감성을 인식하고 반응하는 감성컴퓨터를 개발하기 위한 감성인식에 대한 연구가 활발하다. 본 연구는 2차원으로 정의한 감성을 측정하기 위해서 시간에 따른 생리신호의 반응 변수를 정의하고 그 변수로 인한 감성을 구분하고자 하였다. 10명의 대학생에게 16장의 감성을 유발시킬 수 있는 이미지를 제시하였다. 그리고 자율신경계 반응으로 ECG(electrocardiogram), PPG(photoplethysmogram), GSR(Galvanic skin response), RSP (respiration), 그리고 SKT(skin temperature)를 측정하였다. 본 연구는 자율신경계 반응에 대해 Delay, Activation, Half recovery 그리고 Full recovery로 이루어진 TDP(Time Dependent Parameters)를 정의하고 감성을 구분할 수 있는지에 대한 통계적 유의성을 검증하였다. 그 결과, TDP가 감성을 구분할 수 있는 유의미한 변수로 확인하였고 특징적 경향을 보임을 알 수 있었다. 그러므로 본 연구는 TDP가 감성 인식을 위한 유효한 변수일 가능성을 보였다.

본 연구에서는 반복적인 동작 행위에 따른 뇌파의 훈련효과를 규명하고자 한다. 훈련 효과를 검증하기 위해 반복적인 동작시의 뇌파 출현량 및 EMG와 EEG의 coherence의 변화를 분석하였다. 피실험자는 5명으로 실험 시간은 총 48분이며, 반복 일에 대한 훈련 효과를 살펴보기 위해 5일간 진행하였다. 반복적인 동작은 손을 오므렸다 폈다 하는 행위로, 5초간의 동작실행과 10초간의 휴식시간으로 나눠 실험하였다. 동작 유무와 반복 일에 따른 뮤파와 베타파량의 차이를 살펴 본 결과, 반복시간에 따라 뮤파 및 베타파량이 증가되는 경향이 있었다. 그러나 5일 동안의 반복 일에 따른 훈련효과는 보이지 않았다. 또한 EMG와 EEG의 coherence는 반복 시간과 반복 일에 대한 훈련 효과를 확인할 수 없었다.

본 연구는 언제 어디서나 건강관리를 할 수 있는 u-health care를 위해 cuff를 사용하지 않고 손쉽게 혈압을 측정할 수 있는 기술을 개발하였다. ECG와 PPG 시그널(signal) 만을 이용하여 혈압을 실시간으로 측정할 수 있는 기존 기술은 PTT를 분석 할 때 노이즈나 진폭의 변화로 인해 Peak 추정의 오류가 자주 발생한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 적응적 peak 추정 기술을 개발하여 Peak 추정의 정확도를 향상시켰다. 이를 적용하여 측정데이터를 분석한 결과 PTT의 표준편차는 28%감소하였으며, 노이즈 탐지 성능은 18%증가하였다. 또한 PTT와 혈압간의 상관성에 대해 분석한 결과 수축기 혈압= -0.044 · PTT + 133.592의 상관식을 도출하였다. 도출된 상관식을 적용하여 PPG와 ECG 만으로 수축기 혈압을 연속적으로 측정할 수 있는 시스템을 구축하였다.

시각과 청각으로 표현된 디지털 콘텐츠가 감각표현을 확장하려는 연구가 활발하다. 최근에는 촉각 표현이 가능한 다양한 촉각 표현 시스템이 개발하여 촉감을 표현하는 디지털 콘텐츠 개발하고 있다. 하드웨어에 의한 촉감각 표현시 다른 감각과의 동기화가 중요한 표현 요소로 대두되고 있다. 본 연구는 햅틱(haptic)표현이 다른 감각에 비해 표현 지연 발생할 경우 실감도에 미치는 영향에 관한 것이다. 시각 및 햅틱 지연 시간을 0.5, 1.0, 2.0, 4.0(초)로 설정하여 각 지연에 대한 실감도 평가를 실시하여 선형 회귀 분석하였다. 촉각 지연 보다 시각 지연에서 실감도와 상관성을 보였으며 지연 시간이 길어질수록 실감도가 떨어지는 것을 볼 수 있었다. 그러므로 사용자는 촉감 표현에 대한 지연이 시각 지연 보다 관대한 것으로 사료된다.

감성을 구성하는 중요한 요소인 각성은 자율신경계 반응으로 잘 측정될 수 있음이 보고되고 있다. 그러나 자율신경계 반응만으로 각성차원과 쾌차원으로 구성된 전체감성을 측정할 수 있을지는 의문이다. 본 연구는 자율신경계 반응으로 전체 감성을 평가할 수 있는지 그 생리적 변수는 무엇인지를 분석하였다. 15명의 대학생을 대상으로 실험 목적을 위하여 제작된 8개의 동영상으로 다양한 감성을 유발했으며 자율신경계의 대표적 생리신화인 맥파(PPG), 피부저항(GSR), 피부온도(SKT)를 측정하였다. 자극제시후 주관적 감성평가를 실시하였다. 주관적 감성경험은 크게 3가지 요인으로 구성된 것으로 확인되었으며, 그 중에서 2개의 요인과 생리적 지표를 대응시키는 방안이 탐색되었다. 그 결과, 생리적 지표는 신체적으로 흥분할수록 감성경험에 따라 더욱 분명한 차이를 드러내지만 흥분수준이 낮은 경우에는 생리적인 지표만으로는 감성경험을 예측하기 어려웠다. 흥분과 평온함을 제외한 다른 감성 요인은 생리적인 지표와 직접 대응이 쉽지 않은데, 이는 상관관계가 없어서가 아니라 모든 생리지표와 감성간에 복합적인 관계가 있기 때문이었다. 특히 SKT는 흥분-평온함만을 반영하는 GSR, PPG와는 달리 불쾌-유쾌 경험과도 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 SKT 지표와 불쾌-유쾌 감성 차원의 대응 가능성이 논의되었다.

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.

인간의 각성은 감성의 한 차원을 차지하여 인간의 작업수행의 효율성에 미치는 영향이 크다. 각성의 정확한 측정 및 분석은 인간의 작업에 생산성 극대화를 제시할 수 있다 그러나 각성은 자극유형에 따라 종류가 다르게 나타난다. 본 연구는 이러한 각성의 유형에 따른 생리신호의 반응을 측정하여 각성종류별 생리적 반응차이를 제시하고자 한다. 20명의 대학생이 각기 다른 각성자극인 신체적 각성 및 인지적 각성을 유발하여 생리신호 반응을 측정, 분석하였다. 결과적으로 인지적 각성과 신체적 각성은 자율신경계 반응에서 유의한 차이를 보이지 않은 반면, 인지적 각성에서 중추신경계 반응이 작업계획 단계에서 신체적 각성보다 유의한 차이를 보였다.

감성공학과제에서는 연구보고서, 문헌, 지표, 생체데이터, 감성유발자극 등 많은 자료가 산출되고 있지만 단위연구과제에서 분산, 관리되고 있어 연구자원의 공유가 쉽지 않은 상황이다. 본 연구는 감성공학연구원과 감성응용제품 개발기업으로 사용자를 분류하고 요구분석, 설계 구축 단계를 거쳐 감성데이터베이스를 제작하여 연구자원을 공유할 수 있는 기반을 구축하였다. 데이터베이스 모델에는 연구보고서로부터 추출된 감성지표와 더불어 실험과 관련하여 독립변수, 종속변수, 실험자극, 생체데이터 등에 포함되었다. 이러한 데이터모델을 기초로 감성공학 데이터가 체계적으로 축적되면 사용자 웹에서 원하는 자료를 복합 검색할 수 있게 된다. 감성공학시스템은 사용하기 쉽도록 메뉴를 구성하였고 현재 한국표준과학연구원에서 운용하고 있다.

본 연구는 인지 유형에 따라 시계열 예측의 정확성이 분석적인 사람과 직관적인 사람 간에 다를 것이란 가설을 설정하고 이를 규명하기 위하여 44명의 대학생을 사용하여 실험이 이루어졌다. 피험자는 MBTI에 의거하여 분석적인 그룹과 직관적인 그룹으로 나누고 주어진 시계열 데이터에 대하여 예측을 하게 하였다. 이때 인지 유형에 따른 뇌파의 편측성을 분석하기 위하여 전두엽에서 뇌파(F3, F4)를 측정하였다. 그 결과, 인지유형간의 뇌파의 편측성에 유의적인 차이가 없었으며, 예측의 정확성 (MAPE) 또한 유의적인 차이가 없었다.

EEG 생리신호의 분석은 국내에서도 최근에 활발하게 연구가 진행되고 있으나, 시계열을 이용한 분석법은 통계학의 전문적인 지식을 요구하고 있기 때문에 연구에 많은 어려움이 있다. 그러므로 감성과학 연구자들이 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 Tool의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 EEG 생리신호 분석을 위한 모형분석 시스템과 생리신호 분류를 위한 판별분류 시스템을 구축하였다. 이 시스템에서는 신호분석을 위한 그래프 작성, 자극 신호에 대한 모형식별 방법의 제시, 모형에 대한 추정 및 진단 기준에 따른 최적의 모형선정 방법 등을 지원한다. 또한 선정된 모형에 이해 모수를 추정하고 이를 이용하여 통계에 대한 지식이 없이도 쉽게 각 뇌파 신호들을 판별 분류할 수 있다.

뇌전위에서 개인차가 없는 일반적인 규칙을 지닌 두개의 정보 변수, 즉 ILF와 IHF를 발견하였다. 이러한 일반성을 지닌 정보 변수가 청각, 후각, 촉각 자극에 의해 유발된 쾌하거나 불쾌한 감성 상태를 구분할 수 있으며 전두엽에서 그 경향이 두드러짐을 확인하였다. 전두엽의 뇌전위에서 감성 자극이 주어지가 전과 자극이 주어지는 동안의 ILF, IHF값을 정규화함으로써 새로운 변수, Relative Quantified Emotional State(RQES)를 구현하였다. RQES는 쾌, 중립, 불쾌한 감성의 정도를 선형적으로 정량화하였다. 따라서 하나의 전극으로 측정한 전두엽부분의 뇌전위로부터 RQES값을 계산하면 인간의 쾌, 불쾌 감성을 신뢰도있게 정량화 할 수 있다.

본 논문은 게임에 대한 사용자의 직접적인 행동제어 방법보다는 사용 습관의 변화에 대한 적절 한 보상을 제시함으로 올바른 사용을 유도하고자 하였다. 본 연구에서는 제시된 보상의 몰입 효과 를 분석하여 보상 효과를 검증하였다. 24명의 초등학생들이 실험에 참여하였다. 피험자에게 제공 한 태스크(task)는 산술 게임이며, 결과에 따라 4종류의 보상(보상없음, 칭찬카드, 업적 스티커, 현 금)의 효과를 분석하였다. 산술 게임하는 동안에는 심장 반응과 보상에 대한 주관 만족도를 측정 하였다. 결과적으로, 보상이 없는 경우는 교감, 부교감의 비활성화를 나타내었으며, 칭찬카드를 제 시했을 경우, 교감 및 부교감 활성화를 확인하였다. 즉, 칭찬카드가 다른 보상보다도 가장 몰입 및 만족도가 크다는 것을 확인할 수 있었다. 하지만, 보상에 따른 주관적인 만족도에서는 보상없음과 보상을 제시한 경우의 통계적 유의한 차이는 있었지만, 보상간의 차이는 확인할 수 없었다.

최근 청소년들의 인터넷 및 스마트폰 과도한 사용이 사회적 이슈가 되어왔다. 작업에 대한 몰입 수 준은 좋은 결과물을 만들 수 있는 긍정적 효과와 과 몰입 같은 부정적 효과를 모두 가지고 있다. 본 연구는 심혈관 반응 기반의 몰입 상태를 판단하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 피험자들은 무 자극 상태, 그리고 몰입을 유발하기 위한 패턴 맞추기 게임을 수행하였고, 몰입 수준을 제공하기 위해 협력 과 경쟁 태스크로 나누어 실험 디자인 하였다. 각 태스크에 따라 심박과 진폭의 상관성을 분석하고 다 항식 회귀 분석을 통해 회귀식 및 정확도를 확인하였다. 결과는 게임 태스크일 때, 심박과 진폭은 양 의 상관성을 보였으며 무자극일 때 음의 상관성을 보였다. 개발된 다차항 회귀식으로 게임 태스크와 무 자극을 구분하는 정확도는 평균 89%의 정확도를 보였다. 태스크간의 차이는 76.5% 정확도를 확인 하였다. 본 연구는 실시간으로 몰입 수준을 정량적으로 평가하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.