We propose an emotional facial avatar that portrays the user's facial expressions with an emotional emphasis, while achieving visual and behavioral realism. This is achieved by unifying automatic analysis of facial expressions and animation of realistic 3D faces with details such as facial hair and hairstyles. To augment facial appearance according to the user's emotions, we use emotional templates representing typical emotions in an artistic way, which can be easily combined with the skin texture of the 3D face at runtime. Hence, our interface gives the user vision-based control over facial animation of the emotional avatar, easily changing its moods.
대화 시스템은 사용자의 의도를 파악하기 위해 발화 문장으로부터 다양한 형태론적 분석을 시도한다. 하지만 사용자는 발화 문장에 포함된 사전적 의미를 통해 의도를 전달할 뿐만 아니라 현재 감정 상태에 따라서 사전적 의미와는 다른 의도를 표현하거나 동일한 의미를 갖는 발화에서 다양한 의도를 표현한다. 따라서 대화에서 사용자의 감정을 파악하는 것은 사용자의 의도를 다양한 방향으로 분석할 수 있게 한다. 본 연구는 기계 학습 방법을 사용하여 사용자 발화 문장에 자동으로 감정 범주를 할당하는 방법을 제안한다. 일반적 감정 범주를 정의하기 위해 세부적인 감정 모델로 인정받고 있는 Plutchick의 감정 모델을 사용하여 9개 감정 범주를 재 정의하고 감정 분류를 위한 자질 집합을 문장 자질과 선험적 자질 그리고 문맥 자질로 구분하였다. 실험을 통하여 3가지 자질들의 최적 조합을 구성하고 감정의 자동 분류를 위해 SVM 분류기를 사용하였다. 실험 결과에서 제안 시스템은 비교 시스템에 비해 15% 높은 62.8%의 F1-평가치 성능을 나타냄으로서 제안된 방법이 감정 분류에 효과적임을 증명한다.
최근 들어 사용자 경험에 대한 관심과 중요성이 많이 부각되면서 이와 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 제품을 사용하면서 느꼈던 감성과 해당 제품에 대한 만족도 및 향후 제품 구매 시 현재 사용 중인 제품의 제조사와 동일한 회사의 제품을 구매하고 싶은 지 여부와의 관계를 알아보기 위하여 실험을 진행하였다. 또한 현재 사용 중인 제품에 대한 만족도와 향후 제품 구매 시 현재 사용 중인 제품의 제조사와 동일한 회사의 제품을 구매하고 싶은 지 여부와의 관계를 검토해 보았다. 그리고 보다 일반화된 실험결과를 도출하기 위하여 한국과 미국에서 동일한 실험을 진행하였다. 연구 결과 제품을 사용하면서 느끼는 6가지 대표감성 중에서 제품의 사용성이나 실용적인 측면에서의 만족스러운 감성인 '사용적 만족성'과 제품 사용 중 느끼는 불편하거나 불쾌한 감성인 '불편성'이 해당 제품에 대한 만족도에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 '사용적 만족성'은 향후 제품 구매 시 현재 사용 중인 제품의 제조사와 동일한 회사의 제품을 구매하고 싶은 지 여부에도 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 제품 디자인 시 제품의 외관, 즉 겉모양에서 느끼는 매력에만 집중할 것이 아니라 제품을 쉽고 효과적으로 사용할 수 있게 하는 사용성, 즉 사용자로 하여금 제품의 기능을 얼마나 잘 사용할 수 있게 하느냐에 대한 문제 또한 신중하게 고려해야 함을 시사해 준다. 또한 제품의 만족도가 재구매 의도에 정(正)의 영향을 미친다는 기존의 선행연구들과 마찬가지로 본 연구에서도 현재 사용 중인 제품에 대한 만족도가 높을수록 향후 해당 제품 구매 시 현재 사용 중인 제품의 제조사와 동일한 회사의 제품을 구매할 가능성이 높다는 결과를 도출할 수 있었다.
최근 감정에 대한 연구는 게임을 하는 사용자와의 상호작용을 높이는 요소로 주목 받고 있다. 그 동안 게임에서 표현되는 감정은 간단한 구조를 사용했었다. 하지만 게임에서 사용되는 감정에 대한 사용자의 요구가 높아지면서 감정을 구조화시킬 필요가 생겼다. 이 논문에서는 게임 속 캐릭터의 감정을 위해 생물학적 감정 원리를 기반으로 제안된 감정규칙을 활용했다. 그리고 감정에 영향을 주는 게임 구성요소를 분류하고 캐릭터가 게임에서 감정을 인지하기 위한 구조를 제안한다. 이를 통해 기존의 게임에서 사용된 감정을 감정의 역할로 분석하고 게임에서 감정을 표현하기 위해 고려해야할 구조적인 틀을 제안한다.
본 논문은 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 스트레스 지수에 따른 감성을 인식하여 대응되는 컬러와 음원을 분류하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 다중 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 스트레스 지수에 따른 감성을 분류한다. 2,000개의 데이터 집합을 사용하여 다중 SVM 알고리즘을 학습한 결과 약 87.7%의 정확도를 가졌다.
4차 산업의 선두에 있는 대화형 에이전트는 앞으로 사용자 중심의 개인화를 목표로 하며, 다양한 IoT와 연결할 수 있는 허브 역할을 가질 수 있는 중요한 위치를 차지하고 있다. 개인화에 있어서 사용자의 감정을 인지하고 올바른 상호작용을 제공하는 것은 대화형 에이전트가 풀어야 할 숙제이다. 이 연구에서는 먼저 감정의 정의와 과학적 공학적 접근에 대해서 알아보았다. 또한, 감정이 가진 사회적인 기능이 무엇이며 어떤 요소가 있는지 사회적 관점을 통해서 알아보고 이를 이용하여 감정을 어떻게 이해할 수 있는지 밝혔다. 이를 바탕으로 사용자가 커뮤니케이션에서 감정의 사회적 요소들을 어떻게 발견할 수 있는지 알아보았다. 연구결과 사용자 발화에서 사회적 요소를 발견할 수 있으며, 이를 감정이 가지는 사회적 의미와 연결할 수 있다. 최종적으로 사용자 커뮤니케이션에서 사회적 요소들을 발견할 수 있는 모델을 제안한다. 이를 바탕으로 대화형 에이전트를 디자인하는 데 있어서, 사용자 중심의 설계와 상호작용 연구에 도움이 되길 바란다.
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.
사람과 제품의 인터랙션 과정 중에서 제품 사용 초기 단계에서의 사용자 감성을 평가해 보기위하여 본 연구에서는 처음 접하는 휴대폰을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성을 평가해 보았다. 전반적으로 사용성 측면을 상당히 고려하여 디자인한 제품이라고 할 수 있는 휴대폰의 경우 높은 사용적 만족성과 낮은 불편성이 표출되었다. 반면에 전반적으로 새로운 기능과 스타일에만 집중하여 사용자의 사용성 측면에 대해서는 다소 불편한 제품이라고 할 수 있는 휴대폰의 경우 낮은 사용적 만족성, 높은 불편성이 표출되었지만 그 외 심미성, 신규성, 유쾌성, 우수성에서는 높은 값을 나타내었다. 본 연구의 결과를 가지고 성급하게 제품의 사용성과 사용자의 감성에 대한 결론을 내리기에는 다소 미흡하지만 향후 제품 경험 시간에 따라 표출되는 사용자의 감성변화를 분석함으로써 제품의 사용성과 사용자의 감성 간의 관계를 보다 더 명확하게 밝혀낼 수 있으리라 기대한다.
인터넷 기술과 다양한 정보 기술의 융합을 통해 광대한 정보를 수집 및 가공하여 사용자 취향에 맞는 다양한 지식을 서로 주고받을 수 있게 되었다. 특히, 영화 미디어 속에 내포된 감정 변화의 흐름을 통해 사용자의 취향과 연결된 밀접한 콘텐츠를 선호하는 경향이 있다. 사용자는 스크립트에 나타난 정보를 바탕으로 전체적인 감정의 흐름이나 특정한 등장인물, 또는 특정한 장면에서의 감정의 흐름을 보다 빠르게 이해하기 위해 시각화하고자 한다. 본 논문에서는 영화 웹페이지로부터 정제되지 않은 데이터를 획득한 후, 정제 과정을 거쳐 표준화된 스크립트 형식으로 변환한다. 정제된 데이터를 XML 문서로 변환하여 다양한 정보를 쉽게 획득한 후, 감정 예측 시스템에 각 문단을 입력하여 다양한 감정을 예측한다. 예측된 감정들의 흐름과 스크립트에 포함된 정보량을 혼합하여 사용자가 필요로 하는 다양한 감정의 전체적 또는 특정 부분에서 캐릭터들 간의 감정 상태의 변화를 시각화를 통해 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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