• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.645-652
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• 2016

사회학습기제(Social learning mechanisms) 가운데 공동주의(Joint Attention; JA)는 인간의 학습에 핵심적 역할을 하는 것으로 알려져 왔다. 그러나 기존 인간 대 인간 상호작용 연구 방법론으로는 JA 요소 별 상호작용(예: 손 또는 머리)에 대한 연구가 어려웠다. 본 연구에서는 인간-아바타 상호작용(Human-Avatar Interaction)과 가상현실(Virtual Reality) 방법론을 시험적으로 적용하여 JA 요소 별 상호작용을 연구할 수 있는 프로그램을 만들고, 이를 활용하여 정상군의 상호작용에 대하여 2회에 걸친 실험으로 연구하였다. 본 연구 결과에 따르면 상호작용 방법론(손 또는 머리)에 상관없이 능동적 JA(Initiating JA: IJA)가 반응적 JA (Responding JA: RJA)보다 정보처리를 촉진시켰으며, 손을 이용한 상호작용이 머리를 이용한 상호작용 보다 상대적으로 정보처리에 영향을 많이 주는 것을 확인하였다. 본 연구 결과에 대한 잠재적 해석과 연구로써의 한계에 대하여 본 논문에서 논의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.341-348
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• 2007

본 연구는 인간-컴퓨터 상호작용에서 목표지향(goal-directed) 행위와 경험지향적(experiential) 행위 시 플로우(flow) 경험의 양상을 파악하기 위하여 다양한 차원의 척도를 이용하여 플로우 경험을 측정하고 분석하였다. 50명의 남성과 18명의 여성 피실험자가 문제해결 과제 수행 시의 플로우 경험에 대한 비교실험에 참여하였다. 연구결과, 피실험자들은 경험지향적인 경우 더 많은 호기심과 집중(몰입)을 경험하는 것으로 나타났다. 하지만 목표지향적일 때 경험지향적인 경우보다 과제 자체와 과제수행 과정에서 더 많은 재미를 느끼는 것으로 나타났다. 연구결과는 인간-컴퓨터 상호작용에서 플로우 이론의 활용을 위해서는 무엇보다 플로우 경험에 대한 좀더 정량적이며 객관적인 측정척도 및 통합척도의 개발과 이에 대한 검증 연구가 필요함을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.455-458
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• 2000

인공 신경망은 체계적인 알고리즘으로 풀기 어려운 문제들을 해결하는데 사용되어오고 있다. 이는 인간의 뇌세포가 외부자극에 대해 반응하는 과정을 컴퓨터 시스템 상에서 구현한 것으로 새 인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는데 흥미로운 접근방식이다. 본 논문에서는 신경망의 접근방법을 이용하여 인간행위 인식시스템을 구현하였다. 신경망을 이용해 구현된 컴퓨터 인식 시스템이 인간의 두 가지 정서 하에서 일어난 세가지 서로 다른 행동을 보고 행위자의 성별이나 강정상태를 얼마나 인식해낼 수 있는지 실험해 보았다. 특히, 성별 인식 실험에서는 신호탐지 이론에서 사용하는 인장도(discriminability)를 이용해 사람에 대한 이 시스템의 효율도를 계산하였다

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.21-30
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• 2011

본 논문에서는 인간-컴퓨터 상호작용 시스템 구현을 위해 신경망 알고리즘을 적용하여 스크린 상의 레이저포인터를 효과적으로 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 신경망 알고리즘은 먼저 레이저포인터가 없는 입력 카메라 영상의 패치들을 학습시킨다. 학습된 선경망은 카메라 영상으로부터 얻은 입력 패치에 대해 출력 값을 발생시킨다. 만약 미세한 레이저빔의 변화가 입력영상에 감지되면 이를 증폭시켜 레이저 빔을 검출하는 역할을 한다. 제안된 시스템은 레이저포인터, 싼 가격의 웹캠 그리고 영상처리 프로그램으로 구현할 수 있다. 그리고 레이저포인터와 컴퓨터의 배경화면 색상이 유사한 경우에도 레이저포인터를 검출할 수 있는 장점이 있으므로 인간-컴퓨터 상호작용 시스템의 성능개선에 기여할 것이다.

• 전자공학회지
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• 제34권6호
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• pp.20-29
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• 2007

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.161-162
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• 2017

외부환경을 인식하고 상황을 판단해 자율적으로 행동하는 지능형 서비스 로봇은 앞으로 새로운 시장을 열어줄 것으로 기대되며 이와 관련된 연구와 개발이 빠르게 확대되고 있다. 이러한 서비스 로봇에게 가장 중요한 기능은 인간과의 원활한 상호작용이다. 여기서 말하는 상호작용이란 단순히 인간이 원하는 것을 명령하고, 로봇이 이 명령을 수행하는 것에 그치는 것이 아니라, 로봇이 스스로 인간의 감정을 파악하고, 이에 대한 적절한 로봇 자신의 감정 표출이나 서비스, 행동을 제공함으로써 직접적인 소통이 이루어지는 것을 의미한다. 이렇게 로봇이 자연스럽게 인간과 함께 공존하기 위해서 감성 로봇(Emotional Robot) 분야에서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다 본 논문에서는 국내의 감성 로봇의 연구 현황과 발전 방향에 대해 서술한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.145-147
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• 2014

공동주의는 사회적 개체간의 지각적 경험을 공유하는 상호작용과정으로, 최근 인간-로봇 상호작용연구와 관련해서 로봇 공학자의 관심이 커지고 있다. 발달심리학에 기초한 기존의 developmental robotics의 접근과는 달리, 본 연구에서는 사전단서 패러다임을 이용해서 목표물, 단서, 주의반응 간의 삼자관계를 수학적으로 개념화하였다. 간단한 목표물 탐사과제를 통해서 계산모형의 수행을 검증하였다. 연구결과에서는 컴퓨터 시스템의 시각적 주의 모형이 사용자가 지시하는 단서(손가락 지시)의해 목표물(이온음료)을 주의를 할당하는 것을 보였다. 본 연구는 심리학에서 연구된 사전단서 패러다임을 인간-로봇 상호작용에 적용될 수 있음을 보여준다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.63-71
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• 2006

지난 몇 년 동안 인간과 컴퓨터의 상호 작용(Human Computer Interaction: HCI)에서 사용성(Usability)은 중요한 연구 주제가 되어 왔다. 하지만, 최근 컴퓨터 게임과 같은 유희적인 시스템이 발전하면서, 사용자들의 경험은 유용성과 사용성이 아닌 재미(Fun)와 같은 유희적인 요소들에 초점을 맞추게 되었다. 하지만, 인간과 컴퓨터의 상호작용을 통해서 사용자가 얻는 재미와 재미있는 경험에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 컴퓨터 와 같은 디지털 기기를 사용함으로서 사용자가 얻는 재미와 재미있는 경험에 대하여 개념적으로 고찰하고자 하였다. 기존 문헌 조사를 본 연구는 "재미란, 유희 충동에 의해서 놀이 활동을 함으로써 얻을 수 있는 긍정적인 심리 에너지이다" 라는 정의를 내릴 수 있었다. 또한, 본 연구는 "활동 자체를 질서 없이 자유롭게 즐기며, 흥겨움을 느끼는" 재미있는 경험의 내용을 기반으로, 재미있는 경험을 제공하기 위해서 유희적인 시스템이 갖추어야 할 세 가지 요소로서 "상징, 생생함, 새로움"을 제시하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.89-98
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• 2008

학습자와 이러닝 시스템 사이의 상호작용은 이러닝 시스템의 효율성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 웹기반 콘텐츠의 경우에도 다양한 상호작용 기능이 채용되고 있지만 학습자들은 인간-컴퓨터 상호작용 기술의 한계에 따른 실시간 인간 교사로부터 받는 것과 같은 피드백을 경험하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 학습자의 얼굴 표정을 이용하여 감정을 인식하는 시스템을 개발하고 튜터링 시스템에 통합시켰다. 관찰되는 학습자의 감정 변화에 대하여 인간 교사가 하듯이 적합한 피드백 메시지를 제공하여 이러닝 환경에서 나타날 수 있는 학습자의 고립감을 제거할 수 있도록 하였다. 본 체제를 실제 수업에 도입한 결과 학업 성취도의 개선과 이러닝 학습의 흥미도 개선이 유의미하게 이루어질 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.79-86
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• 2020

본 논문에서는 비등방성 특징 기반의 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)을 이용한 효율적인 감성 완화 프레임워크를 제안한다. 감성을 완화시키는 것은 감성 분석만큼이나 중요하며, 사람의 우울함이나 외로움을 자동으로 완화시켜줄 수 있는 프레임워크로써 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)측면에서도 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 1) 마이크로소프트의 Emotion API를 이용하여 얼굴 표정으로부터 변화하는 감정값을 계산하고, 2) 이 감정값의 차이를 이용하여 우울이나 외로움 같은 이상 감정을 인지한다. 3) 마지막으로, 감성 히스토그램과 비등방성 특성을 고려한 감정 메시 기반의 매칭 과정을 거침으로써 사용자에게 완화된 감성이 내포된 이미지들을 제시해준다. 본 논문에서 제안하는 기법은 얼굴 영상을 이용하여 사용자가 쉽게 감성의 변화를 인지하고, 완화된 감성으로 감정을 트레이닝 할 수 있는 시스템이다.