[논문]스마트 글래스를 활용한 동공 데이터 수집과 사회감성 추정 기술

이동원; 문성철; 박상인; 김환진; 황민철

스마트 글래스를 활용한 동공 데이터 수집과 사회감성 추정 기술
Pupil Data Measurement and Social Emotion Inference Technology by using Smart Glasses 원문보기

이동원 ((주)스마트디아그노시스) , 문성철 (서울기술연구원) , 박상인 (한국과학기술연구원) , 김환진 ((주)스마트디아그노시스) , 황민철 (상명대학교)

본 연구에서는 적외선 카메라 기반의 비접촉식 측정 방법을 이용하여 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는데 그 목적이 있다. 실험에는 10명(남 6명, 여 4명, M ± SD = 24.17 ± 2.16세)의 피험자가 참여하였다. 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 과제는 얼굴 표정 모방 과제와 얼굴 표정 자발적 표현 과제로 구분되어 두 사람은 표정으로 상호작용하였고, 2번씩 반복 진행하며 적외선 카메라를 통해 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이동 평균 기법을 활용해 눈깜빡임 노이즈를 제거하고 동공 크기 개인차로 데이터 표준화를 진행하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.508 ± 1.278)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.681 ± 0.968) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(18) = -2.313, p = 0.033). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감의 유무를 추정하는 규칙을 정의하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 본 연구에서는 적외선 카메라 기반의 비접촉식 측정 방법을 이용하여 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회감성을 규칙을 정의해 객관적이고 정량적으로 추정하는데 그 목적이 있다. 향후 교우 관계 증진을 위한 훈련, 작업 성과 및 팀워크 증진을 위한 그룹원 구성 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것이라 생각된다.
본 연구는 적외선 카메라 기반의 비접촉식 측정 방법을 이용하여 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는 것을 목적으로 하였다.

제안 방법

하지만 공감하지 않은 경우에는 평상시보다 동공이 확장된 상태로 공감하지 않는 타인에 대해 대립각을 세우고 잠재적 위협에 대해 효과적으로 반응할 수 있도록 각성 상태를 유지하여야 하므로 자율신경계 반응에 영향을 받는 동공 크기가 확장한 패턴을 보인 것이라 판단된다.[18] 통계적 유의차를 보인 공감 유무의 동공 크기 데이터로 판별 분석을 진행하여 규칙을 도출하였다.
적외선 카메라로 녹화된 회색조 이미지(grayscale image)는 임계값을 이용한 이진화 처리(binary image) 및 원형 윤곽선 검출법(circular edge detection)을 활용하여 동공 데이터(x: 동공 중심 x좌표, y: 동공 중심 y좌표, 2r: 동공 지름 크기)를 수집하였다. 동공 데이터는 눈 깜빡임으로 인해서 연속적인 데이터 측정이 어렵기에 이동 평균 기법(moving average technique)을 활용해 1Hz 리샘플링 하였고, 개인차가 존재하기에 참조 구간의 동공 데이터로 표준화를 진행하였다. 이미지 및 신호 처리 과정은 그림 2와 같다.

대상 데이터

동공 영상은 PointGrey사(캐나다)의 GS3-U3-23S6M-C 적외선 카메라(infrared camera)를 통해 실험하는 동안 녹화하였다 (1920×1080, 13fps).
본 연구에는 10명(남 6명, 여 4명, M ± SD = 24.17 ± 2.16세)의 상명대학교 학생들이 실험에 참여하였다.
16세)의 상명대학교 학생들이 실험에 참여하였다. 실험에 영향을 줄 수 있는 중추신경계, 자율신경계, 시각계의 병력 및 가족력이 없는 실험참가자를 대상으로 하였다. 신체적 반응에 영향을 줄 수 있는 흡연, 음주 및 카페인 섭취 등은 실험 시작 24시간 전부터 금하였고, 충분한 수면을 취하도록 요청하여 피로를 최소화하였다.
동공 영상은 PointGrey사(캐나다)의 GS3-U3-23S6M-C 적외선 카메라(infrared camera)를 통해 실험하는 동안 녹화하였다 (1920×1080, 13fps). 적외선 카메라로 녹화된 회색조 이미지(grayscale image)는 임계값을 이용한 이진화 처리(binary image) 및 원형 윤곽선 검출법(circular edge detection)을 활용하여 동공 데이터(x: 동공 중심 x좌표, y: 동공 중심 y좌표, 2r: 동공 지름 크기)를 수집하였다. 동공 데이터는 눈 깜빡임으로 인해서 연속적인 데이터 측정이 어렵기에 이동 평균 기법(moving average technique)을 활용해 1Hz 리샘플링 하였고, 개인차가 존재하기에 참조 구간의 동공 데이터로 표준화를 진행하였다.

데이터처리

공감 유무에 따른 동공 크기 데이터로 규칙을 도출하기 위해 판별 분석을 진행하였다. 판별 함수 규칙은 75%의 판별력을 가지고 있다고 예측되었다.
얼굴 표정 모방 표현 과제와 얼굴 표정 자발적 표현 과제로 공감의 유무에 따른 동공 크기 데이터 수집하여 독립표본 t검정으로 통계적 유의성을 보이는지 확인하였고 판별 분석을 통해 규칙을 도출하였다. 본 연구를 통해 공감하지 않는 경우에 공감하는 경우보다 평상시 동공 크기를 기준으로 비교했을 때 통계적으로 유의미하게 더 확장된 패턴을 보이는 것으로 확인되었다.

이론/모형

얼굴 표정이 제시되는 디스플레이는 리더로 선정된 한 명만 볼 수 있도록 하였다. 얼굴 표정의 실험 자극은 Ekman의 6가지 기본 감성(anger, disgust, fear, joy, sadness, surprise) 사진을 활용하였다.[13] 공감 유무에 따라 과제는 얼굴 표정 모방 과제와 얼굴 표정 자발적 표현 과제로 구분되어 두 사람은 서로의 얼굴 표정을 모방하거나 스스로 표정을 지으면서 상호작용하였다.

성능/효과

공감 유무에 따른 동공 크기 데이터의 정규성 검증 (Shapiro-Wilk)을 진행한 결과, D(20) = 0.972, p = 0.796로 정규성을 만족하였다. 이에 독립표본 T 검증(independent t-test)으로 동공 크기 의 통계적 차이를 분석한 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.
얼굴 표정 모방 표현 과제와 얼굴 표정 자발적 표현 과제로 공감의 유무에 따른 동공 크기 데이터 수집하여 독립표본 t검정으로 통계적 유의성을 보이는지 확인하였고 판별 분석을 통해 규칙을 도출하였다. 본 연구를 통해 공감하지 않는 경우에 공감하는 경우보다 평상시 동공 크기를 기준으로 비교했을 때 통계적으로 유의미하게 더 확장된 패턴을 보이는 것으로 확인되었다. 이는 타인을 모방하는 과정으로 거울 뉴런이 작용하여 정서적 공감이 형성이 되고 일치감과 연대감을 갖게 되면서 평상시의 동공 크기와 거의 변함없는 안정적인 패턴을 보인 것으로 판단된다[15][17].
이에 독립표본 T 검증(independent t-test)으로 동공 크기 의 통계적 차이를 분석한 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.508 ± 1.278)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.681 ± 0.968) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(18) = -2.313, p = 0.033).

후속연구

본 연구에서 제안한 공감의 사회감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 다양한 사회 분야(교육, 비즈니스, 대인 상담, 감성 인식 훈련 등)에 활용도가 높을 것으로 기대되며, 향후 스마트 글래스에 현실 세계에 가상의 이미지를 정합해 보여주는 증강현실 (Augmented reality, AR) 기술과 같이 적용되면 다른 사람들과 관계를 맺는 것을 어려워하는 사람들에게 실시간으로 정보 제공을 할 수 있어 많은 도움이 될 수 있을 것이라 생각된다.
하지만 본 연구에서는 데이터 샘플 수가 부족하다는 한계점을 가지고 있다. 추후 연구에서는 결과에 대한 신뢰성과 도출된 규칙에 대한 검증력 확보를 위해 샘플 수를 늘려 연구를 진행하고자 한다.
하지만 본 연구에서는 데이터 샘플 수가 부족하다는 한계점을 가지고 있다. 추후 연구에서는 결과에 대한 신뢰성과 도출된 규칙에 대한 검증력 확보를 위해 샘플 수를 늘려 연구를 진행하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 적외선 카메라 기반의 비접촉식 측정 방법을 이용하여 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회감성을 규칙을 정의해 객관적이고 정량적으로 추정하는데 그 목적이 있다. 향후 교우 관계 증진을 위한 훈련, 작업 성과 및 팀워크 증진을 위한 그룹원 구성 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것이라 생각된다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

스마트 글래스를 활용한 동공 데이터 수집과 사회감성 추정 기술
Pupil Data Measurement and Social Emotion Inference Technology by using Smart Glasses 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

스마트 글래스를 활용한 동공 데이터 수집과 사회감성 추정 기술 Pupil Data Measurement and Social Emotion Inference Technology by using Smart Glasses 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

스마트 글래스를 활용한 동공 데이터 수집과 사회감성 추정 기술
Pupil Data Measurement and Social Emotion Inference Technology by using Smart Glasses 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper