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표제지
목차
Ⅰ. 들어가며 4
1. 감성 컴퓨팅(Affective Computing)의 개념 5
2. 감성 측정 도구 8
3. 교육 분야에서 감성 컴퓨팅 연구 동향 16
Ⅱ. 감성 컴퓨팅의 교육적 활용 사례 20
1. 소셜 로봇(Social Robot) 21
2. 코그니토이 28
3. T-EDUCO 30
4. SPRING 34
5. AttentiveLearner 37
6. CERT 39
Ⅲ. 전망과 과제 41
전망 42
과제 43
판권기 46
〈표 1〉 감성 컴퓨팅 국내연구 사례(교육 분야) 18
[그림 1] 감정을 인식하는 다양한 방식(Tao & Tan, 2001) 5
[그림 2] 감성 정보 처리과정(Tao & Tan, 2001) 6
[그림 3] 학습에서 감성의 역동성 모델(Kort, Reilly, & Picard, 2001) 7
[그림 4] 다양한 도구를 활용한 감성 인식 시스템(Wu, Huang, Hwang, 2016) 8
[그림 5] Facial EMG의 활용 9
[그림 6] FACS의 활용 9
[그림 7] Face Reader 10
[그림 8] GSR 기능을 가진 반지, 팔찌, 신발 11
[그림 9] 웨어러블 팔찌 Feel 12
[그림 10] HeartPhone의 프로토타입(Poh, Kim, Goessling, & Swenson, 2009) 12
[그림 11] 감성인식 장치 Neuronicle(좌), Neuronicle 착용 후 e-러닝 학습(우)(신민철, 정경석, 최용석, 2012) 13
[그림 12] Moodies Emotion Analytics(안드로이드 어플리케이션) 14
[그림 13] PANAS(Positive Affect and Negative Affect Schedule) 14
[그림 14] SAM(Self-Assessment Manikin) 15
[그림 15] 교육 분야에서 감성 컴퓨팅의 연도별 문헌 수(Wu, Huang, & Hwang, 2016) 16
[그림 16] 1997년부터 2013년까지의 연구 영역(Wu, Huang, & Hwang, 2016) 17
[그림 17] 감성 컴퓨팅 연구에서 활용되는 생리 신호와 도구의 비중(Wu, Huang, & Hwang, 2016) 17
[그림 18] 소셜 로봇 나오 21
[그림 19] 페퍼의 감정 표현 22
[그림 20] 페퍼를 활용한 포인트 획득 22
[그림 21] NAO를 활용한 수업 23
[그림 22] 싱가포르 교실에서 페퍼의 활용 24
[그림 23] STEM 교육에서 나오의 활용 25
[그림 24] 자폐 아동 치료를 위한 나오의 활용 25
[그림 25] 지보와 상호작용하는 학생 26
[그림 26] 가정에서 활용되는 버디 27
[그림 27] 코그니토이 28
[그림 28] 교실에서 코그니토이의 활용 29
[그림 29] T-EDUCE를 활용한 학습 장면 31
[그림 30] T-EDUCE의 아키텍처와 소통 흐름 31
[그림 31] 개별화된 콘텐츠를 제작하기 위한 도구(스페인어) 32
[그림 32] 개별화된 메시지 사례(스페인어) (a) 학생은 튜더에게 전자 우편 발송, (b) 학생은 튜더가 보낸 전자 우편 확인 32
[그림 33] 무들을 통해 튜더에게 제공되는 감성 로그 33
[그림 34] SPRING의 구성요소와 활용 장면 34
[그림 35] SPRING의 스마트폰 인터페이스 35
[그림 36] AttentiveLearner의 개요 37
[그림 37] AttentiveLearner의 비디오 재생 인터페이스 38
[그림 38] AttentiveLearner를 활용한 학습 장면 38
[그림 39] a) 일반적인 얼굴표정으로 프로그래밍된 FACS의 사례, 숫자는 행동 단위로 정의되고 얼굴 근육 한 개에 대응됨, b) CERT화면 39
[그림 40] 비디오에서 얼굴표정 추출 과정 40
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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