개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측정.분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 인간의 오감 즉 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 중 소비자의 구매 욕구에 많은 영향을 주는 시각(색)에 따른 감성상태의 패턴을 분류하기 위해 색채 심리를 다치오토마타 모델을 이용하여 입력 이벤트와 상태 사이의 관계를 활용하여 감성을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 심리 상태를 학습할 수 있도록 오토마타의 입력 값(색)에 따른 상태(감성상태)의 변화를 신경망 모델로 구현함으로서 색채에 대한 감성을 처리하였다.
본 연구의 제 2보에서는 꽃문양 스카프 디자인의 레이아웃 변인에 따른 소비자 감성을 분석하였던 제 1보의 내용을 검증하고, 이러한 결과를 토대로 하여 꽃문양 스카프 디자인을 위한 지침과 디자인 프로토타입을 제시하였다. 본 연구에서는 꽃문양 스카프 디자인에 있어 레이아웃 기법 전개에 관련된 감성 지표를 얻음으로써 사변적 또는 미학적 접근이 주류를 이루었던 기존의 스카프 디자인 연구 분야에 새로운 감성과학적 접근방법을 모색하였다.
본 연구에서는 감성분석기법이 환경평가에 적극 적용되어지면서 쓰이는 감성평가모형을 선행연구조사와 실험을 통해 두 가지 축약형 모형과 추론형 모형으로 구분하였다. 또한 두 가지 유형의 대표 모형인 EPA모형과 PAD모형의 평가어휘들의 특성을 실험을 통해 분석해 본 결과, 두 모형은 개발방식과 어휘구성에 큰 차이가 있고, 요인분석을 통해 어휘들이 모형별로 축약되는 것을 확인하였으며, 유사성 관계를 다차원척도법으로 분석한 결과 서로 관계성이 어느 정도 성립되는 것을 확인하였다. 이를 통해 감성평가모형이 감성평가에 사용될 때는 한쪽으로 치우치기 보다는 모형의 특징을 분석하여 적용하면 보다 객관적인 이미지 분석이 가능함을 알 수 있다. 본 연구에서는 가로경관 환경평가로만 국한되었다면, 다양한 분야에서의 평가대상이 비교될 수 있는 감성평가모형에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
This study was aimed to investigate the effects of visual texture on color emotion and to establish prediction models for color emotion by both physical color properties and visual texture characteristics. A variety of fabrics were printed by digital printer according to hue and tone combinations. Subjective sensation was evaluated in terms of visual texture for fabrics printed in gray whereas color emotion for those in chromatically printed. As results, fabric clusters by visual texture showed significant differences in color emotion factors and the differences were clearer for grayish tone fabrics. Prediction models for color emotion factors by both physical color properties and visual texture clusters were proposed as for all fabrics and grayish ones, respectively.
경쟁과 협력을 인식하는 것은 일하는 공간에서 상호작용 디자인을 하는 데에 필요한 요소이다. 본 연구는 타인과의 상호작용에서 유발되는 경쟁과 협력의 사회 감성을 심장의 생리 반응 패턴으로 객관적이고 정량적으로 인식하는 방법을 개발하는 것이 목적이다. 피험자 60명은 패턴 게임으로 구성된 과제로 경쟁-협력 실험에 참여하였고 심전도를 측정하였다. 심전도로부터 시간 영역 지표인 RRI와 SDNN, pNN50, rMSSD를 추출하였고, 주파수 영역 지표인 VLF와 LF, HF, VLF/HF, LF/HF, lnVLF, lnLF, lnHF, lnVLF/lnHF를 추출하였다. 독립 표본 t검정으로 사회 감성에 따라 추출한 지표들의 통계적 유의성을 확인하였다. 통계적으로 유의한 지표들로 단계적 판별 분석을 진행하여 선정된 SDNN, VLF, lnVLF/lnHF 지표로 경쟁-협력 규칙을 정의하고 검증하였다. 검증 결과 85%의 인식 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 감성 인식 방법은 다양한 분야에 접목되어 사용자 맞춤형 서비스 제공에 활용될 수 있을 것이라 생각된다.
감성 인식은 기계가 작업을 자동적으로 판단하여 인간의 감성을 인식하도록 하는 것이다. 인간의 감성은 매우 주관적이므로 객관적인 측정이 불가능하다. 따라서 감성 인식의 목표는 가급적 많은 사람들이 공감하는 척도를 만드는 것이다. 영상에서의 감성 인식은 영상의 여러 가지 특징을 감성과 매칭하는 방법으로 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 영상 척도를 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 척도의 색상 정보를 데이터화하고, 입력 의류 영상에서 추출한 색상을 저장된 색상 데이터와 비교하여 가장 유사한 색상을 찾고, 이 색상과 연관된 감성을 출력한다. 제안된 시스템은 한 의류 영상에서 최대 3개까지 감성을 찾을 수 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 70명의 관찰자가 검사하였다. 그 결과에 따르면 제안한 시스템이 인식한 감성과 관찰자의 감성이 매우 유사하였다.
본 연구는 감성의 객관적 분류기술을 기반으로 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 감성컴퓨터를 개발하기 위한 목적으로 진행되었으며, 컴퓨터 사용자를 대상으로 컴퓨터 사용 시에 자주 경험하는 감성상태를 나타내는 어휘와 감성유발상황을 브레인 스토밍과 설문을 통하여 조사하고 분석 및 분류하였다. 컴퓨터 사용자가 컴퓨터를 사용할 때 느끼는 감성상태를 표현하는 어휘는 쾌.불쾌 및 각성.이완의 2 차원적으로 분류하였으며, 컴퓨터 작업환경에서 감성상태를 유발하는 상황도 결과적으로 2 차원적으로 분류되었다. 이는 2 차원적 감성분류알고리즘의 개발과, 특히 부정적 감성을 경감시킬 수 있는 사용자 인터페이스 개발을 위한 기초연구에 활용될 수 있다.
4차 산업혁명 시대가 도래하면서 기존 IoT에 감성지능이 포함된 신기술들이 연구되고 있다. 그 중 현재까지 다양하게 진행된 음악 서비스 제공을 위한 감성 분석 연구에서는 인공지능, 패턴인식 등을 활용한 사용자의 감성 인식 및 분류 등에만 초점을 맞추고 있는 상황이나, 사용자의 특정 감성에 해당하는 음악들을 어떻게 자동적으로 분류할지에 대한 감성별 음악 분류기법들에 대한 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 최근 각광을 받고 있는 사람들의 감성과 관련된 음악관련 서비스를 개발할 시, 음악을 감성 범위에 따라 높은 정확도로 분류할 수 있도록 하는 감성 기반 자동 음악 분류기법을 제안한다. 데이터수집 시 Russell 모델을 바탕으로 설문조사를 하였으며, 음악의 특성으로 평균파장크기(Average amplitude), peak평균(Peak-average), 파장 수(The number of wavelength), 평균파장 길이(Average wavelength), BPM(Beats per minute)을 추출하였다. 해당 데이터들을 바탕으로 회귀 분석을 이용하여 다중회귀식을 도출하였으며, 각 감성에 대한 표준 수치들을 도출하여 새로운 음악 데이터와 해당 각 감성에 대한 표준 수치들과의 거리 비교를 통해 음악의 감성을 분류시키는 작업을 실시하였다. 이를 통해 나온 결과에 회귀분석을 통하여 나온 데이터를 대입하여 해당 데이터와 각 감성들의 비율을 통해 최종적으로 판단된 감성을 추출하였다. 본 연구에서 실험한 감성 일치율의 2가지 방식에 대해서 제안한 기법의 경우 70.94%, 86.21%의 일치율이 나왔고, 설문참가자들의 경우 66.83%, 76.85%의 일치율이 나옴으로써, 연구 기법을 통한 감성의 판단이 설문참가자들의 평균적인 판단보다 4.11%, 9.36%의 향상된 수치를 제공함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 선행연구를 통해 추출한 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발될 수 있는 인간의 감성 변화를 나타낼 수 있는 감성어휘 88 개 중에서 웹(Web)을 사용하는 상황에서 유발될 수 있는 사용자의 감성을 표현하기에 적합한 감성어휘를 추출하였다. 웹 사용빈도가 높은 남녀 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하여 최종적으로 웹을 사용하는 도중에 유발될 수 있는 사용자의 감성을 파악하기 위한 감성어휘를 추출하였다. 본 연구를 통해 추출된 감성어휘는 웹을 사용하면서 표출되는 사용자의 감성을 측정하는 데에 필요한 평가자료로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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