• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제26권3호
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• pp.149-160
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• 2023

본 연구에서는 뇌혈류 신호를 측정할 수 있는 시변자계 기반의 비접촉식 직물센서를 설계하여 뇌혈류 신호 검출 및 감성평가의 가능성을 탐색하고자 하였다. 직물센서는 40 denier의 은사를 30합사 한 후 컴퓨터 기계 자수하여 코일형 센서로 구현하였다. 뇌혈류 측정 실험을 위해 코일형 센서를 경동맥 부위에 부착하고, ECG (Electrocardiogram) 전극과 RSP (Respiration) 측정 벨트를 부착 및 착용하도록 하였으며, 동시에 초음파 진단기기를 사용해 도플러 초음파 검사(Doppler Ultrasonography)를 수행하여 혈류 속도를 측정하였다. 피험자에게 Meta Quest 2를 착용시키고, 실험을 위해 조작된 영상 시각 자극을 보여주면서 혈류 신호를 측정한 후 시각 자극에 대한 감성평가 설문지를 작성하도록 하였다. 측정 결과, 도플러 초음파 검사를 통해 측정된 혈류 속도 신호에 변화가 생길 때 직물센서로 측정한 신호도 함께 변화하는 것으로 나타났다. 이를 통해 코일형 직물센서를 이용하여 뇌혈류활동 신호를 측정할 수 있다는 것을 검증하였다. 또한, 감성평가를 위하여 ECG 신호와 PLL 신호(직물센서 신호)에서 추출한 HRV를 계산해서 비교한 결과, 시각 자극으로 인한 교감신경계와 부교감신경계의 활성화에 따른 비율의 변화에 대해서는 직물센서로 측정한 신호와 ECG 신호를 이용해 계산한 값이 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 시변자계 기반의 코일형 직물 센서를 통해 뇌혈류 변화 측정 및 감성 모니터링이 가능할 것으로 사료된다.

• 감성과학
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• 제14권1호
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• pp.93-100
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• 2011

소닉 브랜딩은 소리를 활용하여 브랜드 가치를 창조하고 관리하는 것을 의미한다. 소닉 브랜딩의 다양한 방법 중에서도, 브랜드 정체성의 청각적 요소인 소닉 로고는 보통 비주얼 로고와 함께 쓰이며, 가장 널리 사용되는 소닉 브랜딩의 형태이다. 소닉 브랜딩이 중요한 마케팅 도구로 활용되고 있음에도 불구하고, 이에 대한 학문적 연구는 거의 수행된 바 없다. 본 연구에서는 기능적 자기 공명영상 기법을 사용하여 소닉 브랜딩에 대한 신경 반응을 알아보고자 한다. 15명의 오른손잡이 참가자의 뇌 반응이 3T MRI 장비를 통해 스캔되었고, 청각 자극 없이 여러 장의 브랜드 로고 사진(광고에서 소닉 로고와 함께 제시되었던 비주얼 로고 사진 20장과 광고에서 소닉 요소가 없었던 비주얼 로고 사진 20장)이 제시되었다. 연구 결과, 소닉 요소가 없었던 비주얼 로고에 비해 소닉-비주얼 로고가 청각 심상과 관련된 뇌 영역(예를 들어, 상측두이랑)의 활성화 증가와 연합되는 것으로 나타났다. 또한, 소닉-비주얼 로고에 대한 브랜드 친숙도, 광고 친숙도가 높을수록, 이러한 영역의 활성화 정도가 증가한다는 것을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제23권4호
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• pp.117-142
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• 2020

본 연구는 실크로드의 역사를 다시 조명하여 실크로드의 주역이었던 고조선의 아름다운 실크의 감성을 찾아보고 잘 알려지지 않은 우리의 역사를 알아보고자 한다. 연구 방법은 고서, 서적, 논문, 유적지 발굴 유물들을 분석하는 다양한 접근을 시도하였으며, 유물에 대한 자료는 다양한 서적과 논문 그리고 인터넷을 통해 관련 유물사진들을 수집한 2차적 자료를 분석하였다. 연구문제는 다음과 같다. 첫 번째, 고대 실크로드와 고대 동양에서 발견된 고조선의 경금의 실크 생산 환경을 조사한다. 두 번째, 고조선의 경금의 고도의 제작기술에 대해 조사한다. 본 연구 결과는 다음과 같다. BC 4500년 홍산문화의 동이족으로부터 발견된 옥으로 만든 누에를 통해 고조선의 실크 생산 시기를 추론할 수 있다. 신장자치구 누란, 아스타나, 니야 등에서 경금이 많이 출토되었으며 가장 오래된 경금은 기원전 11세기경으로 서 발해만 고조선의 수도 중 하나였던 조양에서 발굴된 것이다. 서양의 브로케이드 및 다마스크의 기원으로 보이는 경금은 고조선의 수평 사각직기인 제화루기로 고도의 제직기술의 발전된 직기를 통해서 생산되었다. 이와 같은 결과를 통해 고대 실크로드의 특징은 기원전 5-6세기경 발해만 유역의 고조선에서 생산한 경금 견직물이라고 추측할 수 있었다. 한나라의 사직기나 서아시아의 수직직기로 경금 제직이 불가능하며 고조선의 제화루직기과 함께 고도의 제직기술을 통해서만 경금이 탄생될 수 있었다. 이와 같은 연구결과를 토대로 고대의 실크에 관한 역사 연구를 이어나가기 위해 중요한 초석이 될 것이며, 앞으로 고대 실크에 관한 후속 연구에 필요한 기초 자료로 제공되기 바란다.

• 감성과학
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• 제24권2호
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• pp.49-56
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• 2021

본 연구의 목적은 생체 신호 측정 압력 및 인장 직물 센서의 전극을 자수 공정을 이용하여 제작할 때 전도사의 필요 물성을 파악하는 것이다. 스마트 웨어러블 제품의 전극을 전도사를 이용한 자수 공정을 통해 전극 및 회로 등을 제작하면 불필요한 재료 손실이 없고 복잡한 전극 모양이나 회로 디자인을 컴퓨터 자수기를 이용하여 추가 공정 없이 제작할 수 있다. 하지만 보통의 전도사는 자수 공정 내의 부하를 못 이기고 사절 현상이 발생하기에 본 연구에서는 silver coated multifilament yarn 3종류의 기계적 물성인 S-S curve, 두께, 꼬임 구조 등을 분석하고 동시에 자수기의 실의 부하를 측정하여 자수 공정 내 전도사의 필요 물성을 분석하였다. 실제 샘플 제작에서 S-S curve의 측정 결과가 가장 낮은 silver coated polyamide/polyester가 아닌 silver coated multifilament의 사절이 발생하였으며 그 차이는 실의 꼬임 구조와 사절이 일어난 부분을 관찰한 결과 수직으로 반복적인 부하가 일어나는 자수 공정에서 꼬임이 풀리면서 사절이 일어나는 것을 알 수 있었다. 추가적으로 압저항 압력/인장 센서를 제작하여 생체 신호 측정용 지표인 gauge factor를 측정하였으며 스마트 웨어러블 제품의 대량 생산화에 중요한 부분인 자수 전극 제작으로의 적용 가능성을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제24권4호
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• pp.3-16
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• 2021

의인화는 로봇과 같이, 인간이 아닌 대상에게 인간의 속성, 정서나 의도를 부여하는 것이다. 본 연구에서는 로봇에게 인간 고유의 속성을 부여하는 의인화가 로봇-인간의 상호작용에 끼치는 영향을 분석하였다. 연구 1에서는 다양한 로봇의 사진을 제시하고, 로봇의 외관에 따른 심리적 불쾌감, 마음지각 및 도덕적 처우를 자기보고식 질문지를 통해 분석하였다. 그 결과 로봇의 외관이 인간과 가장 유사한 안드로이드 로봇조건에서 휴머노이드 로봇의 조건과 기계적 외관의 조건보다 로봇에 대한 심리적 불쾌감이 가장 높았다. 또한 인간과 유사한 안드로이드 로봇에서 기계와 비슷한 로봇보다 로봇에 대한 마음지각이 더 높게 나타났다. 연구 2에서는 로봇의 속성을 의인화한 조건과 의인화하지 않은 조건에서 로봇에 대한 불쾌감, 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 다르게 나타나는지를 비교하였다. 그 결과 로봇 속성의 의인화조건에서 로봇에 대한 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 더 높게 나타났으며, 마음지각의 경험성이 높을수록 도덕적 처우의 정도가 더 높아졌다. 이 결과는 인간과 유사한 로봇의 외관은 로봇에 대한 심리적 불쾌감을 증가시키지만, 로봇의 속성에 대한 의인화는 로봇에 대한 마음지각을 증가시키고, 인간-로봇의 상호작용을 촉진 시킬 가능성을 제시한다. 논의에서는 의인화가 인간-로봇의 상호작용에 끼치는 차별화된 영향에 대한 시사점을 토론하고, 연구의 한계 및 후속연구의 방향을 다루었다.

• 감성과학
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• 제24권4호
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• pp.117-128
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• 2021

본 연구의 목적은 마우스 사용 시 손목터널증후군을 예방할 수 있는 스마트장갑을 연구하는 것이다. 연구에 앞서 손목의 좌·우 움직임은 미세하므로 게이지율(Gauge Factor)이 크고, 이력현상(Hysteresis)이 적은 인장 직물 센서가 필요하다. 만능재료시험기(UTM)를 통해 4가지의 직물을 분석하여 각각의 게이지율을 계산하고, 이력현상도 가장 적은 직물을 선택하였다. 또한, 3가지 부착방법을 아두이노로 분석하여 센서값 변화(△Sensor Value) 값이 큰 방법을 선택하였다. 선택된 직물과 부착방법으로 제작한 프로토타입을 아두이노를 통해 데이터 패턴을 분석하였다. 첫 번째는 센서 1개(A 센서)로만 파악하는 방법이고, 두 번째로는 센서 2개(A, B 센서)로 파악하는 방법이다. 손목 왼쪽(A 센서), 손목 오른쪽(B 센서) 양쪽에 인장 직물 센서를 부착하고, 손목을 오른쪽으로 꺾을 때 A 센서는 늘어나서 △Sensor Value 값이 커지고, B 센서는 줄어들어서 △Sensor Value가 작아진다. 반면에 손목을 왼쪽으로 꺾을 때는 반대로 패턴이 분석되었다. 본 연구를 통해 손목이 꺾일 시 LED가 켜지는 알고리즘으로 손목터널증후군을 예방하는 스마트장갑을 연구하였고, 본 연구 결과를 기반으로 후속 연구에서는 10명을 대상으로 직접 마우스를 사용하면서 실제 사용 시 문제점을 파악하고 파악된 문제점을 해결하고자 한다.

• 감성과학
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• 제25권3호
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• pp.77-90
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• 2022

본 연구의 목적은 루어낚시 참여자의 손목 움직임 측정을 위한 스트레치 센서를 개발하는 것이다. 손목움직임 측정을 위해 스트레치 센서를 손목에 부착하여 배굴, 저굴 그리고 랜딩동작을 게이지율, 인장강도 그리고 신장회복률을 척도로 실험을 진행하였다. CNT 분산액을 이용한 전도성 센서를 개발하고 E-band에 동일한 조건으로 적용하였다. 함침을 각각 한 번, 두 번, 그리고 세 번한 같은 크기의 5종, 15가지 센서를 만능재료시험기(Dacell dn-fga Universal testing machine, UTM)를 활용해 게이지율(Gauge Factor)을 측정하였다. 두 번 함침한 센서가 게이지율이 가장 우수했으며, 게이지율과 인장강도가 높은 세 가지 센서로 프로토 타입을 제작하였다. 아두이노에 연결하여 동작테스트를 한 결과, 인장강도와 게이지율이 가장 높은 시료 1이 세 가지 동작에서 일정한 파장이 유지되었다. 시료 2,3은 배굴과 저굴에서는 일정한 파장을 나타내었지만, 랜딩동작에서는 신호 노이즈가 나타났다. 이는, 랜딩동작에서는 인장강도와, 게이지율에 따라 파장의 패턴이 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과로 손목의 움직임 측정을 위한 스트레치 센서 제작시에 필요한 조건들을 유추할 수 있었다. 본 연구의 결과를 활용하여 루어낚시용 스마트 웨어러블 제품 개발에 응용이 가능할 것으로 사료된다.

• 감성과학
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• 제26권4호
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• pp.3-14
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• 2023

최근 소셜미디어 이용이 심리적 웰빙에 미치는 영향이 부각되고 있으나 어떤 요소가 소셜미디어 상에서의 관계의 질을 예측할 수 있는지에 대한 연구는 상대적으로 드물다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 COVID-19로 인한 자가격리 동안 인스타그램 활동과 외로움, 우울 등의 심리 상태가 소셜미디어 상에서의 관계의 질을 예측할 수 있는지 알아보고자 하였다. 성인 95명을 대상으로 자가격리 중과 자가격리 해제 후 시점에서 외로움, 인스타그램 활동, 소셜미디어 상에서의 관계, 우울 등에 대해 자기보고식 설문에 응답하도록 하였다. 그 후, 다차원 척도법과 표상유사성분석, 분류분석을 각 시점에 대해 수행하였다. 다차원척도법 결과, 1차원에서 인스타그램 이용 시간과 우울이 다른 변인들과 구별되었으며, 2차원에서 외로움과 수동적 이용이 다른 변인들과 구별되었다. 그 후 소셜미디어 상에서의 관계의 질의 고,저 집단에 대해 표상유사성분석을 실시한 결과, 소셜미디어 상에서의 관계의 질이 높은 집단은 낮은 집단보다 자가격리의 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다. 분류분석 결과에서도 소셜미디어 상에서의 관계의 질 예측 변인이 사회적 고립의 여부에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 사람들이 사회적 고립 상황에 있지 않을 때 인스타그램 이용 변인과 심리적 변인이 소셜미디어 상에서의 관계를 더 잘 예측할 수 있음을 시사한다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.539-554
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• 2018

최근 등장하는 다양한 사물인터넷 기기 혹은 상황인식 기반의 인공지능에서는 사용자와 기기의 상호작용이 중요시 된다. 특히 인간을 대상으로 상황에 맞는 대응을 하기 위해서는 인간의 표정을 실시간으로 인식하여 빠르고 정확한 판단을 내리는 것이 필요하다. 따라서, 보다 빠르고 정확하게 표정을 인식하는 시스템을 구축하기 위해 얼굴 이미지 분석에 대한 많은 연구들이 선행되어 왔다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공한 48*48 8-bit grayscale 이미지 데이터셋을 사용하여 얼굴인식과 표정분류로 구분된 두 단계를 거치는 얼굴표정 자동 인식 시스템을 구축하였고, 이를 기존의 연구와 비교하여 자료 및 방법론의 특징을 고찰하였다. 분석 결과, Face landmark 정보에 주성분분석을 적용하여 단 30개의 주성분만으로도 빠르고 효율적인 예측모형을 얻을 수 있음이 밝혀졌다. LDA, Random forest, SVM, Bagging 중 SVM방법을 적용했을 때 가장 높은 정확도를 보이며, LDA방법을 적용하는 경우는 SVM 다음으로 높은 정확도를 보이며, 매우 빠르게 적합하고 예측하는 것이 가능하다.