본 연구에서는 진동모터의 진동패턴을 설계하고 평가하는 시스템을 제안하여 촉감을 통해 더욱 풍부한 정보를 습득할 수 있는 방법을 제안하였다. 시스템은 진동패턴을 설계하고 평가할 수 있는 컴퓨터 프로그램과 진동패턴을 촉감으로 확인할 수 있는 진동촉감 제시장치로 구성된다. 프로그램에서는 설계자가 진동패턴을 직관적으로 설계할 수 있는 시각적 설계도구와 재생기능을 제공하며 설계된 진동패턴의 재생을 통해 평가자가 진동패턴이 어떠한 기능을 나타내고 있는지 선택할 수 있는 평가기능을 제공한다. 진동촉감제시장치는 프로그램으로부터 전송된 진동패턴 정보를 진동모터로 구동시켜 설계결과를 실제 촉감으로 확인 할 수 있는 기능을 제공한다. 개발한 시스템을 통해 스마트폰과 자동차 오디오에서 대표적으로 사용되는 기능들에 대한 진동패턴 설계 및 평가를 진행하여 평가정보가 설계에 피드백 되는 방법과 높은 평가채택률을 획득한 진동패턴들을 분석하여 진동패턴 설계 지침을 제시하였다.
영상 디스플레이에서 Brigtness와 Contrast의 조전상태는 영상색에 지대한 영향을 미친다. 본 연구에서는 최적의 Contrst와 Contrast 상태를 손쉽게 조절할 수 있는 패턴을 고안하였으며 Brightness/Contrast 통합 조절방법을 제시하여 주변 조명이나 개인의 감성에 따른 영상색의 쉽고 다양한 조정을 가능하게 하여 사용자의 편의성을 높였다.
본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.
본 연구는 가상 캐릭터인 3D Pooh 와의 감성 교감이 이루어지는 유아용 감성 교육 게임 개발이 목적이다. Web 카메라를 이용하여 사용자의 위치 정보 및 영역을 검출하고 사용자는 화면에 보이는 가상 공간에 손과 마커를 이용하여 행동을 가하게 된다. 사용자의 행동 입력 방식에 따라 Pooh 의 상태를 나타내는 게이지와 행동의 다양한 변화를 제공하며, 이로써 사용자들이 가상 캐릭터인 3D Pooh 와 인터렉션을 할 수 있도록 제공한다. 기존의 감성 교감 연구 방법 분석 결과 뇌파와 체온 등의 생리신호를 이용한 방법과 사용자의 행동패턴을 분석하는 방법 등이 있으며, 현재는 생리신호를 이용하는 방법이 더 많이 활용되고 있다. 생리신호 측정 시 사용자는 신체에 센서를 착용해야 하므로 착용 부담감과 움직임이 자유롭지 못하다는 단점이 있다. 본 프로그램은 기존 연구의 단점인 센서 착용의 부담감을 줄이고 자유롭고 편리한 인터렉션이 가능하도록 개발하였으며, 직관적인 인터페이스를 기반으로 유아들도 쉽고 편리하게 즐길 수 있도록 구현된 감성 교육 게임이 될 것으로 기대된다. 또한 카메라 이외의 다른 하드웨어 장치 사용을 최소화하여 경제성과 사용 편의성을 동시에 고려한 효율적인 유아용 감성 교육 게임으로 활용될 수 있다.
웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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pp.495-507
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1998
감성공학적 제품개발을 위해서는 제품에 대한 인간의 선호도, 및 감성을 파악하는 것이 매우 중요하다. 인간의 감성은 개인의 내적 심리상태에 의하여 영향을 받으며, 개인에 따라 큰 차이를 나타낸다. 인간의 얼굴유형에 따라서 성격을 파악하는 심리학적 개념을 이용하여 얼굴유형별${\cdot}$특징별로 소비자들의 승용차 구매패턴에 어떤 차이가 있는지를 분석했다. 분석결과 얼굴유형별${\cdot}$특징별로 구매패턴에 약간의 차이가 있었다. 이와 같은 방법에 대해서 보다 구체적이고 체계적인 연구가 이루어진다면 실제로 마케팅과 감성공학 등에 응용할 수 있을 것으로 판단한다.
본 연구는 TV음악쇼 프로그램에서 가수 등의 공연자를 중심으로 배경 디스플레이로 사용되는 LED백드롭(backdrop)의 모션그래픽 이미지 조형구성을 분석하였다. 모션그래픽 LED 화면은 평면조형으로 구성되는데, 백드롭의 배경으로써의 기능이 공감각과 시각요소의 감성전달이라는 목표가 있는 것이므로, 감성전달 요소가 되는 컬러와 모션 방향과 속도에 대한 감성적 개념을 분석하였다. 감성전달 요소 중 그래픽 조형에 대한 분석으로는, 이를 이루는 형의 종류와 응용요소를 구분하고 그러한 요소들이 음악 곡의 전개인 인트로, 벌스, 브릿지, 코러스 부분에서 어떠한 모션 패턴과 배치가 이루어지는지 그리고 남성과 여성 공연자의 배경으로써 어떠한 디자인 특징이 있는지 연구하였다. 사례연구로, 모션그래픽 배경이미지 디자인이 활발히 이루어지는 지상파TV 3사의 청소년 대상 음악 순위프로그램을 대상으로 하였으며, 곡 전개에 따라 주로 디자인 되는 조형의 종류와 모션 패턴 그리고 모션 배치 유형을 도출하였다.
본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.
음성인식, 행동패턴인식, 텍스트마이닝 등 사람의 자연스러운 사회적인 활동을 통해 감성을 분석하려는 연구는 지속적으로 증가하고 있다. 특히 SNS는 현대사회에서 없어서는 안 될 소통의 도구로 자리 잡았기 때문에 SNS의 비정형데이터를 이용한 감성분석은 마케팅 분야에서 중요한 활용도구로 사용되고 있다. 이러한 추세에 따라 한국어에 대한 감성인식 역시 다방면으로 분석, 활용되고 있고 한국어의 어순과 표현방식, 중의성, 방언 등의 몇 가지 특징으로 인해 영어와는 다른 방식으로의 접근방식에 대한 필요성이 많은 연구에서 논의되고 있다. 따라서, 이 연구에서는 이러한 한국어의 특징을 수용하여 분석할 수 있도록 시계열 분석에 유용한 LSTM과 중복단어에 대한 가중치를 적용하여 한국어 감성분석을 진행해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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