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- 저자 : 조아영(Ayoung Jo) (검색결과 4 건)
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조아영(Ayoung Cho),이현우(Hyunwoo Lee),우진철(Jincheol Woo),조영호(Youngho Jo),황민철(Mincheol Whang) 한국HCI학회 2017 한국HCI학회 학술대회 Vol.2017 No.2
인간의 생체 리듬은 정서와 행동에 영향을 미친다. 또한 인간의 인지 프로세스는 환경-몸-뇌의 상호작용을 통해 이루어진다. 본 연구에서는 라이프로깅을 통해 개인의 일상 생활을 추적하여 정서를 대표하는 심장반응과 행동을 대표하는 생활패턴 사이의 인과관계를 파악하고자 한다. 심장반응은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 심탄도를 통해 측정하였고, 생활패턴은 GPS 를 기반으로 분석되었다. 실험은 피험자 4 명을 대상으로 하루 동안의 라이프로그 데이터를 수집하였으며 경로분석을 실시하였다. 그 결과 개인마다 심장반응과 생활패턴의 인과관계를 도출하였다. 본 연구는 개인의 생체 리듬의 내적 요인과 외적 요인의 관계성을 파악하는데 기초 연구로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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실시간 Social Distance 추적에 의한 감성 상호작용 인식 기술 개발
이현우,우진철,조아영,조영호,황민철,Lee, Hyunwoo,Woo, Jincheol,Cho, Ayoung,Jo, Youngho,Whang, Mincheol 한국감성과학회 2017 감성과학 Vol.20 No.3
본 연구는 비콘 기반의 웨어러블 디바이스를 통해 Social Distance로부터 감성 상호작용을 인식하기 위한 기술을 개발하였다. 인식된 상호작용은 Photoplethysmogram(PPG)로부터 추정된 심혈관 동시성과 비교하여 평가되었다. 상호작용은 Social Distance가 일정 시간 이상 유지되었을 경우 인식되었으며, 심혈관 동시성은 PPG로부터 계산된 Beats Per Minute(BPM) 간의 상관분석을 통해 추정되었다. Social Distance로부터 유효한 상호작용을 인식하기 위한 유지시간을 결정하기 위해 상호작용 대상일 때와 아닐 때의 심혈관 동시성에 대해 Mann-Whitney U test를 실시하였다. 15개 집단(집단 당 2명)이 실험에 참여하였으며, 이들은 일상생활에서 비콘 및 PPG 웨어러블 디바이스를 착용하도록 요청받았다. 그 결과, 본 연구에서 인식한 상호작용 대상은 더 높은 심혈관 동시성을 보이는 것으로 나타났으며, 유효 상호작용 시간은 통계적 유의차를 보이는 11초로 결정되었다(p=.045). 결과적으로 실 공간에서의 사회관계망에 대한 실시간 측정과 평가를 할 가능성을 높였다. This study developed a method which recognizes emotional interactions from the social distance by a beacon wearable device. The recognized interaction was evaluated by comparing with the cardiovascular synchrony from photoplethysmogram (PPG). The interaction was recognized when social distance was maintained for a certain period of time. The cardiovascular synchrony was estimated by correlation anaysis between beat per minute (BPM) from PPG. The maintenance time was determined by Mann-Whitney U test between the cardiovascular synchrony of interaction and non-interaction groups. Fifteen groups (2 persons per a group) participated in the experiment and they were asked to wear the beacon and PPG wearable devices in daily life. Experimental results showed that the interaction groups had more higher cardiovascular synchrony than non-interaction groups and the significant interaction time was determined to be 11 seconds (p=.045). Consequently, the real-time measurement and evaluation of the social network in real space was expected to be improved.
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라이프로깅 데이터를 이용한 소셜 네트워크 그룹 생성 시스템
조영호(Youngho Jo),우진철(Jincheol Woo),이현우(Hyunwoo Lee),조아영(Ayoung Cho),황민철(Mincheol Whang) 한국HCI학회 2017 한국HCI학회 논문지 Vol.12 No.2
스마트폰과 웨어러블 기기의 발달로 다양한 라이프로깅 서비스와 클라우드 서비스가 제공되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 인터넷상에서 개인의 일상을 공유해 친구들에게 근황을 알리고 새로운 인간관계를 형성하도록 한다. 라이프로깅 관련 연구들이 활발하게 이뤄지고 있지만 소셜 네트워크 서비스 시대의 라이프로깅은 단순한 기억의 확장을 넘어 사회적 관계를 제시해야 한다. 또한 사회적 이슈인 개인정보 보호를 위해 익명성이 보장되어야 한다. 본 연구는 일상생활에서 얻어지는 라이프로깅 데이터를 이용해 소셜 네트워크 그룹을 생성하는 시스템을 제안한다. 소셜 네트워크 그룹은 비슷한 감성 성향의 사람들을 범주화함으로써 사회적 관계를 제공한다. 이때, 익명성 보장을 위해 타인을 식별할 수 없도록 한다. 소셜 그룹의 대표 감성과 비슷한 소셜 그룹들을 범주화해서 확장된 소셜 네트워크 그룹을 만들 수 있다. 소셜 그룹간의 네트워크로 확장되면 대표 감성과 행동 양식을 분석해 대중의 패턴과 트렌드를 추론할 수 있는 기초데이터를 제공할 수 있다. Various life-logging based on cloud service have developed social network according to the advanced technology of smartphone and wearable device. Daily digital life on social networks has been shared information and emotion and developed new social relationships. Recent life-logging has required social relationships beyond extension of personal memory and anonymity for privacy protection. This study is to determine social network group by using life-logging data obtained in daily lives and to categorize emotion behavior with anonymity guarantee. Social network group was defined by grouping similar representative emotional behavior. The public"s patterns and trends was able to be inferred by analyzing representative emotion and behavior of the social groups network.
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