• 감성과학
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• 제10권4호
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• pp.583-601
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• 2007

웨어러블 컴퓨팅 환경은 대개 이동 중일 가능성이 많고 이때 눈과 손이 자유롭지 못하고 많은 주의가 필요한데 기존의 데스크탑 인터페이스 방식(WIMP)은 적합하지 않다. 또한 웨어러블 환경에서 모바일 기기의 소형화로 인하여 작은 화면에서 정보를 확인하고 처리해야 하기 때문에 기능 수행에 따른 인지부하가 늘어남과 동시에 수행 속도가 느려지고 많은 오류가 발생하는 등 어려움이 따른다. 이와 같이 변화된 환경에 적합한 입력 방식의 적정 수준을 찾는 연구가 필요하다. 본 연구는 이동 상황에서 모바일 기기를 사용할 때 동시에 여러 가지 일을 수행함으로써 걸릴 수 있는 인지부하를 줄여주기 위한 방법을 기기의 입력 방식과 사용되는 메뉴구조의 복잡성을 중심으로 분석하였다. 입력 방식을 포인팅입력 방식, 버튼입력 방식, 동작입력 방식으로 나누고, 이 방식들을 통한 메뉴탐색 과제와 화면에 제시되는 도형기억 과제를 동시에 수행했을 때 수행의 정확도와 과제수행 속도를 측정하였다. 또한 제시되는 메뉴탐색 과제의 메뉴계층의 수를 변화시켜서 입력 방식의 복잡성에 따른 과제 수행을 살펴보았다. 실험은 정지 상황과 이동 상황에서 모두 이루어졌다. 정지 상황과 이동 상황 모두에서 포인팅입력 방식이 과제 수행의 정확도가 가장 높은 반면 수행 속도에서 가장 느린 것으로 나타났다. 동작입력 방식에서는 수행의 정확도는 떨어졌으나 수행 속도는 빠르게 나타났다. 이는 이동 중에 수행되는 과제에서 정확도보다도 속도가 중요한 상황에서는 동작입력 방식이 적합하다는 것을 시사한다.

• 감성과학
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• 제9권2호
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• pp.119-132
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• 2006

본 연구에서는 컴퓨팅 환경에서 동작 속성과 정서간의 관계를 이해하고자 하였다. 본 연구에 사용된 동작은 Laban 움직임 분석(LMA)의 하위요소를 이용하였다. 본 연구에서는 LMA의 하위 요소들을 방향성 차원 다섯 조건(수평, 수직, 전후, 흔듦, 원형), 무게감 차원(지속적임, 급박함), 시간감 차원(가벼움, 강력함)의 각 두 조건으로 재구성하여 총 20개의 동작을 선정하였다. 정서어휘는 한덕웅과 강혜자[4]가 수집한 834개의 정서 어휘 중 동작을 통해 표현되고 전달되기 쉬운 어휘 50개를 선택하였다. 또한 연구 참가자들에게 20개의 동작에 대한 50개의 정서 어휘의 적절성 평정을 받아 이 자료를 범주형 주성분분석을 하였다. 분석 결과 각성 수준 차원은 동작의 무게감과 시간감 차원과 관련이 있는 것으로 나타났다. 강하고 빠른 동작일수록 각성 수준이 높은 정서가 나타났다. 또한 동작의 방향성 차원은 정서의 종류와 관련이 있는 것으로 드러났다. 직선 움직임은 높은 각성 수준의 부정적 정서와,흔듦 움직임은 불안 및 초조, 원형 움직임은 즐거운 정서와 관련이 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 동작을 통하여 정서 정보를 효과적으로 전달할 수 있음을 보여주었고, 동작과 정서를 연관짓기 위해 방향성 차원과 무게감 차원 그리고 시간감 차원을 고려할 필요가 있음을 시사해 준다.

• 감성과학
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• 제9권spc3호
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• pp.265-276
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• 2006

본 연구는 웨어러블 컴퓨터의 프로토타입이 사용자에게 최적의 경험을 제공할 수 있도록 웨어러블 컴퓨터의 평가를 위한 사용성 척도를 개발하는 것을 목적으로 하였다 이를 위해 질적 평가와 양적 평가를 동시에 수행하였다. 개발된 제품을 사용자가 직접 착용해 보고 의견을 진술하는 컨택스트(context) 평가를 2차에 걸쳐 실시하였고, 사용자 평가 결과와 전문가들의 의견을 반영하여 평가 항목 및 평가 대상을 선정하였다. 이를 통해 사용성 평가문항의 기초 안을 개발하고 관찰평가와 착의평가로 나누어서 설문을 진행하였다. 평가 결과를 분석하여 사용성 평가 문항을 확정하였으며, 만족감과 관련하여 평가 항목에 대한 이론적 모델을 도출하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.89-98
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• 2008

학습자와 이러닝 시스템 사이의 상호작용은 이러닝 시스템의 효율성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 웹기반 콘텐츠의 경우에도 다양한 상호작용 기능이 채용되고 있지만 학습자들은 인간-컴퓨터 상호작용 기술의 한계에 따른 실시간 인간 교사로부터 받는 것과 같은 피드백을 경험하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 학습자의 얼굴 표정을 이용하여 감정을 인식하는 시스템을 개발하고 튜터링 시스템에 통합시켰다. 관찰되는 학습자의 감정 변화에 대하여 인간 교사가 하듯이 적합한 피드백 메시지를 제공하여 이러닝 환경에서 나타날 수 있는 학습자의 고립감을 제거할 수 있도록 하였다. 본 체제를 실제 수업에 도입한 결과 학업 성취도의 개선과 이러닝 학습의 흥미도 개선이 유의미하게 이루어질 수 있음을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.717-724
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• 2020

감성 컴퓨팅은 인간의 상호 작용에서 중요한 역할을 하기 때문에 인간을 인식하는 인공 지능을 통해 감정을 이해하고 식별한다. 우울증, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 게임 중독과 같은 정신 질환을 잘 이해함으로써 감정과 관련된 문제들을 잘 관리할 수 있을 것이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 감정 인식을 위한 다양한 연구가 수행되었는데 기계학습을 적용하는데 있어서는 알고리즘의 복잡성을 줄이고 정확도를 향상시키기 위한 노력이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 노력중의 하나로 Stack AutoEncoder (SAE)를 이용하여 차원을 감소하는 방법과 Long-Short-Term-Memory/Recurrent Neural Networks (LSTM / RNN) 분류를 이용한 감성 분류에 대해 연구한 결과를 제시한다. 제안된 방법은 모델의 복잡성을 줄이고 분류기의 성능을 크게 향상시킨 결과를 가져왔다.

• 패션비즈니스
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• 제26권1호
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• pp.1-15
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• 2022

Digital transformation has induced changes in human life patterns; consumption patterns are also changing to digitalization. Entering the era of industry 4.0 with the 4th industrial revolution, it is important to pay attention to a new paradigm in the fashion industry, the shift from developer-centered to user-centered in the era of the 3rd industrial revolution. The meaning of storing users' changing life and consumption patterns and analyzing stored big data are linked to consumer sentiment. It is more valuable to read emotions, then develop and distribute products based on them, rather than developer-centered processes that previously started in the fashion market. An AI(Artificial Intelligence) deep learning algorithm that analyzes user emotion big data from user experience(UX) to emotion and uses the analyzed data as a source has become possible. By combining AI technology, the fashion industry can develop various new products and technologies that meet the functional and emotional aspects required by consumers and expect a sustainable user experience structure. This study analyzes clear and useful user experience in the fashion industry to derive the characteristics of AI algorithms that combine emotions and technologies reflecting users' needs and proposes methods that can be used in the fashion industry. The purpose of the study is to utilize information analysis using big data and AI algorithms so that structures that can interact with users and developers can lead to a sustainable ecosystem. Ultimately, it is meaningful to identify the direction of the optimized fashion industry through user experienced emotional fashion technology algorithms.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-21
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• 2012

효용적 가치에 초점을 맞춘 정보기술에 대한 기술수용 연구는 합리적 행위이론에 그 근거를 두고 있다. 따라서 기존 연구는 사용자의 이성적 의사결정요인인 유용성과 이용용이성에 집중하는 경향이 있었다. 그러나 유비쿼터스 사회에서는 혁신기술을 활용하는 분야가 업무 영역을 뛰어넘어 게임, 엔터테인먼트 등과 같은 비업무적인 분야까지 폭넓게 확장되고 있다. 이에 따라 사용자가 어떤 목적으로 혁신기술을 사용하는지에 따라 실용적인 요인이 아닌 감성적인 요인의 영향을 더 크게 받을 수 있다. 그러한 의미에서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술 같은 혁신기술을 응용한 서비스 수용현상을 기존의 실용적인 요인에 초점을 맞춘 전형적인 기술 수용모형으로 충분히 설명할 수 있을지에 대한 의문이 제기된다. 이와 같은 기존연구의 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 전통적인 TAM에 감성요인으로서의 유희성 요인, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술 특성으로서의 편재성과 지능성 요인을 추가함으로써 U-서비스 이용의도 형성을 설명할 수 있는 더욱 포괄적인 버전의 기술수용모형을 제안하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1171-1180
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• 2019

감정은 인간의 상호 작용에서 중요한 역할을 하는 심리 생리학적 과정이다. 감성 컴퓨팅은 감정을 이해하고 조절할 수 있는 인간 인지 인공 지능의 개발하는데 중점을 둔다. 우울증, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 게임 중독과 같은 정신 질환이 감정과 관련되어 있기 때문에 이러한 분야의 연구가 중요하다. 감정 인식에 대한 노력에도 불구하고, 비정상적인 EEG 신호로부터의 감정 검출은 여전히 높은 수준의 추상화를 요구하기에 정교한 학습 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 EEG 기반으로 효율적인 감정 분류를 위해 LSTM을 위한 최적의 하이퍼파라미터를 파악하고자 다양한 실험을 수행하여 이를 분석한 결과를 제시하였다.

• 감성과학
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• 제12권4호
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• pp.393-402
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• 2009

본 연구의 목적은 스마트 포토닉 의류와 관련된 다양한 기술 중 광섬유 발광 기능 의류 기술을 기반으로 하여, 스마트 포토닉 스포츠 의류를 위한 모듈화 디자인의 체계적인 방안을 모색하고, 인체 치수를 기반으로 한 광섬유-발광 모듈 조합에 따른 다양한 모듈화 디자인 모형을 제시하는데 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 모듈화의 디자인 요건을 살펴보았고, 광섬유-발광 모듈의 크기와 부착 위치를 선정함에 있어서는 모듈화와 인체 치수와의 밀접한 연관성을 고려하여 연구를 진행하였다. 인체 치수와 더불어 컴퓨팅 기기의 적합한 부착 위치와 인체의 동작에 영향을 덜 받는 인체 부위를 종합적으로 고려하여 최종적으로 광섬유-발광 모듈을 부착하기에 적합한 인체상의 부위를 도출하였고, 이를 부위별 실측 치수와 함께 제시하였다. 이를 토대로 스마트 포토닉 의류의 3대 기능 중 스포츠 의류에 가장 필요하면서 적합하다고 판단되는 착용자 안전보호 기능을 중심으로, 스마트 포토닉 기능의 스포츠 의류 상의 재킷(jacket)의 모듈화 모형을 설계하여 제시하였다.

• 감성과학
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• 제14권1호
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• pp.101-116
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• 2011

정서 컴퓨팅 분야는 인간과 컴퓨터 간 상호작용을 효과적이게 하기 위하여 사용자의 정서를 재인하는 컴퓨터 시스템을 개발했다. 본 연구의 목적은 심리학적 이론에 기반한 정서 재인 연구들을 고찰하고 보다 진보된 정서 재인 방법을 제안하고자 하였다. 본 연구의 본론에서는 심리학적 이론에 근거한 대표적인 정서 재인 방법을 고찰하였다. 첫째, Darwin 이론에 근거한 얼굴 표정 기반 정서 재인 방법을 고찰하였다. 둘째, James 이론에 근거한 생리신호기반 정서 재인 방법을 고찰하였다. 셋째, 앞의 두 이론에 통합적으로 근거한 다중 모달리티 기반 정서 재인 방법을 고찰하였다. 세 가지 방법들은 이론적 배경과 현재까지 이루어진 연구 결과들을 중심으로 고찰되었다. 결론에서는 선행 연구의 한계점을 종합하여 보다 진보된 정서 재인 방법을 제안하였다. 본 연구는 첫째, 현재 사용되고 있는 제한된 생리 신호에 대한 대안으로 다양한 생리 반응(예., 뇌 활동, 얼굴온도 등)을 정서 재인에 포함하도록 제안하였다. 둘째, 애매한 정서를 구분할 수 있도록 정서의 차원 개념에 기반한 정서 재인 방법을 제안하였다. 셋째, 정서 유발에 영향을 미치는 인지적 요소를 정서 재인에 포함하도록 제안하였다. 본 연구에서 제안한 정서 재인 방법은 다양한 생리 신호를 포함하고, 정서의 차원적 개념에 기반하며, 인지적 요소를 고려한 통합적인 모델이다.