간소화된 생리신호를 이용한 사용자 만족도 평가 모형 연구 : 비유도된 음성기반 상호작용 조건에서 = A Study on a User Satisfaction Evaluation Model Using Simplified Physiological Signals : Under Non-Induced Voice-Based Interaction Conditions

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 비유도형(Non-induced) 환경에서 측정된 생리신호를 활용하여 사용자의 감정 및 만족도를 정량적으로 추정하기 위한 방법을 제안한다. 기존 감정 인식 연구들은 영상이나 음성 등 인위적 자극을 이용해 감정을 유도하는 방식에 의존해 왔으나, 이러한 접근은 실제 사용 환경에서 발생하는 자연적 감정 변화를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 실생활 환경에서 획득된 생리신호를 기반으로, 사용자의 안정성(Stability)과 선호도(Favorability)를 예측할 수 있는 모델을 구축하였다.
연구에는 EEG, ECG, PPG, GSR, Facial 신호로 구성된 멀티모달 데이터를 활용하였으며, 각 모달리티별 감정 추정 성능을 비교하였다. 그 결과, EEG 기반 모델이 평균 69.5%로 가장 높은 정확도를 보였고, Physiological 그룹(ECG, PPG, GSR)은 64.5%의 정확도로 안정성 측면에서 높은 민감도를 나타냈다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 EEG의 정보적 장점을 생리신호로 전이하기 위해 지식 증류(knowledge distillation) 기반의 센서 간소화 모델을 제안하였다. 제안된 Student 모델(ECG+GSR)은 평균 68%의 정확도로 EEG 단일 모델에 근접한 성능을 보여, EEG 없이도 감정 상태를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.
특히 ECG의 심박 변동성과 GSR의 피부 전도 반응을 융합함으로써, 감정의 강도와 방향성을 동시에 추정할 수 있는 경량형 감정 인식 구조를 구현하였다. 또한 제안된 모델은 웨어러블 기기 환경에서도 실시간 적용이 가능하여, 사용자 상태의 지속적 모니터링 및 맞춤형 인터페이스 설계에 활용될 수 있다.
본 연구는 EEG와 같은 고부담 센서를 사용하지 않고도 실생활 환경에서 적용 가능한 감정 인식 모델을 제시함으로써, 인간 중심(Human-centered) 감정 인터페이스 및 사용자 만족도 기반 서비스 설계에 기여할 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 목적 3
• 1.3 연구 방법 4
• 제 2 장 이론적 배경 6
• 2.1 관련 연구 6
• 2.2 모달리티 별 특징 8
• 2.3 데이터셋 10
• 2.4 센서 간소화 11
• 제 3 장 사전 연구 14
• 3.1 데이터 준비 14
• 3.1.1 데이터셋 선정 14
• 3.1.2 데이터 전처리 16
• 3.2 모달리티별 비유도된 사용자 만족도 추적 성능 비교 19
• 3.2.1 모델 선정 19
• 3.2.2 그룹 분류 21
• 3.2.3 사용자 만족도 예측 결과 22
• 3.3 비유도 데이터 및 유도된 데이터의 비교 27
• 3.3.1 데이터셋 선정 27
• 3.3.2 모델 선정 29
• 3.3.3 비교 결과 31
• 제 4 장 비유도 상황 기반 사용자 감성 추적 36
• 4.1 모달리티 36
• 4.1.1 모달리티별 실생활 적용 가능성 검토 36
• 4.1.2 모달리티 설정 37
• 4.2 센서 간소화를 위한 모델 설정 38
• 4.2.1 모델 설계 38
• 4.2.2 모델 구조 39
• 4.3 센서 간소화를 통한 사용자 만족도 예측 42
• 4.3.1 사용자 만족도 예측 결과 42
• 4.3.2 사용자 만족도 예측 결과 비교 43
• 제 5 장 결 론 45
• [참고 문헌] 48