본 연구는 디지털 환경에 적용될 수 있는 디지털 눈 콘텐츠의 감성 표현 요소를 정립하는데 목적이 있다. 특히, 스마트 인형의 적용 가능한 감성을 도출하고, 각 감성에 대한 표현 요소의 가이드라인을 제안하고자 한다. 본 연구를 위하여 첫째, 문헌 정보, 애니메이션, 실제 사람의 영상을 바탕으로 눈으로 표현되는 감성 표현에 대한 개념 및 특징을 연구한다. 둘째, FGI를 통해 스마트 인형의 디지털 눈에 필요한 6가지 감정 -Happy, Angry, Sad, Relaxed, Sexy, Pure-을 정의하고, 각 감성에 따른 표현 요소를 추출하였다. 셋째, 추출된 요소를 분석하여 디지털 눈의 감성 표현에 대한 가이드라인을 정립하였다. 연구 결과 각 감성을 구분하고 표현하기 위한 요소는 눈매, 시선, 홍채 크기, 특수 효과의 총 4가지로 나타났고 각 감성 별로 구분되는 요소별 정의와 특징을 도출하였다. 얼굴 표정에 있어서 가장 중요한 요소인 눈에 대한 감성 표현 연구는 애니메이션을 포함한 디지털 콘텐츠와 로봇, 스마트 인형 등의 감성 커뮤니케이션 효과를 높일 수 있는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 디지털 환경에 적용될 수 있는 디지털 눈 콘텐츠의 감성 표현 요소를 정립하는데 목적이 있다. 특히, 스마트 인형의 적용 가능한 감성을 도출하고, 각 감성에 대한 표현 요소의 가이드라인을 제안하고자 한다. 본 연구를 위하여 첫째, 문헌 정보, 애니메이션, 실제 사람의 영상을 바탕으로 눈으로 표현되는 감성 표현에 대한 개념 및 특징을 연구한다. 둘째, FGI를 통해 스마트 인형의 디지털 눈에 필요한 6가지 감정 -Happy, Angry, Sad, Relaxed, Sexy, Pure-을 정의하고, 각 감성에 따른 표현 요소를 추출하였다. 셋째, 추출된 요소를 분석하여 디지털 눈의 감성 표현에 대한 가이드라인을 정립하였다. 연구 결과 각 감성을 구분하고 표현하기 위한 요소는 눈매, 시선, 홍채 크기, 특수 효과의 총 4가지로 나타났고 각 감성 별로 구분되는 요소별 정의와 특징을 도출하였다. 얼굴 표정에 있어서 가장 중요한 요소인 눈에 대한 감성 표현 연구는 애니메이션을 포함한 디지털 콘텐츠와 로봇, 스마트 인형 등의 감성 커뮤니케이션 효과를 높일 수 있는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
The purpose of this paper is to establish an emotional expression factors of digital eye contents that can be applied to digital environments. The emotion which can be applied to the smart doll is derived and we suggest guidelines for expressive factors of each emotion. For this paper, first, we res...
The purpose of this paper is to establish an emotional expression factors of digital eye contents that can be applied to digital environments. The emotion which can be applied to the smart doll is derived and we suggest guidelines for expressive factors of each emotion. For this paper, first, we research the concepts and characteristics of emotional expression are shown in eyes by the publications, animation and actual video. Second, we identified six emotions -Happy, Angry, Sad, Relaxed, Sexy, Pure- and extracted the emotional expression factors. Third, we analyzed the extracted factors to establish guideline for emotional expression of digital eyes. As a result, this study found that the factors to distinguish and represent each emotion are classified four categories as eye shape, gaze, iris size and effect. These can be used as a way to enhance emotional communication effects such as digital contents including animations, robots and smart toys.
The purpose of this paper is to establish an emotional expression factors of digital eye contents that can be applied to digital environments. The emotion which can be applied to the smart doll is derived and we suggest guidelines for expressive factors of each emotion. For this paper, first, we research the concepts and characteristics of emotional expression are shown in eyes by the publications, animation and actual video. Second, we identified six emotions -Happy, Angry, Sad, Relaxed, Sexy, Pure- and extracted the emotional expression factors. Third, we analyzed the extracted factors to establish guideline for emotional expression of digital eyes. As a result, this study found that the factors to distinguish and represent each emotion are classified four categories as eye shape, gaze, iris size and effect. These can be used as a way to enhance emotional communication effects such as digital contents including animations, robots and smart toys.
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문제 정의
특히, 마음의 창이라는 말과 같이 감성 표현의 중요한 요소인 ‘눈’에 대한 연구는 얼굴 표정의 일부로만 다루어지는 것이 대부분이고, ‘눈’ 자체에 대한 상세한 감성 표현 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 디지털에 기반을 둔 감성 커뮤니케이션을 위한 눈 콘텐츠의 감성 표현에 대한 요소를 정립하고자 한다. 특히, 엔터테인먼트 분야에서 최첨단 기술을 활용한 스마트 인형 개발을 위한 디지털 눈 콘텐츠에 초점을 맞추어 연구하였다.
본 실험은 스마트 인형에 적용 가능한 디지털 콘텐츠에 초점을 맞추어 눈의 감성을 분류하고 표현에 영향을 미치는 요소를 추출하고자 하는데 목적이 있다. 따라서 본 과정에서는 스마트 인형에 삽입되는 초소형 디스플레이에 나타날 수 있는 안구의 범위로 제한한다.
본 연구를 위해서 첫째, 눈을 통한 감성 표현에 대한 개념 및 특징을 연구한다. 이를 위하여 학술 서적, 논문, 단행본 등의 문헌 정보와 디지털 애니메이션과 등을 통해 살펴본다.
본 연구에서 디지털을 기반을 둔 눈 콘텐츠의 감성 표현 요소를 추출하고 추후 결과를 적용하게 될 구체관절 인형의 감성표현의 가이드라인을 제작하고자 하였다.
따라서 본 연구는 디지털에 기반을 둔 감성 커뮤니케이션을 위한 눈 콘텐츠의 감성 표현에 대한 요소를 정립하고자 한다. 특히, 엔터테인먼트 분야에서 최첨단 기술을 활용한 스마트 인형 개발을 위한 디지털 눈 콘텐츠에 초점을 맞추어 연구하였다. 본 논문에서 연구된 결과는 스마트 인형뿐만이 아니라, 로봇이나 애니메이션 등과 같은 디지털 콘텐츠에서 감성을 표현하고 얼굴 표정을 완성하는 가이드라인 역할을 할 것으로 기대된다.
제안 방법
‘Happy’의 경우 행복이나 즐거움을 기반으로 하지만, 사랑에 가까운 감정으로 해석했으며 ‘Relaxed’는 편안, 만족보다는 졸린, 나른 한에 가깝게 평가하였다.
우선, 본 연구는 스마트 인형에 초점을 맞추었기 때문에 이에 해당하는 사용자와의 인터뷰를 통해 필요한 감성 6가지를 정의한다. 그리고, 문헌 정보, 애니메이션, 영화에서 눈에 비중을 둔 감성 표현을 수집하여 디지털 콘텐츠 및 감성 표현 전문가들과의 인터뷰를 통해 감성별 표현 요소를 추출하고 각 요소별 특징을 정의한다. 셋째, 결과를 분석하여 눈의 감성 별 표현 가이드라인을 정립하고 이에 대한 고려사항과 한계점을 논한다.
눈의 감성 표현 요소를 추출하기 위한 첫 번째 단계로 75개의 이미지를 하나씩 제시하여 Happy, Sad, Angry, Relaxed, Sexy, Pure의 6개의 감성 중 가장 적합한 것으로 논의 후 분류하였다. 그 결과 감성 표현이 느껴지지 않거나 6개의 감성에 적합하지 않은 15개를 제외하고 Happy는 13개, Sad는 10개, Angry는 13개, Relaxed는 8개, Sexy는 5개, Pure는 11개로 분류 되었다.
도출한 감성에 따른 눈의 표현 요소와 특징을 추출하기 위해 디지털 콘텐츠에서 나타난 눈의 이미지를 수집하고 FGI를 실시하였다.
그 결과 감성 표현이 느껴지지 않거나 6개의 감성에 적합하지 않은 15개를 제외하고 Happy는 13개, Sad는 10개, Angry는 13개, Relaxed는 8개, Sexy는 5개, Pure는 11개로 분류 되었다. 두 번째 단계로 각 감성마다 가장 적합하게 느껴지는 이미지 순으로 나열한 후 해당 감성만의 요소 및 다른 감성과 비교하여 구분되는 차이점을 논의하였다. 세 번째 단계로 6개의 눈의 감성 표현으로 분류할 수 있는 눈의 기본적 감성 표현 요소들이 무엇인지 논하였다.
이를 위하여 학술 서적, 논문, 단행본 등의 문헌 정보와 디지털 애니메이션과 등을 통해 살펴본다. 둘째, 디지털 콘텐츠에 기반 한 눈의 감성 요소를 추출하기 위하여 FGI(Focus Group Interview)를 2회 실시한다. 우선, 본 연구는 스마트 인형에 초점을 맞추었기 때문에 이에 해당하는 사용자와의 인터뷰를 통해 필요한 감성 6가지를 정의한다.
세 번째 단계로 6개의 눈의 감성 표현으로 분류할 수 있는 눈의 기본적 감성 표현 요소들이 무엇인지 논하였다. 또한 각 감성에 따른 눈의 표현 요소들의 특징과 경향을 정립하고, 그 중 가장 효과 적인 이미지와 요소 등을 논하였다.
과정의 첫 번째 단계는 본 연구에 초점을 맞추고 있는 스마트 인형과 사용자의 감성 커뮤니케이션을 위한 감성을 도출한다. 러셀의 감성 모델 이론과 실제 스마트 인형사용자를 대상으로 한 인터뷰를 분석하여 6가지 감성을 정의한다. 두 번째 단계는 도출한 감성 요소에 해당하는 디지털 콘텐츠를 수집한다.
본 과정을 통해 러셀의 차원 감성 모델에 기반한 4가지 감성과 사용자의 목표 감성 2가지를 추가하여 총 6가지 감성 - Happy, Angry, Sad, Relaxed, Sexy, Pure –을 도출하였다.
두 번째 단계로 각 감성마다 가장 적합하게 느껴지는 이미지 순으로 나열한 후 해당 감성만의 요소 및 다른 감성과 비교하여 구분되는 차이점을 논의하였다. 세 번째 단계로 6개의 눈의 감성 표현으로 분류할 수 있는 눈의 기본적 감성 표현 요소들이 무엇인지 논하였다. 또한 각 감성에 따른 눈의 표현 요소들의 특징과 경향을 정립하고, 그 중 가장 효과 적인 이미지와 요소 등을 논하였다.
두 번째 단계는 도출한 감성 요소에 해당하는 디지털 콘텐츠를 수집한다. 수집된 감성 표현 콘텐츠를 중심으로 관련 전문가들의 FGI를 통해 감성별 눈 콘텐츠 표현 요소를 추출한다. 세 번째 단계는 추출한 눈 콘텐츠 표현 요소를 분석하고 감성별 특징을 정립한다.
수집된 이미지를 바탕으로 FGI를 실시하여 눈의 감성표현 요소를 추출하였다. 본 FGI는 2017년 6월에 [Table 2]와 같이 디지털 콘텐츠 관련하여 특히, 얼굴 표정과 감성 표현에 대한 6명의 전문가를 상대로 진행되었다.
스마트 인형과 사용자 간의 감성 커뮤니케이션에 요구되는 감성을 도출하기 위해 러셀(Russell)의 차원 감성모델 이론과 실제 사용자의 목표 감성을 조사하였다.
인터뷰는 스마트 인형의 사용자 2명과 실제 사용자 2명에 대해 Depth Interview로 진행되었다. 스마트 인형에 대한 전반적인 인식과 사용성, 구매욕 등에 관한 질문 내용과 함께 표현하고 싶은 감성 또는 인형을 통해 나타내거나 인터랙션 하고 싶은 감정 등에 관하여 상세히 인터뷰를 진행하였다. 그 결과 러셀의 모델에서 채택한 4가지 감성 이외에 ‘Sexy’, ‘Pure’에 대한 감성 표현 니즈가 나타났다.
디지털 콘텐츠는 눈을 통하여 감성 표현을 하는 영화, 애니메이션과 카툰 등에서 이미지로 수집하였다. 스틸이미지와 모션 이미지를 제한하지 않고 수집하였으며 눈썹과 같은 다른 얼굴 요소는 최대한 배제하고 눈만을 표현한 부분을 이용하였다. 이미지 표현 상 제거할 수 없는 부분들은 자극 제시 시 이에 대한 부연설명을 하였다.
앞서 이론적으로 감성 표현이 가능한 눈의 요소인 동공크기, 눈꺼풀, 눈 깜박임, 시선 등을 기반으로 감성 표현 요소를 추출하였다. 그 결과 디지털 눈 콘텐츠 상에서 감성을 구분하고 특징을 표현할 수 있는 요소는 눈매, 시선, 홍채 크기, 특수 효과의 총 4가지로 정립하였다.
위와 같이 정의된 4가지 감성 표현 요소를 각 감성에 따라 나타나는 정도와 특징을 분석하였다. 분석내용은 [Table 4]와 같다.
본 연구를 위해서 첫째, 눈을 통한 감성 표현에 대한 개념 및 특징을 연구한다. 이를 위하여 학술 서적, 논문, 단행본 등의 문헌 정보와 디지털 애니메이션과 등을 통해 살펴본다. 둘째, 디지털 콘텐츠에 기반 한 눈의 감성 요소를 추출하기 위하여 FGI(Focus Group Interview)를 2회 실시한다.
본 FGI는 2017년 6월에 [Table 2]와 같이 디지털 콘텐츠 관련하여 특히, 얼굴 표정과 감성 표현에 대한 6명의 전문가를 상대로 진행되었다. 이미지는 디지털 디스플레이로 1개씩 제시하여 모든 인터뷰어가 같은 이미지를 보고 충분히 논의할 수 있도록 하였다.
4]와 같이 표기하였다. 인터뷰는 스마트 인형의 사용자 2명과 실제 사용자 2명에 대해 Depth Interview로 진행되었다. 스마트 인형에 대한 전반적인 인식과 사용성, 구매욕 등에 관한 질문 내용과 함께 표현하고 싶은 감성 또는 인형을 통해 나타내거나 인터랙션 하고 싶은 감정 등에 관하여 상세히 인터뷰를 진행하였다.
대상 데이터
수집된 이미지를 바탕으로 FGI를 실시하여 눈의 감성표현 요소를 추출하였다. 본 FGI는 2017년 6월에 [Table 2]와 같이 디지털 콘텐츠 관련하여 특히, 얼굴 표정과 감성 표현에 대한 6명의 전문가를 상대로 진행되었다. 이미지는 디지털 디스플레이로 1개씩 제시하여 모든 인터뷰어가 같은 이미지를 보고 충분히 논의할 수 있도록 하였다.
이미지 표현 상 제거할 수 없는 부분들은 자극 제시 시 이에 대한 부연설명을 하였다. 위와 같은 과정을 거쳐 중복되는 표현을 제거한 총 75개의 디지털 콘텐츠의 눈 이미지를 수집하였다.
성능/효과
눈의 감성 표현 요소를 추출하기 위한 첫 번째 단계로 75개의 이미지를 하나씩 제시하여 Happy, Sad, Angry, Relaxed, Sexy, Pure의 6개의 감성 중 가장 적합한 것으로 논의 후 분류하였다. 그 결과 감성 표현이 느껴지지 않거나 6개의 감성에 적합하지 않은 15개를 제외하고 Happy는 13개, Sad는 10개, Angry는 13개, Relaxed는 8개, Sexy는 5개, Pure는 11개로 분류 되었다. 두 번째 단계로 각 감성마다 가장 적합하게 느껴지는 이미지 순으로 나열한 후 해당 감성만의 요소 및 다른 감성과 비교하여 구분되는 차이점을 논의하였다.
앞서 이론적으로 감성 표현이 가능한 눈의 요소인 동공크기, 눈꺼풀, 눈 깜박임, 시선 등을 기반으로 감성 표현 요소를 추출하였다. 그 결과 디지털 눈 콘텐츠 상에서 감성을 구분하고 특징을 표현할 수 있는 요소는 눈매, 시선, 홍채 크기, 특수 효과의 총 4가지로 정립하였다. 동공크기는 디지털 콘텐츠 상에서 매우 미세한 차이로 구분이 어렵기 때문에 동공을 포함한 홍채 크기로 대체하고, 시선은 그대로 채택하였다.
그 결과 러셀의 모델에서 채택한 4가지 감성 이외에 ‘Sexy’, ‘Pure’에 대한 감성 표현 니즈가 나타났다.
‘Sad’의 경우에는 눈매의 눈꼬리가 아래로 향하는 형태를 보였으며 시선도 같이 아래를 향할 때 효과적인 것으로 나타났다. 또한 슬픔의 상징인 눈물이 적절한 효과이며 그렁그렁하게 맺힌 듯한 효과가 가미될 때 감성의 강도가 배가되었다. ‘Angry’의 경우 날카롭게 눈꼬리가 위로 솟은 눈매를 하였고 눈동자가 위로 향하여 노려보는 시선의 특징을 갖고 있다.
연구 결과 디지털 눈 콘텐츠에 있어서 총 4개의 감성표현 요소인 눈매, 시선, 홍채 크기, 특수 효과에 의해 감성을 표현하고 해석하는 것으로 나타났다. ‘Happy’의 경우 반달 웃음, 눈웃음과 같은 눈매가 중요한 역할을 하며, 매우 빠르게 반짝이는 효과가 많이 나타났다.
인형의 사용자들의 요구가 많았던 ‘사랑’이라는 감성의 특성상 그 의미에 가까운 하트 심볼이 표기되는 것이 효과적인 것으로 나타났다.
후속연구
‘Happy’의 경우 행복이나 즐거움을 기반으로 하지만, 사랑에 가까운 감정으로 해석했으며 ‘Relaxed’는 편안, 만족보다는 졸린, 나른 한에 가깝게 평가하였다. 따라서 이와 같은 한계점을 추후 가이드라인을 기반으로 콘텐츠에 적용 검증할 계획이다.
특히, 눈썹의 자연스러운 움직임이나 눈 준변의 근육의 움직임과 주름 등이 감성 표현에 영향을 미친다. 따라서, 눈으로 제한된 범위는 눈에 대한 세부적이고 정교한 감성 표현의 연구적 가치를 갖지만, 추후 다른 주변의 요소와 관련 연구가 필요하다. 또한 인형이라는 제품의 특성상 사용자가 생각하는 감성이 보편적인 감성과 다소 차이가 있다.
특히, 엔터테인먼트 분야에서 최첨단 기술을 활용한 스마트 인형 개발을 위한 디지털 눈 콘텐츠에 초점을 맞추어 연구하였다. 본 논문에서 연구된 결과는 스마트 인형뿐만이 아니라, 로봇이나 애니메이션 등과 같은 디지털 콘텐츠에서 감성을 표현하고 얼굴 표정을 완성하는 가이드라인 역할을 할 것으로 기대된다.
본 연구 결과는 다양한 디지털 콘텐츠에서 눈에 대한 감성 표현과 적용에 도움을 줄 것으로 기대된다. 앞으로 지속적으로 등장하게 될 로보틱스 기반의 디지털 콘텐츠에서 실재감을 나타내고 감성 커뮤니케이션을 개발하는데 중요한 역할을 할 수 있는 눈에 대한 감성 표현의 토대가 될 것이다.
본 연구에서 눈썹과 같은 눈 주변의 다른 요소를 배제하고 눈만으로 감성 표현을 논할 때의 직관적인 감성 이해와 풍부한 표현에 대한 한계점이 있었다. 특히, 눈썹의 자연스러운 움직임이나 눈 준변의 근육의 움직임과 주름 등이 감성 표현에 영향을 미친다.
본 연구 결과는 다양한 디지털 콘텐츠에서 눈에 대한 감성 표현과 적용에 도움을 줄 것으로 기대된다. 앞으로 지속적으로 등장하게 될 로보틱스 기반의 디지털 콘텐츠에서 실재감을 나타내고 감성 커뮤니케이션을 개발하는데 중요한 역할을 할 수 있는 눈에 대한 감성 표현의 토대가 될 것이다.
또한 인형이라는 제품의 특성상 사용자가 생각하는 감성이 보편적인 감성과 다소 차이가 있다. 적 가치를 갖지만, 추후 다른 주변의 요소와 관련 연구가 필요하다. 또한 인형이라는 제품의 특성상 사용자가 생각하는 감성이 보편적인 감성과 다소 차이가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
동공의 특징은?
동공은 무자극 상태에서 자극이 주어졌을 시에 확장되며 중립적인 자극보다 감성적인 자극을 느꼈을 때 보다 확장된다. 또한 감성적으로 긍정적인 상태에 놓여있을 때보다 부정적으로 느꼈을 때 더욱 확대된다고 보고 되었다[11].
눈 깜박임이란?
눈 깜박임은 사람의 감성에 따른 생체적 반응으로 부정, 초조, 흥분, 슬픔과 같은 감성을 느꼈을 때 빈도가 증가하고 긍정적인 자극을 느꼈을 시에는 빈도가 감소한다[16]. 애니메이션에서는 주로 상황에 따른 반응으로 표현되어 주로 한 응시점에서 다른 방향으로 시선을 옮길 때 눈을 깜빡인다.
자신의 감성을 비언어적으로 표현하는 방법은 무엇이 있는가?
사람은 자신의 감성을 표현하기 위해 다양한 비언어적 표현을 한다. 자신의 신체를 활용한 몸짓, 얼굴 표정과 기호, 이미지를 활용한 표현 등 많은 방법이 있다. 그 중 얼굴 표정은 내적 상태를 반영하여 감성을 표현하는데 있어서 언어를 제외한 가장 강력하고 복잡한 신호이다.
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