지금까지 로봇 및 소프트웨어 에이전트들을 살펴보면, 감정 모델이 내부에 종속적으로 존재하기 때문에 감정모델만을 별도로 분리해 새로운 시스템에 재활용하기란 쉽지 않다. 따라서 어떤 로봇 및 에이전트와 연동될 수 있는 Engine of computational Emotion model (이하 EE로 표시한다)을 소개한다. 이 EE는 어떤 입력 정보에도 치중되지 않고, 어떤 로봇 및 에이전트의 내부와도 연동되도록 독립적으로 감정을 담당하기 위해, 입력 단계인 인식과 출력 단계인 표현을 배제하고, 순수하게 감정의 생성 및 처리를 담당하는 중간 단계인 감정 발생만을 분리하여, '입력단 및 출력단과 독립적인 소프트웨어 형태, 즉 엔진(Engine)'으로 존재한다. 이 EE는 어떤 입력단 및 출력단과 상호작용이 가능하며, 자체 감정뿐 아니라 상대방의 감정을 사용하며, 성격을 활용하여 종합적인 감정을 산출해낸다. 또한 이 EE는 로봇 및 에이전트의 내부에 라이브러리 형태로 존재하거나, 별도의 시스템으로 존재하여 통신할 수 있는 구조로 활용될 수 있다. 감정은 Joy(기쁨), Surprise(놀람), Disgust(혐오), Fear(공포), Sadness(슬픔), Anger(분노)의 기본 감정을 사용하며, 문자열과 계수를 쌍으로 갖는 정보를 EE는 입력 인터페이스를 통해 입력 신호로 받고, 출력 인터페이스를 통해 출력 신호로 내보낸다. EE는 내부에 감정마다 감정경험의 연결 목록을 가지고 있으며, 이의 계수의 쌍으로 구성된 정보를 감정의 생성 및 처리하기 위한 감정상태 목록으로 사용한다. 이 감정경험 목록은 '인간이 실생활에서 경험하는 다양한 감정에 대한 이해를 도모'하는 감정표현어휘로 구성되어 있다. EE는 인간의 감정을 탐색하여 적절한 반응을 나타내주는 상호작용 제품에 이용 가능할 것이다. 본 연구는 제품이 '인간을 공감하고 있음'을 인간이 느낄 수 있도록 유도하는 시스템을 만들고자 함이므로, HRI(인간－로봇 상호작용)나 HCI(인간－컴퓨터 상호작용)와 관련 제품이 효율적인 감정적 공감 서비스를 제공하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

This research is to investigate the effects of Taewondo known to the world on students' emotional development after analysing their cultural difference from Taekwondo as an after school training activity in Korean and American elementary school. The subje

본 연구의 목적은 새로운 감성코칭대화모델을 개발하는데 있다. 이를 위하여, 국내외 코칭 연구자 24명이 강조하는 코칭핵심요소 중 코칭대화모델이 가능한 핵심요소를 추출하였다. 추 출된 코칭핵심요소는 코치를 처음 시작하는 사람들이 이해하기 쉽고 기억하기 쉽도록 형상화 하였다. 새로운 코칭대화모델을 형상화를 하기 위한 전 단계로, 국내에 코칭 펌에서 사용하고 있는 코칭 대화 모델을 참고 하였고, 인터넷을 통하여 국외 코칭 펌 등에서 사용하고 있는 코 칭 모델 자료를 수집하여 이들도 참고 하였다. 코칭연구자 24명이 제시한 코칭 특성 요소 중 가장 중요하다고 제시한 것은 관계에 대한 스킬이 가장 중요하다고 하였으며, 둘째, 목표설정 을 중요한 스킬로 제시하였다. 세 번째로 질문스킬이 중요한 코칭핵심요소이리고 제시 하였다. 본 연구에서는 이들 세가지 요소를 형상화, 구체화 한 OWH코칭대화모델을 제시하였다. 또한 코칭을 하다보면 코칭대화가 잘 되지 않아서 자기를 자책 하는 경우가 있은데 이런 경우에 대비하여, 수용참여치료모델(ACT: Acceptance & Commitment Therapy and Acceptance, Choose, Take action)을 참고한 I-ACT(Insight , Acceptance, Choose, Take action)모델을 제 시 하였다. 본 연구와 관련한 제한점과 후속연구로 본 코칭대화모델의 효과검증의 필요성을 제시하였다.

해안 및 항만에 설치되는 항로표지 시설에 3색 LED를 적용하여 야간에 식별을 용이하게 하는 감성적 시각의 조명과 항만 진입등의 점멸제어 방식에 대하여 연구하였다. 항만 양측에 홍등, 백등의 항로표지를 주변의 조명과 차별화하여 식별을 쉽게 하였고, GPS에 의한 시각동기와 타이머를 통하여 항만 진입등을 좌우 및 일렬순차 점등으로 동기시키는 통합형 콘트롤러를 설계하였다. LED에 의한 AtoN(Aids to Navigation) 시설을 높이에 따른 층별 색상으로 조화시키고 감성조명으로 표현하여 항해사의 표지식별에 대한 혼란을 방지하며 야간항만의 경관을 미화시키는 효과를 얻었다. 또한 선박의 항만진입을 인도하는 메시지를 전달하는 모르스 부호 발광의 기능을 부가적으로 구현하였다. 등명기는 반영구적인 고휘도 LED로 대체되므로써 수명과 소비전력에 대한 효율성을 증대하였다.

본 논문에서는 감성 정보를 활용하는 방법을 기준으로 감성 게임 콘텐츠를 4가지로 분류한다. 그 중 한 가지인 교감형 감성 게임은 사용자의 자율신경계 반응을 통해 감성을 인지하고, 이를 실시간으로 콘텐츠에 반영하여 그에 상응하는 시청각적 게임 요소를 변화시킴으로써 보다 깊은 몰입감을 제공하는 콘텐츠를 일컫는다. 본 연구에서는 이러한 교감형 감성 게임을 쉽게 개발할 수 있도록 오픈 소스 라이브러리 기반 감성 게임 엔진을 개발하였다. 본문에서는 감성 게임 엔진의 설계에 대해서 설명하고 이를 통해 개발된 3가지 교감형 감성 게임에 대해서 기술한다. 또한 교감형 감성 게임이 일반 게임과 비교하여 사용자에게 차이 있는 반응을 이끌 수 있는가에 대하여 간단한 실험을 통해 살펴본다.

This study researched the relationship between the element of "Favorable and Friendly" emotion on product design and the consumer's reaction to it. The emotional elements used here were proposed in the existing study. The research method was divided into 1st test and 2nd test. In the 1st test result, Favorable was related to "want to own, simple, new product and high-class", and also connected with "digital product, gaming product and computers". The products related to Friendly had association with the items about "interesting, cute, familiar, warmth and soft", and also connected with "simple product (toylike, household items, etc), low-price product, product which likes a friend, soft product, kitchen product and beauty treatments product, and so on". In the 2nd test, the preference of emotional product was high than general product, and it was known from the evaluation about design preference and design elements. If the preference was high following the order as: "Formativeness> Trend> Aesthetics> Color", the difference among the scores were small. And then the result about the relationship of emotional design factor "Favorable & Friendly" and evaluation of design preference & design elements was extraction.

본 연구는 SNS 사용자 간의 관계 유형을 감성공유관계와 정보공유관계로 분류하여 두 관계에 따른 사회감성모델을 구축하는 것이 목적이다. 이를 위해 먼저, 기존 문헌에 근거하여 92개의 감성을 수집하여 적합성 검증을 수행한 후 연구목적에 부합하는 26개의 사회감성을 추출하였다. 추출된 사회감성은 관계 유형에 따른 요인분석을 통해 12개의 대표 사회감성과 13개의 대표 사회감성을 도출하였다. 도출된 대표 사회감성은 다차원척도분석을 통하여 2차원의 공간에 매핑하여 사회감성 모델을 도출하였다. 도출된 사회감성 모델은 구조방정식모형 분석을 통해 통계적으로 유의하지 않은 요소들을 제거하였다. 타당성 검증 결과 적합도 지수를 통해 감성공유관계의 사회감성 모델(CFI:.887, TLI:.885, RMSEA:.094)과 정보공유관계의 사회감성 모델(CFI:.917, TLI:.900, RMSEA:.050)의 적합도가 나타났다. 본 연구의 결과로 사용자 관계 유형에 따라 상이한 사회감성 모델이 검증되었다. 본 연구를 통해 제시된 사회감성 모델은 SNS상에서 인간의 감성을 측정하는데 필요한 평가 자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 향후 사회감성의 발전 방향을 제시할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

본 논문은 드라마 대본으로부터 성격을 추출해 내고, 추출된 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 것을 목표로 한다. 드라마 대본을 이용하여 등장인물의 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 과정은 다음과 같다. 먼저 드라마 대본에서 등장인물별로 텍스트를 분리한다. 분리된 텍스트에 대하여 형태소를 분석하고, 분석된 형태소들을 정서단어 데이터베이스와 매칭하여 정서 단어를 추출한다. 추출된 정서 단어를 이용하여 지배정서를 분석한다. 분석된 지배정서를 인공정서의 성격을 결정하는 수식에 반영하여 캐릭터의 성격을 설정한다. 드라마 등장인물의 성격이 반영된 인공정서 캐릭터를 검증하기 위해 블라인드 테스트를 통해 사용자 평가를 진행하였다. 외관상 동일한 세 개의 인공정서 캐릭터에 각각 서로 다른 등장인물의 성격을 반영하였다. 그리고 사용자에게 세 개의 인공정서 캐릭터에 어떤 등장인물의 성격이 반영된 것인지 맞추도록 하였다. 평가 결과, 사용자들은 높은 비율로 정답을 맞추었고, 이를 통해 등장인물의 성격이 잘 반영되었음을 확인할 수 있었다.

게임에 대한 몰입도는 게임의 성공을 좌우하는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 심리학과 감성 공학에서 검증된 감성 모델을 기반으로 하여 콘텐츠의 감성을 강화시켜서 시각적 콘텐츠의 몰입도를 향상시키는 방법을 개발하고 사용자 테스트를 통해서 그 몰입도 향상을 검증한다. 몰입도 향상을 위해서 영상을 추상화하고 분할하여 사용자가 선택적으로 콘텐츠의 일부분의 감성을 변화시키는 기술을 개발한다. 이 방법은 게임 콘텐츠뿐만 아니라 다른 시각적인 콘텐츠에 적용시켜 몰입도를 향상시키는 데 사용될 수 있다.

This paper presents a statistical analysis method for the selection of electroencephalogram (EEG) electrode positions and spectral features to recognize emotion, where emotional valence and arousal are classified into three and two levels, respectively. T

본 연구에서는 개인 맞춤형 감성인식이 가능한 실시간 개인화 프로세스를 개발하였다. 설계된 개인화 프로세스는 실시간 생체신호 중립밴드 알고리즘과 사용자의 주관적인 감성응답을 실시간으로 입력받아 개인 감성룰베이스를 업데이트하는 과정을 포함한다. 실시간 감성인식을 위해 PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), SKT(Skin Temperature)를 자율신경계 신호를 측정하고 사용하였다. 개인화 프로세스를 적용한 감성인식과 적용하지 않은 감성인식의 일치도 평가는 대학생 10명(남 5명, 여 5명, 22.1세±2.2세)의 피실험자를 대상으로 실시하였다. 45장의 이미지를 무작위로 제시하였으며, 5회 반복 측정하였다. 개인화 프로세스를 적용시켰을 때 약 71.67%의 일치도를 보였으며, 적용시키지 않았을 때보다 약 5배 이상 높은 일치도의 차이를 보였다. 본 연구에서는 개인화 프로세스가 실시간 개인 맞춤 감성인식에 매우 유용함을 보였다. 추후 개인화 프로세스는 다양한 감성 애플리케이션이나 서비스에서 감성인식 만족도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구 1에서는 한국어 감정표현단어의 목록을 제작하고, 연구 2에서는 제작된 감정표현단어가 어떤 범주의 감정에 속하는지를 조사하였다. 연구 1의 한국어 감정표현단어 목록 제작을 위하여 연세대학교에서 제작한 '현대 한국어의 어휘빈도' 자료집으로부터 감정단어들을 추출하는 작업을 여러 단계에 걸쳐 시행하였다. 일상생활에서 빈도 높게 사용하는 감정표현단어를 선정하기 위하여 국문학 전공자와 감정연구자 12명이 참가하였으며, 총 504개의 감정표현단어들로 구성된 목록을 완성하였다. 연구 2에서는 80명의 대학생을 대상으로 각 단어가 '기쁨', '공포', '분노' 등 10개 범주(중성포함)의 감정 중 어느 감정과 관련 있는지 복수 선택하도록 하여 각 단어에 대한 감정 범주를 조사하였다. 단어들의 감정 범주 분석 결과, 504개 단어 중 426개 단어는 한 범주의 감정을 의미하였는데, '슬픔'을 나타내는 단어가 가장 많았으며, 다음으로 '분노', '기쁨' 순으로 나타났다. 다음 72개 단어는 두 감정 범주를 나타내었는데, '분노'와 '혐오', '슬픔'과 '공포' 그리고 '기쁨'과 '흥미'로 묶이는 단어가 많았다. 세 감정 범주를 보인 6개의 단어는 '놀람', '흥미', '기쁨'의 조합이 가장 높은 빈도로 나타났다. 본 연구는 일상생활에서 실제로 사용하는 감정표현단어 목록을 제작하고, 이에 기반을 두어 각 단어와 관련된 감정 범주를 복수의 감정 범주를 포함하여 규명하였다는데 의의가 있다. 본 연구에서 개발된 감정표현단어들과 각 단어에 대한 감정 범주 정보는 심리학 분야뿐만 아니라 이후 HCI 분야에서 언어적 내용에 기반을 둔 감정인식 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

최근에 사용자에 의한 대량의 텍스트 데이터가 발생하면서 사용자의 정보, 의견 등을 분석하는 오피니언 마이닝이 중요하게 부각되고 있다. 오피니언 마이닝 중 특히 정서 분석은 제품, 사회적 이슈, 정치인에 대한 호감 등에 대한 개인적 의견이나 정서를 분석하여 긍정, 부정이나 행복, 슬픔 등의 정서를 분석하는 연구 분야이다. 정서 분석을 위해서 정서 차원 이론의 정서가와 각성 차원의 2차원 공간을 사용하고, 이 공간에서 정서가 분포하는 영역을 설정하여 매핑하는 방법을 사용한다. 그러나 기존에는 정서의 분포 영역을 임의로 설정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 한국어 정서 단어 목록을 사용해 사용자 설문을 실시하여 2차원 상에 12개 정서의 분포를 구성하였다. 또한 2차원 상의 특정 정서 상태가 여러 개의 정서에 중첩되는 경우, 정서에 소속될 확률을 사용한 룰렛휠 방법을 사용하여 하나의 정서를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 사용하여 텍스트에서 정서 단어를 추출하여 텍스트를 정서로 분류할 수 있다.

본 논문에서는 사용자의 감성적 요구에 적합한 이미지를 탐색한 후 문-스펜서(P. Moon&D. E. Spencer)의 색채 조화론에 기초하여 조화의 정도가 가장 높은 이미지들을 순위별로 제시하는 이미지 검색법을 제안하였다. 이미지 검색은 키워드로 주어진 감성어휘와 관련된 색채성분이 가장 많이 포함된 이미지 화상을 검색하여 미도(Aesthetic Measure)를 계산한 후 순위별로 제시하는 방법으로 이루어진다. 문-스펜서의 색채 조화론을 적용한 이미지 검색법의 타당성을 검증하기 위하여 200개의 샘플 이미지를 대상으로 시스템이 제시한 미도순위와 사용자 만족도 평가에 의한 순위를 비교하였다. 분석결과 15개의 감성어휘별로 시스템이 출력한 이미지들의 미도 순위에 대한 실험 참가자들의 평균 만족도는 7점 척도 중 5.0으로 나타났다. 또한 시스템이 산출한 이미지들의 미도 순위와 설문 참가자가 평가한 만족도 순위 사이와의 일치 여부를 알아보기 위해 상관분석을 실시한 결과 감성어휘 'Clear'를 제외한 14개의 어휘 모두에서 상관계수 0.5 이상의 양호한 정적상관을 보였다. 이와 같은 연구결과로부터 문-스펜서의 색채 조화론을 바탕으로 제안한 감성검색법이 이미지 데이터베이스와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 적절히 반영할 수 있는 가능성을 확인하였다.

기존의 리듬게임은 BMS(Be-Music Script)과 같은 프로그램을 이용하여 게임 개발자가 음악의 리듬에 맞게 노트를 생성한다. 하지만 제작 시간이 오래 걸리고 서비스 제공자가 제공하는 컨텐츠만 이용할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 mp3, wav와 같은 디지털 오디오 파일을 주파수 분석하여 음계를 추출 한 뒤 이를 색상 정보로 변환하여 자동노트생성과 게임밸런스를 조절한다. 색상 정보는 사람의 감성과 밀접한 관계가 있다는 이론을 바탕으로 리듬게임의 노트생성, 배경, 난이도를 조절하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

본 논문은 상황, 시간, 성격에 따른 정서적 특징이 반영된 인공정서를 개발하고, 이를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 논문의 인공정서는 외부의 정서적 자극과 내부의 욕구에 의한 정서 표현을 위해 정서 모듈과 추동 모듈을 갖는다. 정서 모듈은 시간, 성격, 서로 다른 정서 간의 상호관계에 따른 정서의 변화를 담당하는 모듈이다. 추동 모듈은 장시간에 걸친 욕구 변화에 따라 정서적 민감도에 영향을 주는 모듈이다. 또한 방어기제에 의한 정서표현을 위해, 정서를 정서모듈과 추동모듈에 영향을 받는 제 1경로와, 받지 않는 제 2경로로 나누어 처리한다. 이러한 구조를 갖는 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하였다. 또한 동일한 입력이 주어졌을 때 상황, 시간, 성격에 따라 어떠한 정서적 차이를 갖고 표현을 하는지 시뮬레이션 하였다. 본 논문의 결과물은 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 실제적으로 구현하고, 스마트폰을 통해 표현함으로서 인공정서의 개인화를 가능하도록 한 것에 의의가 있다.

The two purposes of this study were to understand service encounters in Korean restaurants by foreigners living in Korea and to examine the effect of service encounters on the customer's emotion feelings, customer satisfaction, and behavioral intention. Based on the reactions of a total of 614 foreigners obtained by empirical research, this study reviews the reliability and fitness of the research model, and verifies a total of 4 hypotheses using the Amos program. The hypothesized relationships in the model were tested simultaneously using a structural equation model (SEM). The proposed model provided an adequate fit to the data: χ2 683.466 (df=216), CMIN/df 3.164, RMR 0.095, GFI 0.911, AGFI 0.886, NFI 0.933, CFI 0.953, and RMSEA 0.059. As a result of empirical analysis, the physical environment, interactions with employees, and interactions with other customers were quantified as service encounter factors in Korean restaurants. These factors were indicated to have an influence on customer's emotion feelings. Also, customer's emotion feelings had a positive influence on customer satisfaction and behavioral intent. Limitations and future research are also discussed.