본 연구는 스포츠 이슈에 따른 집단 감정으로서의 스포츠 감정의 생성과 전개에 대한 감정 동학을 실증적으로 규명하고자 수영선수 박태환의 금지 약물 사건을 연구대상으로 선정하였다. 전체 전개 과정을 총 10개의 에피소드로 단순화 한 후, 각각의 신문기사와 댓글을 시계열 분석 하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 스포츠 이슈와 스포츠 감정 간에는 명확한 인과 관계가 있었다. 둘째, 스포츠 감정은 사회적 과정과 긴밀한 상호작용을 주고받는 사회적 존재임을 확인할 수 있었다. 셋째, 스포츠 이슈에 따른 스포츠 감정, 집단 행위, 사회적 변화 간의 역동적인 상호작용으로 이루어진 스포츠 감정 동학의 기제는 타당한 것으로 분석되었다. 본 연구는 스포츠 감정 동학의 기제를 시계열 분석이라는 실증적 접근을 통해 검증하였으나, 추후 보다 계량적인 통계 기법을 통한 추가 연구가 필요할 것이다.
비디오 데이터에 존재하는 감정을 처리하는 것은 지능적인 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위해서 매우 중요한 일이다. 이러한 감정을 추출하기 위해서는 비디오로부터 감정에 관련된 특징들을 검출하기 위한 컴퓨팅 모델을 구축하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 비디오 셧에 존재하는 저급 특징들의 확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 셧 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 으로 모델링하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률분포 모델로 구성한다. 이런 두 개의 통계적인 모델들을 융합하여 베이시안 분류법을 적용하여 비디오 데이터로부터 감정에 관련된 셧을 찾아낸다.
인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
색채치료는 고유의 진동과 주파수를 가진 색을 이용하여 심리적인 문제를 치료하는 진단 방법이다. 색은 주관적인 심리가 강하여 개인적으로 좋아하는 색이나 안정이 되는 색을 봄으로서 심리 안정에 효과를 줄 수 있다. 또한 감정에 다양한 영향을 주는데, 이러한 감정을 평가하기 위해 뇌파를 통해 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 휴대용 단말기를 통해 스트레스 설문지(BEPSI-K)에 응답한 뒤, 빨간색과 파란색 두 가지의 VR색채영상을 시청하였다. 이 때, 뇌파를 통해 측정 가능한 4가지의 감정 데이터를 이용하여 사용자의 감정 상태를 파악하여 실시간 변화를 분석하였다. 또한 스트레스 설문지를 사용하여 감정 지수를 수치화하였고, 3D 가상현실 상에서 색채 이미지 영상이 감정 변화에 미치는 영향을 비교분석하였다.
키네틱 타이포그래피는 정적인 텍스트에 동적인 속성을 부여하여 다양한 감정을 표현하기 위한 방법으로서 연구되어 왔다. 본 연구에서는 감정 전달의 측면에서 키네틱 타이포그래피가 지니는 효용성과 감정 전달에 가장 큰 영향을 끼치는 키네틱 요소가 무엇인지 살펴보았다. 감정은 무드(Mood)와 에너지(Energy)라는 두 가지 차원을 통해 평가될 수 있는데, 본 연구에서는 전문가에 의해 미리 제작된 80개의 키네틱 타이포그래피 효과의 무드 및 에너지를 21명의 참여자가 평가하였다. 분석 결과, 실험 참여자들은 전문가들이 효과를 제작할 때 의도한 바에 상응하는 무드와 에너지를 느끼는 것으로 나타났다. 이는 미리 제작된 키네틱 타이포그래피 효과에 담긴 감정이 성공적으로 전달되고 있음을 보여준다. 개별 속성이 무드와 에너지에 미치는 영향을 조사한 선형분석에서는 글자 크기, 이동방향, 투명도, 속도 및 가속도 등이 에너지를 변화시키는데 유의미한 영향을 주었으며, 글자 움직임의 규칙성 여부, 투명도, 이동 방향 등이 무드를 변화시키는데 유의미한 영향을 준 것으로 조사되었다.
본 연구는 무작위성의 강도에 따라 패배 시 플레이어가 느끼는 부정적 감정의 변화를 다룬다. 무작위성과 관련된 인터페이스에 변화를 주어 사용자와 게임 사이의 상호작용이 사용자의 경험에 어떤 영향을 주는지 확인하였다. 연구대상은 게임공학과 학생 30명이고, 연구도구는 무작위성과 부정적 감정의 측정 도구를 사용하였다. 실험을 위해 장기를 간소화시킨 보드게임인 '십이장기'를 사용하였고, 게임의 '판'과 '말'에 무작위성을 추가하였다. 무작위성과 부정적 감정을 분석한 결과, 적절한 무작위성은 부정적 감정을 감소시키지만, 과도한 무작위성은 부정적 감정을 증가시키는 것으로 나타났다. 무작위성이 패배의 부정적 감정을 감소시킬 순 있지만, 게임의 상황에 맞게 적용되어야 함을 알 수 있다.
행정의 패러다임 변화로 경찰행정도 민간부분과 마찬가지로 고객중심 민원서비스제도의 개선을 위하여 노력하고 있으며 이로 인하여 서비스제공자인 경찰공무원도 부정적인 요소인 감정노동이 발생하고 있다. 이 연구는 해양경찰의 감정노동의 정도를 파악하고 감정노동이 직무소진에 어떠한 영향을 미치는가를 검증하고자 한다. 연구결과는 해양경찰공무원은 공공부분에 종사하는 다른 공무원과 동일하게 감정노동을 경험하고 있는 것으로 조사되었으며, 감정노동이 직무소진에 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 즉 해양경찰공무원이 지각하는 감정적 부조화가 고갈에 정(+)의 영향을 미치며, 또한 감정적 부조화는 냉소에 정(+)의 영향을 미치고, 감정표현의 주의정도는 직업효능감 저하에 부(-)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러므로 감정노동이 방치된다면 소진에 영향을 미쳐 조직에 부정적인 영향으로 성과달성에 중대한 장애요인이 될 수 있으며, 또한 개인의 신체적, 정신적으로 심각한 문제를 야기할 수 있으므로 이를 예방하기 위한 정책의 시행이 필요하다.
학습과 감정은 지능형 시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 사용자와 상호작용을 하면서 학습을 수행하고 내부적인 감정모델을 가지고 있는 지능적인 가상 캐릭터를 구현하였다. 가상 캐릭터는 여러 가지 사물들로 이루어진 3D의 가상 환경 내에서 내부상태에 의해 자율적으로 동작하며, 또한 사용자는 가상 캐릭터에게 반복적인 명령을 통해 원하는 행동을 학습시킬 수 있다. 이러한 명령은 인공신경망을 사용하여 마우스의 제스처를 인식하여 수행할 수 있고 감정의 표현을 위해 Emotion-Mood-Personality 모델을 새로 제안하였다. 그리고 실험을 통해 사용자와 상호작용을 통한 감정의 변화를 살펴보았고 가상 캐릭터의 훈련에 따른 학습이 올바르게 수행되는 것을 확인하였다.
본 논문은 감정변화와 관련이 높다고 알려져 있는 생체정보인 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 심박변이도(HRV)를 바탕으로 사용자의 감정상태를 추론하여 치유음악을 추천해주는 시스템을 제안한다. 사용자의 생체정보를 기반으로 사용자의 감정상태를 평온, 집중, 긴장, 우울의 4가지 단계로 분류하는 감성추론 시스템을 설계하고, 각각의 감정상태에 따라 적절한 카테고리의 음악을 추천함으로써 사용자의 스트레스 정도를 완화시키고자 한다.
사람의 음성이 가진 고유한 특성을 이용하여 그 안에 담긴 감정을 분석하여 파악할 수 있다면 효과적인 의사소통이 가능할 것이다. 본 연구에서는 음성이 가진 피치 값과, 속도의 변화와 같은 요소를 데이터화 하여 그 안에 담긴 감정을 기계학습을 통해 분류 및 예측하는 과정을 거친다. 감정 별 음성 데이터 분석을 위해 다양한 기계학습 알고리즘을 활용하며 선행 연구들보다 높은 정확도로 신뢰할 수 있는 측정 결과를 제공해 줄 수 있을 것이다. 이를 통해 음성만으로 사람의 감정을 파악하여 효과적인 의사소통 및 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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