여러 연구자들이 정서특정적 자율신경계 활동을 밝히기 위하여 행복, 슬픔, 분노, 공포 및 혐오를 포함한 기본 정서들을 사용하여왔지만, Ekman 등(1983)의 기본정서들 중 놀람 정서에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구의 목적은 ECG와 PPG를 이용하여 놀람 자극에 대한 심혈관 반응을 밝히는 것이다. 76명의 대학생에게 놀람자극을 제시하기 전과 후에 ECG와 PPG를 기록하였으며, ECG와 PPG 신호로부터 심박률(HR), R-R 간격의 표준편차(SD-RR), 연속된 R-R 간격 차이의 제곱평균제곱근(RMSSD-RR), 호흡성 부정맥(RSA), 손가락 혈류량 파형의 진폭(FBVPA), 손가락 맥파 전달시간(FPTT)을 산출하였다. HR과 SD-RR, RMSSD-RR은 놀람자극 제시 전에 비하여 놀람자극이 제시된 후에 유의하게 증가하였으며, FBVPA는 유의하게 감소하였고, FPTT는 유의하게 짧아졌다. 놀람 자극은 말초혈관을 수축시키고, 심박률을 증가시키는 교감신경계 반응특성을 가지는 것으로 볼 수 있으며, 심박률 변산성을 증가시키는 부교감신경계도 동시에 활성화될 가능성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 정서이론의 발전과, 인간정서를 탐지하는 컴퓨터 시스템의 기초를 확립하는데 기여하는 바가 있을 것이다.
An empirical analysis was conducted on the workload of helicopter pilots flying in high-risk flight environments such as ground obstacles and weather effects at low altitudes. To evaluate the workload, an independent sample t-test was performed using the NASA-TLX evaluation method most suitable for the aviation field, and the workload score was calculated by applying the analytical stratification method (AHP) to compare and analyze private and commercial pilots. There is a significant difference in mean between private and commercial pilots and the result of work load was obtained over 70%. This paper studied the 'surprise and startle effect' on the helicopter field for the first time. In the future, it is intended to contribute to the safe operation of helicopters by presenting a method for effective safety management by utilizing it in the field of education and training for helicopter pilots and providing basic data for preventing accidents caused by human error.
연구목적 : 범불안 장애환자에서 스트레스작업에 의한 정신 생리적 반응양상이 건강대조군과의 사이에 어떠한 차이가 있고, 정신생리적 반응과 불안평가척도들 사이에 어떠한 관계가 있는지를 알아보기 위해 본 연구를 시행하였다. 연구방법 : 범불안장애환자 23명과 건강군 23명을 대상으로, 기저기전 해밀턴 불안평가척도, 상태-특성불안검사, 기저기직전 스트레스작업직후 검사종료시 주관적 스트레스정도, 기저기와 휴식기 및 두 가지 스트레스작업(암산과 이야기작업) 동안의 정신생리적 측정치들(피부온도, 근전도, 맥박, 피부전도반응)을 평가분석하였다. 연구결과 : 1) 근전도는 암산작업 직후 및 이야기작업 직후 휴식기간에, 맥박수준은 암산작업 기간을 제외한 나머지 전체기간에 불안장애군이 대조군보다 유의하게 더 높았다. 2) 피부온도의 경우 암산작업시 놀람반응, 근전도의 경우 암산작업시 놀람 및 회복반응 모두, 피부전도반응의 경우 암산작업 직후 회복 반응에서 불안장애군이 대조군보다 통계적으로 유의하게 더 적은 변화량을 보였다. 불안장애군내에서 스트레스작업시 피부전도반응만 놀람반응에 비해 회복반응이 통계적으로 유의하게 더 적었다. 3) 기저기전 상태불안점수가 높을수록 이야기작업 직후 휴식기간의 피부전도반응이 통계적으로 유의하게 더 높았다. 해밀턴 불안평가척도와 특성불안점수가 높을수록 암산과 이야기 작업기간중, 특성불안점수가 높을수록 이야기작업 직후 휴식기간중 피부전도반응수준은 통계적으로 유의하게 더 높았다. 4) 근전도에서 상태불안점수가 높을수록 이야기작업시 회복반응이 통계적으로 유의하게 더 적었다. 피부전도반응에서 해밀턴 불안척도점수가 높을수록 암산작업시 놀람반응이, 이야기작업시 놀람반응이, 상태불안수준이 높을수록 이야기작업시 놀람 반응이 통계적으로 유의하게 더 컸다.
그동안 정서의 실험적 유도의 어려움과 많은 제약으로 인해 성인 위주로만 이루어져 오던 정서연구가 최근 수 년 간의 정서연구에 대한 방법론의 발달로 아동에게까지 그 범위가 확대되고 있다. 본 연구에서는 아동의 다섯 가지 정서 (기쁨, 분노, 슬픔, 스트레스, 놀람)에 의해 유발되는 아동의 자율신경계 패턴을 확인하고자 한다. 놀람 정서를 추가한 "아동용 정서유발 프로토콜 (양경혜 등, 2000)"을 사용하여 아동에게 정서를 유발시키고, 정서가 유발되는 도안의 자율신경계 반응(KST, ECG, EDA, PPG)을 측정하였다. 초등학교 1, 2 학년인 34명(남: 18, 여:16)의 아동이 실험에 참여하였다. 실험 결과 다섯 가지 정서가 아동들에게 적절하고 효과적으로 유발되었으며, 정서에 따른 생리반응 변화가 관찰되었다. 분석에 사용된 12개 생리반응 변수 중 8개 변수에서 정서에 따른 차이가 발견되었으며, 정서에 따라 다른 자율신경계 반응 패턴을 얻을 수 있었다. 또한, 동일한 방법으로 수행한 본 연구실의 선행 연구와도 일치하는 결과를 보였다. 이는 아동용 정서유발 프로토콜이 표준화된 아동정서 유발자극으로 사용될 수 있으며, 생리반응 주형(template)을 이용하여 아동정서를 구분할 수 있음을 제시한다.
본 논문은 국내 표정 연구에 적합한 얼굴 표정 이미지를 제작하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해서 1980년대 태생의 한국인의 표준 형상에 FACS-Action Unit을 결합하여, KSFI(Korean Standard Facial Image) AU set를 제작하였다. KSFI의 객관성을 확보하기 위해 6가지 기본 감성(슬픔, 행복, 혐오, 공포, 화남, 놀람) 이미지를 제작하여, 감성 별 인식 정확률과 얼굴 요소의 감성인식 기여도를 평가하였다. 실험 결과, 정확률이 높은 행복, 놀람, 슬픔, 분노의 이미지의 경우 주로 눈과 입의 얼굴 요소를 통해 감성을 판단하였다. 이러한 연구 결과를 통해 본 연구에서는 표정 이미지의 AU 변경할 수 있는 KSFI 콘텐츠를 제안하였다. 향후 KSFI가 감성 인식률 향상에 기여할 수 있는 학습 콘텐츠로서의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.
Surprise and Startle are often cited as potential or contributing factors in the cause of aircraft accidents because they can negatively affect pilots' situational awareness and decision-making. Accordingly, it is necessary to more clearly understand the effect on flight safety through the psychological and physiological reactions that occur to the pilots. Therefore, this study empirically analyzed the effects of Surprise and Startle on the pilot's psychological and physiological responses using a helicopter flight training device for the first time in Korea. As a result of the analysis, the ratio of recognition of Startle and Surprise, heart rate, and respiration rate showed a high difference between private pilots and commercial pilots. This is analyzed as the difference between long-term flight experience and flight time. In addition to presenting effective information for improving the education and training field of helicopter pilots in the future, it is intended to provide basic data for related research.
본 연구는 우울감을 느끼거나 대화 상대 부재로 어려움을 겪는 사용자와 정서 교감형 시스템간의 대화로 구성된 한국어 데이터 셋을 구축하고 이때 시스템이 사용할 수 있는 효과적인 응대 전략을 제안하는데 목적이 있다. 데이터셋은 사용자와 시스템 간의 대화 쌍을 기본 단위로 하며, 사용자의 7가지 기본 감정(행복, 슬픔, 공포, 놀람, 분노, 혐오, 중립)과 시스템의 4가지 응대 전략(명료화, 공감적 응대, 제안, 페르소나)에 따라 주석이 된다. 이 중, 공감적 응대 전략은 10가지 독특한 반응 유형(수용적 경청, 후행 발화 요청, 승인/동의, 비승인/재고 요청, 놀람, 격려, 느낌 표시, 상대 발화 반복, 인사, 의견 제시) 및 4가지 후행 발화 요청 유형(무엇, 왜, 어떻게, 그밖에)을 포함하는 구조로 구체화되었다. 이러한 주석은 시스템이 사용자의 다양한 감정을 식별하고 적절한 공감 수준을 나타내는 응답을 생성하는 데 있어 연구적인 의의가 있으며, 필요시 사용자가 부정적 감정을 극복할 수 있는 활동을 제안하는 데 도움을 줄 수 있다는 점에서 실제적인 의의가 있다.
최근 HCI 분야에서 정서 인식은 정서 지능을 구현하기 위한 핵심적인 단계 중의 하나이다. 생체신호를 이용하여 정서 인식을 시도하는 연구들이 시도되고 있으나, 기본 정서 이외의 다른 정서에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 무료함, 통증, 그리고 놀람의 세 가지 정서 간 자율신경계 반응의 차이를 확인하는 것이다. 실험자는 217명의 실험참여자(남 96명)들을 대상으로 시/청각 자극을 조합하여 무료함과 놀람 정서를 유발하였고, 혈압기를 이용하여 통증 정서를 유발하였다. 정서 자극이 제시되는 동안 피부전기활동, 피부온도, 심전도와 광혈량도를 측정하였고, 실험참여자들이 경험한 정서 범주와 강도를 정서평가척도 상에 평정하게 하였다. 정서 자극에 대한 평가 결과, 사용된 정서 자극은 평균 92.5%의 적합성과 5.43의 효과성을 보였는데, 이는 각 정서 자극이 해당 정서를 효과적으로 유발한 것을 의미한다. 자율신경계 측정 결과, 피부전기활동, 피부온도, 심박률, 심박률의 저주파수 성분과 평균 혈류량은 안정 상태와 정서 상태 간의 유의한 차이를 보였다. 또한 각 정서에 의해 유발된 자율신경계 반응은 정서 간에도 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정서이론의 확장과 자율신경계 반응 측정 지표를 활용하여 정서를 인식하는 알고리즘 및 인간 정서를 변별하는 컴퓨터 시스템 개발에 응용 가능할 것이다.
본 논문에서는 칼라 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 칼라 영상으로부터 피부색 추출방법을 이용하여 얼굴을 추출한다 그 다음, 추출된 얼굴 영상으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹, 눈, 코, 입)들을 추출하는 방법과 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 퍼지 추론을 기반으로 하여 인간의 감성을 인식한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.
본 논문에서는 음성으로부터 감정을 인식하고 감성적인 운율로 음성 출력을 산출해 내는 시스템을 제안 한다. 음성적인 운율로부터 감정을 인식하기 위해서 퍼지룰(rule)을 이용한다. 본 논문에서 감정 인식 시스템은 음성 샘플들로 학습 데이터를 구축하고 이를 기반으로 하여 추출된 20개의 특징 집합으로부터 가장 중요한 특징들을 자동적으로 선택한다. 화남, 놀람, 행복, 슬픔, 보통의 5가지 감정 상태를 구분하기 위하여 접근법에 기반한 퍼지를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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