본 논문은 사회적 상호작용 결여로 감정 기복이 심하고 스트레스로 인해 정서불안 증세를 보이는 자폐 범주성 장애아동의 감정 상태를 인식하기 위한 목적으로 4가지 감정 자극에 대하여 생체신호를 분석하고 K-Means 알고리즘을 적용하여 획득한 정보로부터 감정 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 실험구성은 참가자가 주어지는 감정자극 영상을 시청하는 동안 맥파 및 피부전도 센서를 이용하여 생체신호를 측정한 후 자율신경 비율을 나타내는 LF/HF의 심박 정보와 피부 반응 정보를 정량적으로 분석하였고, 추출된 정보로부터 K-Means 알고리즘을 적용하여 감정 상태를 분류하는 과정으로 진행된다. 총 3명의 일반인을 대상으로 실험을 진행하였으며, 4가지 감정 자극에 대한 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정을 이용한 감정인식 방법이 제시되는 감정 자극을 충분히 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 운전 도중 운전자가 가지는 부정적인 감정 상태로 인한 문제점이 커지고 있으며 특히 우리나라 포함 교통이 혼잡한 나라에서는 교통사고뿐만 아니라 소위 '분노 운전'이라는 범죄 행위로 이어지는 사례가 잦아지고 있다. 이와 같은 상황에서 무선 통신 및 웨어러블 기술을 활용하여 스트레스나 피로로 인한 운전자의 감정 상태를 측정할 수 있다면 매우 유용할 수 있다. 본 연구는 운전자의 다양한 생체 신호를 측정 및 관찰할 수 있는 시스템을 구현하고 측정 결과 분석을 통하여 운전자의 감정 상태를 판단하고 관찰하며 예측된 운전자의 감정 상태에 대한 신뢰성을 높이기 위한 것이다. 본 논문에서는 이 연구의 전반부로서 현재 개발이 완료된 시스템 구현 과정과 실험 방법에 대해서 소개하고자 한다.
인간의 감성은 감정과는 구분되는 심리적 현상으로, 감정이 강도가 높으며 생리적, 신체적 반응을 동반하는데 비하여, 감성은 강도가 낮으며 겉으로 나타나는 생리적 변화가 없다. 감정은 외부의 감각자극에 대하여 두뇌에서 단계적인 정보처리의 결과로 나타나지만 감성은 반사적이고 직관적으로 발생된다. 감정은 하나의 대상에 대하여 여러사람이 유사한 반응을 보이는 공통성과 객관성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에 대해서도 개인에 따라 다양하게 나타나며 시간과 환경에 따하서도 변화한다. 감정은 일반성, 객관성, 반복성과 같은 학문적 연구대상으로서의 조건을 만족시키고 있으나, 감성은 그 특성이 학문이나 연구의 대상이 되기 위한 조건들을 충족시키지 못하며, 따라서 연구대상으로 인정받지 못하고 있다. 감성이 감정에 비하여 가장 두드러지는 점은 감정의 종류가 외부자극의 종류에 따라 결정되어지는 반면 감성의 발생은 개인의 재부상태, 즉 생활경험에 의한 기억에 의존한다는 점이다. 감성의 개인성, 변화성, 불확실성, 애매모호성등을 설명할 수 있기 위해서는 기존의 학문이 갖는 폐쇄성에서 벗어나 보다 많은 변수를 체계적이고 다각적으로 고려하는 새로운 접근이 필요하다. 학문과 연구대상에 대한 조건의 확대가 요구된다고 할 수 있다. 개인의 감성은 해당 시점에서 개인이 갖고 있는 심리상태와 함깨 연령, 성별, 교육정도, 건강상태와 같은 개인요소뿐만 아니라 개인의 의식과 생활에 영향을 미치는 가정과 사회특성, 나아가 전통과 관습, 종교, 환경등와 같은 문화적 특성에 의해서도 변화된다. 그리고 이들 요소들을 개인이 처한 상황에 따라 영향의 정도가 다양하게 변화한다. 많은 요인들에 의하여 다양하게 변화되는 감성은 감성의 영향을 받는 생활환경과 결합되고, 생활경험을 중심으로 한 기억은 두뇌의 Limbic system은 자율신경계를 조절하는 hypothalamus와 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서 감성의 측정평가를 위해서는 생활경험에 영향을 미치는 제반 요인들의 파악과 함께 자율신경계의 반응을 측정할 수 있는 방법의 개발이 요구된다.
본 연구는 걷기운동이 대학생들의 감정상태, 기분상태 및 대학생 생활스트레스에 미치는 영향을 16주간의 실험을 통하여 규명하고자 하였다. 걷기운동의 효과를 탐색하고자 걷기운동집단 24명과 통제집단 26명의 두 집단을 총 50명을 대상으로 하였으며, 사전측정(0week), 중간측정(8week), 사후측정(16week)으로 구성되는 2×3 반복측정에 의한 요인설계(2×3 factorial design with repeated measure)로 대학생의 감정상태, 기분상태 및 생활 스트레스의 변화를 살펴보았다. 그 결과 감정상태는 운동집단이 긍정적인 증가 추이를 보였으며 기분상태는 긴장, 분노, 우울, 피로, 혼란이 통계적으로 유의하게 감소하고 활력은 증가하였다. 또한 대학생 생활스트레스는 동성친구, 학업, 경제, 장래, 가치관 요인의 스트레스가 통계적으로 유의하게 감소하였다. 이러한 결과는 걷기운동이 대학생의 스트레스 대처 방법으로서 지속적인 학업 동기 및 삶의 질을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 최근 방송, 영화 등에 활발하게 사용되고 있는 드론의 무빙 영상이 수용자의 몰입도와 흥미 유발, 감정상태 등에 미치는 영향을 살펴본 실험 연구이다. 그동안 미디어 영상 효과 연구들은 영상의 움직임이 스토리 자체에 내재되어 있는 느낌을 주기 위해서 카메라의 움직임을 자제하는 것이 좋으며, 카메라의 움직임이 오히려 수용자의 자연스러운 시청에 방해가 될 수 있다고 주장하고 있다. 본 연구에서는 드론의 움직이는 영상이 시청자의 몰입도, 흥미 유발, 감정 상태 등에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해서, 대학생들을 두 그룹으로 나누고, 한 그룹의 피실험자들에게는 무빙 중심으로 편집된 드론 영상물을 보여주고, 다른 한 그룹의 피실험자들에게는 호버링 중심으로 편집된 드론 영상물을 각각 보여준 다음, 설문조사를 통해 이들이 느낀 몰입도, 흥미도, 감정상태 등을 측정하고, 측정한 결과를 변량 분석하였다. 분석 결과, 드론의 움직임이 있는 영상물을 감상한 피실험자들은 드론의 움직임이 없는 영상물을 감상한 피실험자들에 비해, 흥미를 더 많이 느끼고, 긍정적인 감정상태를 더 많이 느낀것으로 나타났다. 그러나 드론의 무빙과 피실험자들의 몰입도 간에는 서로 관련이 없는 것으로 나타났다.
보다 바람직한 운전 경험을 제공하기 위하여, 운전자의 감성에 영향을 미치는 요인에 대한 관심이 높아져 가고 있다. 본 연구에서는 운전자의 운전 시의 기분 혹은 감정상태에 영향을 미치는 외부요인으로 도로 소통 상황, 계절, 날씨, 운전 시각, 운전 지역을 추출하였으며 운전자 개인의 감정상태를 결정짓는 주관적이고 심리적인 요인은 배제하였다. 운전 경력 3 년 이상의 운전자를 대상으로 감성 상태는 긍정/부정, 흥분/안정의 2 가지 축으로 나뉘어 측정하였다. 운전자의 무드는 중립을 기준으로 양 극단보다는 중립에 가까운 상태에 주로 분포하였는데 긍정/부정에는 각각 고루 분포한 반면, 흥분/안정에서는 안정 쪽에 더 많이 분포한 것을 알 수 있었다. 또한 다섯 가지 외부 요인들이 모두 운전자의 무드에 영향을 미쳤으며 도로 소통 상황이 긍정/부정과 흥분/안정 모두에서 유의미한 차이를 보였다. 감성의 긍정/부정 축에서는 계절, 날씨, 소통 상황, 그리고 운전 지역이 유의미하였으며, 감성의 흥분/안정 축에서는 운전시간과 소통 상황이 유의미하였다. 본 연구의 결과를 확장시켜 운전자의 감성에 영향을 미치는 외부 요인들을 데이터베이스화하여 운전자를 위한 다양한 제품 및 서비스 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서, 우리는 뇌파를 이용하여 사용자의 감정을 인식하는 감정인식 모델을 제안한다. 사용자의 감정을 인식하기 위해서는 우선 생체 데이터나 감정 데이터를 포함한 뇌파의 정량적인 데이터를 획득하는 방법이 필요하며 다음으로 획득된 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하는 패턴인식 기법이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하고 인식할 수 있는 패턴인식 기법으로 Multi Layer Perceptron(MLP)을 사용한 패턴인식 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 감정인식 모델의 실험을 위하여 특정 공간 내에서 여러 피험자의 감정별 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파로 집중도 및 안정도를 도출하여 유의미한 데이터로 감정 DB를 구축한다. 감정별 DB를 본 논문에서 제안한 감정인식 모델로 학습한 후 새로운 사용자의 뇌파로 현재 사용자의 감정을 인식한다. 마지막으로 피험자의 수와 은닉 노드의 수에 따른 인식률의 변화를 측정함으로서 뇌파를 이용한 감정인식 모델의 성능을 평가한다.
현대인들의 감정 불안정 상태로 인한 질병과 사회문제, 범죄 등이 많은 이슈로 나타나고 있다. 본 논문은 사람의 감정에 따른 생리적인 변화를 생체신호를 측정하여 분석하고 이를 이용하여 사람의 감정을 조절할 수 있는 음악을 선택하여 조절한다. 사람의 심박수를 측정하고 그 데이터를 HRV(심장박동 변화율)로 변환하면 그 사람의 현재 기분을 추정해 낼 수 있다는 연구 결과를 적용하여 기분에 따라 알맞은 음악을 자동으로 선택 하여 들려줄 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다.
최근 콜센터 등에서는 고객을 음성 미디어를 통하여 서비스하고 있다. 이런 콜 센터에서 제공하는 다양한 서비스의 품질 측정 방법 중 음성 대화 속 화자의 감정에 따른 측정 방법이 있다. 본 연구에서는 화자의 음성을 이용하여 그 사람의 감정을 알아내고자 하였다. 이를 위하여 음성 신호로부터 여러 가지 파라미터를 추출하고 분석함으로써 인간의 감정을 분류하였다. 사람의 감정은 크게 기쁨, 슬픔, 흥분, 보통 등 4가지 상태로 나눌 수 있다. 대부분의 음성 서비스 품질은 흥분 또는 분노의 상태가 중요하다. 본 논문에서는 이와 같은 감정을 Pitch와 Amplitude를 기초로 한 5가지 요소를 통하여 효율적으로 대화자간의 문제가 되는 대화를 선별해 내는 방법을 연구 하였다.
본 논문에서는 일상생활 중 지속적으로 심장 상태를 모니터링 할 수 있는 무구속 의자형 심탄도 측정시스템을 개발하였다. 또한 구현된 시스템에서 측정된 생체신호를 이용하여 주관적인 감정자극의 스트레스를 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 수준을 분석하고자 하였다. 실험은 시스템에 착석하여 실시간으로 시청각 자극 실험을 수행하였고, 심박수와 심박변이도의 시간영역 및 주파수영역 파라미터를 확인하였다. 확인된 심박변이도의 파라미터는 시청각 도중 기술한 인간의 감정들을 체계화하여 2차원 공간에 여러 감정들의 관계를 나타낸 제임스 러셀(J. Russell)의 감정모델을 주관적인 감정 자극에 의한 스트레스 지표 나타내어 비교 분석하였다. 실험결과는 RMSSD, LF/HF 파라미터가 스트레스 수준 분류에 사용될 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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