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음향효과를 위한 White noise 의 마스킹 (Masking)이 이완에 미치는 영향 관한 연구
김종화(Jonghwa Kim),황민철(Mincheol Whang),우진철(Jincheol Woo),김종서(Jongseo Kim),최원민(Wonmin Choi),윤중삼(Joongsam Yun),황병철(Byeongcheol Hwang) 한국HCI학회 2009 한국HCI학회 학술대회 Vol.2009 No.2
White noise 가 혼합된 음향은 듣는 사람에게 감성 조절 효과에 대한 보고가 있다. 그러나 White noise 의 어떤 요소가 감성을 조절하는지는 명확하지 않다. 본 연구는 White noise 와 음향을 혼합할 때 마스킹(Masking) 정도에 따른 이완 감성 변화를 밝혀보고자 하였다. White noise 의 마스킹 효과를 다르게 한 2 곡의 음악을 제작하고, 20 대 남녀 40 명을 대상으로 음악을 들려주는 실험을 실시하였다. 음악 효과에 대한 반응인 자율신경계(PPG, GSR, SKT)와 중추신경계(8ch EEG)의 생리신호를 측정하고 음악을 듣기 전후의 주관적 응답을 수집하였다. 음악을 듣지 않았을 때, 원본 음향 들었을 때 그리고 White noise 혼합한 음향을 들었을 때의 반응에 대해 ANOVA(Analysis of Variance)를 실시하였다. 생리신호는 개인간 편차를 고려해 평준화(Normalization) 한 뒤 생리신호 변화 패턴에 따라 분석하였다. 결과적으로, 주관적 응답과 생리신호 모두 White noise 의 마스킹 효과를 작게한 음향에서 이완의 정도가 더 큰 것을 확인하였다. 따라서 White noise 와 원본 음향간에 마스킹 효과가 작은 음향일수록 White noise 의 혼합으로 인한 이완효과가 큰 것을 확인할 수 있었다.
황성택 ( Sung Teac Hwang ),박상인 ( Sangin Park ),원명주 ( Myoung Ju Won ),황민철 ( Mincheol Whang ) 한국감성과학회 2017 감성과학 Vol.20 No.1
The goal of this study is to present quantification method for empathy. The micro-movement technology (non-contact sensing method) was used to identify empathy level. Participants were first divided into two groups: Empathized and not empathized. Then, the upper body data of participants were collected utilizing web-cam when participants carried expression tasks. The data were analyzed and categorized into 0.5 Hz, 1 Hz, 3 Hz, 5 Hz, 15 Hz. The average movement, variation, and synchronization of the movement were then compared. The results showed a low average movement and variation in a group who empathized. Also, the participants, who empathized, synchronized their movement during the task. This indicates that the people concentrates with each other when empathy has been established and show different levels of movement. These findings suggest the possibility of empathy quantification using non-contact sensing method.
황성택(Sung Teac Hwang),박상인(Sang In Park),안상민(Sang Min Ahn),최진관(Jin Kwan Choi),황민철(Mincheol Whang) 한국HCI학회 2013 한국HCI학회 학술대회 Vol.2013 No.1
기존의 졸음 평가 방법은 운전자 센서를 착용해야하는 부담감이나 운전 환경에 따른 제약이 존재함으로 새로운 졸음 평가 방법이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 진동이미지 기술을 사용하여 EEG 변수와의 상관 분석을 통해 새로운 측정 방법에 가능성을 확인하고자 한다. 본 연구는 6명의 피험자를 대상으로 졸음을 유발하여 EEG 신호와 영상 데이터를 측정하였다. 측정된 EEG 데이터는 스펙트럼 분석을 통해 알파(Alpa), 베타(Beta), 세타(Theta), 델타(Delta)의 변수를 추출하였고 영상 데이터는 진동이미지기술을 통해 미동의 진동과 주파수를 의미하는 9개의 변수를 추출하였다. 추출된 EEG와 진동이미지 데이터의 각 변수는 상관 분석을 통해 비교하였다. 분석 결과 EEG와 영상 변수 간의 높은 상관관계를 나타내는 변수가 확인 되었다. 본 연구의 상관 분석 결과를 통해 추출된 진동이미지의 유효 변수는 기존의 졸음 평가 방법의 한계점을 보완 할 수 있는 새로운 졸음 평가 방법으로 활용 할 수 있을 것으로 예상된다. Previous Drowsiness evaluation methods used driver-dependant sensor, where it burdened dirvers to wear sensors and also distracted or limited drivers to drive freely. Due to this limitation and driver-unfriendly method, new drowsiness evaluation method was required. Therefore, this research was evaluating new method by using vibration image technology with EEG parameters and correlations. Six subjects were forcefully induced with drowsiness, and EEG signals and image data of each subject was measured by using new method. Measured EEG signal was anaylsed by FFT (Fast Fourier Transform) analysis to extract Alpha, Beta, Theta, and Delta parameters. Also, measured image data was extracted by using "vibration image technology" to achieve nine parameters such as A1, and etc. Obtained parameters were compared using correlation analysis. Result of this comparison showed that there was significant relationship between measured parameters and drowsiness. Conclusively, this new method will improve and compensate the limitation of existing method of measuring drowsiness.