Environmental conditions are known to impact human health and behavior, emotions such as pleasure, anxiety, and depression, and reduce stress. Interior design that elevates emotional comfort and satisfaction can help improve mental health and well-being. This study is a systematic review that analyzed previous empirical studies that explored the effect of interior design elements on the user's emotional response which is quantitatively evaluated by bio-signal and qualitatively evaluated through self-reported questionnaire surveys. This paper aims to derive the attributes of interior design and biometric indicators that affect the user's positive emotion through the synthesis of previous studies and to confirm the feasibility of measuring bio-signals as an objective evaluation tool for architectural design and as a quantitative research method. As a result of the review, the biometric data from EEG, fMRI, ECG, EMG, GSR, and eye-tracking were used to measure the participants' emotional responses, which were manifested as positive or negative depending on certain attributes of interior design such as the form, color, lighting, material and furniture. The attributes of interior design related to the positive emotional response were the curved shape, high ceiling, openness of space, and subdued tone colors. Standard lighting conditions and wooden spaces were related to stress reduction in terms of comfort and relaxation. The free arrangement of furniture was related to the user's positive emotions. On the other hand, consistent experimental protocols could not be found, and although the sample sizes of the studies were small, the studies have demonstrated the feasibility of the emotional response measurement by using the biometric data. Therefore this method can be a useful objective tool in the measurement of human-centric data in architectural design, and to develop the evidence-based design to induce positive emotions and minimize stress.
본 연구에서는 '레플리카'와 같은 텍스트 입력 기반의 부정적 감정 완화가 가능한 국내 인공지능 챗봇인 BERGPT-chatbot을 제안하고자 한다. BERGPT-chatbot은 KR-BERT와 KoGPT2-chatbot을 파이프라인으로 만들어 감정 완화 챗봇을 모델링하였다. KR-BERT를 통해 정제되지 않은 일상 데이터셋에 감정을 부여하고, 추가 데이터셋을 KoGPT2-chatbot을 통해 학습하는 방식이다. BERGPT-chatbot의 개발 배경은 다음과 같다. 현재 전 세계적으로 우울증 환자가 증가하고 있으며, 이는 COVID-19로 인해 장기적 실내 생활이나 대인 관계 제한으로 더욱 심각한 문제로 대두되었다. 그로 인해 부정적 감정 완화나 정신 건강 케어에 목적을 둔 국외의 인공지능 챗봇이 팬데믹 사태로 사용량이 증가하였다. 국내에서도 국외의 챗봇과 비슷한 심리 진단 챗봇이 서비스 되고 있으나, 국내의 챗봇은 텍스트 입력 기반 답변이 아닌 버튼형 답변 중심으로 국외 챗봇과 비교하였을 때 심리 진단 수준에 그쳐 아쉬운 실정이다. 따라서, BERGPT-chatbot을 통해 감정 완화에 도움을 주는 챗봇을 제안하였으며, BERGPT-chatbot과 KoGPT2-chatbot을 언어 모델의 내부 평가 지표인 '퍼플렉서티'를 통해 비교 분석하여 BERGPT-chatbot의 우수함을 보여주고자 한다.
아동은 병원이라는 특수 환경에 들어간 초기부터 상당한 심리적 공포심을 느끼게 되기 때문에 병원의 환경 구축에 아동의 심리적 정서를 고려해야 한다. 본 연구는 아동병원의 대기공간을 중심으로 아동의 심리적 공포 요인을 파악하고, 아동의 감성적 반응을 이끄는 3가지 단계와 7가지 감성 요소를 탐색하며, 이를 병원의 환경 그래픽 디자인에 적용하여 개선방향을 모색하였다. 또한 국내외 대표 아동병원에 대한 사례분석을 통해 아동병원의 환경 그래픽 디자인 유형을 현대적 디자인, 일러스트레이션을 이용한 디자인, 입체적 디자인, 인터랙션을 이용한 디자인으로 분류하고, 감성 요소를 포함시켜 평가 및 논의하였다. 평가결과, 현대적 디자인에는 감성 요소가 거의 없고, 일러스트레이션을 이용한 디자인과 입체적 디자인은 감각과 경험이 부족하기에 감성 요소가 비교적 적으며, 인터랙션을 이용한 디자인은 전반적으로 아동에게 좋은 감각과 경험을 주는 감성 요소가 많았다. 결론에서는 이러한 평가결과를 바탕으로 아동병원 대기공간의 환경 그래픽 디자인가이드를 제안하였다.
Objectives: This was a preliminary study to re-verify the reliability and validity of the Core Seven Emotions Inventory-Short Form (CSEI-s) and to establish standards for an objective scoring system such as T-scores and percentile for the normative group. Methods: Subjects were sampled through population-proportional regional allocation based on adults aged 20 or older and 65 or younger who voluntarily consented. Reliability was analyzed by performing an internal consistency (Cronbach's α) test and calculating means and standard deviations for each scale. The validity was analyzed between the CSEI-s and STAXI-K, SADS, COMOSWB, HADS, K-PANAS, Core emotions VAS. Results: The CSEI-s revealed notable gender discrepancies in aspects such as thought (思), fear (恐), and fright (驚), with women generally scoring higher than men. CSEI-s scores showed statistically significant differences in joy (喜) and thought (思) between those in their 20s and those in their 50s and 60s. As a result of the validity analysis, the seven-factor configuration was found to be statistically valid, and as a result of the correlation analysis with the coexistence scale, the correlation between each emotion and the seven emotions was found to be statistically significant. Cronbach's α for the CSEI-s was .891, showing statistically significant reliability. Conclusions: A preliminary study was conducted to standardize the shortened form of the Core Emotion Scale, and the reliability and validity were confirmed. A main survey of more people should be conducted in the future. Future results can contribute to revitalizing the development of oriental medicine evaluation tools and establishing an evidence base by standardizing the CSEI-s.
본 연구는 한국과 일본 간의 축구 경기와 반일 반한 감정의 관계를 실증적으로 조사 분석하고자 하였다. 이를 위해 2017 동아시안컵 축구대회를 중계하고 SNS 코멘트를 남길 수 있었던 한국의 네이버와 일본의 5CH로부터 2,400개의 관련 코멘트를 수집하고 분석하였다. 수집된 코멘트에 대한 빈도 분석 및 일원분산분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국은 대 일본전에서 상대국에 대한 적대적 감정이 상대적으로 강하게 관찰되었으며 경기 전 후 모두 동일한 양상을 보였다. 일본은 대 한국전에서 자국 팀에 대한 적대적 감정이 상대적으로 강하게 관찰되었으며 경기 전 후 모두 동일한 현상을 보였다. 둘째, 한국은 다른 국가보다 일본을 상대할 때, 상대국에 대한 적대적 감정이 더욱 강했으며. 일본의 경우, 한국을 상대할 때 자국 팀에 대한 적대적 감정이 더욱 강하였다. 이상의 결과를 통해 한국과 일본 간의 축구 경기는 반일 반한 감정의 유형과 강도에 영향을 미친다기보다는 이를 직접적으로 표출할 수 있는 계기를 제시한다는 결론을 내릴 수 있었다. 기존의 반일 반한 감정에 관한 연구들이 고찰 등의 질적 연구 방법을 주로 사용한 반면, 본 연구는 이를 실증적인 방법을 통해 조사 분석했다는 데 큰 학문적 의의가 있다.
본 연구는 인물사진의 평가 요소들과 감상자들의 일반적인 선호도와의 관계를 통하여, 감상자 중심의 제품 개발 및 설계를 위한 이미지 측정 프로그램 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 사전 연구에서 개발된 프로그램을 분석하여 개선을 필요로 하는 항목과 이미지 평가 시에 필수적으로 포함해야하는 사항을 신규 항목으로 추가하였다. 본 연구에서는 첫 번째 단계로 얼굴의 초점을 확인하였고, 객관적, 주관적 화질 평가 항목으로 나누어 인물사진을 평가하였다. 객관적 평가 항목에는 RSC 콘트라스트, 다이내믹 레인지를 선정하였고, 통계학적 분석방법으로 각 이미지의 수치를 평가할 수 있었다. 주관적 평가 항목에는 얼굴의 노출, 구도, 위치, 비율 그리고 아웃포커스를 선정하였다. 또한 새로운 얼굴 인식 알고리즘을 통하여 사람의 감정을 판단할 수 있어, 이미지 관련 제조사가 사람의 감정 콘텐츠로 인물사진을 분석할 수 있는 정보를 제시하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 인물사진을 평가할 때 고려해야하는 평가 항목들을 정량적, 정성적으로 규합하였다. 이를 통하여, 일반인 사용자들의 필요에 보다 부합할 수 있는 제품을 만들기 위한 평가 모형을 개발하는데 필수적인 데이터로 활용가능하다.
This paper describes a technique for human sensibility evaluation using 10-channel EEG(electroencephalogram). The proposed method uses the linear predictor coefficients as EEG feature parameters and a neural network as sensibility pattern classifier. For subject independent system, multiple templates are stored and the most similar template can be selected. EEG signals corresponding to 4 emotions such as, relaxation, joy, sadness and anger are collected from 5 armature performers. The states of relaxation and joy are considered as positive sensibility and those of sadness and anger as negative. The classification performance using the proposed method is about 72.6%. This will be promising performance in the human sensibility evaluation.
Until now, product mostly has revealed physical quantities created by the standpoint of engineers. Consumers, however, perceive and evaluate products on the non-physical characteristics, such as feelings, emotions, and experiences in different social and cultural situations. Especially, for the household appliances such as a refrigerator, the sound is heavily related to the satisfaction of a customer who is a real user of the product and is very important factor to decide purchasing as well as visual design. Therefore, in this research, not only the simple sound pressure level but also the consumer's sense of hearing evaluate the noise from the refrigerator. And also, in order to improve the quality of sound through the design change, the consumer's evaluation is analyzed and related to the engineering quantities.
Objectives: The study evaluated middle-aged women using the Core Seven Emotions Inventory-short form (CSEI-s) followed by a correlation analysis with Menopause Rating Scale (MRS). Methods: In this study, the medical records of 47 women who visited W University Oriental Medicine Hospital and completed the CSEI-s and MRS were evaluated. A total of 47 women were analyzed using SPSS (Statistical Package for the Social Science, IBM, United States of America, Version 23.0). Frequency analysis, descriptive analysis, independent t-test, one-way ANOVA, Scheffe test, and correlation analysis were conducted. Results: 1. Approximately one-third of all subjects were more than cautious expressing joy and fright. 2. According to their educational status, high-school graduates thought they were superior to those with a bachelor's degree or above. 3. Anger was expressed with caution in the group with severe menopausal symptoms. 4. Anger, thought, depression, sorrow, fear, and fright showed a positive correlation with MRS scores. 5. Among premenopausal and postmenopausal women, fright was associated with menopausal symptoms and response by the autonomous nervous system. Conclusions: The results suggest that CSEI-s can be used to measure the psychological symptoms of middle-aged women.
디지털 콘텐츠에서 구현되는 가상 캐릭터를 효과적으로 개발하기 위해서는 감성 상태(기쁨, 슬픔, 공포, 화남)가 제대로 전달되도록 하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 가상 캐릭터의 얼굴표정과 몸짓이 표현하는 감성 상태의 일치여부에 따라서 사용자가 가상 캐릭터의 감성 상태를 어떻게 지각하며, 가상 캐릭터의 몸짓을 어떻게 평가하는가를 검증하였다. 이를 위하여 몸짓과 얼굴표정의 감성표현을 동일하게 구성한 일치조건, 정반대의 감성표현으로 구성된 불일치조건, 그리고 무표정한 얼굴표정으로 구현된 통제집단을 구성했다. 연구결과에 따르면 슬픔 조건에서 의도된 감성 상태가 제대로 전달되지 않았을 뿐만 아니라 오히려 화난 것으로 지각되었다. 그러나 나머지 감성 상태에서는 몸짓과 얼굴표정의 일치여부는 의도된 감성 전달에 영향을 미치지 않았다. 감성 상태의 표현에 대한 가상 캐릭터의 전체적인 몸짓에 대한 평가에서는 기쁨을 표현한 몸짓이 불일치 조건의 얼굴표정을 갖게 될 때, 평가 점수가 낮았다. 가상 캐릭터의 감성을 표현할 때는 얼굴 표정도 중요하지만 몸짓 자체의 감성표현이 전반적으로 결정적인 역할을 수행하고 있음을 확인할 수 있었다. 가상 캐릭터의 성별이나 연령과 같은 사회적 단서에 대한 연구의 필요성을 설명했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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