바이링걸의 인지증고령자와의 보다 유효한 커뮤니케이션의 가능성의 검토를 목적으로, 이문화를 배려한 모국어에 의한 개인 회상법을 이용한 회화를 실시했다. 회화는, 재일 코리안의 문화를 배려한 특별 양호 노인홈에 입주중이며 중도의 인지증 바이링걸 고령자 4명(모두 여성, 평균 88세)의 협력하에 실시했다. 모국어와 일본어의 장면에서, 개인 회상법에 의한 회화 내용과 감정 표출에 차이가 발생하는가의 관점에서 양 회화장면의 비교 분석을 실시했다. 그 결과, 중증의 인지증고령자라고해도 바이링걸의 특징인 자연스러운 코드 스위칭(Code-Switching;CS)가 관찰되었다. 즉, 과거의 학습이나 경험에 의해 축적된 모국의 언어 형식을 사용하는 기능이 잔존 능력으로서 잠재하고있는 것이 밝혀졌다. 덧붙여 ERiC 감정 반응 평가 척도를 이용해 관찰한 결과, 일본어의 장면보다 모국어의 장면에 대해 긍정적 감정의 풍부함이 관찰되었다. 이상으로, 바이링걸의 재일 코리안 인지증고령자 1세와 모국어를 이용한 회상법에 의한 회화는, 바이링걸의 특징을 기초로한 하나의 유효한 어프로치라고 생각된다.
색은 일반적으로 주요 속성인 색상, 채도, 명도가 다양한 수치로 결합되어 사람의 감정에 영향을 미친다. 반면, 사람은 같은 색이더라도 개인에 따라 다양한 감정을 느낀다. 이러한 색과 감정의 특성을 감성 기반의 디지털 기술과 컨텐츠에 활용하면, 상호작용과 함께 사용자의 흥미와 몰입을 이끌어 낼 수 있다. 이를 위해, 본 논문은 일반적으로 사람들이 어떤 색에 대해 어떤 감정을 느끼는지를 정의한 다음, 개인의 취향을 최대한 반영한 색변환 방법을 제안한다. 먼저, 색과 감정의 관계를 템플릿으로 정의한 후, 색변환을 수행한다. 이때, 색에 대한 개개인의 감정은 다르기 때문에, 각 템플릿은 모든 사람에게 동일하게 적용되지 않고, 개인의 취향에 따라 다르게 적용되어야 한다. 이를 위해, 사용자의 색상, 채도 명도에 대한 선호도를 학습을 통해 가중치를 얻어 적용함으로서 각 사용자에게 적합한 변환을 수행한다. 실험과 설문조사 결과, 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 변환이 사용자의 감성을 만족시켜주었음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 디지털 융합제품의 하나인 휴대전화의 다양한 구매의도 영향 요인을 도출하여, 이들 요인과 구매의도와의 인과관계를 구조방정식 모형을 통해 밝혀보았다. 연구결과, 소비자에게 있어 브랜드 태도에 대한 영향이 클수록 긍정적인 감정이 유발되며, 개인화인터페이스에 대한 효과도 긍정적임을 알 수 있었다. 또한 소비자의 혁신성향이 강할수록 긍정적인 감정을 경험하며, 개인화인터페이스에 대한 영향도 효과적이었다. 반면, 혁신성향이 강할수록 지각된 비용의 영향력은 상대적으로 작아지는 것으로 나타났다. 소비자의 모방성향이 높을수록 긍정적 감정을 유발하였으며, 소비자의 개인화인터페이스에 대한 관심이 높을수록 긍정적인 감정이 유발되고, 비용에 대한 관심도 높아지는 것으로 밝혀졌다. 마지막으로 감정은 구매의도에 정(+)적 영향을 미치는 것으로 나타나, 휴대전화 구매의도에 있어 감정의 영향력을 확인할 수 있었다.
멜로드라마의 '대중성'은 멜로드라마가 역사적으로 구성된다는 사실을 시사한다. '멜로드라마란 무엇인가?'라는 본질주의적인 질문보다는 멜로드라마적 상상력을 당대 사회문화적 맥락과 관련하여 탐색하는 일이 필요한 이유이다. 시청률과 화제성에서 단연 독보적인 위치를 차지하며 신드롬을 불러일으킨 TV드라마 <태양의 후예>(2016)와 <미스터션샤인>(2018)은 2010년대 세월호 참사와 촛불혁명을 겪은 격변기 한국 사회의 대중적 상상력과 욕망을 나타낸다. 본고는 <태양의 후예>와 <미스터션샤인>에 나타나는 국가와 개인의 감정을 중심으로 멜로드라마적 상상력을 분석하였다. 기존 멜로드라마의 갈등이 대개 개인과 가족 범주에 머물렀던 것과 달리, <태양의 후예>와 <미스터션샤인>에서는 국가가 개인 간의 갈등을 형성하는 모티프로 등장한다. 이와 같은 압도적인 갈등 상황에서 인물은 우선적으로 이성적 판단을 실행하지만, 곧 이를 폐기하고 행동을 추동하는 감정을 통해 '응답'하는 가치 지향적 태도를 드러낸다. 두 작품은 주로 시적 대구와 사물의 미장센을 통해 드라마의 포에지를 형성하고 감정을 고양한다. 여기에서 주요 감정은 연민과 슬픔인데, 압도적인 갈등을 뚫고 나오는 격렬한 감정들은 그 자체로 소진되지 않고 수행성을 통해 도덕적 지향을 보여 주는 바, 연민은 연대(連帶)를 향하고 슬픔은 애도(哀悼)를 향하고 있다. 기존 멜로드라마들의 엔딩이 지극히 개인의 범주에서 사랑과 행복을 추구하는 것이었다면, <태양의 후예>와 <미스터션샤인>은 연대와 애도를 통해 개인과 공동체를 동시에 환기하는 도덕적 상상력을 보여 주었다.
본 논문에서는 텍스트에 나타난 감정상태를 인지하는 모델을 제안하고, 이러한 모델을 활용하여 현재문장에서 나타난 감정 및 이후에 나타나게 될 감정상태들을 예측하는 시스템에 대하여 다룬다. 사용자의 감정을 인지하고 이에 대한 자연스러운 메시지, 행동 등을 통해 인간과 상호작용 할 수 있는 컴퓨터시스템을 구현하기 위해서는 현재의 감정상태뿐만 아니라 사용자 개개인의 정보 및 시스템과 상호작용하고 있는 상황의 정보 등을 통해 이후에 사용자가 느낄 수 있는 감정을 예측할 수 있는 감정모델이 요구된다. 본 논문에서는 파악된 이전의 감정상태 및 실제 감정과 표현된 감정간의 관계, 그리고 감정에 영향을 미친 주변대상의 특징 및 감정경험자의 목표와 행동이 반영된 상태-전이형태의 감정모델인 감정망(Emotion Network)을 제안한다. 감정망은 각 감정을 나타내는 상태(state)와 연결된 상태들 간의 전이(transition), 그리고 전이가 발생하기 위한 조건(condition)으로 구성된다. 본 논문에서는 텍스트 형태의 상담예시에 감정망을 활용하여 문헌의 감정어휘에 의해 직접적으로 표출되지 않는 감정을 예측할 수 있음을 보인다.
오늘날 인터넷은 개인의 감정, 의견을 서로 공유할 수 있는 공간이 되고 있다. 하지만 인터넷에는 너무나 방대한 문서가 존재하기 때문에 다른 사용자들의 감정, 의견 정보를 개인의 의사 결정에 활용하기가 쉽지 않다. 최근 들어 감정이나 의견을 자동으로 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 감정 분석에 관한 기존 연구들은 대부분 어구의 극성(polarity) 정보가 있는 감정 사전을 사용하고 있다. 하지만 인터넷에는 나날이 신조어가 새로 생기고 언어 파괴 현상이 자주 일어나기 때문에 사전에 기반한 방법은 한계가 있다. 본 논문은 감정 분석 문제를 긍정과 부정으로 구분하는 이진 분류 문제로 본다. 이진 분류 문제에서 탁월한 성능을 보이는 Support Vector Machines(SVM)을 사용하며, 문서들 간의 유사도 계산을 위해 문장의 부분 문자열을 비교하는 문자열 커널을 사용한다. 실험 결과, 실제 영화평에서 제안된 모델이 비교 대상으로 삼은 Bag of Words(BOW) 모델보다 안정적인 성능을 보였다.
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 대상에 대하여 여러사람이 동일한 반응을 보이는 공통성과 객과성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에 대해서도 개인에 따라 다양하게 나타나며 시간과 환경에 따라 변화한다. 감정은 두뇌에서 cortex와 관련이 있으나 감성은 limbic system과 관련이 있다. 이러한 감성의 특성과 발생과정의 이해는 앞으로 감성을 연구하는 방법의 결정에 중요한 자료하 된다. 감성은 개인의 생활경험에 의한 기억이 limbic system 에 형성되어 감각정보에 대한 반응을 하게 되며, limbic system은 hypothalamus와 밀접한 관계를 갖고 있어, 감성의 측정평가를 위해서는 생활경험에 영향을 미치는 제반 요인들의 파악과 함께 자율신경계의 반응을 측정할 수 있는 방법의 개바이 요구된다.
유비쿼터스 환경이 발전함에 따라 다양한 서비스들이 고객 중심의 서비스로 제공되고 있다. 기존에는 개인 프로파일을 기반으로 한 개인화 서비스의 연구가 진행되어 왔으나 사용자의 선호도를 파악하여 각 사용자에 대한 맞춤형 서비스를 지원하기 위해서는 상당한 데이터와 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 개인 프로파일을 통한 맞춤형 서비스가 아닌 사용자의 감정을 분석하여 그에 맞는 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 사용자의 감정을 분석하기 위하여 영상 분석과 음성 분석의 두 가지 방식을 사용한다. 이러한 감정 분석 방법을 이용함으로써 제안된 시스템이 홈 네트워크 환경에서 사용자 맞춤 서비스를 효과적으로 제공할 수 있도록 구현하였다.
감정 노동 및 서비스업 종사자의 급격한 증가에 따른 감정노동자의 스트레스 및 우울증 유병률이 증가하고 있다. 하지만, 현재 감정노동자의 정신건강 관리는 스트레스 상황 당시의 정서반응을 고려하기 어렵고 개인의 기저 상태가 반영되지 않아 기존 정신건강 관리의 한계가 존재한다. 본 연구에서는 개인 맞춤형 스트레스 위험 관리 솔루션인 멘탈 헬스케어 디지털 트윈 솔루션 기술을 제시한다. 감정노동으로 인한 정신건강 위험 관리를 위해, 정서/신체반응 및 환경 등의 개인별 스트레스 위험요인을 다양한 모달리티로 추출하고 가상 공간에서 동적 객체의 동기화/모델링을 통하여 스트레스 위험도를 정밀 예측하는 솔루션 탐색 시뮬레이션을 수행한다. 사용자에게 맞는 인터벤션을 제공하여, 감정노동자의 환경에 맞게 모달리티와 객체의 구성이 가능하고 사용자의 피드백에 따라 개선 가능한 개인 맞춤형 정신건강 위험 예측을 위한 멘탈 헬스케어 디지털 트윈 솔루션을 제공한다.
디지털 기반의 커뮤니케이션 환경에서 점차 사용자가 상호작용이 가능한 커뮤니케이션을 원하게 되고, 사용자 중심의 감정표현 도구가 필요하게 되면서 다양하게 개인화된 감정표현이 가능한 인터랙티브 캐릭터를 개발할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 개인화된 감정표현이 가능한 인터랙티브 캐릭터를 개발하고, 이를 활용하여 감성콘텐츠를 제작하기 위한 감정표현 기술개발의 방향성을 제시하고자 하는 목적을 가진다. 이를 위해 얼굴표정을 중심으로 감정을 표현하는 기술이 어떻게 구현되고 있으며, 감정표현 도구로서 인터랙티브 캐릭터의 개발 방향은 무엇인지를 사례분석을 통해 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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