모든 인간은 빛과 함께 할 때, 보다 편안함을 느낄 수 있으며, 안정된 마음으로 아름다움과 행복을 추구하려는 본능을 가지게 된다. 더구나 태양빛의 스펙트럼 특성과 하루의 빛의 리듬, 계절적인 빛의 변화에 모든 동식물들은 다양한 생리적 반응을 일으키도록 되어 있는 만큼 색온도의 심적인 효과를 조명계획에 의도적으로 사용하는 것은 공간을 한층 더 쾌적하게 만드는 수단이 될 수 있다. 이런 이유로 현대인들이 가장 많은 시간을 보내는 실내 공간에서 감성조명이 필요하다. 이미 조명은 빛을 발하는 단순 기능에서 벗어나 생활과 사회 전 분야에 걸쳐 하나의 예술문화로 자리매김했다. 감성조명은 이러한 시대 요구에 부응하고, Well-Being을 추구하는 현대인들에게 꼭 필요한 기술이다.
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.
본 연구에서는 LED 면조명을 이용한 감성조명시스템의 인체 생리학적 반응을 검증하였다. 실험은 시각 질환이 없는 건강한 20대 남성 10명을 대상으로 LED 면조명의 색상에 따른 인체의 반응을 평가하였다. LED 조명은 빨간색, 주황색, 노란색, 초록색, 파란색, 보라색, 무채색(하얀색)을 사용하여 5분간 조명 자극을 주었다. 평가 방법으로 심리적 상태를 분석하기 위하여 뇌파와 심박변이도를 평가하였고 피부의 온도 변화를 살펴보기 위해 체열을 평가하였다. 분석 결과 뇌파의 경우 무채색, 빨간색, 주황색 LED 면조명 자극 시 ${\alpha}$파 비율이 감소하였다. 또한 무채색, 빨간색, 주황색, 노란색 LED 면조명 자극을 받을 때 부교감신경에 비하여 교감신경이 활성화되고, 체열이 증가하였다. 이에 비해 초록색, 파란색, 보라색 LED 면조명 자극을 받을 때에는 ${\alpha}$파 비율의 증가와 교감신경에 비하여 부교감신경의 활성화가 발생하였고 체열이 감소하였다. 향후 각 색상을 조합하여 상황별 모드를 구성한 실험과 시각적 자극 외에 아로마와 같은 후각 자극, 음악과 자연의 소리를 이용한 청각 자극 등을 이용한 복합한 시너지 효과에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
This study comparatively analyzed the images and preference of lighting space using the emotion-based technique in order to effectively use it in clothing shops and fashion marketing. In terms of color temperature for light sources, 2,800K of lamp color, 6,500K of daylight color and 4,200K of white color were used. For the assessment, sensory evaluation technique was used. Then, the study found the followings: In terms of the image of lighting space by light source, different images were observed by light source with significant difference by the evaluation category. For factor analysis by the evaluation category, 7 factors were extracted. Among them, evaluation on lighting space was influenced by the following three images: modern space, elegant space and classical space. In particular, the modern space comprised of the following adjectives had the biggest effect on the assessment of the image of lighting space ('refreshing,' 'transparent,' 'bluish,' 'bright' and 'non-classical') (primary evaluation 30.13%). According to assessment on the preference of lighting space, the respondents' most favorite lighting space was 4,200K while their least favorable one was 6,500K in terms of color temperature. In terms of preference by the image of lighting space, they didn't like 'non-elegant' and 'non-beige' images even though they had the images of modern space. Therefore, it was confirmed that beige and elegant space images have an effect on the preference of lighting space.
차세대 IT융합 응용기술을 이용하여 감성상태를 생체 신호로부터 추출하려는 많은 연구가 진행되고 있으며, 감성이 인간의 감각기능을 통해 생리적인 상태에 영향을 미친다는 사실이 알려지고 있다. 본 논문에서는 생체신호를 이용하여 감성조명을 제어하는 알고리즘을 제안하였다. 감성조명을 위하여 사용된 LED조명은 친환경적이며 고효율 및 긴 수명을 가지고 있다. 특히, LED 조명은 단일 조명구로도 다양한 색표현이 가능한 장점을 가지고 있다. 그리고 인간의 감성을 보다 정확하게 판별하기 위한 생체신호로 뇌파를 사용하였고, 뇌파측정 장비를 사용하여 수집된 뇌파를 분석해 감성을 판단하였다.
기존의 선박 내 조명 제어 시스템은 구축의 복잡성, 높은 설치 비용 및 유지 관리 비용 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 디지털 선박 환경에서 저비용, 고효율의 조명제어 시스템을 설계하였다. 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 감성을 인식하여 LED 조명을 제어하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 역전파 신경망 알고리즘을 이용하여 감성을 분류한다. 3,000개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 약 88.7%의 정확도를 가졌다. 분류된 감성은 HP(Hewlett-Packard)의 'The Meaning of Color'에서 정해 놓은 20개의 컬러 감성 모델과 비교하여 가장 적절한 출력치를 찾아 적색, 녹색, 청색 LED Lamp에 전류 또는 주파수를 조절하는 방법으로 LED Lamp의 밝기 또는 광색을 조절함으로써 소모 전력을 약 20%로 절감하였다.
LED 조명의 색상이 정서자극의 평정과 재인에 어떤 영향을 미치는지를 알아보기 위하여 세 개의 실험을 실시하였다. 실험 1과 2에서는 IAPS 정서사진을 사용하여 각각 Red, Green, Blue, 및 White와 Cyan, Magenta, Yellow, 및 White의 조명색상조건에서 정서평정(정서가, 각성차원) 과제와 재인기억과제를 실시하였다. 실험 3에서는 정서단어를 사용하여 Red, Green, Blue, 및 White 조명색상조건에서 두 과제를 실시하였다. 실험 결과, 정서평정과제에서는 일차 색상(RGB)의 경우, LED조명 색상이 Red일 때는 흥분을, Green일 때는 유쾌 정서를 유발하였고, 이차 색상(CMY)의 경우, Magenta와 Cyan은 Red와 Green과 유사한 패턴의 정서 반응을 유발하였으나 그 강도는 약하였다. 재인기억과제에서는 실험 1과 실험 2의 경우, Green과 Cyan 조명색상조건에서 제시되었던 사진자극들에 대한 반응이 다른 조명색상조건에서 제시되었던 사진자극들에 비해 약간 빠른 경향이 있었으나 유의미한 차이는 아니었다. 하지만 실험 3에서는 Green 조명색상조건에서 제시되었던 정서단어들에 대한 재인기억반응이 유의미하게 빨랐다. 이러한 결과로 Red나 Magenta와 같은 난색들은 불쾌나 흥분과 관련된 감성을 유발하는 반면, Green이나 Cyan과 같은 한색들은 유쾌나 이완과 같은 감성을 유발하는 경향이 있으며, 일차 색상들이 이차 색상들보다 강한 정적 내지 부적 감성을 유발함을 알 수 있다. 특히 실험 3의 재인 기억과제에서 나타난 결과는 시각 자극보다 언어 자극의 기억수행에 Green 색상의 LED 조명이 더 유리함을 시사한다.
The aim of this study is to investigate facial temperature changes induced by facial expression and emotional state in order to recognize a persons emotion using facial thermal images. Background: Facial thermal images have two advantages compared to visual images. Firstly, facial temperature measured by thermal camera does not depend on skin color, darkness, and lighting condition. Secondly, facial thermal images are changed not only by facial expression but also emotional state. To our knowledge, there is no study to concurrently investigate these two sources of facial temperature changes. Method: 231 students participated in the experiment. Four kinds of stimuli inducing anger, fear, boredom, and neutral were presented to participants and the facial temperatures were measured by an infrared camera. Each stimulus consisted of baseline and emotion period. Baseline period lasted during 1min and emotion period 1~3min. In the data analysis, the temperature differences between the baseline and emotion state were analyzed. Eyes, mouth, and glabella were selected for facial expression features, and forehead, nose, cheeks were selected for emotional state features. Results: The temperatures of eyes, mouth, glanella, forehead, and nose area were significantly decreased during the emotional experience and the changes were significantly different by the kind of emotion. The result of linear discriminant analysis for emotion recognition showed that the correct classification percentage in four emotions was 62.7% when using both facial expression features and emotional state features. The accuracy was slightly but significantly decreased at 56.7% when using only facial expression features, and the accuracy was 40.2% when using only emotional state features. Conclusion: Facial expression features are essential in emotion recognition, but emotion state features are also important to classify the emotion. Application: The results of this study can be applied to human-computer interaction system in the work places or the automobiles.
LED lighting has an advantage of adjusting color temperature. This change of color temperature may derive change in behavioral and physiological responses of the visual perception for indoor environments. This research examined the changes of behavioral and physiological responses caused by the color temperature. The environment was configured that the indoor temperature was 20 degrees centigrade or less as the perceived uncomfortable environment in winter. Then, the comfortable sensation vote (CSV) and the results of 3-back working memory test were measured as behavioral responses. In addition, the Electrodermal Activity (EDA) and Electrocardiogram (ECG) were measured as the responses of autonomics nervous system (ANS) in the three conditions of color temperature (red: 3862K, white: 5052K, blue: 11,460K). As a result, behavioral responses were not significant by the condition of color temperature, but the tendency of occupants' physiological relaxation appeared in the blue color temperature condition compared with the white color temperature condition. Although the color temperature of LED lighting might be a small factor in terms of the characteristics of indoor environment, it suggests that the color temperature could have an impact on the physiological changes in the parasympathetic nervous system.
본 연구는 공간특성이 서로 다른 두 공간, 주거/사무공간의 조명환경에 대한 평가구조를 비교 검토하고 각 공간의 행위에 적합한 조명환경을 제시하고자 슬라이드 사진을 이용한 평가실험을 실시하였다. 평가대상 슬라이드수는 주거공간이 28장, 사무공간이 26장이다 실험은 각 공간별로 분위기항목과 행위항목에 대해 각각 실시하였다. 평가항목은 분위기항목이 21가지, 행위항목이 14가지이다. 각 공간의 평정치를 이용하여 인자분석을 실시한 결과, 주거공간과 사무공간 모두 <활동성>,<안정감),<고급감)의 3인자축이 추출되었다. 그러나, 주거공간의 경우는 <활동성>인자축이 평가축을 이루었으며, 사무공간의 경우는 <고급감>인자축이 평가축을 이루었다. 행위항목의 인자분석 결과는 주거공간의 경우, <작업행위>,<휴식행위>,<단란행위>의 3인자축이, 사무공간의 경우 <작업행위),<휴식행위>의 2인자축이 추출되어 주거공간의 경우, 활동성 평가가 높은 조명환경은 작업행위에 적합하며 반대로 활동성평가가 낮은 조명환경일수록 휴식행위에 적합한 것으로 나타났다 사무공간의 경우도 마찬가지로 작업행위에 가장 큰 영향을 미치는 분위기 인자는 활동성으로 나타나 활동성평가 높을수록 작업행위에 적합하며, 후식행위는 평가성 평가가 높은 조명환경에 적합한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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