모바일 SNS(Social Network Service) 메신저를 매개로 하며 네크워트를 통한 의사전달과 정보교환이 커뮤니케이션 영역의 중심이 되고 있다. 모바일 SNS 메신저는 신체언어인 얼굴표정 및 몸짓의 표현이 배제된 상태로 의사소통이 이루어지기 때문에 상대방의 미세한 감성을 정확히 인지하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위한 방법 중 하나가 이모티콘을 사용한 감성 커뮤니케이션이다. 사용자들의 이모티콘 사용이 증가함과 동시에 카카오톡, 라인 등의 회사뿐만 아니라, 개인 작가들을 통한 이모티콘 개발 또한 급격히 늘어나고 있다. 그럼에도 불구하고 적절한 디자인 가이드라인 없이 제작된 이모티콘은 여전히 사용자마다 다른 의미로 해석되어 커뮤니케이션의 오류가 발생되거나 감성 표현에 적절한 이모티콘을 찾는 것이 어렵다. 따라서, 본 연구는 모바일 SNS 환경에서의 커뮤니케이션에서 사용자들의 원활한 감성과 관련된 의사소통을 위하여 이모티콘을 체계적으로 연구하여 디자인 가이드라인을 구축하고 이를 실제로 적용한 이모티콘을 개발하고자 한다. 또한, 개발한 이모티콘에 대한 감성 커뮤니케이션의 효과를 검증하였다. 본 연구의 결과에서 정립한 이모티콘 가이드라인과 이를 적용한 감성 이모티콘은 앞으로 지속적으로 향상될 이모티콘 디자인에 있어서 감성 표현의 효과를 높이기 위한 긍정적인 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문에서는 Russell (1980)의 감정차원 모델(Circumplex Model)을 확장하여 새로운 감정차원 모델링 방식을 제안한다. 기존의 감정차원 중 가장 대표적인 Russell의 모델은 각성(Arousal), 정서가(Valence)의 2개의 축을 이용하여 감정을 나타낸다. 하지만 기존의 연구에서는 Russell의 감정차원은 감정을 하나의 점으로만 표현하기 때문에 정확한 위치라고 할 수 없으며 감성과학, HCI, Ergonomics 등의 공학 분야에서 사용하기 어렵다고 주장하였다. 따라서 본 논문에서는 Russell의 감정차원 위에 감정들을 하나의 점으로 표현하지 않고, 데이터 분포를 가정하여 영역으로 표현하 는 방법을 제안한다. 실제 설문을 진행하여 자료를 수집하였고, 타원의 방정식을 이용하여 영역을 수식화하였다. 또한, 마지막 장에서 실제 많은 연구에서 사용되는 ANEW와 IAPS 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통해 본 논문에서 제안한 모델에 적용해 보았다. 본 논문에서는 새로운 모델링 방법을 통해 기존의 연구자들에게 지적된 Russell 모델의 문제점을 보완하고, 이 모델을 공학 분야에서도 쉽게 적용할 수 있었다.

Education based on synesthesia has been used to be applied for several years. Especially, We focused on the Coloured-hearing Synesthesia for music education for children who have difficulty in practicing pitch by using the serious game based on Coloured-hearing theory. Also, smart platform is flexible for several sort of video games so we expect good accessibility for children. For proving the effectiveness for education by using this technology and theory, we design the serious game for music called “Bunny’s Cave” based on Coloured-hearing theory and conduct the usability test aimed at 3rd grade student in elementary school.

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.

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.

지난 20년 동안 수많은 정서지능(EI) 연구가 다양한 학문분야에서 시행되었다. 최근 스포츠심리학 분야에서도 EI 연구의 관심은 증가되고 있다. 그러나 대부분의 스포츠 EI 연구자들은 조직이나 교육상황에서 개발된 EI 모형과 측정을 사용하고 있다. 따라서 스포츠 EI에 대한 이론적 모형과 측정개발이 스포츠심리학 분야에 시급히 요구된다. 본 연구의 목적은 스포츠 정서지능(EI)의 개념적 모형을 가설적으로 설정하고, 스포츠 상황에서 문화적으로 적합하고 심리측정적으로 타당한 EI 측정을 탐색하는데 있었다. 구체적으로, 본 연구는 5개의 EI 주제에 대해 관심의 초점을 두고 논의를 전개했다: 1) 정서지능의 이론적 배경과 개념(모형), 2) 정서지능 측정의 내용과 방법, 3) 스포츠 EI 연구 고찰, 4) 스포츠 EI의 가설적 모형, 5) 스포츠 정서지능 측정 탐색. 전반적으로, 대부분의 EI 선행 연구들은 혼합 또는 능력 모형의 틀에서 EI의 구조를 설명하고 측정도구를 개발하고 있다. EI의 이론적 개념들을 토대로 다차원-위계적 스포츠 EI 모형이 제안되었다. 이 가설적 모형은 귀납적 방법을 통해 검증될 수 있으며, 스포츠 EI 측정개발의 기틀이 될 수 있다. 마지막으로, 본 연구는 문화적 편중성을 최소화시키는 스포츠 EI 측정의 내용 및 방법을 고찰하고, 효과적인 내적/외적 구인타당화 검증을 위한 심리측정적 방법을 제시했다.

This paper introduces a design of multi-dimensional complex emotional model for various complex emotional expression. It is a novel approach to design an emotional model by comparison with conventional emotional model which used a three-dimensional emotional space with some problems; the discontinuity of emotions, the simple emotional expression, and the necessity of re-designing the emotional model for each robot. To solve these problems, we have designed an emotional model. It uses a multi-dimensional emotional space for the continuity of emotion. A linear model design is used for reusability of the emotional model. It has the personality for various emotional results although it gets same inputs. To demonstrate the effectiveness of our model, we have tested with a human friendly robot.

This paper proposes an emotional interaction model between human and robot using an android. An android is a sort of humanoid robot that the outward shape of robot is almost the same as that of human. The android is a robot platform to implement and test emotional expressions and human interaction. In order to behave for the android like human, a structure of internal emotion system is very important. In our research, we propose a novel emotional model of android based on biological hormone and emotion space. Proposed emotion model has an advantage that it can represent emotion change as time by hormone dynamics.