을 주는데, 이러한 감정을 평가하기 위해 뇌파를 통해 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 휴대용 단말기를 통해 스트레스 설문지(BEPSI-K)에 응답한 뒤, 빨간색과 파란색 두 가지의 VR색채영상을 시청하였다. 이 때, 뇌파를 통해 측정 가능한 4가지의 감정 데이터를 이용하여 사용자의 감정 상태를 파악하여 실시간 변화를 분석하였다. 또한 스트레스 설문지를 사용하여 감정 지수를 수치화하였고, 3D 가상현실 상에서 색채 이미지 영상이 감정 변화에 미치는 영향을 비교분석하였다.
There are Two new models developed for objective evaluation of fabric color patterns by applying a multiple regression analysis and an adaptive foray-rule-based system. The physical features of fabric color patterns are extracted through digital image processing and the emotional features are collected based on the psychological experiments of Soen[3, 4]. The principle physical features are hue, saturation, intensity and the texture of color patterns. The emotional features arc represented thirteen pairs of adverse adjectives. The multiple regression analyses and the adaptive fuzzy system are used as a tool to analyze the relations between physical and emotional features. As a result, both of the proposed models show competent performance for the approximation and the similar linguistic interpretation to the Soen's psychological experiments.
이미지의 유사성을 결정하는 요인을 톤(tone), 즉 명도와 채도로 결정하여 정보 엔트로피를 계산하여 상관 계수를 계산하였다. 이미지의 톤을 알아보기 위해 영상정보의 색 공간을 RGB color space에서 HSI color space로 전환하였다. 이후 유사성을 판단하기 위해 이미지의 전체 픽셀수가 아닌 엔트로피 값의 범위에 따라 전체 70%의 픽셀 또는 이미지를 가장 많이 구성하는 세 가지 톤의 픽셀 수에 의해 결정되었다. 'Romantic'이라는 인간의 감성으로 판단된 18개의 영상정보를 선정하여 위의 모델을 적용, 이미지 유사성을 판단하였다.
디지털 삶에서 인간들은 더 이상 보호막으로써의 건축 환경이 아닌 함께 상호작용 할 수 있는 감성반응 환경을 요구한다. 즉, 실내 공간은 사람들의 요구를 충족시키거나 사람들의 기분을 만족시키기 위해 건물이 마치 살아 있는 유기체처럼 쉬지 않고 변하는 공간이다. 그러나 건축공간의 물리적 특성의 한계에서 유동적인 감성반응 환경의 요구를 충족시키는 데에는 많은 한계점이 따른다. 그래서, 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 디지털 환경을 이용한 가상공간에서 실행하였다. 이는 실제공간에서의 시행착오를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 빠른 시간 내에 인간의 반응을 연구할 수 있다. 특히, 본 연구에서는 감성반응의 실내배색에 의해 실내공간에서의 디지털 벽면의 디자인을 가상공간에서 개발하여 거주자의 감성 반응을 평가하는 것을 연구 목적으로 두었다. 이와 같은 거주자의 감성반응형 환경 디자인은 미래의 디자인의 패러다임이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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