복합 감각 자극하의 감성정보를 도출하기 위한 기초연구로서 시각과 청각자극에 따른 주관적 평가 및 생리신호를 계측하였다. 심리적 평가와 생리신호 계측으로 단일 자극에 더하여 동적, 정적감성의 심화를 유도하는 결과를 보였고, 부가된 자극을 반영하는 생리신호로 HRV가 유용함을 발견하였다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.91-96
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2000
본 연구는 이러한 뇌파 바이오피드백 원리를 적용하여 뇌파를 유도하고 유도된 상태에 대한 피드백을 제공함으로써 사용자 스스로 자신의 뇌파 상태를 조절하도록 하는 장치로 개발된 Q0jump 시스템의 효과성을 밝히고자 하였다. 연구 방법에 있어서 뇌파 측정 장비와 Q-jump를 동시에 측정함으로써 Q-jump 시스템의 타당성을 검증하였으며, 또한 뇌파유도 프로그램을 사용하여 그 효과성을 입증하려 했다. 그 결과 Q-jump 시스템과 뇌파 측정장비에서 얻어진 결과가 유의한 상관을 가짐을 보았다. 상대적 출현량에 있어서 뇌파 유도프로그램을 사용했을 때, 전두엽 부분에서 slow alpha 는 유의한 증가를, fast beta는 유의한 감소를 나타냈다. 후속 연구에 있어서는 통제집단을 이용한 보다 면밀한 검증 연구가 필요하다.
본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 순환신경망(RNN)을 활용하여 자연어를 처리할 수 있는 모델 개발에 대하여 연구를 진행하였다. 다양한 주제에 대한 사용자들의 의견을 확보할 수 있는 유튜브 플랫픔을 활용하여 데이터를 확보하였으며, 감성 분류를 진행하는 만큼 학습 데이터셋으로는 네이버 영화 리뷰 데이터셋을 활용하였다. 사용자는 직접 데이터 파일을 삽입하거나 혹은 유튜브 댓글과 같이 데이터를 외부에서 확보하여 감성을 분석할 수 있으며, 자연어 속 등장하는 단어의 빈도수를 종합하여 해당 데이터들 속 키워드는 무엇인지를 분석할 수 있도록 하였다. 나아가 종합 데이터 분석 관리 플랫폼을 제작하기 위하여 해당 데이터를 데이터베이스에 저장하고GUI 프로그램을 통하여 접근 및 관리가 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 쾌, 불쾌, 긴장, 이완의 네 가지 상상을 통해 감성의 변화를 유도하였고, 생리 신호 분석을 통해 감성의 변화를 변별하고자 하였다. 20명의 피험자를 대상으로 네 가지 상상을 각각 30초씩 수행하게 하면서 EEG, ECG, GSR, PPG, RSP, Skin-Temperature를 각각 측정하였고 측정 종료 후 주관적 평가를 실시하였따. 주관적 평가 분석 결과, 피험자는 뚜렷이 구별되는 네 가지 상상을 한 것으로 나타났고, 쾌도는 “쾌 > 이완, 긴장 > 불쾌” 상상 순서의 3단계로, 긴장도는 “긴장 > 불쾌, 쾌 > 이완” 상상 순서의 3단계로 뚜렷이 구별되었다. EEG 분석 결과에서는 쾌와 불쾌, 쾌와 이완 상상 사이에서만, 자율신경계 반응 역시 약 2.5 단계의 긴장도 감성 변별이 가능하여 정확한 3단계의 감성 변별에는 어려움이 있었다. 그러나 향후 비선형 분석법을 적용하고 피험자 수를 증가시킨다면 생리 신호 분석을 통한 감성 변별 민감도를 증가시킬 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구로부터 쾌/불쾌와 긴장/이완의 2차원의 감성 영역의 각 축을 EEG와 자율신경계의 생리 신호를 통해 변별할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
참돔, Pagrus major (♀)과 감성돔, Acanthopagrus schlegelii (♂) 그리고 이들간 유도 잡종 개체의 비늘 특성을 조사하였다. 본 연구 결과, 유도 잡종 개체의 비늘 외형은 양친의 중간적인 특성을 나타내었다. 참돔과 감성돔의 primary apical grooves와 측선 비늘 수의 평균은 각각 $10.5{\pm}2.6$과 $49.5{\pm}0.5$를 나타내었으며, 유도 잡종의 평균 primary apical grooves 수와 평균 측선 비늘 수 역시 양친의 중간적 계수형질의 경향을 보였다(P<0.01). 본 연구에서의 계수형질은 본 연구 대상 어류인 돔류에서의 동정에 유용한 parameter로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구개발에서 개발되어지고 있는 시뮬레이터는 롤러코스터를 모사 대상체로 하였고, 일반적인 Stewart 형식이 아닌 운동 대상체의 운동자유도를 짐발(Gimbal)형으로 재현하고자 하였다. 이를 위해 실시간 스케쥴러와 H/W 입출력 및 통신 드라이버에 대한 개발을 수행하였고, 시뮬레이션에 적합한 정확도와 실시간성을 유지하도록 롤러코스터 상에서 이루어지는 차량운동을 모델링 하였다. 또한 인간감성의 적용을 고려한 짐발형 모션 시스템의 운동 재현을 위해 워시아웃(Washout) 알고리즘을 개발하였다. 특히, 짐발형 모션 시스템의 운동 모사성을 객관적으로 검증하고 탑승자에 대한 시뮬레이터의 영향을 평가하기 위해 감성평가를 실시하였다. 감성평가를 위해 평가지에 의한 주관적 평가 방법과 탑승자의 생리신호를 측정하는 객관적 평가방법을 사용하였으며, 감성평가를 통한 결과치를 이용하여 워시아웃 알고리즘을 개선하였다.
본 연구는 방송 영상물을 시청할 때 나타나는 감성적으로 긍정적 내용과 부정적 내용의 차별적 영향에 대해 탐구하는 한편, 형식적 특성 중 하나인 편집속도와의 상호작용을 고찰하였다. 연구는 실험으로 진행하였으며, 피험자가 메시지를 보는 동안 심박률과 피부 전도성 측정을 통해 주의와 각성 수준을 관찰하였다. 전체 메시지를 다 본 후 피험자들은 자유회상기억에 관한 문항을 작성하였다. 연구의 결과는 각성 수준을 통제하였을 때, 수용자들은 긍정적 내용보다 부정적 내용에 더 주의를 기울였지만 기억하는 정도는 반대로 긍정적 내용이 우세하였다. 한편 편집속도를 높이는 것이 감성적인 내용에 대한 반응에서 각성, 주의, 그리고 기억 수준을 높이는 것으로 나타났다. 하지만 그 효과는 긍정적, 부정적 내용에 따라 차별적이었다. 편집속도를 높이는 것이 부정적인 내용에는 별로 효력이 없거나 오히려 악영향을 미칠 수 있다는 결과가 도출되었다. 본 연구는 감성 연구에서 감성 유인가의 비대칭성에 대한 이해를 심화하고, 또한 감성 유인가적 내용과 형식적인 특성과의 상호작용이라는 새로운 연구 영역을 제시한다.
최근 인간의 감성에 반응하고, 감성을 유도하는 감성콘텐츠가 문화산업 분야에서 크게 주목을 받으면서 멀티미디어 콘텐츠가 유발하는 감성 추출에 초점이 모아지고 있다. 게다가 최근 멀티미디어 콘텐츠가 빠르고 방대하게 생산, 유통되는 흐름으로 볼 때 콘텐츠에서 유발하는 감성을 자동으로 추출하는 기법의 연구들이 주목받고 있다. 본 논문은 멀티미디어 콘텐츠의 소리 정보 중 특정 주파수대역의 볼륨 값을 활용하여 멀티미디어 콘텐츠 내의 감성지수를 추출하는 방법에 대해 연구하고자 한다. 이러한 연구는 동영상 콘텐츠의 감성지수를 자동으로 추출할 수 있도록 하며 추출된 정보를 활용하여 사용자의 현재 감성, 혹은 날씨 등과 같은 기타 요소에 맞추어 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는데 사용되어질 것이다.
음식 문화 및 산업과 관련한 대표적 특징들 중에는 음식 배달 주문 산업이 성장하고 있다는 것과 유튜브와 같은 1인 미디어에서의 소위 '먹는 방송' (먹방)이 최고의 인기 콘텐츠로 자리 잡았다는 사실 등을 거론할 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에 근거하여 두가지 초점을 두어 연구하고자 하였다. 먼저, 유튜브 먹방과 먹방 댓글에서 확인되는 대중들의 감성이 관련 음식의 배달 이용 건수에 영향을 미치는지를 회귀분석 모형을 통하여 확인하고자 하였다. 다음으로, 대한민국에서 대표적인 주문 음식인 치킨의 배달 이용 건수 데이터와 유튜브 먹방 댓글 데이터와 날씨 데이터를 활용하여, 머신 러닝을 통한 치킨 배달 주문 예측 모형을 구현하였다. 2015년 6월 3일부터 2019년 9월 30일까지 총 1,580개의 데이터를 활용하였고, 날씨 변수로서의 온도, 습도, 강수량과 유튜브 먹방 변수로의 영상에 달린 댓글 수, 댓글의 긍정어 수, 중립어 수, 부정어 수 등을 수집하였다. 본 연구에 활용된 데이터의 유튜브 먹방과 먹방 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하기위해 선형 회귀 방법론을 사용하였으며, 예측모델을 위해 사용된 머신 러닝은 Linear Regression, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boost이다. 본 연구를 통해 유튜브 먹방과 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하였고 예측 모형 또한 기존 모델보다 성능이 좋아짐을 Root Mean Square Error 값을 통하여 확인하였다. 본 연구는 먹방의 광고 효과를 확인하였으며, 배달 업종에서의 경영에 활용할 수 있는 함의를 제공하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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