감성공학을 적용한 자동차 개발 연구의 최근 동향은 감성공학을 부분적으로 편중적으로 적용하여 소비자의 감성을 수집하고 평가하여 자동차 개발에 필요한 데이터로 변환한 후 이를 설계에 적용하고 있는 추세로 자동차 설계에서의 구체적인 감성공학 적용 상세가이드라인에 대한 사용성 평가 사례가 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 감성공학 적용 자동차 Cockpit 설계를 위한 가이드라인 구축의 일환으로 동급 해외 차량과 국내 차량을 각각 1대씩을 선정하여 두 차량에서의 자동차 Cockpit 형상에 대한 비교, 분석을 통한 사용 편의성 평가 실험을 시행하였다. 그 결과 벤치마킹 대상 차량의 Cockpit 물리적 형상간의 서로 다른 감성 요소를 추출해 내어 감성공학 적용 자동차 설계 시 Cockpit Object의 위치 선정를 고려하여 설계할 수 있는 내부 일부 가이드라인을 제시할 수 있었다.
본 연구에서는 G7 감성공학 연구에서 발생한 231 개의 지표들을 이용자가 접근 용이하도록 분류하여 그 체계를 갖추는 작업을 수행하여 web 상에 제공함으로써 감성공학에 대해 적은 지식을 가진 이용자라 할지라도 분류체계에 따라 지표를 검색하고 이용할 수 있게 하는 것을 목표로 하고자 한다. 본 연구의 결과를 이용하면 현재 서비스 실시 중인 감성공학 인터넷 사이트(http://www.gamsung.or.kr)에서 감성지표의 검색 및 조회의 사용성을 향상 시킬 것으로 기대한다.
본 논문은 감성공학 데이터의 지속적인 지표화를 위해 과정의 자동화를 제안하며 자동 지표화가 문서의 자동 요약과 유사하다는 점에 착안하여 문서 자동분류, 정보유형 추출, 특성언어 추출 및 문장 재구성이라는 단계별 기술의 기초가 되는 정보유형 및 핵심어, 그리고 특성표현을 통한 정보문 추출 방법에 대해 연구하였다. 감성공학 코퍼스 분석을 통한 본 연구는 감성공학 분야에서의 지식 관리 시스템과 자동 요약 시스템에 활용될 수 있다.
감성 연구의 생리, 심리, 동작 분석 등의 과정에서 발생하는 문서, 데이터, 화상, 그림, 그래픽 등의 자료 공유에 인터넷을 적용하는 것은 매우 유망하다, 본 연구에서는 현재의 인터넷 (또는 인트라넷) 환경을 고려하여 Ultra 2 DB 서버, Sun Solaris (UNIX) OS, UniSql DBMS, Apache Web 서버로 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 웹기반 감성데이터 베이스 시제품을 구축하여 각종 감성자료를 보급하는 체계를 1차 완료하였으며, 도메인(www.gamsung.or.kr)을 등록하여 서비스를 실시하고 있다. 이 시스템에는 1단계 감성공학기술개발 사업의 35개 연구보고서, 1단계 연구결과로서 생산한 262개 감성지표, 2단계(전반기) 연구사업의 78개 감성지표, 일본의 인간감각계측 및 응용기술개발 중심으로 생산하나 100개 감성지표, 음성데이터, 인체측정데이터, 얼굴표정데이터와 설문데이터 등의 감성데이터와 감성공학 연구자 인력, 국내제조업체 정보, 참고문헌, 감성 정보물 등을 DB화하여 인터넷을 통하여 조회, 검색할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 현재 진행되고 있는 감성공학기술개발에 대한 각종 정보를 제공하고 있으며 감성공학의 기술 동향에 대해서도 소개하고 있다. 이는 한국인의 감성 연구에 적합한 감성공학 데이터 베이스 시스템 구축의 발판을 마련하였으며, 향후 소비자의 감성을 예측하고, 이를 시스템 설계에 반영할 수 있으므로 인간중심의 제품개발에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
감성 연구의 생리, 심리, 동작 분석 등의 과정에서 발생하는 문서, 데이터, 화상, 그림, 그래픽 등의 자료 공유에 인터넷을 적용하는 것은 매우 유망하다. 본 연구에서는 현재의 인터넷 (또는 인트라넷) 환경을 고려하여 Ultra 2 DB 서버, Sun Solaris (UNIX) OS, UniSql DBMS, Apache Web 서버로 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 웹기반 감성데이터 베이스 시제품을 구축하여 각종 감성자료를 보급하는 체계를 1차 완료하였으며, 도메인(www.gamsung.or.kr)을 등록하여 서비스를 실시하고 있다. 이 시스템에는 1단계 감성공학기술개발 사업의 35개 연구보고서, 1단계 연구결과로서 생산한 262개 감성지표, 2단계 연구사업의 130개 감성지표, 일본의 인간감각계측 및 응용기술개발 중심으로 생산한 125개 감성지표, 음성데이터, 음향데이터, 인체측정데이터, 얼굴표정데이터와 설문데이터 등의 감성데이터와 감성공학 연구자 인력, 국내제조업체 정보, 참고문헌, 감성 정보물 등을 DB화하여 인터넷을 통하여 조회, 검색할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 현재 진행되고 있는 감성 공학기술개발에 대한 각종 정보를 제공하고 있으며 감성공학의 기술 동향에 대해서도 소개하고 있다. 이는 한국인의 감성 연구에 적합한 감성공학 데이터 베이스 시스템 구축의 발판을 마련하였으며, 향후 소비자의 감성을 예측하고, 이를 시스템 설계에 반영할 수 있으므로 인간중심의 제품개발에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
최근 대량으로 쏟아지는 감성공학 연구 결과와 논문들을 가치 있는 자료로 만들기 위해서는 감성 데이터가 산업 전반에 활용될 수 있도록 지표로 정리해야 한다. 본 논문에서는 "웹기반 감성 데이터 베이스 구축 및 보급에 관한 연구" 과제를 통해 작성된 감성 데이터 지표에 입각해서 앞으로 대량으로 출현할 감성공학 데이터의 지속적인 지표화를 위한 과정의 자동화를 제안한다. 문서 데이터의 지표화 작업이 자동요약과 유사하다는 점에 착안하여 자동지표화 시스템을 위한 기술들의 기초가 되는 정보유형 및 주요어 추출, 특성표현을 통한 정보문 추출에 대해 감성공학 코퍼스 분석을 통해 연구하고자 한다. 이는 감성공학 분야에서의 지식관리 시스템이나 자동요약 시스템에 활용될 수 있다. 활용될 수 있다.
감성공학과제에서는 연구보고서, 문헌, 지표, 생체데이터, 감성유발자극 등 많은 자료가 산출되고 있지만 단위연구과제에서 분산, 관리되고 있어 연구자원의 공유가 쉽지 않은 상황이다. 본 연구는 감성공학연구원과 감성응용제품 개발기업으로 사용자를 분류하고 요구분석, 설계 구축 단계를 거쳐 감성데이터베이스를 제작하여 연구자원을 공유할 수 있는 기반을 구축하였다. 데이터베이스 모델에는 연구보고서로부터 추출된 감성지표와 더불어 실험과 관련하여 독립변수, 종속변수, 실험자극, 생체데이터 등에 포함되었다. 이러한 데이터모델을 기초로 감성공학 데이터가 체계적으로 축적되면 사용자 웹에서 원하는 자료를 복합 검색할 수 있게 된다. 감성공학시스템은 사용하기 쉽도록 메뉴를 구성하였고 현재 한국표준과학연구원에서 운용하고 있다.
감성 분석은 문장의 감성을 분석해 긍정 또는 부정으로 분류하는 작업을 의미한다. 문장에 담긴 감성을 파악해야 하기 때문에 문장 전체를 이해하는 것이 중요하다. 그러나 한 문장에 긍정과 부정의 이중 극성이 동존하는 문장은 감성 분석에 혼동이 생길 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 단어의 감성 점수 예측을 통해 감성 단어 등장 순서를 고려한 감성 분석 모델을 제안한다. 또한 최근 다양한 자연어 처리 분야에서 좋은 성능을 보이는 사전 학습 언어 모델을 활용한다. 실험 결과 감성 분석 정확도 90.81%로 기존 모델들에 비해 가장 좋은 성능을 보였다.
본 연구에서는 형용사로 감성 반응을 평가하는 일반적인 감성공학 연구에서 감성공학 연구에서 감성 공간을 보다 쉽게 도식화하고 평가 방법을 단순화시키는 전략을 제시하고자 한다. 기존의 감성공학연구에서는 수집된 감성 어휘를 순차적으로 정리해 줄이는 방법을 취한 다음 최종 어휘 목록을 이용하여 평가 대상이 다소 복잡하여 표본의 수가 많은 경우 어휘 목록을 인위적으로 줄이지 않으면 신뢰로운 반응을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 보다 단순한 방법으로 감성 반응을 포괄적으로 얻을 수 있도록 하기 위하여 감성 형용사를 설명하는데 필요한 최소 차원을 설정하고 차원 평정치에 따라 필요한 어휘군의 목록만 사용하여 어휘를 평가할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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