족압 데이터 분석을 통한 인간 감정 분류에 관한 연구 = A Study on Human Emotion Classification through Plantar Pressure Data Analysis

국문 초록 (Abstract)

감정은 내적이고 주관적인 경험으로 변화를 인식 및 이해한다면 자기인식과 행동 조절에 도움이 되며, 원활한 의사소통이 가능하다. 이는 상대방과의 관계 형성과 환자의 감정을 이해하여 효과적인 치료 전략을 개발하는 데 도움을 주 는 등 심리 치료에서도 중요히 여겨진다. 인간은 얼굴 표정과 신체 움직임과 같은 비언어적 신호를 통해 감정을 인식한다. 최근 연구에서는 감정을 나타내 는 신체 움직임에 대한 관심이 높아지며 이를 통해 다양한 감정 상태를 식별 할 수 있다는 것이 입증되었다. 그 중 보행은 감정 상태를 전달하는 중요한 비언어적 신호로, 이와 관련된 선행 연구에서는 긍정적인 감정에서는 Gait Velocity, Stride, Total Steps가 증가하는 경향을 보였고, 부정적인 감정에서는 감소하는 모습을 보였다. 이러한 연구 결과는 감정 상태에 따라 보행의 특성 이 변화한다는 것을 의미한다. 감정과 보행은 심리 질환과 뇌혈관 질환에도 영향을 미친다. 우울증 환자는 안정성을 유지하기 위해 느린 움직임과 비정상 적인 보행 동작을 보이며 소극적인 신체 활동을 보인다. 뇌졸중 환자는 건강 한 사람과 다른 보행 특성을 나타내어 운동 회복 불량과 균형 장애를 초래할 수 있다. 이처럼 보행 특성은 건강 상태 평가에서 중요한 지표로 사용된다. 최 근에는 보행 평가를 위해 육안 관찰, 모션캡쳐 등이 사용되는데 이러한 방법 들은 실험실 공간과 많은 시간, 비용을 요구한다. 본 연구에서는 깔창 형태의 상용 센서인 F-scan을 활용하여 감정에 따른 보행 특성의 차이를 탐구하였다. F-scan은 앞서 언급한 방법들과 달리 비교적 간편하게 족압 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 감정에 따른 보행 특성을 나타내기 위해 보행의태어 를 설정하였으며 중립의 의미인 '뚜벅', 긍정의 의미를 가진 '성큼', 부정을 의 미하는 '터덜'의 세 가지로 구성되었다. 보행 실험은 27명의 피험자를 대상으 로 이루어졌으며 전처리 및 분석을 통해 보행 파라미터를 도출하였다. 또한 보행의태어가 해당 감정을 유도하는지를 입증하기 위해 리커트 척도 설문지와 보행 영상을 활용하여 30명의 관찰자를 대상으로 감정 평가 연구를 실시하였 다. 보행 실험 결과 분당 걸음 수를 의미하는 Cadence는 뚜벅의 경우 98.30, 성큼은 100.74, 터덜은 88.54, Gait Velocity는 뚜벅은 1.05 m/s, 성큼은 1.43 m/s, 터덜은 0.83 m/s로 긍정적인 감정일 때 Cadence와 Gait Velocity가 부정 적인 감정에 비해 높아지는 경향을 나타냈다. 이와 동시에 긍정적인 감정일때 의 Stride time, Total Steps, Gait Asymmetry는 감소하였다. 연구 결과는 감정 이 보행에 직접적인 영향을 미치며 긍정적인 감정은 보행 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 연관성을 이해하면 뇌질환 및 정서 장애를 겪 은 환자들을 위한 맞춤형 건강 평가와 개선을 위한 재활 프로그램 구성에 도움이 되며 노인들의 보행 움직임을 모니터링하여 낙상 및 치매 위험성이 높은 그룹에게 지속적인 건강 관리를 제공하는 데 도움을 줄 수 있다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제2장 이론적 배경 5
• 제1절 보행 주기 5
• 제2절 보행 지표 7
• 2.1 Swing, Stance, Stride Time 및 Stance / Swing Ratio 7
• 2.2 Total Steps, Cadence 8
• 2.3 Gait Velocity, Gait Asymmetry 9
• 제3장 보행 데이터 기반 보행 지표 도출 10
• 제1절 보행 데이터 수집 10
• 1.1 보행 의태어 설정 10
• 1.2 보행 경로 구성 및 실험 프로토콜 10
• 1.3 피험자 정보 12
• 제2절 데이터 전처리 13
• 제3절 보행 지표 추출 14
• 제4절 감정 평가 연구 17
• 4.1 설문지 제작 17
• 4.2 감정 평가 영상 제작 17
• 4.3 감정 평가 연구 18
• 제4장 결과 19
• 제1절 지표 기준 보행 데이터 결과 19
• 1.1 보행 주기 시간 결과 19
• 1.2 감정별 Stance / Swing 비율 20
• 1.3 보행 및 균형 지표 비교 21
• 제2절 통계 분석 결과 22
• 2.1 보행 주기 시간 통계 분석 결과 22
• 2.2 파라미터 통계 분석 결과 24
• 제3절 감정 평가 연구 결과 25
• 3.1 응답자 분포 25
• 3.2 통계 분석 결과 27
• 제5장 고찰 28
• 제1절 보행 파라미터 고찰 28
• 1.1 보행 주기 시간 및 비율 28
• 1.2 보행 및 균형 지표 29
• 제2절 감정 평가 연구 고찰 30
• 제6장 결론 31
• 참고문헌 32
• ABSTRACT 41