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.
본 논문에서는 퍼지추론과 면역 네트워크의 세 가지 메커니즘을 바탕으로 인간의 외부 자극(색상정보)에 따른 내부 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 내부 감성상태는 심리학에서 많이 사용하는 색채심리를 바탕으로 추론을 하였으며 추론된 값은 색상 정보의 정도에 따른 감성상태이다. 이러한 감성상태의 값들 간에 유사성을 계산하여 면역 네트워크에 세 가지 메커니즘에 적용하여 인공적인 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 나타내었다.
시청각 관련 지표 개발은 3차원 시청각 환경 제시기술, 시청각 감성을 활용한 Audio의 개발과 시청각 감성 측정기술 및 DB개발 등에 대하여 진행되었다. 3차원 시청각 환경 제시기술 개발은 VR 환경 제시 기술 개발과 모의 시뮬레이터를 통한 평가 단계 및 인간의 공간 인식 특성에 관한 연구로 이루어져 있다. 따라서 지표화 과정에서 VR 제시 시스템 관련 지표(3개), VR평가 지표(3개), 그리고 정보물(2개) 등 총 8개의 지표가 완성되었다. 시청각 감성을 활용한 Audio 개발과 시청각 감성 측정기술 및 DB개발에서는 시청각 감성에 대하여 주관적 평가 실시 후, 이를 이용한 제품개발 및 DB화하는 과정으로 구성되었으며, 각각의 연구물에 대하여 각각 6개와 13개의 지표가 완성되었다. 시청각 감성을 활용한 Audio 개발과 시청각 감성 측정기술 및 DB개발은 감성측정방법에서 제시 자극과 실험육법에서의 다소의 차이는 있었으나, 감성어휘 도출을 통한 SD척도법, 생체신호 측정, 자료처리방법 및 평가기준 등에서 유사성이 있었다. 따라서 각각의 연구물에 대한 지표 개발뿐만 아니라 지표간의 관련성을 비교ㆍ분석함으로써 체계화된 지표 표준화 과정이 필요한 것으로 보인다.
기존의 연령별 얼굴정서 인식 비교 연구에서는 정서별로 연령 간에 어떤 차이가 있는지 밝혔다. 이에 Kim(2021) 연구에서는 개별 정서가 아닌 정서공간에서 표상된 정서를 연령 간 비교하였다는 점에서 의의가 있으나, 기술적(descriptive) 비교만 시행하였을 뿐, 통계적 유의미 검증을 하지 않았다는 한계가 있다. 본 연구에서는 표상 유사성 분석(representational similarity analysis) 방법을 통해 연령간 실제 데이터 및 정서 모델 유사성행렬을 직접적으로 비교하였다. 또한 개인차 다차원척도법(individual differences multidimensional scaling)을 통해 연령간 정서 차원에 대한 비중을 비교하였다. 그 결과 실제 데이터 비교에서 노년 집단은 청년 및 중년 집단과 가장 유사하지 않았으며, 쾌불쾌 차원이 포함된 정서 모델과의 유사성 비교에서도 가장 유사하지 않았다. 또한 노년 집단은 각성 차원에 대한 비중이 청년 및 중년 집단과 유사하지 않음이 발견되었다. 본 연구는 실제 데이터, 정서 모델, 그리고 정서 차원 비중이라는 세 가지 측정치에 대해 노년 집단과 청년 및 중년 집단과의 차이를 통계적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있다.
감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.
아두이노 플렛폼을 활용하여 스마트 주얼리에 보석처럼 빛나는 효과를 나타내기 위해 감성적인 주얼리로 색을 표현하였다. 감성적인 색 표현을 위해 플러칙의 감정 팽이 모형을 활용하여 감정과 색의 유사성을 적용하였다. 스마트폰에서 쉽게 접할 수 있는 온도, 조도, 소리, 자이로 센서와 스마트 주얼리의 맥박센서로부터 인식된 값을 입력받아 감성을 인식하고 처리하는 과정은 온톨로지 기반의 추론규칙을 적용하고, 상황정보에서 나타난 감성에 따라 감성 색을 찾고 그 감성 색을 스마트 주얼리의 LED에 적용하였다. 주얼리 착용자의 감정에 따라 스마트 주얼리에 내장된 LED에 결정된 감성 색으로 빛을 냈다.
기존의 얼굴 정서자극을 이용한 정서 차원연구에서는 쾌불쾌차원(valence)과 각성차원(arousal)이라는 두 가지의 핵심정서(core affect)의 구조가 밝혀졌는데, 이러한 정서차원 구조가 일반적인 지, 그렇지 않다면 정서차원 인식에 영향을 미치는 요인은 무엇인지 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 얼굴 자극의 연령이 주요한 요인 중 하나라고 정하고, 6가지 정서 표현(화난, 역겨운, 두려운, 행복한, 중립적인, 슬픈)이 세 연령(청년, 장년, 노년)층에 차이가 있는지 살펴보았다. 기존 연구에서는 두 얼굴 자극의 유사성을 직접 물어보는 경우가 많았는데, 본 연구에서는 정서 간 유사성을 직접 측정하지 않고 두 가지 얼굴 자극이 함께 제시될 때 두 정서 표현이 같은지 다른지에 대한 판단을 하도록 하는 간접적인 측정을 하였다. 각 연령별 데이터를 다차원척도법으로 분석한 결과, 세 연령대 모두 화난-역겨운, 그리고 슬픈-역겨운 정서쌍이 유사성이 높았다. 연령간 차이로는 노년 정서자극에 대해서 위 두 쌍 외에 화난-슬픈, 화난-중립적인, 중립적인-슬픈, 역겨운-두려운의 정서쌍에 대해서도 유사성이 높음을 확인하였으며 이러한 경향은 나머지 두 연령대에서는 발견되지 않았다. 같은 정서 쌍에 대한 결과에서는 '슬픈'이 노년층에서만 정확도가 매우 낮았으며, 이는 슬픔을 표현하는 노년층의 얼굴 정서를 쉽게 구분하기 어렵다는 점을 시사한다. 본 연구는 두 얼굴 정서에 대해 직접적인 유사성을 묻는 것이 아닌, 정서 판단을 통해 간접적으로 정서 간 유사성을 유도하는 방법으로도 정서 차원 연구가 시사한다. 또한 여러 연령 별로 전반적으로는 쾌불쾌, 각성이라는 주요 정서 차원이 잘 드러나지만 노년층의 특정 정서 표현에 대한 인식이 다른 연령대의 정서 표현보다는 차이가 있을 수 있음을 보여준다.
호텔 리뷰 데이터에는 소비를 이끈 구매 요인, 호텔에 대한 장점 및 단점 등 다양한 정보를 추출할 수 있다. 특히, 리뷰 데이터의 감성 키워드는 소비자들이 호텔에 관해 이야기하고 있는 평가 및 반응 등의 주요 내용을 파악하는 데 도움을 준다. 하지만 많은 양의 리뷰 데이터를 소비자가 직접 살펴보기에는 효율성이 떨어진다. 이를 위해 리뷰 데이터를 요약하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 감성 키워드 관계망을 구축하는 연구에 더 나아가, 이와 관련된 호텔에 대한 정보까지 동시에 제공하고자 한다. 이를 위해 호텔 도메인에 적합한 감성 키워드 사전을 구축하고, 이를 바탕으로 위상학적 데이터 분석 기반의 맵퍼(topological data analysis based mapper)를 통해서 감성 키워드 기반의 호텔 관계망을 구축한다. 구축된 관계망을 통해 유사한 감성을 기반으로 연결된 호텔들을 살펴볼 수 있으며 동시에, 호텔에 대한 감성 정보도 파악할 수 있다. 이러한 리뷰 요약 정보는 사용자들에게 호텔들에 대한 요약된 감성 평가를 제공하며, 호텔 마케팅 및 전략 기획팀에 분석 대상에 대한 소비자들의 인식을 파악할 수 있도록 돕는다.
2011년도 교과부의 도덕과 교육과정 개정에서 국가·사회적 요구 사항들 가운데 다문화 관련 반영 사항은 다음과 같다. 즉, 다문화 사회와 글로벌 시대에 필요한 국가 정체성 확립과 우리 사회의 공통적인 도덕적 가치 기반의 공고화이다. 이는 다양성과 세계화 속에서 우리 국가·사회를 유지할 수 있는 기반이 정체성과 도덕적 가치에 있다는 인식이라고 할 수 있다. 그러나 이런 인식이 다문화 사회에 맞는 윤리교육의 바람직한 방향이 될 수 있는 지에 대해서 문제가 있을 수 있다. 가령, 국가 정체성을 너무 강조할 경우, 이는 오히려 다양성을 배척하면서, 다문화구성원들을 억압할 수 있는 강력한 무기가 될 수 있다. 이럴 경우, 한국 다문화 사회에서 윤리교육은 배타적인 국가 정체성만을 강조하는 국가 이념 교육의 무기로 변질될 가능성이 매우 크다. 그러므로 앞으로 한국 다문화 사회에서 윤리교육의 근본 과제는 2011개정 도덕과 교육의 국가·사회적 요구 사항들인 국가 정체성과 사회의 공통된 도덕 기반 확립과 다문화교육의 성별, 계층, 민족, 인종, 문화 등의 배경과는 상관없는 자존감, 평등과 정의 등의 가치들이 서로 연결될 수 있는 가능성을 발견하는데 있다고 할 수 있다. 이를 위해 정서와 도덕적 기질의 유사성 개념에 주목한다. 우리가 정서들을 갖고 있다는 것은 개별적인 느낌이 아니라 감성을 통한 사회적 의미에서 윤리적 주체임을 보여준다. 이는 우리가 어떤 도덕 가치의 기반을 마련할 것인지의 토대가 된다. 동시에 우리가 이러한 가치를 인식하고 행할 수 있다는 도덕적 기질의 유사성을 갖고 있다. 이 정서들을 갖는 것, 그리고 도덕적 기질의 유사성에서 윤리적이고 문화적 정체성을 확인하는 것이 한국 다문화 사회의 윤리문화를 형성하고 바람직하게 지속시킬 수 있는 중요한 과제이다. 무엇보다 한국 다문화 사회의 구성원들은 도덕적 기질의 유사성을 토대로 한국인임을 확인하고, 이를 토대로 도덕적 정서들을 갖게 되는 윤리적 주체들이 되어야 한다.
최근 뇌 과학의 발달로 심리학의 다양한 이슈들을 뇌과학으로 설명하려는 노력들이 많이 시도되고 있다. 본 연구에서는 성격유형을 뇌과학으로 설명될 수 있는지 시도해보고자 하였다. 성격유형검사 중 MBTI를 토대로 하여 10대 청소년 190명에게 성격유형별 레이븐의 유사도형 구분과제를 실시하였다. 이 때 피험자에게 유발전위 뇌파를 검출하고 통계 분석하여 성격유형별간에 집중력의 차이가 있는지를 알아보았다. 또한 뇌파의 주파수별 분류를 통하여 어느 주파수대가 성격유형별간의 차이가 보이는지 알아보았다. 결론적으로 외향성과 내향성은 유사도형 구분과제를 수행하는 동안 두 집단 간의 집중력 차이가 나타났으며 M-Beta파와 Gamma파 및 H-Beta파에서 두 집단 간 차이가 나타났으며 감각형과 직관형은 쉬운 난이도 과제와 중간 난이도 과제에서 두 집단 간 집중력의 차이가 나타나는 경향성이 보였으며 주파수별 분류에서는 두 집단 간의 차이가 없었다. 사고형과 감정형은 과제를 수행하는 동안 두 집단 간 집중력의 차이가 나타났으며 뇌파 주파수별 분류에서는 H-Beta파에서만 차이가 있었다. 판단형과 인식형은 모든 과제와 주파수별 분류에서도 두 집단 간 차이가 나타나지 않았다. 기존 성격유형과 뇌파연구가 외향성과 내향성에 집중되어 있고 다양한 유형별 연구가 미비하였다. 따라서 난이도가 상, 중, 하의 세 가지로 분류된 유사도형 구분과제를 수행하는 동안 유발전위 뇌파를 통해 뇌파를 분석한 것은 본 연구의 의의라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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