사회가 점점 고도화 되면서 스트레스는 중요한 사회적 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 스트레스의 완화를 위한 맞춤형 콘텐츠 서비스 시스템을 설계하고 구현한다. 본 제안 시스템에서는 생체신호 및 심리정보를 기반으로 스트레스 증상 및 지수를 계산하고 선호도 등의 사용자 정보를 기반으로 영상, 음향, 향기 및 조명 콘텐츠 조합을 추천하고 추천된 콘텐츠 서비스를 제공한다. 이를 위하여 본 논문에서는 스트레스 증상을 분류하고, 심리정보 측정을 위한 자가평가도구 문항을 정의하였다. 정의된 스트레스 증상에 맞게 영상, 음향, 향기 및 조명 콘텐츠를 분류하였으며, 3단계 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 모델을 제안하였다. 또한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스 모델을 제안하였으며, 이에 따라 서비스 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 기존의 시스템들과는 달리 사용자 맞춤형이며 다양한 콘텐츠 조합을 서비스할 수 있는 특징이 있다.
사회가 점점 고도화 되면서 스트레스는 중요한 사회적 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 스트레스의 완화를 위한 맞춤형 콘텐츠 서비스 시스템을 설계하고 구현한다. 본 제안 시스템에서는 생체신호 및 심리정보를 기반으로 스트레스 증상 및 지수를 계산하고 선호도 등의 사용자 정보를 기반으로 영상, 음향, 향기 및 조명 콘텐츠 조합을 추천하고 추천된 콘텐츠 서비스를 제공한다. 이를 위하여 본 논문에서는 스트레스 증상을 분류하고, 심리정보 측정을 위한 자가평가도구 문항을 정의하였다. 정의된 스트레스 증상에 맞게 영상, 음향, 향기 및 조명 콘텐츠를 분류하였으며, 3단계 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 모델을 제안하였다. 또한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스 모델을 제안하였으며, 이에 따라 서비스 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 기존의 시스템들과는 달리 사용자 맞춤형이며 다양한 콘텐츠 조합을 서비스할 수 있는 특징이 있다.
As the society has become maturer, stress has emerged as a hot social issue. In this paper, we proposed the design and implementation of a customized contents service system for relieving users' stress. In the proposed system, we compute the stress index from a user's biometics and psychology, and r...
As the society has become maturer, stress has emerged as a hot social issue. In this paper, we proposed the design and implementation of a customized contents service system for relieving users' stress. In the proposed system, we compute the stress index from a user's biometics and psychology, and recommend a combination of video, sound, aroma, and lighting based on the index and user's data such as preferences, and provide the recommended contents service. We first classify symptoms of stress and then define a tool for self assessment. We classify video, sound, aroma, and lighting contents as well according to the defined symptoms. We propose 3-phase customized recommender and service model for customized contents service. We design and implement a customized contents service system for relieving users' stress. Different from existing systems, this proposed system has an individually-customized system and provides a diverse combination of different content's types.
As the society has become maturer, stress has emerged as a hot social issue. In this paper, we proposed the design and implementation of a customized contents service system for relieving users' stress. In the proposed system, we compute the stress index from a user's biometics and psychology, and recommend a combination of video, sound, aroma, and lighting based on the index and user's data such as preferences, and provide the recommended contents service. We first classify symptoms of stress and then define a tool for self assessment. We classify video, sound, aroma, and lighting contents as well according to the defined symptoms. We propose 3-phase customized recommender and service model for customized contents service. We design and implement a customized contents service system for relieving users' stress. Different from existing systems, this proposed system has an individually-customized system and provides a diverse combination of different content's types.
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문제 정의
본 연구에서는 스트레스의 요인을 없애는 것이 아니라, 인지적, 정서적, 행동적 증상을 경감시키기 위한 것이다. 따라서 인지적, 정서적, 행동적 반응을 경감시킬 수 있는 형태의 사용자 맞춤 콘텐츠를 제공하는 것이 본 연구의 범위이다.
본 논문에서는 [그림 4]와 같이 스트레스 완화를 위한 3 단계 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 모델을 제안한다[22]. 첫 번째 단계는 사용자 스트레스 증상과 콘텐츠 분류에 따른 증상/분류 규칙기반 추천이다.
본 논문에서는 사용자의 스트레스를 완화하기 위한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스 모델을 설계 및 구현하였다. 제안된 콘텐츠 서비스 시스템은 기존의 다른 시스템들과는 다음과 같은 특징을 갖는다.
사용자의 스트레스 완화 효과를 증대시키기 위해 사용자의 생체 신호와 심리 정보를 이용하여 스트레스 증상를 진단하고, 사용자의 사회·인구학적 특성을 고려하여 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하여 제공하는 시스템이다. 본 연구에서는 스트레스의 요인을 없애는 것이 아니라, 인지적, 정서적, 행동적 증상을 경감시키기 위한 것이다. 따라서 인지적, 정서적, 행동적 반응을 경감시킬 수 있는 형태의 사용자 맞춤 콘텐츠를 제공하는 것이 본 연구의 범위이다.
본 장에서는 사용자의 스트레스 증상에 적합한 콘텐츠를 추천하여 제공하기 위하여 콘텐츠를 분류하고 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 모델 및 서비스 모델을 제안한다.
본 절에서는 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스 모델을 제안한다. [그림 5]는 본 논문에서 제안하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스 모델의 개요이며, 크게 세 가지 단계, 즉 스트레스 증상 및 지수 판별 단계, 콘텐츠 추천 단계, 콘텐츠 서비스 및 평가 단계로 구성된다[23].
본 절에서는 전절에서 정의한 스트레스 증상에 따라 사용자의 스트레스 증상을 측정하기 위한 자가평가도구를 정의한다. 스트레스에 대한 증상 또는 정도를 측정하는 방법으로 가장 많이 사용되고 있는 방법은 자가평가도구를 이용하는 방법이다.
세계보건기구(WHO)는 정신 질환의 간접 비용은 직접적인 치료비의 6～7배에 달한다고 지적하고 있으며 미국, 유럽 등 여러 선진국들이 자국의 정신 건강 함양을 위한 다양한 프로그램을 마련하는데 많은 노력을 기울이고 있다[5]. 이러한 상황 하에 스트레스 산업의 기반을 다지는 시도로, 본 논문에서는 사용자들의 스트레스를 완화하기 위해서 음향, 영상, 조명, 향기 콘텐츠를 제공하기 위한 서비스 시스템을 설계 및 구현한다. 사용자의 스트레스 완화 효과를 증대시키기 위해 사용자의 생체 신호와 심리 정보를 이용하여 스트레스 증상를 진단하고, 사용자의 사회·인구학적 특성을 고려하여 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하여 제공하는 시스템이다.
이 정보는 콘텐츠 분류 및 인구통계기반규칙생성에도 반영되어 분류와 규칙을 수정할 수 있도록 한다. 이와 같이 사용자 맞춤형 콘텐츠 제공을 위하여 정확성은 다소 떨어지나 인구통계학정보를 제공한 모든 사용자에게 맞춤이 가능한 인구통계규칙기반 추천을 수행하고, 서비스를 계속 진행함에 따라 개인이력을 사용자 프로파일로 저장하여 사용자에 더욱 맞추어진 추천을 가능하게 하는 개인이력내용기반 추천을 제공하도록 한다.
제안 방법
두 번째 단계는 개인 맞춤형 추천을 위한 인구통계규칙기반 추천 단계이다. 각 증상에 효과적인 콘텐츠가 복수개로 존재할 경우에 그들 중에서 적합한 콘텐츠를 추천하기 위하여 사용자의 성별, 나이, 직업 등 개인의 사생활에 침해를 받지 않는 정도의 인구통계학적 정보를 바탕으로 인구통계기반추천을 한다. 이를 위하여 사용자가 서비스를 받기 위한 사전등록단계로 인구통계학적정보를 입력하는 절차를 수행한다.
본 연구에서는 전절에서 정의한 스트레스 증상에 맞게 콘텐츠를 분류하였다. 관련연구를 통하여 스트레스 완화에 효과가 있는 음악콘텐츠를 수집[1]하여, 총 161개의 음악콘텐츠를 스트레스 증상에 따른 효과에 따라 분류하였다. 음악콘텐츠는 클래식 음악을 기본으로 한국가곡, 한국민요는 물론 다양한 음향을 고려하였으며, 콘텐츠 확보 및 스트레스 완화에 대한 전문가의 의견에 따라 클래식 음악을 선택하였다[21].
현재 구현된 시스템은 스트레스 증상 및 정도를 측정하기 위해서는 사용자의 생체 신호를 측정하고 자가평가도구를 통해 심리 정보를 측정하여 종합적인 스트레스 증상을 판단하였다. 그리고 사용자에게 적합한 콘텐츠를 제공하기 위해서 사용자의 연령, 성별, 직업 등 사용자의 개인 정보, 사용자의 콘텐츠별 선호도 정보를 이용하여 추천하였다. 추천된 콘텐츠는 영상과 음향은 모니터와 스피커를 통해 각각 제공되고, 향기와 조명은 XML 문서로 향기/조명 제어장치로 전달되어 각각 서비스 시간에 따라 조명등, 향기 분사 장치를 통해 제공되고 있다.
자가평가도구의 문항은 크게 두 가지 타입으로 구성된다. 기본 문항은 총 21개 문항으로 9개 스트레스 증상 분류 중 사용자가 어떠한 증상이 높게 나오는지 평가하기 위한 측정을 수행한다. 보다 정확한 사용자의 스트레스 증상 측정을 위하여, 기본 문항으로 측정 후 최다 득점된 스트레스 항목이 다수 존재할 경우를 위한 58개 문항으로 추가 문항을 구성하였다.
향기콘텐츠의 경우 각 향기콘텐츠가 특정 스트레스 증상에 효과를 나타내기도 하나, 여러 증상에 복합적인 효과를 나타내는 경우도 많다. 따라서 같은 향기콘텐츠를 여러 스트레스 증상에 중복하여 분류하였다. 또한 한 향기 콘텐츠를 단독으로 사용하는 경우도 있지만, 여러 향기 콘텐츠를 블렌딩하여 상호 보완적인 효과를 나타내기도 한다.
심전도와 같이 인체에 매우 구속적인 측정 장치는 측정자체가 오히려 스트레스 인자로 작용할 수가 있다. 따라서 본 연구에서는 인체에 비교적 덜 구속적인 측정센서를 이용하여 광전용적맥파(Photopletysmogram: PPG)를 측정함으로써 스트레스 분석에 필요한 심장박동에 대한 정보를 검출 하였다. 심장에서는 박동에 의해 혈관내 혈류량의 증가/감소를 반복한다.
또한 한 향기 콘텐츠를 단독으로 사용하는 경우도 있지만, 여러 향기 콘텐츠를 블렌딩하여 상호 보완적인 효과를 나타내기도 한다. 따라서 전문가의 조언에 따라 다섯 가지 타입의 스트레스 증상에 효과적인 블렌딩을 선정하였다. 이 경우도 단독 향기콘텐츠와 마찬가지로 여러 스트레스 증상에 효과가 있는 것으로 중복하여 분류하였다.
첫 번째 단계는 사용자 스트레스 증상과 콘텐츠 분류에 따른 증상/분류 규칙기반 추천이다. 먼저, 전절에서 사전 준비로 스트레스의 증상을 정의하고, 이러한 증상에 효과적인 콘텐츠를 분류하였다. 이제, 각 사용자의 스트레스 증상을 생체신호와 심리정보를 이용하여 측정한 후 해당 증상에 효과적이라고 분류된 콘텐츠를 추천한다.
기본 문항은 총 21개 문항으로 9개 스트레스 증상 분류 중 사용자가 어떠한 증상이 높게 나오는지 평가하기 위한 측정을 수행한다. 보다 정확한 사용자의 스트레스 증상 측정을 위하여, 기본 문항으로 측정 후 최다 득점된 스트레스 항목이 다수 존재할 경우를 위한 58개 문항으로 추가 문항을 구성하였다.
본 연구에서는 자가평가도구 중 널리 사용되고 있는 대표적인 도구들을 분석하여 전절에서 분류한 스트레스 증상에 따라 문항들을 분류하였다. 본 연구에서 분석한 자가평가도구는 SCL-90-R, BEPSI, STAI-X-1, STAI-X-2, PWI, KOSS, 스트레스 자가진단, 불안증 척도, Beck 불안 척도, Hamilton 불안척도, 사회적회피 및 불안척도, Zung 우울 척도, Hamilton 우울척도 등 총 13개, 368문항이다. 각 도구들의 문항들을 분석하여 본 연구에서 정의한 스트레스 증상별로 분류한 결과는 [표 2]와 같다[19].
스트레스에 대한 증상 또는 정도를 측정하는 방법으로 가장 많이 사용되고 있는 방법은 자가평가도구를 이용하는 방법이다. 본 연구에서는 자가평가도구 중 널리 사용되고 있는 대표적인 도구들을 분석하여 전절에서 분류한 스트레스 증상에 따라 문항들을 분류하였다. 본 연구에서 분석한 자가평가도구는 SCL-90-R, BEPSI, STAI-X-1, STAI-X-2, PWI, KOSS, 스트레스 자가진단, 불안증 척도, Beck 불안 척도, Hamilton 불안척도, 사회적회피 및 불안척도, Zung 우울 척도, Hamilton 우울척도 등 총 13개, 368문항이다.
본 연구에서는 전절에서 정의한 스트레스 증상에 맞게 콘텐츠를 분류하였다. 관련연구를 통하여 스트레스 완화에 효과가 있는 음악콘텐츠를 수집[1]하여, 총 161개의 음악콘텐츠를 스트레스 증상에 따른 효과에 따라 분류하였다.
본 장에서는 앞서 설계한 스트레스 완화를 위한 콘텐츠 제공 서비스 모델을 기반으로 스트레스 완화를 위한 콘텐츠 제공 시스템을 설계 및 구현한다.
스트레스 증상 및 지수 판별 단계는 II.2.1절에서 서술한바와 같이 사용자의 생체신호를 측정하고, III.2절에서 제안한 스트레스 증상분류를 위한 자가평가도구를 이용하여 사용자의 심리정보를 측정하여 스트레스 증상 및 지수를 판별한다. 또한 필요시 판별된 스트레스 증상 및 지수에 대해 전문가로부터 확인을 받는다.
행동적 증상은 만성 스트레스가 일정기간 이상 지속되는 경우 신체의 신진대사 조절 능력이 감소되면서 극단적인 반응을 발생하는 반응으로 정의할 수 있다. 이러한 분석 내용을 토대로 본 연구에서는 스트레스의 증상을 [표 1]과 같이 크게 세 가지의 내용으로 분류하고, 각 반응별 대표적인 증상을 분석하여 아홉 가지 증상으로 세분류하였다.
각 증상에 효과적인 콘텐츠가 복수개로 존재할 경우에 그들 중에서 적합한 콘텐츠를 추천하기 위하여 사용자의 성별, 나이, 직업 등 개인의 사생활에 침해를 받지 않는 정도의 인구통계학적 정보를 바탕으로 인구통계기반추천을 한다. 이를 위하여 사용자가 서비스를 받기 위한 사전등록단계로 인구통계학적정보를 입력하는 절차를 수행한다.
이제 스트레스 증상별 자가평가도구의 문항들을 분석하여 중복되거나 유사한 항목을 정리하여 [표 3]과 같이 최종적으로 기본문항 21문항과 추가문항 58문항으로 자가평가도구를 정의하였다[20]. 자가평가도구의 문항은 크게 두 가지 타입으로 구성된다.
먼저, 전절에서 사전 준비로 스트레스의 증상을 정의하고, 이러한 증상에 효과적인 콘텐츠를 분류하였다. 이제, 각 사용자의 스트레스 증상을 생체신호와 심리정보를 이용하여 측정한 후 해당 증상에 효과적이라고 분류된 콘텐츠를 추천한다.
이는 시스템 구현시 사용자에 직접적인 인터페이스가 필요한 부분을 최소화하여 의자 등에 간편하게 설치할 수 있도록 하기 위함이다. 즉, 생체신호 측정을 위한 센서제어기(sensor controller), 심리정보 측정을 위한 사용자 인터페이스(User Interface), 전문가 인터페이스(Professional Interface), 스트레스 증상 및 지수판별을 위한 스트레스 지수기(Stress Indexer) 및 사용자에게 콘텐츠를 제공하기 위한 콘텐츠 제어기(Contents Controller)는 한 부분으로 구현하며, 그 이외의 부분은 스트레스 완화를 위한 서비스 매니저(Stress-Free Service Manager) 내에 별도로 구현할 수 있도록 설계하였다.
현재 구현된 시스템은 스트레스 증상 및 정도를 측정하기 위해서는 사용자의 생체 신호를 측정하고 자가평가도구를 통해 심리 정보를 측정하여 종합적인 스트레스 증상을 판단하였다. 그리고 사용자에게 적합한 콘텐츠를 제공하기 위해서 사용자의 연령, 성별, 직업 등 사용자의 개인 정보, 사용자의 콘텐츠별 선호도 정보를 이용하여 추천하였다.
홈스와 라헤는 스트레스를 ‘인간에게 재적응 노력을 요구하는 일상의 변화 사건’으로 정의하고 이를 측정하기 위한 도구를 개발하였다[11].
대상 데이터
영상 콘텐츠는 관련연구를 통하여 총 62개의 영상을 선택하였으며, 스트레스 증상에 따른 효과에 따라 분류하였다. 향기콘텐츠의 경우 각 향기콘텐츠가 특정 스트레스 증상에 효과를 나타내기도 하나, 여러 증상에 복합적인 효과를 나타내는 경우도 많다.
성능/효과
세 번째 요인인 대인관계는 가족, 배우자, 연인, 친구 등의 가까운 관계만이 아니라 직장 동료, 이웃, 급우, 함께 살아가야 하는 낯선 사람들에 이르기까지 다양하다. 네 번째 요인인 생활사건은 전쟁, 지진 등의 재난에서부터, 실직이나 이혼 등의 중요한 생활사건, 교통규칙 위반 등의 사소한 골칫거리에 이르기까지 범위나 강도가 다양하다.
두 번째 요인인 직업 환경은 직무 역할의 성질, 일의 부담 등이 있다. 세 번째 요인인 대인관계는 가족, 배우자, 연인, 친구 등의 가까운 관계만이 아니라 직장 동료, 이웃, 급우, 함께 살아가야 하는 낯선 사람들에 이르기까지 다양하다. 네 번째 요인인 생활사건은 전쟁, 지진 등의 재난에서부터, 실직이나 이혼 등의 중요한 생활사건, 교통규칙 위반 등의 사소한 골칫거리에 이르기까지 범위나 강도가 다양하다.
후속연구
향후 많은 다양한 사용자들을 대상으로 본 서비스를 제공하여 충분한 개인 이력 및 변화된 생체 정보를 획득하고 이를 바탕으로 콘텐츠 추천 및 조합을 위한 알고리즘을 보완할 계획이다. 이를 통해 사용자에게 보다 효과적인 스트레스 완화를 위한 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 예상한다.
향후 많은 다양한 사용자들을 대상으로 본 서비스를 제공하여 충분한 개인 이력 및 변화된 생체 정보를 획득하고 이를 바탕으로 콘텐츠 추천 및 조합을 위한 알고리즘을 보완할 계획이다. 이를 통해 사용자에게 보다 효과적인 스트레스 완화를 위한 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 예상한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
스트레스란 무엇인가?
스트레스란 생체에 가해지는 여러 상해 및 자극에 대하여 체내에서 일어나는 비특이적인 생물반응이다. 스트레스는 흔히 다음의 세 가지 방식으로 정의된다.
인간의 스트레스 반응은 일반적으로 어떻게 나누어서 측정하는가?
인간의 스트레스 반응은 광범위하고 종합적으로 나타나는 현상이지만 일반적으로 심리적(perceptual response), 행동적(behavioral response), 그리고 신체적(physical response)인 스트레스 반응으로 나누어서 측정한다.
콘텐츠 추천방식 중 내용기반추천은 어떠한 장점 및 단점이 있는가?
즉, 이용자의 항목에 대한 평가 정보 등을 바탕으로 이용자 선호도 프로파일을 구성하며 이와 유사한 특징들을 가진 항목을 추천하는 방식이다. 추천대상의 속성 및 이용자의 성향 반영이 가능하다는 장점이 있으나, 신규이용자에게 적용할 수 없고 이용자가 경험하지 못한 자료를 추천하기 어렵다는 단점이 있다. 내용기반추천방식 중에서 규칙기반추천은 이용자의 행동 패턴은 일정한 규칙을 가진다는 가정하에 유용한 규칙을 찾는 방식이다.
참고문헌 (23)
이윤희, “스트레스에 대한 음악치료학적 연구”, 경희대학교 교육대학원 음악교육전공 석사학위논문, 2001(8).
한승헌, “스트레스 지수 알고리즘 설계 및 분석 표현기법에 관한 연구”, 아주대학교 대학원 의용공학협동과정 공학박사학위논문, 2008(8).
김장순, “아로마테라피가 스트레스 관련 호르몬에 미치는 영향”, 계명대학교 대학원 공중보건학과 박사학위 논문, 2007(6).
T. H. Holmes and R. H. Rahe, "The Social Readjustment Rating Scale," Journal of Psychosomatic research, Vol.2, No.11, pp.213-221, 1967.
R. S. Lazarus, "Psychological Stress and Copong in Adaptation and illness," Psychosomatic Medicine-Current Trends and Clinical Application. Vol.4, No.5, pp.321-333, 1974.
정상중, 서용수, 정완영, "u-Health 서비스 지원을 위한 착용형 옥시미터를 이용한 맥파 분석 시스템", 센서학회지, 제19권, 제1호, 2010.
J. Cheatham and R. Stein, "Relationship between self-Actualization scores of staff nurses & burnout syndrome symptoms," Nursing Leadership, Vol.3, No.3, pp.2-13, 1982.
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