In this paper, we develop a virtual experimental environment to investigate users' eye gaze in human-robot social interaction, and verify it's potential for further studies. The system consists of a 3D robot character capable of hosting simple interactions with a user, and a gaze processing module recording which body part of the robot character, such as eyes, mouth or arms, the user is looking at, regardless of whether the robot is stationary or moving. To verify that the results acquired on this virtual environment are aligned with those of physically existing robots, we performed robot-guided quiz sessions with 120 participants and compared the participants' gaze patterns with those in previous works. The results included the followings. First, when interacting with the robot character, the user's gaze pattern showed similar statistics as the conversations between humans. Second, an animated mouth of the robot character received longer attention compared to the stationary one. Third, nonverbal interactions such as leakage cues were also effective in the interaction with the robot character, and the correct answer ratios of the cued groups were higher. Finally, gender differences in the users' gaze were observed, especially in the frequency of the mutual gaze.
최근 기술의 발달로 국내에 10명 중 8명은 스마트폰을 사용하고 있다. 또한, 스마트폰을 이용한 다양한 어플리케이션들이 개발되었다. 이로 인해, 스마트폰 중독현상이 사회적인 문제로 대두되고 있다. 특히, 스마트폰 중독은 스스로가 조절하기 어렵고, 자각하기 힘들다. 주로 설문지를 중심으로한 연구들에서, 스마트폰 중독을 진단하기 위해 예를 들면 S-척도와 같은 연구를 수행해왔다. 본 연구에서는 ECG(심전도)와 Eye Gaze 신호를 이용한 검출 방법을 제안하고자 한다. 피험자가 감정 영상을 시청했을 때, 피험자의 ECG 신호와 Eye Gaze 신호를 각각 Shimmer와 스마트아이를 이용하여 측정한다. 더불어, ECG 신호의 S-transform 결과를 특징으로 추출한다. 또한 동공의 직경, 시선과의 거리, 눈 깜빡임으로 구성된 Eye Gaze 신호로부터 12개의 특징을 추출한다. 분류기는 랜덤 포레스트를 이용하여 학습시키고 피험자의 데이터를 이용하여 스마트폰 중독군을 검출한다. 검출한 결과와 실험 전 진행한 S-척도 결과와 비교한 결과 ECG는 87.89%의 정확도, Eye Gaze는 60.25%의 정확도를 보여주는 것을 알 수 있었다.
가상공간의 발달로 인해 비즈니스 환경의 변화도 가속화되고 있다. 이러한 환경에서의 커뮤니케이션은 의미전달 뿐 아니라 감성을 교류하는 감성 커뮤니케이션을 목표로 하고 있다. 그러나 사용자가 필요로 하는 감성에 관한 연구는 부족하다. 본 연구의 목적은 비즈니스 시나리오 기반으로 감성 어휘 모델링을 도출한 후, 해당 감성의 시선 요소를 분석하는 것이다. 이를 위해 417개의 관련 감성 어휘를 수집하여 적합성 검증 후 16개의 대표 어휘를 도출하였고, 다차원척도분석을 통해 2차원 공간에 맵핑하였다. 그 후, FGD를 통해 X축은 협력, 경쟁, Y축은 낮은 몰입, 높은 몰입으로 차원을 정의하였다. 52명의 피험자를 대상으로 해당 감성을 유발하는 자극을 제시하였고 시선 움직임 데이터를 수집하였다. 분석 프로그램을 통해 상대방의 얼굴, 오른쪽 눈, 왼쪽 눈, 코, 입을 관심영역으로 설정한 후, 평균 시간, 비율, 고정점, 다시 돌아오는 횟수의 데이터를 추출하였다. 독립 t-검정 결과, 협력일 때는 경쟁보다 얼굴, 눈, 코 영역에서 시선 요소가 증가하였고, 낮은 집중의 경우 높은 집중보다 오른쪽 얼굴, 코 영역에서 시선요소가 증가한 것을 확인하였다. 이는 가상공간에서의 비즈니스 환경에서 필요한 감성을 평가하는 데 기초 연구로써 활용가능 할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 긍정 얼굴 자극에 대한 주의의 과정에서 정서 맥락적 배경의 유무에 따라 사회불안성향자들과 정상인 간 차이가 나타나는지 살펴보고자 하는 것이다. 이를 위해 무맥락적 배경에서 긍정 얼굴 자극에 대한 주의 과정을 확인하였고, 다음으로 정서 맥락적 배경이 존재하는 상황에서 동일한 주의 과정을 탐색하였다. D시의 800명의 대학생에게 SADS와 CES-D를 실시하고, 사회불안집단(SA, n=24)과 정상 대조군(NC, n=24)을 선별하였다. 주의 개입과 주의 이탈 두 요소를 측정하기 위해 최초 응시 방향, 최초 응시 시간을 안구 운동 추적을 통해 측정하였다. 그 결과, 사회불안집단의 경우 배경이 없는 상태에서 통제집단에 비해 긍정 얼굴 자극으로부터 더 빠른 주의 이탈이 관찰되었다. 그러나 긍정 얼굴 자극이 긍정 배경 자극 안에 제시되면 사회불안집단과 통제집단 간의 차이가 관찰되지 않았다. 이 결과는 긍정 배경이 사회불안장애성향자의 정서 처리에 영향을 미친다는 것을 시사한다.
본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적(Eye Tracking)을 활용하여 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하고, 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등을 관심 영역(Area of Interest: AOI)으로 설정하여 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇 디자인의 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 시선 추적 지표는 고정된 시간(Fixation), 첫 응시 시간(First Visit), 전체 머문 시간(Total Viewed), 그리고 재방문 횟수(Revisits)이며, 관심 영역인 AOI(Areas of Interests)는 소셜로봇의 얼굴, 눈, 입술, 그리고 몸체로 설계하였다. 그리고 디자인평가 설문을 통하여 소셜로봇의 감정 표현(Expressive), 인간다움(Human-like), 얼굴 두각성(Face-highlighted) 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도를 설정하였다. 시선 반응에 따른 소셜로봇에 대한 태도를 형성하는 과정에서 두가지 경로를 통해 영향을 미치는 것을 확인되었다. 첫번째는 시선이 태도에 직접적으로 미치는 영향으로 소셜로봇의 얼굴과 눈의 응시에 따라 긍정적인 태도 인 것으로 나타났다. 구체적으로, 로봇의 첫 응시 시점이 이를수록 눈에서는 머문 시간이 길고 재방문 빈도가 낮을수록 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 평가하였다. 즉 소셜로봇을 얼굴보다 눈에 집중해서 보게 될 때 피험자들이 로봇에 대한 판단에 있어 직접적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 두번째로는 로봇에 대한 인지적 지각된 측면을 고려하여 얼굴 두각성(Face-highlighted), 의인화(Human-like), 감정 표현(Expressive)이 태도에 미치는 영향의 결과로 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 소셜로봇에 대한 지각이 구체적으로 로봇의 어떤 외형적 요소가 연관성을 가지는지 살펴본 결과 소셜로봇의 얼굴과 입술에 머문 시간이 길수록 입술을 다시 주시하지 않을수록 Face-highlighted에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 전신은 첫 응시가 늦을수록, 입술은 첫 응시가 빠르고 시선이 고정된 시간이 짧을수록 Human-like에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 소셜로봇의 얼굴에 머문 시간은 길수록 Expressive에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다.
Various current events provide evidence that society is undergoing changes in perceptions of social relationships. Specifically, visual media in the form of advertisements can convey images which reflect society's values and concepts about role relationships. The purpose of this research was to examine ads in fashion magazines to determine what types of model roles and role relationships typically appear in fashion advertising which can mirror society's values. A content analysis was conducted of ads obtained from US Vogue and US GQ for the year 2002. Six kinds of roles/relationships were found: (1) Narcissism (representing self absorption), (2) sexually enticing opposite-sex relationships, (3) close/romantic same-sex relationships, (4) friend relationships, (5) family relationships, and (6) independent relationships. Of these, narcissism predominated, however, a small number of sexually provocative ads appeared as well as same-sex romantic relationships. Because sole (single) models were more typical, they also were examined to determine ways in which they relate to the audience. Characteristics examined included body presentation & pose, eye gaze, and facial expression. Direct eye gaze was the typical way to engage the audience. Gender differences were apparent: smiling was more typical of women, indifference for men. The symbolic meaning and values investigated from this research are the blurring of gender identity portrayed in homosexual imagery, family values, and the value of youth. The consistency of models' race in ads does not portray the diversity reflected in the demographic census.
본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적을 활용하고자 한다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등의 관심 영역으로부터 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇의 디자인에 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하여 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 시선 추적 지표는 고정된 시간(Fixation), 첫 응시 시간(First Visit), 전체 머문 시간(Total Viewed), 그리고 재방문 횟수(Revisits)이며, 관심 영역인 AOI(Areas of Interests)는 소셜로봇의 얼굴, 눈, 입술, 그리고 몸체로 설계하였다. 그리고 디자인평가 설문을 통하여 소셜로봇의 감정 표현, 인간다움, 얼굴 두각성 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도로 설정하였다.
본 연구는 사회적 상호작용에서 필수적인 얼굴 인상형성 과정 중 가장 대표적이라고 할 수 있는 매력도와 신뢰성을 평가할 때 시각적 주의에서의 차이가 나타나는지를 관찰하기 위해 고안되었다. 실험 1에서는 참가자들이 얼굴 신뢰성과 매력도를 평가하는 동안 안구추적기(eye-tracker)를 사용하여 사람들의 시선움직임을 측정하고, 이 후 히트맵(heatmap) 분석을 통해 평가과제 간 차이를 관찰하였다. 그 결과, 사람들은 매력도를 평가할 때와 비교하여 신뢰성을 평가할 때, 얼굴의 주요요소라 할 수 있는 눈과 코 부위에서 더 많은 시선응시가 일어나는 것을 관찰하였다. 또한, 실험 2에서는 참가자들이 실험 1과 동일한 얼굴 평가과제를 수행하는 동안 얼굴의 각 요소에 단어를 짧게 제시하였다. 실험종료 후 실시된 회상검사 결과, 신뢰성 평가과제 시 코부위에 제시되었던 단어의 회상률이 매력도 평가과제 시와 비교하여 유의미하게 높은 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 얼굴 신뢰성 판단은 시각적인 주의적 자원(attentional resources)의 할당과 관련된 측면에서 얼굴 매력도와는 구분되는 정보처리과정을 거치는 것을 확인할 수 있었다.
Kim, Kyulee;Joh, Hwayeon;Kim, Yeojin;Park, Sohyeon;Oh, Uran
International journal of advanced smart convergence
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제11권4호
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pp.120-128
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2022
While online social interactions have been more prevalent with the increased popularity of Metaverse platforms, little has been studied the effects of facial expressions in virtual reality (VR), which is known to play a key role in social contexts. To understand the importance of presenting facial expressions of a virtual avatar under different contexts, we conducted a user study with 24 participants where they were asked to have a conversation and play a charades game with an avatar with and without facial expressions. The results show that participants tend to gaze at the face region for the majority of the time when having a conversation or trying to guess emotion-related keywords when playing charades regardless of the presence of facial expressions. Yet, we confirmed that participants prefer to see facial expressions in virtual reality as well as in real-world scenarios as it helps them to better understand the contexts and to have more immersive and focused experiences.
컴퓨터 대체접근 기기는 지체장애인의 사회활동 참여에 대한 욕구를 충족시킬 수 있는 방법 중의 하나로 정보통신기술의 발달과 함께 그 필요성이 증대되고 있다. 이러한 기기들은 대부분 발, 머리 등을 이용하여 컴퓨터에 접근할 수 있도록 하는데, 지체장애인의 특성상 발, 머리 등을 이용하여 마우스를 컨트롤하는 것은 쉽지 않으며 속도와 정확도면에서 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 대체접근 기기의 한계를 보완한 '지체장애인 컴퓨터 대체접근시스템'을 제안한다. 제안하는 시스템은 아이트래킹 기술을 이용하여 사용자의 시선만으로 마우스를 이동시킬 수 있고 비교적 누르기 쉬운 외부버튼을 통해 마우스 클릭이 가능하며 음성인식을 통해 문자를 쉽고 빠르게 입력할 수 있다. 또한 마우스 우클릭, 더블클릭, 드래그 기능, 화상 키보드 기능, 인터넷 기능, 스크롤 기능 등 세부적인 기능을 제공하여 컴퓨터가 제공하는 대부분의 작업을 수행할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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