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 부정감성(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±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.

교통사고의 주된 원인은 자동차 주행 중 운전자의 시각적 주의 분산이다. 본 연구에서는 운전자의 시선을 도로에서 벗어나지 않게 하면서 주행정보를 제공하는 HUD(Head Up Display)시스템을 이용해서 자동차 앞 유리(windshield)에 투영된 주행정보의 색채감성을 평가하였다. 주행정보는 전방시선 0˚에서 약 하방 9˚에 위치하도록 설치하였고, 실험실의 형광등, 5개의 LED 조명등과 TV출력 영상을 통해 25[lux]의 야간 운전 시 조도 환경, 100,000[lux]의 주간 운전 시 조도 환경을 재현하였다. 먼셀 표색계의 기본 5색(R, Y, G, B, P)과 신호등의 색 YR, W 총 7색의 단일 색과 W를 제외한 6개 글자에 각각 흰색 글자 외곽선, 회색 글자 외곽선을 주어 외곽선 있는 글자 12개를 만들었다. 총 19개의 실험 자극물을 주간과 야간 환경에서 각각 주행정보의 컬러 시인성, 피로도, 선호도, 방해 정도를 평가하였다. 실험결과는 시인성이 유의미하게 나왔는데, 첫째, 주간에서는 Y와 G 색상같이 색상 자체의 휘도가 높은 경우 시인성이 높았다. 둘째, 텍스트의 외곽선이 있는 경우, 외곽선이 배경색으로 작용하여 색상과의 휘도대비를 일으켜 시인성에 영향을 준다. 셋째, 외곽선이 없는 경우에는 차량 전면 유리의 휘도가 배경색 휘도로 작용하여 글자의 휘도와 큰 대비를 이룰 때 시인성이 높은 것으로 나타났다. 이처럼 운전자의 주시야를 고려해 전방에 제공되는 가상의 영상, HUD의 상용화를 위해서는 주행정보의 색채시인성이 중요한데 이를 높이기 위한 방안으로 배경과 글자의 휘도대비를 고려해볼 수 있다.

음식물 섭취는 영양상태의 유지와 생존을 위해 필요하며, 미각은 가장 기본적인 감각 중의 하나이다. 맛을 느끼는 미각세포는 다섯 가지 기본 맛(단맛, 쓴맛, 짠맛, 신맛, 감칠맛)에 대해 반응한다. 그러나 뇌에서 맛감각의 처리과정과 미각피질의 조직화된 원리에 대한 이해는 여전히 부족한 실정이다. 최근 기능적 자기공명영상(fMRI), 뇌자도(MEG), 광영상(optical imaging)을 이용하여 미각 자극에 대한 뇌의 반응들을 영상화하는 연구들이 진행되고 있다. 뇌 활성 변화를 관찰할 수 있는 이들 뇌 영상 기법들은 서로 직접적인 비교 데이터를 제공하지는 못하지만, 이러한 기법들은 상호 보완적이다. 따라서 이러한 기법들을 이용한 데이터들의 상호비교는 미각 자극에 대해 반응하는 뇌의 시간-공간적인 활성 패턴 변화를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 연구는 감각 및 감성적 측면에서의 미각 자극에 따른 뇌의 정보처리에 있어서 미각영역의 활성화에 관한 영상매핑에 대해 최근까지 밝혀진 결과들과 연구동향을 소개하고자 한다. 미각 자극에 따른 뇌의 영상 변화를 관찰하여 구조해부학적 지도를 만드는 것은 매우 복잡한 미각의 신경회로망을 이해하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

본 연구에서는 모바일 정보기기의 콘텐츠 디자인을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 '사용자감성모델'을 풀 컬러 화상의 색상성분추출을 통하여 자동적으로 생성하는 방법을 제안하고, 평가실험을 통하여 시스템의 타당성을 검증하였다. 시각적 감성 유발 자극으로 100장의 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 48명의 실험 참가자를 대상으로 감성평가실험을 실시하였다. '사용자감성모델'의 신뢰성을 검증하기 위해 먼저 시스템이 검색한 이미지 속에 정답 이미지가 출현하는 재현율(Recall ratio)을 구하였다, 다음으로 시스템이 산출한 순위와 피험자가 평가한 순위 사이의 상관분석을 실시하였으며, 마지막으로 시스템이 산출한 상/하위 순위를 이용하여 Paired Samples t-test(2-tailed)분석을 실시하였다. 분석결과 전체 감성어에 대한 평균 재현율은 62.1%로 양호하게 나타났으며, 상관분석에서도 전체 감성어들이 정적 상관을 보이고 있는 것으로 나타났다(p<.01). 또한 Paired Samples t-test(2-tailed) 분석결과 'Casual'를 제외한 모든 감성어들에서 상위 이미지가 더 적합하며 그 차이가 유의미한 것으로 나타났다(t(9)=5.528, p<.05). 이와 같은 연구결과로부터 색상정보만으로 구축한 '사용자감성모델'이 상업공간의 이미지와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 반영할 수 있는 효율적인 방법인 점을 확인하였다.

기술의 도입과 이용지속성에 관한 많은 연구가 있어왔지만, 대부분 인지적 관점에서 바라본 데 반해, 감성적 측면은 상대적으로 부족하다. 정보시스템 연구에서 사용자의 태도, 만족이 주로 고려된다 하더라도 그것들은 감성의 오로지 일부분일뿐이다. 여러 학계의 연구자들은 인간행동을 이해하고 예측하는데 감성의 중요성을 주목하기 시작했다. 특히, 모바일 인터넷과 같은 현대 응용기술에서는 기술의 이용자로서뿐 아니라 서비스 소비자로서의 역할을 하는 사용자들의 감성이 필수적으로 연구되어야한다. 그래서, 이연구는 정보시스템 지속성을 위한 이성과 감성의 조화모델을 제안한다. 이전 연구들과의 차이점은 Circumplex Model of Affect에 따르는 감성의 주요한 차원인 즐거움과 각성(Pleasure and Arousal)을 고려함으로써, 다른 모든 감성의 요인들이 이 두 축의 조합으로 설명될수있도록 한 점이다. 그래서, 사용자 행동에 관한 이전연구들이 즐김과 흥분과 같은 "감성에 연관된 구조"의 직,간접적 효과를 고려한데 반해, 이 연구는 즐거움과 각성과 같은 "감성에 기반한 구조"의 직접적 효과를 제시한다. 본 연구에서 제안된 이성과 감성의 조화모델은 모바일 인터넷 서비스 사용자들을 대상으로 테스트되고, 그 타당성이 입증된다.

감성디자인 접근방법은 다양한 방법이 연구되어 소개되고 있지만 어떠한 진행방법이 정확한지에 대한 기준은 없다. 본 연구에서는 이러한 다양한 감성디자인에 대한 연구방법 중 새로운 접근방법으로서 감성에 대한 구조 모델화 프로세스를 제시하였다. 실험에서는 수량화 3류（Quantification theory type 3) 분석을 통해 속성의 의미를 해석하여 푸드용품에 대한 감성모델을 실험하였다. 실험결과 푸드용품 디자인을 위한 감성요인으로는 조형성, 분위기, 기능성, 정보 등의 4가지 요인의 항목이 감성디자인과 관계가 깊은 것을 알 수 있다. 추출된 4가지 항목에 대해 감성적 의미를 정리해보면 다음과 같이 정의할 수 있다. (1. 요리를 하기에 편리한 기능이 있는가? 2. 요리에 사용하는 용기는 조형적인가? 3. 요리할 때 분위기를 연출할 수 있는가? 4. 요리에 관한 정보를 얼마만큼 얻을 수 있는가?)의 정의된 내용을 중심으로 각각의 세부항목에 대해 설계요건 항목을 분류하여 감성모델을 구축하였다.

최근 대량으로 쏟아지는 감성공학 연구 결과와 논문들을 가치 있는 자료로 만들기 위해서는 감성 데이터가 산업 전반에 활용될 수 있도록 지표로 정리해야 한다. 본 논문에서는 "웹기반 감성 데이터 베이스 구축 및 보급에 관한 연구" 과제를 통해 작성된 감성 데이터 지표에 입각해서 앞으로 대량으로 출현할 감성공학 데이터의 지속적인 지표화를 위한 과정의 자동화를 제안한다. 문서 데이터의 지표화 작업이 자동요약과 유사하다는 점에 착안하여 자동지표화 시스템을 위한 기술들의 기초가 되는 정보유형 및 주요어 추출, 특성표현을 통한 정보문 추출에 대해 감성공학 코퍼스 분석을 통해 연구하고자 한다. 이는 감성공학 분야에서의 지식관리 시스템이나 자동요약 시스템에 활용될 수 있다. 활용될 수 있다.

인간이 어떤 것에 대하여 경험을 할 때에, 그 경험은 지식이라고 하는 형식으로 뇌에 보존됨과 동시에, 상황에 따라서는 직관적인 판단을 위한 정보로서 역할을 수행한다. 이러한 관점에서 본 연구에서는, 디자인 컨셉 작성에 필요한 여러 가지 요소에 대하여 직관적인 판단을 하고, 시각적인 컨셉을 작성했을 때, 그것이 아이디어 발상에 미치는 영향의 특징을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 실험은 두 가지 단계로 진행하였다. 첫 번째는, '새로운 디지털 카메라의 디자인'이라는 과제 수행을 위하여, 디지털 카메라의 12가지 구성 요소의 관계를 직관적으로 판단하여 일정한 공간에 배치하도록 하였다. 그 다음, 배치된 각 구성요소의 관계를 고려하여 아이디어 스케치를 진행하도록 하였다. 실험 결과, 직관적인 판단에 의해서 시각화된 컨셉은, 구조적인 사고, 다양한 형태의 전개, 구체적인 조작 방법의 제안, 그리고 자신의 스케치를 설명하기 쉽게 표현하는 것에 많은 영향을 미치는 것이 확인되었다. 그러나, 인간의 자유로운 감성적인 발상은, 조건의 제약에 의한 구조화가 아닌 것도 알 수 있었다.

인간의 적응적인 마음상태는 긍정적/부정적 사고의 상호작용에서 자기 고양적인 방향으로 편향된 비대칭성을 가정한다. 본 논문에서는 긍정적/부정적 인지, 정서의 균형에 대한 심리 수학적 모형인 SOM 모형을 감성판단 영역에 적용하여 보았다. ,iOM 모형은 개인이 긍정적, 부정적 감성의 이분법적 판단에 있어서 평균적으로 6B의 비율을 유지한다고 제안하며, 이러한 비율은 고대수학의 .6)0 ,.182의 황금분할비와 일치하는 것이다. 32명의 일반성인을 대상으로 한 분석결과, 긍정적/부정적 감성단어에 대한 자기 관련성 평정의 SOM 비율은 .62(SD=.On)로 나타났으며, 우연회상 과제수행의 SOM 비율은 .18(SD=.34)로 이론적 기준과 유사하게 나타났다. 또한 상관분석에서 개인의 10M 비율은 긍정적/부정적 감성단어에 대한 평정과도 유의미한 상관관계를 지니고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 인지적 균형비의 의미와 감성과학 분야의 적용 가능성에 대해 제안하였다.