본 논문에서는 기존에 연구되었던 Thayer의 인간의 감성 모델을 바탕으로 음악을 듣고 느끼는 감성을 8가지 감성으로 정의한 음악 감성모델로 제시하였다. 감성에 영향을 주는 음악의 요소는 음악의 템포, 역동성, 진폭변화, 밝기, 잡음 등 5가지로 선택하였다. 8가지 감성으로 이루어진 감성 모델에 따라서 8가지 감성으로 분류된 160곡의 노래를 선곡하여 실제 데이터를 추출하여 분석하였다. 실제 데이터의 분석을 통해 5가지 요소의 가중치로 이루어진 감성 수식을 도출하였고 임의의 음악에 대하여 감성 수식을 통해서 2차원 감성 좌표계에 매핑 하여 감성을 예측할 수 있도록 알고리즘을 설계하였다. 또한 2차원 감성 좌표계에서의 좌표 값을 이동시켜 감성을 제어할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 연구는 사용자의 감성을 효율적으로 유도하는 실시간 감성 이미지 콘텐츠 플레이어를 제안한다. 감성 이미지 콘텐츠 플레이어는 실시간으로 이미지 콘텐츠의 명도, 채도에 변화를 줌으로써 사용자의 감성에 따라 효율적으로 감성 유도가 가능하도록 설계하였다. 감성인식 부분은 자율신경계 기반의 맥파, 피부온도, 피부저항의 생체신호를 활용하였다. 사용된 감성 콘텐츠 이미지는 국제적 정서체계(IAPS)에서 분류된 9가지 감성영역의 이미지를 적용하였다. 실험결과로 감성 이미지 콘텐츠 플레이어를 통해 이미지의 감성 상태에 맞는 사용자의 감성이 10% 더 정확하게 유도되었다. 감성 콘텐츠 플레이어는 실시간으로 감성 반영을 통해 사용자와 콘텐츠간의 감성적 교감을 증대시킬 것으로 기대된다.
본 연구에서는 사용자의 감성정보와 감성을 공유한 장소에 대한 위치정보를 이용하여 사용자의 위치에 따른 감성변화를 사용자간에 공유 할 수 있는 감성공유 시스템을 제안한다. 시스템은 감성 모바일 스마트폰 앱과 감성공유서버로 구성된다. 감성 스마트폰 앱은 공유하고자 하는 원격지의 사용자의 위치와 감성상태를 Google Map API를 이용한 지도서비스를 통해 표현한다. 감성공유서버는 모바일 외에 다양한 플렛폼간의 감성공유가 가능하도록 RESTful방식을 이용하여 구현 되었다. 감성공유서버에서 교환되는 감성정보는 XML형식으로 저장된다. 제안하는 감성공유 시스템을 이용하여 이동하는 사용자의 위치에 따른 감성변화가 지도서비스를 통해 공유 가능함을 확인 하였다.
제품 사용자의 감성 측정 연구에 있어서 제품을 처음 접하는 순간에 무의식적으로 발생하는 초기 감성의 측정은 매우 중요하다. 일반적으로 사용자의 감성은 사용자의 주관적인 평가를 토대로 하는 심리적 측정방법과 생리신호를 이용하는 생리적 측정방법, 그리고 행위적인 반응을 측정하는 행위적 측정방법이 있다. 하지만 각 측정방법들이 초기 감성 측정에 활용될 경우 여러 가지 한계점들이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 제품을 실제 접하는 환경에서의 초기 감성을 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 먼저 사용자의 초기 감성을 보다 객관적이고 체계적으로 측정하기 위한 초기 감성 측정 프레임워크를 제시하였고, 이에 부합하는 감성 측정 방법들을 활용하여 사용자의 초기 감성을 보다 정확하게 측정할 수 있는 초기 감성 측정 시스템(IEMS)을 제안하였다. 시선 추적 및 동공 크기 변화를 측정하기 위해 모바일 시선 추적 장비를 활용하였고, 행동 관찰을 위한 관찰 카메라와 음성 녹음을 위한 휴대용 음성 녹음기를 결합하여 생리적, 행위적 감성 반응이 측정 가능한 초기 감성 측정 시스템을 제안하였다. 본 연구를 통해 실제 제품을 접하는 환경에서 사용자의 초기 감성을 보다 정확하고 객관적으로 측정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 향 감성을 측정할 수 있는 향 감성평가 척도를 개발하고, 이를 이용하여 향의 감성구조를 밝히고자 한다. 향 감성평가 척도제작을 위해 향 감성관련 형용사를 수집한 다음, 37개의 향 감성 형용사를 선발하여 양극 7점 척도로 구성된 척도를 작성하였다. 304명의 실험 참여자는 집단실험에 참여하여 향 감성을 평정하였다. 척도의 신뢰도 검증을 위하여 2주 후에 동일한 절차와 조건에서 53명의 실험 참여자를 대상으로 재검사를 실시하였다. 검사-재검사 신뢰도가 높고 요인부하가 한 요인에 많이 차지하는 25개의 형용사를 최종 선택하여 양극 7점 척도로 이루어진 향 감성평가 척도를 제작하였다. 실험 참여자는 10대, 20대, 30∼40대 남녀 각각 24명씩으로 개별 실험을 통해 cederwood oil, peppermint oil, rose oil, grapefruit oil, teebaum oil의 다섯 가지 향에 대한 감성평가를 실시하였다. 향 감성구조는 '심미성', '강도', '낭만성', '자연성', '개성'의 다섯 요인으로 구성되었음을 밝혔다. 연령에 따른 향 감성구조는 유사하였으나 향 종류별 감성구조는 약간 다르게 나타났다.
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.
인간의 감정을 정의하거나 분류하는 것은 매우 어려운 일이다. 이러한 애매모호한 인간의 감정은 어느 한 감정만 나타나는 것이 아니라 다양한 감정의 복합으로, 눈에 띄는 감정이 드러나는 것이다. 인간의 애매모호한 감정 상태와 유사한 감성을 표현하는 알고리즘으로 dynamic emotion space를 이용한 감성 표현 알고리즘을 제안한다. 기존의 감성 표현 아바타들이 미리 설정된 몇 개의 감정만을 데이터 베이스에서 불러와 표현하는 반면에, 본 논문에서 제안하는 감성 표현 시스템은 동적으로 변화하는 감성 공간을 이용하여 감성을 표현함으로써 무수히 다양한 표정을 표현할 수 있다. 실제의 인간의 복합적이고 다양한 표정을 표현할 수 있는지를 알아보기 위해 실제 구현 및 실험을 수행하고, dynamic emotion spaces를 이용한 감성 표현 시스템의 성능을 입증한다.
본 논문에서는 지역적으로 서로 다른 감성을 지닌 영상을 검출하기 위해서 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템을 제안 하였다. 제안하는 검색 시스템은 영상을 $17{\times}17$의 겹치지 않는 부분영역으로 나누고, 각 부분영역에 대한 감성 특징을 추출한다. 본 논문에서는 부분영역 내에서 감성 특징을 추출하기 위해서, H. Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 부분영역으로부터 해당 감성어에 대한 감성 색상의 분포정도를 계산하여 각 부분영역의 감성어에 대한 히스토그램 값 중 가장 큰 값을 지닌 감성어를 취하게 된다. 제안하는 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템은 Corel 영상 데이터베이스에 대해서 유효성을 평가하여, 전역적 방법보다 우수한 검색 정확도와 재현도를 가짐을 보여주었다.
본 논문은 기존에 연구되었던 음악 감성 모델을 이용하여 음악의 감성을 판단하고 해당 감성 데이터를 사용자가 원하는 감도의 감성으로 변화 시켰을 때 그에 맞는 감성이 표현될 수 있도록 음악의 특성을 변화시키는 것에 대한 논문이다. 기존의 음악 감성 유형만을 판단하는 1차원적 음악 감성 모델을 이용하여 음악의 템포, 역동성, 진폭변화, 밝기, 잡음 등 5가지 요소의 가중치를 계산하여 실제적인 음악의 감성 데이터(X,Y)를 추출하였으며, 예측된 음악의 감성을 다른 감성 값(X',Y')으로 변형시킴으로써 대응되는 5가지 변형 요소의 데이터 계산이 가능하도록 하였다. 이는 밝은 분위기의 음악을 데이터 변형만으로 우울한 분위기의 음악으로 조절이 가능하다는 점에서 향후 음악 감성 변화에 대한 기초모델을 제시하였다.
사람의 이미지를 보고 느끼는 감성인식은 환경, 개인적 성향에 따라 다양하게 변화한다. 그리하여 이미지 감성인식을 숫자로 제어하려는 감성컴퓨터 연구에 집중되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 모형은 숫자화된 객관적이고, 명확한 측정이 미흡한 상황이다. 따라서 이미지 감성인식을 감성컴퓨팅을 통해 정량화하고, 객관적인 평가 방식의 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 계산 방식에 따라 숫자화한 정량화로 감성크기를 표현했다. 그리하여 이미지 감성인식의 주요한 속성인 색채를 구성인자로 적용한다. 또한 디지털 색채 감성컴퓨팅을 적용하여 계산하는데 연구의 중점을 두었다. 이미지 색채 감성컴퓨팅 연구방식은 감성속성인 색상, 명도, 채도에 중요도에 따른 가중치를 감성점수에 반영한다. 그리고 감성점수를 이미지 감성계산식에 적용하여 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 숫자 방식으로 계산한다. 거기에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차하는 위치점을 이미지 감성좌표의 감성점으로 위치한다. 이미지 색채 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 적용하여 16가지 주요대표감성을 기반으로 한다. 이미지 감성점은 기준의 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 이미지 감성을 정량화한다. 그리하여 이미지 감성인식은 숫자 크기로 비교한다. 감성점수의 대소에 따라 감성이 변화함을 증명한다. 비교 방식은 이미지 감성인식을 16개 대표감성과 연관된 감성의 상위 5위로 구분하고, 집중된 대표감성크기를 비교 분석한다. 향후 감성컴퓨팅 방식이 사람의 감성인식과 더 유사할 수 있도록 감성계산식의 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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