• Title/Summary/Keyword: Embodied Computer Agent

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Crossmodal Perception of Mismatched Emotional Expressions by Embodied Agents (에이전트의 표정과 목소리 정서의 교차양상지각)

  • Cho, Yu-Suk;Suk, Ji-He;Han, Kwang-Hee
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.12 no.3
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    • pp.267-278
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    • 2009
  • Today an embodied agent generates a large amount of interest because of its vital role for human-human interactions and human-computer interactions in virtual world. A number of researchers have found that we can recognize and distinguish between various emotions expressed by an embodied agent. In addition many studies found that we respond to simulated emotions in a similar way to human emotion. This study investigates interpretation of mismatched emotions expressed by an embodied agent (e.g. a happy face with a sad voice); whether audio-visual channel integration occurs or one channel dominates when participants judge the emotion. The study employed a 4 (visual: happy, sad, warm, cold) $\times$ 4 (audio: happy, sad, warm, cold) within-subjects repeated measure design. The results suggest that people perceive emotions not depending on just one channel but depending on both channels. Additionally facial expression (happy face vs. sad face) makes a difference in influence of two channels; Audio channel has more influence in interpretation of emotions when facial expression is happy. People were able to feel other emotion which was not expressed by face or voice from mismatched emotional expressions, so there is a possibility that we may express various and delicate emotions with embodied agent by using only several kinds of emotions.

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Social Response to Self-Disclosure of Agents: Context-Awareness and Building Positive Social Relationship (에이전트의 자기노출에 대한 사용자의 사회적 반응: 컨텍스트 인식과 긍정적인 사회적 관계 형성)

  • Park, Joo-Yeon;Lee, Jeong-Eun;Yoon, Young-Chul
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2006.02a
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    • pp.110-117
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    • 2006
  • 컴퓨터가 우리의 일상적 환경으로 스며드는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 인터페이스는 '컨텍스트 인식'과 더불어 이용자들과의 '긍정적인 사회적 관계'를 형성할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이 두 가지의 관점을 충족시킬 수 있는 인터페이스 에이전트의 유형으로 '자기를 노출하는 에이전트'를 제안하고, 에이전트의 자기노출에 대한 사용자의 사회적 반응을 측정하였다. 실험 결과, 1) 에이전트로부터 친밀성이 높은 노출을 받은 피험자들은 더 깊은 자기노출을, 많은 양의 자기노출을 받은 피험자들은 더 많은 양의 자기노출을 하였다. 2) 에이전트 자기노출의 깊이가 깊을수록 에이전트에 대한 호감과 신뢰는 감소하였다. 3) 피험자들은 처음 만난 자리에서 극히 개인적인 노출을 하는 에이전트보다는 일반적인 노출을 하는 에이전트와 장기적으로 더 친밀해질 것이라고 예측하였다. 이러한 결과는 컨텍스트를 인식하는 인터페이스 에이전트로 자기노출 에이전트를 이용할 경우 사용자의 심리적 구조를 파악하는데 효과적임을 보여주며, 단기적인 사용자 정보의 추출보다는 장기적 관점에서 호감과 신뢰를 쌓을 수 있는 이용자와 에이전트의 사회적 관계 달성이 우선적으로 고려되어야 함을 시사한다.

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