본 연구의 목적은 운전상황에서 운전자의 스트레스가 유발되었을 시, 다감각 자극이 운전자의 스트레스 저감 효과에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 운전상황의 운전자의 스트레스를 저감을 목적으로 조명과 사운드 및 향의 조합을 통한 다감각 자극을 제시함으로써, 스트레스 저감에 대한 효과를 확인하고자 하였다. 운전 시 스트레스 상황을 정의하고, 두 종류의 스트레스 유발 시나리오를 구성하였다. 실험은 신체 건강한 20-50대 남녀 30명을 대상으로, 10분간 의 운전 상황을 연출하였다. 스트레스 저감에 효과적인 자극조합을 확인하기 위해 시각, 청각, 후각의 자극을 이용하였 으며, 시각 자극의 경우 LED 조명을 이용하여 블루, 그린, 옐로우 색상을 제시하였으며, 청각 자극은 화이트, 핑크, 브라운노이즈 사운드를, 후각 자극의 경우는 로즈마리, 라벤더, 레몬향을 각각 사용하였다. 또한, 스트레스 저감에 대한 효과를 살펴보기 위해, 다감각 자극 제시 전후로 주관평가 및 심박변이도를 측정하였다. 심장 반응의 결과, 그린(조 명), 핑크노이즈(사운드), 로즈마리(향)의 자극 조합에서 HF(%) 증가 및 LF(%), LF/HF(%)의 감소를 확인할 수 있었으 며, 이는 부교감반응의 활성화가 이루어짐을 알 수 있었다. 주관평가 또한 다감각 자극에 노출되었을 때, 다감각 자극이 없는 경우보다 스트레스 저감 효과가 있는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 다감각 자극에 노출되기 전보다 다감각 자극을 경험할 때 운전시 스트레스 저감에 효과를 보이는 것으로 사료된다. 향후 연령별이나 성별에 대한 차이나 개인이 선호하는 자극에 대한 연구를 통해 맞춤형 스트레스 저감 자극에 대한 효과를 확인하는 것이 필요하다.

공감은 사회관계의 중요한 요소로, 소통 및 과제 수행의 효율을 증가시킨다. 타인과의 상호작용에서 공감하기 위해 상대방의 얼굴 표정, 말투, 움직임 등을 무의식적으로 모방을 한다. 이 때 생리 반응인 심장 반응도 동기화 되는 현상을 보인다. 따라서 본 연구는 두 사람 사이의 심장 리듬 동기화를 통해 공감의 유무를 객관적이고 정량적으로 인식하는 규칙을 정의하고자 한다. 피험자 74명은 두 명씩 그룹을 지어 공감을 유발하는 표정 모방 과제를 수행하며 심전도 (electrocardiogram, ECG)를 측정하였다. 공감 유무에 따른 두 사람의 심장 리듬의 동기화를 확인하기 위해 심장 리듬 패턴(heart rhythm pattern, HRP)과 일관성(heart rhythm coherence, HRC) 신호에서 정량적으로 분석 가능한 지표들을 추출하였고 독립 표본 t검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 공감하는 경우 심장 리듬 패턴과 일관성에서 두 신호의 상관계수(correlation, r)가 공감하지 않는 경우보다 유의미하게 높았고, SDNN(the standard deviation of NN intervals) 차이와 우세한 피크의 주파수 차이는 유의미하게 낮은 형태를 보이며 동기화되었다. 공감도 규칙은 통계적으로 유의한 지표로 단계적 판별 분석을 수행하여 정의하였다. 본 연구에서 제안한 공감도 규칙을 직무, 인사 관리에 활용한다면 어떤 구성원들 사이에서 공감이 잘 일어나는지 정량적 판단이 가능해 효율적인 팀구성이 가능할 것이다.

본 연구는 멀미증상이 동공 리듬에 미치는 영향을 확인하는 것을 그 목적으로 하였다. 본 연구는 2D와 HMD를 통해 동일한 가상현실 콘텐츠를 실험참가자에게 15분 동안 경험하게 한 이후에 동공반응을 비교하였고 본 실험에는 16명(남자 8명, 여자 8명, 평균 나이: 25.67 ± 2.43세)의 피험자가 참여하였다. 연구 결과, 영상멀미를 경험한 이후에 동공 리듬이 불규칙한 패턴을 나타내었고 이것은 동공 크기(mPD) 및 동공 리듬의 편차(sPD)가 증가하는 결과로 확인되었다. 이러한 동공 반응의 결과는 인지부하와 밀접한 관련이 있고 영상멀미를 처리해야 할 시각 정보량의 증가 및 감각정보들 사이의 충돌 혹은 불일치로 인한 인지부하 현상으로 해석이 가능하다. 본 연구에서 제안된 방법은 기존의 센서 기반의 평가 방법에 비해 멀미 증상을 카메라 기반의 비접촉식으로 측정할 수 있는 가능성을 확인하였다.

경쟁과 협력을 인식하는 것은 일하는 공간에서 상호작용 디자인을 하는 데에 필요한 요소이다. 본 연구는 타인과의 상호작용에서 유발되는 경쟁과 협력의 사회 감성을 심장의 생리 반응 패턴으로 객관적이고 정량적으로 인식하는 방법을 개발하는 것이 목적이다. 피험자 60명은 패턴 게임으로 구성된 과제로 경쟁-협력 실험에 참여하였고 심전도를 측정하였다. 심전도로부터 시간 영역 지표인 RRI와 SDNN, pNN50, rMSSD를 추출하였고, 주파수 영역 지표인 VLF와 LF, HF, VLF/HF, LF/HF, lnVLF, lnLF, lnHF, lnVLF/lnHF를 추출하였다. 독립 표본 t검정으로 사회 감성에 따라 추출한 지표들의 통계적 유의성을 확인하였다. 통계적으로 유의한 지표들로 단계적 판별 분석을 진행하여 선정 된 SDNN, VLF, lnVLF/lnHF 지표로 경쟁-협력 규칙을 정의하고 검증하였다. 검증 결과 85%의 인식 정확도를 보였 다. 본 연구에서 제안한 감성 인식 방법은 다양한 분야에 접목되어 사용자 맞춤형 서비스 제공에 활용될 수 있을 것이라 생각된다.

시각 정보 중 색채는 인간의 감성을 일으키는 중요한 요소이다. 그러므로 감성을 유발하거나 예측하기 위해서 색의 효과를 확인하는 것은 중요하다. 본 연구는 색채에 따른 감성의 차이를 확인하고자 색채 자극에 따른 심혈관 반응을 측정하였다. 색채 자극은 Red, Green, Blue, Cyan, Mangenta, Yellow의 6가지 색상으로 구성된 이미지들을 사용하였다. 실험에 참여한 대학생 26명(남자 13명)은 Electrocardiogram (ECG) 센서를 착용하고 모니터에 제시된 각 자극을 본 후 주관감성을 평가하였다. 색채 자극에 따른 심혈관 반응 데이터는 Kruskal-wallis 검정과 Mann-Whitney 검정을 수행하여 분석하였다. 그 결과 Coherence ratio가 Green과 Magenta (p=.004), Red (p=.006), Yellow (p=.004) 색상에서 유의한 차이가 있었다. 본 연구는 색상에 따른 유효한 심혈관 반응 변수와 감성의 차이를 확인하였으며 이러한 차이는 쾌-불쾌의 감성과 관련이 있었다. 본 연구는 녹색이 쾌의 감성을 유발하고 적색이 불쾌의 감성을 유발할 수 있음을 보인 실증적인 연구로써 의의가 있다.

본 연구는 비콘 기반의 웨어러블 디바이스를 통해 Social Distance로부터 감성 상호작용을 인식하기 위한 기술을 개발하였다. 인식된 상호작용은 Photoplethysmogram(PPG)로부터 추정된 심혈관 동시성과 비교하여 평가되었다. 상호작용은 Social Distance가 일정 시간 이상 유지되었을 경우 인식되었으며, 심혈관 동시성은 PPG로부터 계산된 Beats Per Minute(BPM) 간의 상관분석을 통해 추정되었다. Social Distance로부터 유효한 상호작용을 인식하기 위한 유지시간을 결정하기 위해 상호작용 대상일 때와 아닐 때의 심혈관 동시성에 대해 Mann-Whitney U test를 실시하였다. 15개 집단(집단 당 2명)이 실험에 참여하였으며, 이들은 일상생활에서 비콘 및 PPG 웨어러블 디바이스를 착용하도록 요청받았다. 그 결과, 본 연구에서 인식한 상호작용 대상은 더 높은 심혈관 동시성을 보이는 것으로 나타났으며, 유효상호작용 시간은 통계적 유의차를 보이는 11초로 결정되었다(p=.045). 결과적으로 실 공간에서의 사회관계망에 대한 실시간 측정과 평가를 할 가능성을 높였다.

감성을 인식하는데 있어 생리적 반응은 중요하다. 생리적 반응은 인체의 주요 기관들과 밀접한 관련이 있지만 감성을 인식하는데 연결성은 고려되지 않고 있다. 자율신경계는 감성과 밀접한 관련이 있는데, 심장과 폐와 같은 인체 내주요 내장기관에 분포되어 기능적 상보작용을 통해 생리적 반응을 조절하기 때문이다. 따라서 본 연구는 심장과 호흡의 연결성을 분석하고 감성을 인식하는 중요한 연결 변수를 찾고자 하였다. 피험자 18명(남 10명, 평균 나이 24.72 ± 2.47)은 소리 자극을 이용한 감성 유발 실험에 참여하였고 심전도와 호흡 데이터를 측정하였다. 수집된 심장과 호흡 데이터는 스펙트럼 분석을 이용하여 HRV와 BRV spectrum을 구하였고, 감성에 따른 HRV와 BRV spectrum의 동기화 차이를 일원배치분산분석을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. Tukey 검증 결과, arousal-relaxation은 HF 대역에서 심전도와 호흡의 동기화 차이로 인식 가능하였고(p = 0.008, d = 1.4274), negative-positive는 LF 대역에서 인식이 가능하였다(p = 0.002, d = 1.7377). 본 연구 결과로 심장과 호흡의 연결성을 통해 차원적 감성을 정량적으로 평가할 수 있음을 확인하였고, 복합적인 원인으로 발현되는 감성을 인식하는데 생리적 반응들의 연결성 변수의 활용도가 높을 것으로 기대된다.

본 연구는 사회 감성(Social emotion)중 공감도 정량화 방법을 제안하고자 한다. 비접촉형 센싱 방법인 인체 미동 기술을 이용하였다. 참가자들은 공감한 그룹과 공감하지 않은 그룹으로 분류하였다. 웹캠(Web-cam)을 이용해 표정 Task를 수행하는 동안 영상의 상반신 데이터를 수집하였다. 수집 된 데이터는 각 주파수 성분 별로 0.5 Hz, 1 Hz, 3 Hz, 5 Hz, 15 Hz로 분류하여 추출하였다. 추출 된 데이터는 움직임의 평균과 변화량, 움직임의 동조현상을 비교하였 다. 그 결과 공감한 그룹의 움직임 평균과 움직임의 변화정도가 낮게 나타났다. 공감하지 못한 그룹의 경우 평균 움직임과 변화정도가 큰 것으로 나타났으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 또한 공감한 그룹의 두 피험자의 경우 표정 Task를 수행하는 동안 움직임에 동조 현상이 나타나는 것을 확인하였다. 이는 두 사람 간에 공감이 형성 되었을 때 자연스럽게 집중을 하게 되고 그에 따라 움직임에 정도가 차이가 나는 것으로 볼 수 있다. 본 연구는 비접촉 센싱 방법을 통해 공감도 측정 가능성을 확인하는데 의의가 있다.

최근 사용자들의 일상생활을 실시간으로 측정하고 기록하며 타인과의 공유까지 확장되고 있는 라이프로깅 서비스가 증가하고 있다. 특히, 웨어러블 디바이스와 스마트폰의 발달로 애플리케이션에 기반한 라이프로깅 서비스가 대중화되 면서 사용자 행태에 의해 서비스 콘텐츠가 제작되고 메뉴화되어 인포그래픽 형태로 제공되고 있다. 따라서 본 논문에서 는 라이프로깅 서비스의 콘텐츠 항목을 구성하기 위한 사용자 행태를 추출하고 분류하는데 목적이 있다. 본 연구를 위하여 첫째, 학술 서적과 논문, 단행본을 포함한 도서, 출판물 등 문헌조사를 통한 라이프로깅의 개념과 특징을 살펴보 고 기존의 라이프로깅 관련 사용자 행태 기반 콘텐츠 항목을 살펴본다. 둘째, 라이프로깅 서비스를 위한 콘텐츠 항목으 로서 사용자 행태를 추출하고 분류 한다. 문헌 자료, 선행 논문 및 라이프로깅 애플리케이션의 콘텐츠 항목에서 사용자 행동 어휘를 수집한다. 수집된 어휘는 FGI(Focus Group Interview)와 설문을 통한 적합성 검정 분석에 의하여 라이프로 깅 서비스를 위한 콘텐츠 항목에 필요한 39개 어휘를 추출한다. 최종적으로 추출한 39개 어휘는 설문과 통계 분석 및 FGI를 통해 19개 사용자 행태 - ‘먹다’, ‘집안일을 하다’, ‘다이어트를 하다’, ‘여행하다’, ‘운동하다’, ‘대중교통 수단을 이용하다’, ‘촬영하다’, ‘만나다’, ‘감정을 느끼다’, ‘말하다’, ‘보살피다’, ‘운전하다’, ‘듣다’, ‘온라인에 접속하 다’, ‘잠자다’, ‘가다’, ‘일하다’, ‘배우다’, ‘보다’-로 분류되었다. 셋째, 본 연구를 통해 제시한 결과를 통하여 라이프로깅 애플리케이션에서의 콘텐츠 항목 구성에 대한 활용과 한계점을 논할 것이다.

본 연구는 1/f fluctuation의 α기울기 따라 구성된 사운드를 들었을 때 감정 스트레스 업무에 종사하고 있는 피험 자들의 심박 변화를 확인하고자 하였다. 기존의 연구에서는 주로 사용자의 심리상태 안정시키는 효과 또는 생리적 안정성에 1/f fluctuation의 α기울기가 관계가 있는 것으로 보고되었다. 본 연구에서는 1/f fluctuation 수준을 총 3가지 나누어 제작한 사운드를 독립변수로 사용하였다. 독립변수는 감정노동 종사자에게 제시하여 그에 따른 심장반응을 측정하였다. 종속변수는 네 가지로 BPM(Beat Per Minute), VLF(Very Low Frequency), SDNN(Standard Deviation of NN intervals), 그리고 HF(High Frequency) 파워(Power)값을 확인하였다. 분석결과 기울기가 3인 1/fluctuation 사운드 는 각성효과를 보였다. 기울기 1, 2인 사운드는 이완효과가 있는 것을 통계적으로 검증하였다. 이러한 1/f fluctuation 사운드의 특성을 활용해 감정 노동자들의 스트레스를 완화시키기 위한 서비스에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구에서는 업무스트레스 관리를 위해 호흡과 심장박동간의 상관관계를 이용한 최적 호흡법을 유도하고 반복 훈련을 통해 사용자의 건강을 자가 관리하는 시스템을 개발하였다. 일정한 호흡은 심장의 항상성을 유지할 수 있도록 도움을 준다. 심장의 항상성 유지를 통해 업무스트레스 자극으로 인한 심장 리듬의 변화를 빠르게 안 정시킬 수 있다. 사람은 개인에 맞는 고유한 호흡리듬을 가지고 있기 때문에, 최적 호흡리듬을 반복적으로 훈련 하는 것을 통해 심장의 항상성을 높일 수 있다. 본 시스템은 개인에 맞는 최적 호흡리듬을 찾아서 이를 반복적으 로 훈련할 수 있는 시스템을 개발하였다. 그리고 업무스트레스가 높은 콜센터 직원들을 대상으로 검증실험을 실시하였다. 검증실험 결과 자신의 맞는 호흡주기를 사용하여 호흡을 하면 심장의 반응이 안정성을 보이고 부교감이 활성화 되는 것을 확인할 있었다. 개발한 시스템을 활용하면 감정노동자들 중에서 콜센터 상담 업무스트레스를 저감시킬 수 있을 뿐만 아니라, 이를 통한 업무효율증가와 개인의 건강관리에도 많 은 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

본 연구는 3D 산업의 안전성 문제인 3차원 콘텐츠로 유발된 시각피로를 안면 온도 변화로 정량화하는 방법을 제안하고자 한다. 콘텐츠 시청 전과 후에 각 1분간 열화상 카메라를 이용하여 안면온도를 측정하였고 주관설문과 인지부하 실험을 통해 시각피로를 판단하였다. 2D와 3D의 시청 전과 후를 비교하여 3D 콘텐츠 시청에 따른 시각피로 유발 시 안면 온도에 차이를 확인하였다. 시청 전과 후에 차이를 비교한 결과 주관 설문과 인지부하 실험은 유의한 차이를 보였고 ERP latency는 3D 시청 시 증가하는 것으로 나타났다. 안면 온도의 경우 미간(forehead)과 코끝(tip of the nose) 영역의 최대값을 비교 결과 유의한 차이를 보였다. 선행 연구에 서 3D 시각피로 발생 시 교감신경계가 항진됐던 결과와 비교해보면 교감신경계가 항진되면 심박수가 증가하고 목동맥계(carotid arteries system)를 통한 안면으로의 혈류량이 증가하게 된다. 2D와 3D 시청 시 교감신경계 항진 정도에 따라서 혈류량 변화로 안면 온도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 열화상이미지를 이용한 3D 시각피로 측정 가능성을 확인하는데 의의가 있다.

최근 가상-현실 융합의 VnR(Virtual and Real worlds)은 가상 환경 속에서 경험할 수 있는 실재감을 추구하고 있다. 이러한 가상 세계의 실감화 평가는 다수의 독립적 요인으로 구성된 주관평가에 근거하여 평가 되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구에서는 가상 실감화를 측정하는 문항 및 요인 규명에 대하여 논리적 근거가 제시되지 않고 있으며, 측정 방법에 대한 타당성 검증이 미비한 실정이다. 또한 일부 연구는 가상 환경에 의한 실재감을 시각적 요소 측면에서 진행 하였다. 따라서 본 연구에서는 가상 실감화의 구성요소인 실재감의 시각적 요소를 중점으로, 더욱 합리적이고 타당하게 주관적 가상 실감화 측정 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해, 가상 실감화를 연구한 문헌과 전문가를 대상으로 21개의 문항을 수집하였다. 200명의 피험자를 대상으로 극사실주의 인물 이미지를 제시하여 상기 문항으로 구성된 설문지를 통하여 5점 척도로 보고하게 하였다. 측정된 데이터에 대해 탐색적 요인분석을 수행하여, 요인 적재량 값이 적은 문항은 제거하였으며, 도출된 요인 모형이 적합한지에 대해서 확인적 요인분석을 통하여 통계적으로 타당함을 검증하였다. 요인 분석 결과 가상 실감화의 실재감을 측정하기 위한 주요 세 가지 요인이 결정되었다. 이는 시각적 실재감(3 문항), 시각적 몰입감(7 문항), 시각적 상호작용(4 문항)으로 구성 되었다. 또한 실재감의 시각적 요소를 기반으로 3차원 가상 안구 모델을 표현함에 따라 제안하는 가상 실감화 측정 결과에 영향을 끼침을 확인하였다. 이 결과는 논리적 근거를 통하여 수집된 문항에 대해서 합리적이고 타당하게 가상 실감화의 실재감(시각적 요소) 정도를 평가할 수 있는 측정 방법을 제안하였으며, 제안된 측정 방법의 타당도 검증을 통하여 합리적으로 실감화 정도를 평가함을 검증 하였다.

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 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.

최근 3D TV 보급과 확산에 따른 시각 피로문제가 대두되면서 시각 기능과 인지적 관점에서의 연구가 활발하다. 그러나 3D 시각피로가 자율신경계 기능에 미치는 영향에 대한 연구는 미비하다. 따라서 본 연구에서는 3D TV 시청으로 유발되는 3D 시각피로가 자율신경계 기능에 미치는 영향과 이 영향이 교감 및 부교감 신경계와 심혈관계 반응에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 피험자는 20 대 남녀 대학생 15 명(남 6 명, 여 9 명, 평균나이 22.53 세 ± 2.55 세)을 대상으로 하였다. 피험자는 편안한 의자에 앉아 3D TV를 1시간 시청하였다. 3D TV 시청 전과 후의 1분간 맥파(PPG, Photo-PlethysmoGram)를 측정하였고 주관설문을 실시하였다. 측정된 신호에서 SDNN (standard deviation of RR intervals), RMS-SD(root mean square successive difference), HF/LF ratio, Ln(LF), Ln(HF)를 추출하여 교감 및 부교감 신경계, 그리고 심혈관계 반응을 확인 하였다. 연구 결과 HF/LF ratio, Ln(LF), Ln(HF)는 시청 후에 유의하게 감소하였고, SDNN, RMS-SD는 통계적 유의차를 확인할 수 없었다. 이 결과는 3D 시각피로가 자율신경계 기능에 영향을 미치고 이로 인해 교감신경계가 항진되는 반응이 나타나며, 심박 변화율이 감소하는 결과를 초래할 가능성을 확인 하였다.

본 연구는 단순 입력 기반 유니모달 인터랙션의 한계를 극복하고 단순 입력 방식이 아닌 멀티모달 기반 사용자의 행위, 의도, 및 집중도를 활용하여 실감적이고 몰입도를 향상시키는 인터랙션 시스템을 제안하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 선행연구에서 기존 문헌연구를 토대로 메타분석방법을 활용하여 인터랙션을 위한 3차원 동작 인식 기술의 정확도를 분석하여 최종적인 센서 기반 인터랙션 방법이 선정되었고, 직관적 제스쳐 인터랙션 요소를 추출하여 본 시스템에 반영하였다. 또한 생리반응을 이용한 집중력 판단 기술을 개발하여 사용자 의도를 판단하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 3부분으로 나눌 수 있다. 선행연구에서 선정된 인터랙션 요소들을 적용하여 가속도(Accelator) 센서와 연성(Flexible) 센서를 활용하여 손 동작을 인식하는 시스템을 구현하였고, 동공 인터랙션을 통한 안경형 시선 추적기를 구현하여 인터랙션이 가능하게 하였으며, 심혈관 반응과 피부 온열 반응을 측정하여 사용자의 의도를 반영한 시스템을 최종 구현하였다. 실감형 디지털 엔터테인먼트 플랫폼 기술 개발을 위한 기초 연구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구는 이완에 따른 뇌 영역간의 연결성을 코히런스 분석방법으로 확인하고자 한다. 기존의 이완유발에 따른 뇌 활동 변화는 EEG 스펙트럼 분석방법을 사용하여왔다. 하지만 스펙트럼 분석방법으로는 측정영역에서의 반응만을 관찰할 수 있고, 뇌 영역간의 연결성을 분석하기는 힘들다. 따라서 측정점 사이의 연결성을 관찰할 수 있는 코히런스 분석방법으로 이완에 따른 뇌 영역 간의 연결성을 확인하였다. 이를 통해 감성 변화에 따른 중추신경계의 변화를 관찰할 수 있었다. 실험은 24명의 대학생을 대상으로 눈을 감고 이완음향을 듣도록 지시하고 8개의 위치에서 EEG를 측정하였다. EEG측정위치는 국제적인 10-20법에 의거한 F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, 그리고 O2지점을 사용하였다. 실험에 사용된 음향은 White noise를 혼합한 음향과 혼합하지 않은 음향을 사용하였다. 그리고 실제로 이완이 되었는지 확인하기 위해 주관적 감성을 함께 측정하였다. 주관적 감성 응답은 ANOVA(Analysis of Variance)하였다. 음향을 들었을 때 실제로 이완효과가 발생하며, White noise가 이완을 증가시키는 것을 확인하였다. EEG는 측정영역 사이의 코히런스를 측정하였다. 그리고 White noise를 혼합한 음향과 혼합하지 않은 음향을 들었을 때의 코히런스 결과를 t-test하여 유의성을 확인하였다. 분석결과 White noise를 혼합한 음향에서 후두엽과의 연결성이 증가하였고, White noise를 혼합하지 않은 음향에서는 두정엽과의 연결성이 증가하는 결과를 확인하였다. 이를 통해 이완일 때의 뇌 기능 연결성의 변화를 관찰할 수 있는 중요한 결과를 도출하였다.

본 연구는 다차원척도법에 의한 그루밍 사용자의 2차원 감성 모델을 정의함에 따라 터치폰의 GUI 요소를 결정하는 것이 목적이다. 본 연구는 다음과 같은 단계로 진행되었다. 첫 번째 단계로 그루밍(Grooming) 사용자들의 라이프스타일을 조사하여 Norman(2002)에 의거한 감각적, 행태적, 그리고 심볼적 레벨의 감성요소를 추출하였다. 두 번째 단계로 요인분석을 이용하여 대표 감성 어휘를 도출한다. 세 번째 단계로 도출된 대표감성 어휘는 다차원척도분석을 통해 2차원 감성 모델링을 하였다. 마지막으로 매핑 된 그루밍 사용자의 감성과 터치폰 GUI 요소의 관계성을 설문 한 후 정규화를 통해 0~1사이의 정량적 수치로 디자인에 반영될 주요감성 어휘를 도출하였다. 본 연구 결과 터치폰의 43개 디자인 요소에 해당하는 그루밍 사용자의 6개의 대표감성으로 '특이한', '주관이 뚜렷한', '세련된', '자유로운' '열정적인', '깔끔한'을 제시하였다. 또한 정규화를 통해 각각의 GUI 요소를 디자인 할 때 중요하게 고려되어야 할 감성을 제시하였다.