본 연구의 목표는 요즘 선호되는 감성광고의 효과적인 제작을 위하여 소비자 감정에 관한 생리적 반응을 신체 내부 및 외부적으로 분석하고, 이들의 언어적 및 비언어적 발화방법을 제시함으로써 소비자 위주의 감성광고 제작의 기초를 제공해 주는 데 있다. 이 연구에서는 감성광고의 일반론적 고찰과 아울러 소비자 감성에 대한 기호학적 분석의 틀을 제공하며, 이를 기초로 감성광고를 위한 소비자 생리반응의 언어적, 비언어적 발화양상들을 분석하게 된다. 이러한 작업들은 소비자 감성에 호소하는 효율적인 감성광고 제작의 틀을 제시할 것이다.
본 연구는 피부전도도(skin conductance response), 말초혈관 반응(peripheral plethysmograph), 피부온도 (skin temperature)와 심박수(heart rate)와 같은 다양한 생리신호를 측정하여 운전자의 심리반응을 통하여 적정 운전상태를 분석하고자 하였다. 운전자의 심리반응을 측정 및 분석하기 위하여 하드웨어와 알고리듬을 개발하였으며, 운전상황은 자동차 시뮬레이터를 이용하여 다양한 가상 운전상황을 설정하고 생리신호를 측정하였다. 측정 결과 운전자 생리신호가 운전환경의 변화에 따른 심리적 긴장 또는 이완 수준을 잘 반영하고 있고, 감정적 변화에는 다소 둔감한 것으로 나타났다. 이를 심리적 순위척도를 이용하여 정량화하여 심리적 적정 운전범위를 제안하였다. 본 연구의 결과는 추후 운전자의 안전운전이나 건강상태를 모니터링 하기 위한 시스템 개발의 자료로 활용할 수 있을 것이다.
This study investigates the perception of different fabrics by consumers when provided with a video clip with rustling sounds of the fabric. We utilized sportswear products that are currently on the market and evaluated the emotional response of internet shoppers by measuring the physiological and psychological responses. Three kinds of vapor-permeable water-repellent fabric were selected to generate video clips each containing the fabric rustling sound and images of exercise activities wearing the sportswear made of the respective fabric. The new experimental website contained the video clips and was compared with the original website which served as a control. 30 subjects, who had experience to buy clothing online, took part in the physiological and psychological response to the video clip. Electroen-cephalography (EEG) was used to measure the physiological response while the psychological response consisted of evaluating accurate perception of the fabric, satisfaction, and consumer interest. When we offered video clips with fabric's rustling sound on the website, subjects answered they could get more accurate and rapid information to decide to purchase the products than otherwise they do the shopping without such information. However, such rustling sounds somewhat annoy customers, as proved psychological and physiological response. Our study is a critical step in evaluating the consumer's emotional response to sportswear fabric which will promote selling frequency, reduce the return rate and aid development of new sportswear fabric further evolution of the industry.
본 연구는 냉 난방공조 조건에서 예상 온열감 반응(predicted mean vote; PMV)의 변화에 따른 심리 생리적 감성반응의 변화를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 기존 공조 시스템의 냉 난방 가동에 따라 PMV의 변화를 유도하고, 쾌/불쾌 및 각성/이완 정도를 심리적 감성반응으로, 심박률(heart rate; HR)을 생리적 감성반응으로 활용하여 PMV 변화에 따른 심리 생리적 감성반응을 측정하였다. 그 결과, 동일한 PMV 변화 범위 내에서 재실자의 심리적 쾌/불쾌 및 긴장/이완 반응과 생리적 반응이 공조 조건이 달라짐에 따라 변화하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 난방과 냉방의 공조조건에 따라 재실자의 실내 온열환경에 대한 감성반응이 서로 다를 뿐 아니라 각 공조 조건에 민감한 감성반응이 존재하는 것으로 해석할 수 있다. 이는 실내 온열조건을 재실자에게 가장 적합하도록 조절하고자 할 때, 인간의 심리 및 생리적 감성반응을 모두 고려해야 할 필요가 있음을 시사한다.
Objective: The aim of this study is to compare results of emotion recognition by several algorithms which classify three different emotional states(happiness, neutral, and surprise) using physiological features. Background: Recent emotion recognition studies have tried to detect human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 217 students participated in this experiment. While three kinds of emotional stimuli were presented to participants, ANS responses(EDA, SKT, ECG, RESP, and PPG) as physiological signals were measured in twice first one for 60 seconds as the baseline and 60 to 90 seconds during emotional states. The obtained signals from the session of the baseline and of the emotional states were equally analyzed for 30 seconds. Participants rated their own feelings to emotional stimuli on emotional assessment scale after presentation of emotional stimuli. The emotion classification was analyzed by Linear Discriminant Analysis(LDA, SPSS 15.0), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer perceptron(MLP) using difference value which subtracts baseline from emotional state. Results: The emotional stimuli had 96% validity and 5.8 point efficiency on average. There were significant differences of ANS responses among three emotions by statistical analysis. The result of LDA showed that an accuracy of classification in three different emotions was 83.4%. And an accuracy of three emotions classification by SVM was 75.5% and 55.6% by MLP. Conclusion: This study confirmed that the three emotions can be better classified by LDA using various physiological features than SVM and MLP. Further study may need to get this result to get more stability and reliability, as comparing with the accuracy of emotions classification by using other algorithms. Application: This could help get better chances to recognize various human emotions by using physiological signals as well as be applied on human-computer interaction system for recognizing human emotions.
본 연구는 정서 영상을 보며 웨어러블 기구로 측정된 생리적 반응과 정서평정을 분석하여 유발된 정서가 어떻게 표상되는지 알아보고자 하였다. 연구 목적을 위해, 공유된 데이터셋을 다차원척도법(multidimensional scaling)을 통해 정서 영상, 생리적 반응 및 정서 평정을 2차원에 표상하였다. 또한, 참가자간 분류분석(cross-participant classification)을 활용해 참가자 간 정서표상이 얼마나 일관적인지 분석하였다. 추가적으로, 참가자들의 반응이 유사한 정도가 각 정서 조건 별로 다른지 확인하기 위해, 정서 영상 별 정확분류와 오분류를 혼동행렬(confusion matrix)을 통해 탐색하였다. 다차원척도법 결과, 정서 영상들과 정서 평정의 위치가 기존 이론과 부합하게 정서가 및 각성가 벡터에 따라 표상되어, Russell(1980)의 핵심정서이론을 지지하는 것을 확인했다. 표상된 생리적 반응 벡터를 통해, 심박률 증가-저각성, 높은 심박률변산성-부정정서 고각성, 피부전기활동 증가-부정정서 저각성의 관계를 시각화했다. 행동 및 생리 데이터로 학습한 참가자간 분류분석 결과, 평균 정확도가 우연수준보다 높았다. 이는 동일한 영상에 대한 참가자들의 공유되는 정서 표상이 있음을 지지한다. 혼동행렬표를 통해, 저각성 긍정정서로 표상된 감탄, 열정, 그리고 선호는 상대적으로 잘 분류되지 않았고, 서로 더 많이 오분류되는 것을 확인하였다. 다변량 분석인 다차원척도법과 분류분석을 통해, 본 연구는 영상 자극에 웨어러블 기구로 측정한 생리적 반응과 정서 평정도 핵심 정서 이론과 부합하는 결과를 얻은 것에 의의가 있다.
The purpose of the current study was comparative analysis of autonomic and electrocortical responses to passive and active touch of the tektites with different subjective emotional preference. Perspective goal of the project is development of a template for classification of tactile stimuli according to subjective comfort and associated physiological manifestations. The study was carried out on 36 female college students. Physiological signals were acquired by Grass and B10PAC 100 systems with AcqKnowledge III software. Frontal, parietal and occipital EEG (relative power spectrum /percents/ of EEG bands - delta, theta, slow and fast alpha, low and fast beta), and autonomic variables, namely heart rate (HR), respiratory sinus arrhythmia (RSA), pulse transit time (PTT), respiration rate (RSP) and skin conductance parameters (SCL, amplitude, rise time and number of SCRs) were analyzed for rest baseline and stimulation conditions. Analysis of the overall pattern of reaction indicated that autonomic response to tactile stimulation was manifested in a form of moderate HR acceleration, RSP increase, RSA decrease (lowered vagal tone), decreased n and increased electrodermal activity (increased SCL, several SCRs) that reflects general sympathetic activation. Parietal EEG effects (on contra-lateral side to stimulated hand) were featured by short-term alpha-blocking, slightly reduced theta and significantly increased delta and enhanced fast beta activity with few variations across stimuli. The main finding of the study was that most and least preferred textures exhibited significant differences in autonomic (HR, RSP, PTT, SCR, and at less extent in RSA and SCL) and electrocortical responses (delta, slow and fast alpha, fast beta relative power). These differences were recorded both in passive and active stimulation modes, thus demonstrating reproducibility of distinction between most and least emotionally preferred tactile stimuli, suggesting influence of psychological factors, such as emotional property of stimulus, on physiological outcome. Nevertheless, development of sufficiently sensitive .and reliable template for classification of emotional responses to tactile stimulation based on physiological response pattern may require more extensive empirical database.
영상을 주의 깊게 시청하는 관객은 보이는 영상의 성격에 따라 여러 심적 변화를 경험한다. 기쁨, 슬픔, 놀람 등 관객이 느낄 수 있는 다양한 감정 상태는 심리학에서 많이 활용되는 제임스 러셀(James Russell)이 정의한 감정 원형모형을 통해 정리된다. 관객이 느낄 수 있는 감정들 중에서도 특히 지그문트 프로이트(Sigmund Freud)가 언급한 언캐니(uncanny)는 기존의 명료한 정서적 개념들의 틈새에 존재하는 첨예한 중간자로 대변된다. 언캐니 현상은 비윤리적으로 인식되는 영상을 시청하는 관객이 보편적으로 느끼는 불쾌한 부분이 쾌로 수용되는 상태, 즉 사회적 금기에 대해 긍정적인 상태이기 때문에 이는 사회윤리적인 해석과 더불어 명확한 수리적 분석이 후행될 때 비로소 첨예한 심리상태로서 분석 가치를 지닌다. 따라서 본 논문에서는 감정 원형모형과 언캐니 상태를 분석하고, 관객의 언캐니 상태에 관한 가설을 설립하여 ECG(Electronic Cardiogram)와 GSR(Galvanic Skin Response) 신호 측청과 같은 생체신호 실험을 수치화한 결과를 러셀의 감정 원형모형을 기반으로 분포, 거리, 시간 등을 분석하는 방향으로 진행된다.
In the experiment carried out on 20 college students, recorded were frontal, temporal and occipital EEG, skin conductance response, skin conductance level, heart rate and respiration rate during listening to two music fragments with different affective valences and white noise administered immediately after negative visual stimulation. Analysis of physiological patterns observed during the experiment suggests that affective auditory stimulation with music is able to selectively modulate autonomic and cortical activity evoked by preceding aversive visual stimulation and to restore initial baseline levels. On other hand, physiological responses to white noise, which does not possess emotion-eliciting capabilities, evokes response typical for orienting reaction after the onset of a stimulus and is rapidly followed by habituation. Observed responses to white noise were similar to those specific to attention only and had no evidence for any emotion-related processes. Interpretation of the obtained data is considered in terms of the role of emotional and orienting significance of stimuli, dependence of effects on the background physiological activation level and time courses of attention and emotion processes. Physiological parameters are summarized with regard to their potential utility in differentiation of psychological processes induced by auditory stimuli.
감성은 복잡하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다각적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 심리 평가 척도의 하나인 각성(arousal) 지표와 다중 생체신호에서 추출된 생체지표 반응을 이용하여 중립 및 부정 감성(슬픔, 공포, 놀람)의 분류하였다. 이를 위하여 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 다중 신경망 알고리즘 기반의 감성 인식기를 적용하여 이들 감성이 얼마나 정확하게 분류되는가를 확인하였다. 총 146명의 실험 참가자(평균 연령 $20.1{\pm}4.0$, 남성 41%)를 대상으로 감성 유발 자극을 제시하고 동시에 생체신호(심전도, 혈류맥파, 피부전기활동)를 측정하였다. 또한 감성 유발 자극에 대한 심리 반응을 감성 평가 척도로 평가하였다. 측정된 생체신호에서 심박률(HR), NN 간격의 표준편차(SDNN), 혈류량(BVP), 맥파전달시간(PTT), 피부전도수준(SCL), 피부전도반응(SCR)을 추출하였다. 결과 분석을 위하여 감성 자극에 대한 각성도와 안정 상태와 감성 상태의 생체지표 반응을 활용하였다. 또한 감성 분류를 위하여 다중 신경망 기반의 감성 인식기를 활용하였다. 그 결과, 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 이들 감성의 분류 성능은 각성도와 모든 생체지표 특징들을 조합하였을 때 정확도가 가장 높음(86.9%)을 확인하였다. 본 연구는 심리 및 생체지표 추출과 기계학습 기술의 적용을 통하여 부정 감성을 분류할 수 있음을 제안하며, 이는 인간의 감성을 탐지하는 감성 인식 기술을 확립하는데 기여할 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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