In this paper, the learnability of haptic icons was tested as a way of conveying turn-by-turn directions to users involved in navigation interactions with commercial smartphones. To do this, six most distinctive haptic icons were identified from those having different duration of each pulse, interval between pulses, and rhythm. Associations between the selected haptic icons and 3 pairs of navigation directions were analyzed using data gathered from 30 subjects by 7 point Likert scale. The haptic icons were then assigned to proper directions based on the results from that stereotype analysis. The results showed that the commercial smartphone with one linear motor at a fixed location is not capable of making hapticons to have clear directional stereotypes. The hapticons with poor stereotypes has no advantage in learnability compared to those of random assignment.

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.