In this paper, an intuitive emotional expression of the 3D avatar is presented. Using the motion selection control of 3D avatar, an easy-to-use communication which is more intuitive than emoticon is possible. 12 pieces different emotions of avatar are classified as positive emotions such as cheers, ...
In this paper, an intuitive emotional expression of the 3D avatar is presented. Using the motion selection control of 3D avatar, an easy-to-use communication which is more intuitive than emoticon is possible. 12 pieces different emotions of avatar are classified as positive emotions such as cheers, impressive, joy, welcoming, fun, pleasure and negative emotions of anger, jealousy, wrath, frustration, sadness, loneliness. The combination of lower body motion is used to represent additional emotions of amusing, joyous, surprise, enthusiasm, glad, excite, sulk, discomfort, irritation, embarrassment, anxiety, sorrow. In order to get the realistic human posture, BVH format of motion capture data are used and the synthesis of BVH file data are implemented by applying the proposed emotional expression rules of the 3D avatar.
In this paper, an intuitive emotional expression of the 3D avatar is presented. Using the motion selection control of 3D avatar, an easy-to-use communication which is more intuitive than emoticon is possible. 12 pieces different emotions of avatar are classified as positive emotions such as cheers, impressive, joy, welcoming, fun, pleasure and negative emotions of anger, jealousy, wrath, frustration, sadness, loneliness. The combination of lower body motion is used to represent additional emotions of amusing, joyous, surprise, enthusiasm, glad, excite, sulk, discomfort, irritation, embarrassment, anxiety, sorrow. In order to get the realistic human posture, BVH format of motion capture data are used and the synthesis of BVH file data are implemented by applying the proposed emotional expression rules of the 3D avatar.
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문제 정의
본 논문은 전달자와 수신자의 의사소통을 원활하고, 정확하게 주고 받기 위하여 전달자가 직접 본인의 감정을 표현할 수 있도록 다양한 감정 동작들을 조합하여, 수신자에게 전달할 수 있도록 한다. 즉, 감정표현 동작을 사용자가 원하는 의도로 감성적이면서 명확하게 전달할 수 있는 선택 제어를 제안한다.
제안 방법
SNS상에서의 기존의 ‘이모티콘’과 본 논문에서 제안하는 ‘입체(3D) 아바타’를 비교하기 위하여 다음과 같은 항목의 조사를 실시하였다.
긍정적인 동작을 표현하고 있는 그룹과 부정적인 동작을 표현하고 있는 그룹을 분류하는 조사에서는 100%의 사람들이 그룹을 정확하게 분류하였다. 감정 전달의 정확성을 판단하기 위해 긍정적인 감정을 표현하는 그룹(Fig. 11)과 부정적인 감정을 표현하는 그룹(Fig. 12)을 Table 6의 감정 단어들과 연관하여 선택하는 조사를 실시하였다.
감정을 표현하는 ‘입체(3D) 아바타’를 통한 감정 전달 기반의 의사소통을 위해 사용자가 ‘입체 (3D) 아바타’의 동작만을 전달받았을 경우 그에 대응하는 감정을 느꼈는가에 대한 조사가 이루어졌다.
기존의 ‘이모티콘’들을 참고하여, 감정표현을 돕는 동작들을 분류하고, 사람의 감정과 연관하여 ‘입체(3D) 아바타’의 감정으로 분류를 하도록 한다.
따라서 향후 제안되어진 감정들을 유사한 감정들끼리 연관하여 통합한 후 사람들에게 선택할 수 있도록 하고, 사용자의 상황 변화에 초점을 맞추어 사용자가 감정을 세분화하고 표정을 추가하고 동작들을 확장하여 감정의 조합이 제한적이지 않도록 감정의 특징들을 정확하고 다양하게 표현하도록 한다.
206개의 뼈를 연결시켜 주는 관절들을 ‘입체(3D) 아바타’의 관절들과 모두 대응시키는 방법은 매우 복잡하고 어렵다. 본 논문에서는 관절의 최소화를 위하여 감정을 표현하는 동작 중 많이 사용 되어지는 관절들을 선택하여 관절의 개수를 총 19개로 구성하였다(Table 5, Fig. 6) [25-28] .
사용자 실험을 통해 감정을 표현하는 ‘입체(3D) 아바타’의 대표 복합 동작들의 정확도를 평가하도록 한다.
우선적으로, ‘이모티콘’을 이용한 감정전달의 정확성을 판단하기 위하여 ‘이모티콘’의 사용현황과 감정을 표현하는 ‘입체(3D) 아바타’에 관한 선호도에 관하여 조사를 실시하였고, 그 이후 감정을 표현하는 ‘입체(3D) 아바타’에 관한 설문조사를 실시하였다.
본 연구에서는 사용자 실험을 계획함에 있어 평소 SNS를 사용하는 집단을 대상으로 평가를 계획하였다. 자료 수집의 방법으로는 표적 집단 설문조사를 실시하였다.
본 논문은 전달자와 수신자의 의사소통을 원활하고, 정확하게 주고 받기 위하여 전달자가 직접 본인의 감정을 표현할 수 있도록 다양한 감정 동작들을 조합하여, 수신자에게 전달할 수 있도록 한다. 즉, 감정표현 동작을 사용자가 원하는 의도로 감성적이면서 명확하게 전달할 수 있는 선택 제어를 제안한다.
첫 번째 사용자 평가를 통해 ‘입체(3D) 아바타’를 사용하겠다는 사람들을 대상으로 복합동작을 통해 감정을 표현하고 있는 ‘아바타’에 대한 분류테스트를 실시하였다.
대상 데이터
사용자 실험을 통해 감정을 표현하는 ‘입체(3D) 아바타’의 대표 복합 동작들의 정확도를 평가하도록 한다. 본 연구에서는 사용자 실험을 계획함에 있어 평소 SNS를 사용하는 집단을 대상으로 평가를 계획하였다. 자료 수집의 방법으로는 표적 집단 설문조사를 실시하였다.
모션캡처 데이터를 이용한 BVH 데이터의 관절과 입체(3D) 아바타의 관절들을 동일하게 일치시킨다. 사람의 골격을 구성하는 뼈의 수는 206개로 구성 되어져 있다.
실험 대상은 스마트폰을 사용하고, SNS를 사용하는 20대~50대 남녀 25명으로 구성하고, 사용자 경험과 복합동작으로 감정을 표현하고 있는 ‘입체(3D) 아바타’(Fig. 11, Fig. 12)를 감정단어(Table 6) 들과 연관 짓는 설문조사를 실시하였다.
이론/모형
사람의 감정 표현을 위한 동작을 ‘입체(3D) 아바타’가 동일하게 표현하기 위해서 카네기 멜론대학에서 제공하는 모션캡처 BVH 파일 포맷을 이용한다.
성능/효과
‘이모 티콘’의 사용으로 사용자의 감정이 잘못 전달되었던 경험이 있는가에 대한 질문에는 약 85%의 사람들이 경험이 있다고 답했으며, 이러한 경험이 있는 사람들을 대상으로 사용자가 동작을 선택하여 감정을 표현하는 ‘입체(3D) 아바타’를 통해 상대방과의 의사소통에 감정의 전달이 원활하게 이루어질 것에 대한 기대감을 묻는 질문에는 75%의 사람들이 기대감을 드러냈으며, 이러한 ‘입체(3D) 아바타’가 SNS 상에서 사용할 수 있다면 사용할 것인가에 대한 질문에는 95% 이상이 사용할 것이라고 답했다(Table 7).
SNS 상에서 ‘이모티콘’을 사용하는가에 대한 조사에서는 약 98%로 매우 높은 사용량을 알 수 있었고, ‘이모티콘’ 사용자들을 대상으로 조사한 주로 사용하는 ‘이모티콘’의 감정표현으로는 긍정적인 ‘이모티콘’을 주로 사용한다는 대답율이 91%로 대다수의 사람들은 부정적인 감정과 중립적인 감정에 비해 긍정적인 감정을 ‘이모티콘’으로 표현하고 있다는 것을 알 수 있었다.
그렇지만 긍정적인 감정표현에서 ‘반가움’과 ‘놀람’의 감정표현의 경우 80%의 일치률을 보였고, 부정적인 감정 표현에서 ‘초조함’의 감정표현이 80%의 일치률을 보였다.
긍정적인 감정에 대한 실험 결과로 열광을 표현하는 감정은 60%, 반가움을 표현하는 감정은 80%, 유쾌함을 표현하는 감정은 64%, 신남을 표현하는 감정은 60%, 놀람을 표현하는 감정은 80%, 흥겨움을 표현하는 감정은 68%로 평균 68.66% 감정 일치를 보여주었다(Table 8, Fig. 14).
본 조사는 감정을 표현하는 동작과 제안된 감정 단어들과 연관성을 알아보았던 조사로 긍정적인 감정과 부정적인 감정의 분류는 정확하게 분류가 되었다. 하지만 긍정적인 감정들에 포함되어 있는 세부적인 감정분류와 부정적인 감정들에 포함되어 있는 세부적인 감정분류는 사람마다 느끼는 감정의 표현 단어가 일관적이지 않음이 조사결과 밝혀졌다.
부정적인 감정에 대한 실험 결과로 불쾌함을 표현하는 감정은 64%, 수치심을 표현하는 감정은 72%, 서러움을 표현하는 감정은 68%, 초조함을 표현하는 감정은 80%, 토라짐을 표현하는 감정은 72%, 짜증남을 표현하는 감정은 64%로 평균 70% 감정 일치를 보여주었다(Table 9, Fig. 15).
사용자 평가에서 가장 많이 사용하는 SNS로는 카카오톡(68%), 라인(24%), 틱톡(8%)의 순서로 조사되었다. SNS 상에서 ‘이모티콘’을 사용하는가에 대한 조사에서는 약 98%로 매우 높은 사용량을 알 수 있었고, ‘이모티콘’ 사용자들을 대상으로 조사한 주로 사용하는 ‘이모티콘’의 감정표현으로는 긍정적인 ‘이모티콘’을 주로 사용한다는 대답율이 91%로 대다수의 사람들은 부정적인 감정과 중립적인 감정에 비해 긍정적인 감정을 ‘이모티콘’으로 표현하고 있다는 것을 알 수 있었다.
상체(Upper Body)로 표현되는 감정과 상체(Upper Body)와 하체(Lower Body)의 조합으로 표현할 수 있는 ‘입체(3D) 아바타’의 감정 표현은 최소 12가지의 감정에서 약 84가지의 동작을 선택 제어하여 감정을 표현할 수 있으며, 발신자의 감정을 현실 세계에서의 감정 표현과 유사하게 전달 할 수 있어 수신자와 발신자 사이의 감성적인 의사 표현을 가능하게 할 것으로 생각된다.
조사결과 동작으로 표현하는 긍정적인 감정과 부정적인 감정의 평균 감정의 일치률은 69.33%로 조사되었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
한국인의 감정을 표현하는 행위 중 고개를 돌리는 행위의 의미는 무엇인가?
정미강(2007)의 연구에 따르면 손으로 얼굴을 받치면, 생각과 고민을 표현하는 행위 이며, 두 팔을 교차시키면 부정을 뜻하는 표현이며, 감사함이나 긍정의 표현은 박수를 치는 행위로 분류하였다. 고개를 돌리는 행위는 대화를 거부한다는 감정 표현이고, 팔과 어깨를 늘어뜨리고 고개를 떨구면 실망의 감정을 표현한다고 분류하 였다. 두 팔을 높이 올리면 기쁨과 환호를 뜻하고, 두 팔을 높이 올리고 뛰어가는 행위는 공포를 의미하며, 바닥에 주저 앉는 행위는 절망을 표현하는 것으로 분류하였다 [20] .
기존의 가상 공간 안에서의 감정 전달은 어떤 형태로 전달 되어왔는가?
기존의 가상 공간 안에서의 감정 전달은 ‘텍스트’와 ‘음성’ 또는 ‘평면(2D) 이모티콘’의 단순한 형태로 전달 되어왔다. 하지만 성공적으로 의사를 전달하기 위해서는 전달자의 표정과 동작이 효과 적으로 병행되어야 하고, 수신자가 이를 올바르게 해석할 수 있어야 한다 [2] .
한국에서 가장 많이 사용되고 있는 SNS는 무엇인가?
과거의 의사소통 방식이 면대면(face-to-face communication) 의사소통이었다면, 현재의사소통 방식은 스마트폰을 이용한 SNS(Social Networking Service), 즉 가상환경 안에서의 의사 전달 방식으로 진화되었다. 한국에서 가장 많이 사용되고 있는 SNS로는 “카카오톡”(Kakao talk), “라인”(Line), “틱톡”(Tictoc)을 대표로 들 수 있다. 이러한 가상환경 안에서의 의사소통은 빠르게 상대방과 소통한다는 장점은 있으나 직접적인 만남으로 의사를 전달할 때에 비해서 발신자의 정확한 의도가 전달되지 못한다는 단점이 있다.
참고문헌 (28)
Pantic, M. and Rothkrantz, L.J., 2003, Toward an Affect-sensitive Multimodal Human-computer Inter Action, Proceedings of the IEEE, 91(9), pp.1370-1390.
Lee, M.Y., Hong, S.H. and Kim, J.H., 2011, Making Packets from Animation Gestures-Based on the Effort Element of LMA, The Journal of the Korea Contents Association, 11(3), pp.179-189.
Izard, C. E. (Ed.), 1977, Human Emotions. Boom Koninklijke Uitgevers.
Ekman, P., 1971, Universals and Cultural Differences in Facial Expressions of Emotion. In Nebraska Symposium on Motivation. University of Nebraska Press.
Shaver, P., Schwartz, J., Kirson, D. and O'connor, C., 1987, Emotion Knowledge: Further Exploration of a Prototype Approach, Journal of Personality and Social Psychology, 52(6), pp.1061.
Shaver, P.R., Wu, S. and Schwartz, J.C., 1992, Cross-cultural Similarities and Differences in Emotion and Its Representation. Sage Publications, Inc.
Lee, M.Y. and Lee, H.C., 1990, The Structural Analysis of Adjective Meanings : Related to Affective Voca Bulary Korean, Korean Jounal of Experimental and Cognitive Psychology, 2, pp.118-138.
Hahn, D.W., 2000, Empirical Studies on the Four Seven Emotion Debate of Korean Neo Confucianism, Korean Jounal of Social and Personality Psychology, 14(2), pp.145-166.
Park, I.J. and Min, K.H., 2005, Making a List of Korean Emotion Terms and Exploring Dimensions Underlying Them,Korean Jounal of Social and Personality Psychology, 19(1), pp.109-129.
Song, H.J., Kim, H.S. and Lee, J.W., 2008, Cogni tive Appraisal of Primary Polls, Emotional Responses, and their Impacts on Political Action Korean Language and Literature Association, 52(4), pp.353-376.
Chung, M.G., Lee, M.Y., Kim, S.H. and Kim, J.H., 2007, The Study on Body Language in Animation as Functional Aspects-Focusing on Mulan, Beauty and the Beast, Aladdin, Sinbad, Jounal of Korean Society of Design Science, 20(1), pp.55-64.
Kim, J.O., 2011, Posture Features and Emotion Pre Dictive Models for Affective Postures Recognition, KSII Transactions on Internet and Information Systems, 12(6), pp.83-94.
Pollick, Frank E., et al., "Perceiving Affect from Arm Movement," Cognition 82.2 (2001): B51-B61.
Park, W., 1997, The Case Study on the Nonverbal Communication. University of Inha.
Kim, S.J. and Kuc, T.Y., 1998, Motion Control of 3D Human Character Using Motion Database, Multimedia-Assisted Language Learning, (2), 262-267.
Jin, Y.H., Kim, D.B., Chai, Y.H. and Nam, S.H., 2013, Adaptive Hierarchical Motion Authoring for 3D Mobile Avatar, Journal of the Korean Data And Information Science Sociaty, 40(9), pp.511-518.
Jin, Y.H. and Chai, Y.H., 2014, Spontaneous Motion Authoring for Mobile Avatar Using Particle Dynamics, Journal of the Korean Data and Information Science Sociaty, 41(5), pp.367-375.
Lee, J., Han, J. and Yang, J., 2014, Depth Camera-Based Posture Discrimination and Motion Interpolation for Real-Time Human Simulation, Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, 19(1), pp.68-79.
Jung, M., Lee, K., Cho, H., Kim, T., Yanzhao, M. and Lee, S., 2007, Digital Human Modeling for Human-centered CAD System, Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, 12(6), pp.429-440.
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