동작 속성에 따른 정서 차원 분석 = (A) study of affective circumplex model on gesture property

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

People transfer a lot of informations through their affective channel. In computer-mediated communication or computing environment, however, they cannot utilize their affective informations. The limitation of affective channel in computing induce more discomforts on mobile computing situation since the user has restricted input device as well as additional gadgets are required to measure his or her biosignals. To overcome this limitation and to recognize user''s affective status, body movements are available. This study focused on hand movements, which are easily applicable when handling mobile devices. To analyze hand movements, three dimensions -direction, time, weight- were found through reconstructing sub-properties of Laman Movement Analysis. Direction dimension has five levels(horizontal, vertical, sagittal, circular, shaking) while time(sudden, sustained) and weight(light, strong) dimension have two levels each. By factorial design with three dimensions, twenty movement were videotaped. Participants rated a list of fifty korean affective words on each twenty movements. The results were studied by nonlinear principal component analysis. The results suggested that time and weight dimensions are highly related with arousal level dimension of Russell''s circumplex model of affect. Strong and sudden movements reminded highly aroused affects, while light and sustained movements reminded the opposite affects. Then direction dimension was related to the kinds of affective. Linear movements like horizontal, vertical and sagittal direction were closely located with highly aroused negative affects. Circular movements was located nearby fun and delight on the graph and shaking movements was located close to anxiety and impatience.$$a$$a

국문 초록 (Abstract)

전자우편이나 문자 메세지를 이용할 때 겪는 불편함 중 하나는 상대방이나 기계에 정서 정보를 전달하기 어렵다는 점이다. 정서 정보를 메시지에 싣기 위해서는 컴퓨터나 디지털 기기가 정서를 인식하거나 사용자가 정서를 입력해야 한다. 기존의 정서 인식 방법은 생리적, 신체적 측정치를 이용하는 것인데, 이 경우 측정을 위한 별도의 장비가 필요하고 현재 자신의 정서 상태와 다른 정서를 표현할 수 없다는 단점이 있다. 특히 소형 모바일 기기를 이용할 때 다른 측정 장치를 사용하는 것은 더욱 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 모바일 기기를 사용하는 환경에서 사용자가 원하는 정서를 기계에 입력하기 위해 동작을 이용하려는 연구가 진행되었다(Fargerberg, Stahl, & Hőők, 2003). 본 연구에서는 Laman Movement Analysis에서 동작을 구성하는 다섯 요소 중 노력(effort)과 모양(shape) 요소를 재구성하여, 방향성 차원, 무게감 차원, 시간감 차원으로 동작을 구분하고 총 20개의 동작을 선정하였다. 또한 한덕웅과 강혜자(2000)가 수집한 834개 정서 어휘를 평정하여 동작을 통해 표현하고 전달되기 쉬운 정서 어휘 50개를 선택하였다. 최종 실험에서 참가자들은 20개의 동작에 대해 50개의 정서 어휘를 평정하고 데이터는 범주형 주성분분석을 이용하여 분석하였다. 분석 결과 Russell(1980)의 이차원 정서 구조 모형에서 각성 수준 차원은 동작의 무게감과 시간감 차원과 관련이 있는 것으로 나타났다. 강하고 빠른 동작일수록 각성 수준이 높은 정서가 나타났다. 또한 동작의 방향성 차원은 정서의 종류와 관련이 있는 것으로 드러났다. 직선 움직임은 높은 각성 수준의 부정적 정서와, 흔듦 움직임은 불안 및 초조와, 원형 움직임은 즐거운 정서와 관련이 있는 것으로 나타났다. 이는 동작을 통하여 정서 정보를 효과적으로 전달할 수 있음을 보여주었고, 동작과 정서를 연관 짓기 위해 방향성 차원과 무게감 차원 그리고 시간감 차원을 고려할 필요가 있음을 시사한다.$$a$$a