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.

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.

인간의 감성은 개인이 생활을 통하여 갖게 되는 자신의 기준에 의하여 동일한 외부자극에 대해서도 다양하게 나타난다. 이러한 감성은 성별이나 연령, 민족성 또는 거주 지역에 따라 동일한 칼라영상에 대해 다른 감성평가를 내릴 수 있다는 것이다. 이 개인적 기준은 논리적인 계산에서와 같이 단계적으로 적용되는 것이라기보다는 외부자극이 인식되는 과정에서 동시에 적용되고 주관성, 다의성, 애매 모호성, 상황 의존성이라는 성질을 갖는다. 본 논문에서는 이미지가 가지는 내재정보(RGB 컬러, HSI 공간 등)를 사용하여 특징점을 추출하고, 추출된 특징점에 따른 감성 분류를 사용하여 인간의 감성을 분석하는 감성 인식 모델을 설계하였다.

노인의 일상생활을 편안하고 즐겁게 지낼 수 있도록 도와주는 동반자 로봇의 기능 중 부정적인 감정/정서상태 개선을 위한 Infotainment Service를 소개한다. 노인의 일상생활 중에서 부정적인 감정/정서상태를 정의하고, 이들의 정서상태를 개선할 수 있는 방법들을 모색한다. 인지행동치료에서의 배경지식을 기반으로 노인의 부정적인 정서상태를 개선할 수 있는 애니메이션 클립들을 제작, 편집하여 검증해 보기로 한다. 또한, 검증된 애니메이션 클립들을 이용하여 바람직한 감정상태로의 전이를 위한 감성 컨텐츠를 제공하는 기능을 도출한다. 구체적으로 일련의 실험적 접근방법을 토대로 제작, 편집한 애니메이션 클립을 이용하여 영화의 감정요소를 분석할 수 있는 도구를 설계하고, 기존의 선호도를 고려한 영화추천 시스템을 확장한 감정요소를 고려한 영화 추천시스템을 제안한다.