KR20150133081A

KR20150133081A - 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법

Info

Publication number: KR20150133081A
Application number: KR1020140059957A
Authority: KR
Inventors: 신승섭; 이우리; 이유진; 황민철
Original assignee: 상명대학교서울산학협력단
Priority date: 2014-05-19
Filing date: 2014-05-19
Publication date: 2015-11-27

Abstract

심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법을 제시한다. 방법:은 복수의 사용자로부터 생리신호를 검출하는 단계; 상기 생리 신호에서 동기화 변수를 추출하는 단계; 상기 동기화 변수를 상호 비교하여 동기화 변수의 유사성을 평가하는 단계; 그리고 상기 유사성에 따라 복수의 사용자간 응집력 및 감성 공감 발생 여부를 판단하는 단계;를 포함한다.

Description

심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법{Measurement of empathy among people determining cardiac synchronization}

본 발명은 한 집단에서의 구성원 상호간의 감성적 동기를 판단하는 방법에 관한 것으로서 상세하게 맥파의 성분의 특징적 유사성 분류에 의해 특정 팀 내 구성원간의 응집력, 단결력 또는 공감의 정도를 판단하는 방법에 관한 것이다.

오감(五感)의 자극을 통하여 감성적 만족을 주는 서비스가 다양한 분야에서 요구되고 있다. 이러한 오감 자극에 기초하는 서비스의 경우, 고객이 어떠한 감성 상태인지를 미리 파악하는 것이 필요하다.

일반적으로 감성 인식에는 개인에게서 발생하는 감성 인식만을 초점으로 두고 있는데, 이러한 개인적 감성은 집단의 감성과는 확연하게 다르며, 다른 구성원의 감성에 영향을 주게 된다. 구성원의 감성에 따라 제3의 구성원이 다시 영향을 받는 복잡한 상, 하향적 감성 상태의 변화가 발생할 수 있다.

집단의 성격에 크게 영향을 받는 개인은 개인의 기본적인 긍/부정적 성향이나 의견과는 다른 집단적 성격에 영향은 받는 감성상태로 전환 될 가능성을 가지고 있다. 이에 따라, 개인의 감성상태를 인식하기 이전에 집단의 감성상태를 인식하는 것이 필요하다. 그러나 집단의 감성 상태는 매우 복잡하고 다양하며, 그에 대한 정의를 내리고 특징을 짓기 위해서 집단적 감성 유발 상황에 대한 실험과 증명이 필요하다.

집단의 감성을 인식하기 이전에 집단의 상태(특히, 구성원 간의 응집력, 단결력의 정도 / 구성원 간 공감의 정도)를 파악하면 집단의 감성을 판단하고 정량화하는데 도움이 될 수 있다. 집단의 상태를 판단하는데 있어 두 사람 이상의 생리적 반응이 얼마나 일치하는가를 확인하여 팀의 퍼포먼스를 예측한 연구결과나 상대방과의 공감과 연관이 있음을 밝혀낸 연구결과들이 있다.

BARSADE, S.G. and GIBSON, D.E., 1998. Group emotion: A view from top and bottom. Chenes, Christophe, Guillaume Chanel, Mohammad Soleymani, and Thierry Pun. 2013. Highlight Detection in Movie Scenes through Inter-Users, Physiological Linkage. Social Media Retrieval. : Springer. Forsyth, Donelson R. et al. 2008. 집단역학. 서울: 시그마프레스. Gottman John M. and Robert W. Levenson. 1988. "The Social Psychophysiology of Marriage.". Gottman John M. and Robert W. Levenson. 1986. "Assessing the Role of Emotion in Marriage." Behavioral Assessment, 8(1): 31-48. Hatfield Elaine, John T. Cacioppo, and Richard L. Rapson. 1993. "Emotional Contagion." Current Directions in Psychological Science, 2(3): 96-99. Henning RA, AG Armstead, and JK Ferris. 2009. "Social Psychophysiological Compliance in a Four-Person Research Team." Applied Ergonomics, 40(6): 1004-1010. Henning Robert Arthur, Wolfram Boucsein, and Monica Claudia Gil. 2001. "Social-physiological Compliance as a Determinant of Team Performance." International Journal of Psychophysiology, 40(3): 221-232. Jarvela S. et al. "Physiological Compliance of Dyadic Gaming Experience.". Levenson Robert W. and John M. Gottman. 1985. "Physiological and Affective Predictors of Change in Relationship Satisfaction." Journal of personality and social psychology, 49(1): 85. Levenson Robert W. and John M. Gottman. 1983. "Marital Interaction: Physiological Linkage and Affective Exchange." Journal of personality and social psychology, 45(3): 587. Levenson Robert W. and Anna M. Ruef. 1992. "Empathy: A Physiological Substrate." Journal of personality and social psychology, 63(2): 234. Myers David G. 2004. "Theories of Emotion." Psychology: Seventh Edition, New York, NY: Worth Publishers: 500. Soto Jose Angel and Robert W. Levenson. 2009. "Emotion Recognition Across Cultures: The Influence of Ethnicity on Empathic Accuracy and Physiological Linkage." Emotion, 9(6): 874. Le Bon, Gustave and 이재형. 2013. 군중심리. 서울: 문예.

본 발명은 다양한 생리적 반응의 동기화 정도 연산방법을 적용하여 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법 및 장치를 제공한다.

본 발명의 방법 및 장치는 동기화 정도의 차이를 통하여 집단 구성원 간의 응집력이 높고 낮음을 판단하고, 구성원 간의 공감의 정도가 원활한가 원활하지 않은가를 판단할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다.

본 발명은 두 사람 이상의 생리적 반응을 사용하여, 두 사람(혹은 그 이상의 인원들)간의 동기화 수치를 정량화 한다. 여기에서 정량화 된 수치는, 두 사람(혹은 그 이상의 인원들)에게서 더 좋은 협업의 정도를 예측할 수 있는 척도이며, 구성원 간 공감이 원활한가에 대한 판단이 될 수 있는 수치이다.

본 발명에 따른 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법:은

복수의 사용자로부터 생리신호를 검출하는 단계;

상기 생리 신호에서 동기화 변수를 추출하는 단계;

상기 동기화 변수를 상호 비교하여 동기화 변수의 유사성을 평가하는 단계; 그리고

상기 유사성에 따라 복수의 사용자간 응집력 및 감성 공감 발생 여부를 판단하는 단계;를 포함한다.

본 발명에 따른 시스템:은 상기 방법을 수행하는 것으로 사용자로부터 생리신호를 검출하는 센서와 이를 분석하는 시스템을 구비한다.

본 발명의 실시 예에 따르면, 상기 생리 신호는 PPG 이며, 상기 센서는 PPG 센서이다.

본 발명의 구체적인 실시 예에 따르면, 상기 PPG 신호에서 IDM(Instantaneous derivative matching), DA(Directional Agreement), 그리고 CC(Cross Correlation) 중의 적어도 어느 하나를 동기화 변수로서 추출한다.

본 발명은 사람의 맥파 신호를 이용하여, 두 사람 이상의 팀에서 볼 수 있는 결과가 좋을 것인가 나쁠 것인가를 예측하는 척도로 생리적 동기화 정도를 도출한다. 따라서, 여러 사람들이 소속된 팀의 생산성이나, 성과의 정도가 높고 낮음을 예측할 수 도 있다. 또한, 두 사람 이상의 사람들이 서로를 공감하고 있는가 공감하지 못하는가를 예측할 수 도 있다.

도1은 본 발명의 따른 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법의 기본적인 개념을 설명하는 흐름도이다.
도2는 본 발명의 따른 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법의 구체적인 일례를 설명하는 흐름도이다.
도3과 4는 본 발명의 따른 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법 에서 맥파(PPG)의 특정 신호의 특성을 비교해 보인다.

사람의 생리적 반응은 다양하며, 신체적 생리반응을 통하여 사람들의 다양한 상태를 예측하려는 시도가 다양하다. 예를 들어, 심박수의 변화 정도를 통하여 현재 사람의 감성 상태나, 건강에 대한 예측을 하는 연구가 있다. 또한, 개인의 뇌파의 반응들을 토대로 어떠한 인지적 과정이 있는가를 추측하는 사례도 다양하다.

생리적 반응을 통한 신체적 상태의 다양한 예측 중, 두 사람간의 생리적 반응이 얼마나 동기 정도를 이루는지를 확인을 하여, 타인들과의 협동의 정도를 판단하거나, 두 사람이 협업하였을 때의 성과가 높음, 낮음을 예측한 연구가 있다. 일상에서는 흔히, ‘호흡을 맞춘다.’ 는 말로 팀원이나 협업에 놓여있는 사람들간의 협동을 이끈다. 여기서의 호흡은 단순히 서로간의 행동이나 마음을 맞추는 것만이 아니라, 두 사람간의 생리적 변화의 동기적 반응 역시 맞추어지는 것으로 생각해 볼 수 있다.

본 발명은 사람의 맥파 신호를 이용하여, 한 조직이나 집단에서의 구성원간 응집력 및 감성 공감 발생 여부를 판단한다.

이하 첨부된 도면을 참고하면서, 본 발명에 따른 조직이나 집단에서의 구성원 간 응집력 및 감성 공감 발생 여부를 판단하는 방법 및 장치에 대한 실시 예를 설명한다.

도1은 본 발명에 따른 기본적인 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법의 흐름도이다. 도1에 도시된 바와 같이, 시작 단계에서 사용자로부터 생리신호 검출을 위한 준비를 한 후(S1), 복수의 사용자로부터 생리신호를 실시간 검출한다(S2). 검출된 생리신호를 처리하여 여기에서 동기화 변수를 추출한다(S3). 그 다음 단계에서 동기화 변수를 비교하여 그 유사성을 검토하고(S4), 결과로 얻어진 유사성을 비교 검토하여 사용자간의 응집력 및 감성 공감 발생 여부를 판단한다(S5).

구체적으로 본 발명의 한 실시 예에서는 생리신호로서 PPG(Photoplethysmography, 맥파)를 이용하며, 이를 통해서 사용자간의 생리적 동기화 여부를 판단하며, PPG로부터 IDM(Instantaneous derivative matching), DA(Directional Agreement), 그리고 CC(Cross Correlation)을 추출하여 이들을 이용해 사용자간 생리적 동기 여부를 판단할 수 있다.

도2를 참조하면서 보다 구체적인 동기화 여부를 판단하는 방법에 대해 살펴본다.

제1단계(S11)

제1단계에서, 측정 시스템에 연결된 센서를 사용자(구성원)들에게 착용시키고 시스템을 초기화한다.

제2단계(S21)

제2단계에서, 구성원(1~n, n: 자연수)들이 착용하고 있는 맥파 센서로부터 PPG를 실시간 검출한다.

여기에서 수집된 신호들을 일정 시간 간격을 두고 BPM(분당 맥박수, Beats per minutes)을 연산하여, 각 구성원들의 생리적 반응을 일정한 간격, 예를 들어 1초 간격을 두고 정량화한다.

집단의 상태를 판단하기에 앞서, 소정 시간, 예를 들어 1분 정도의 아무것도 하지 않는 즉, 구성원들 간의 인터렉션이 없는 상태에서 맥파신호를 검출하여 이를 기준(레퍼런스) 신호로 이용한다. 이후, 동일한 과업을 수행하거나 팀원들 간의 과업을 실시할 때 측정신호를 비교 신호 또는 현재 신호로 이용한다.

각각의 구성원들에게서 측정된 맥파의 1초당 추산되는 레퍼런스 BPM과 현재 신호 BPM을 1분 단위로 나누어 1분간의 BPM 수치간 동기화 정도를 계산하여 평균치를 계산한다. 여기서 사용되는 동기화 정도 연산은 총3가지 방법을 이용한다.

제3단계(S31)

수집된 신호들의 동기화 수치 연산에 있어서, 전술한 바와 같은 IDM, DA, CC를 이용한다.

a. IDM(Instantaneous derivative matching)

특정시간(1분 혹은 그 이상)동안 발생한 정규화된 두 사람의 신호 A, B 가 있으면(도3 참조), 신호들이 측정되는 매 순간의 기울기 값의 차로 얻어지는 수치의 평균이다. 즉, 신호 A, B에서, 신호 A의 특정 시점에서의 기울기 A1, A2, A3, A4에 대한 신호 B의 기울기 B1, B2, B3, B4의 차(A1-B1, A2-B2, A3-B3, A4-B4)의 차를 구하고 값의 평균을 구하여 이를 IDM 의 판단에 사용한다.

b. DA(Directional Agreement)

특정 시간(1분 혹은 그 이상) 동안 발생한 정규화된 두 사람의 신호 A, B가 있으면(도4 참조), A, B신호들이 측정되는 매 시간, 특정 구간에서 신호의 진행방향(기울기) 증감이 일치하는 비율을 평가한다. 도4를 참조하면, 신호A, B에서 A2-A1 구간과 B2-B1 구간이 동일하게 증가하여 상호 일치하고, A4-A3 구간은 증가인 반면 이에 동시간대의 B4-B3는 감소하여 불일치한다. 그리고 마지막의 A6-A5 구간과 B6-B5구간이 상호 동일하게 증가하여 일치한다. 이러한 예에서는 66.6%의 증감 일치로 평가된다.

c. CC(Cross Correlation)

특정시간(1분 또는 그 이상) 동안 발생한 정규화된 두 사람의 신호 A, B의 교차 상관계수 수치에 의해 동기화 여부를 평가한다.

위에서 설명된 IDM(Instantaneous derivative matching), DA(Directional Agreement), 그리고 CC(Cross Correlation)의 동기화 변수를 통하여 아래와 같이 평가한다.

가. IDM(Instantaneous derivative matching) 평가

레퍼런스 신호에 비교하여, 현재 신호가 작으면 “높은 동기화", 반대로 레퍼런스 신호에 비교하여, 현재 신호가 크면 "낮은 동기화"

나. DA(Directional Agreement) 평가

레퍼런스 신호에 비교하여, 현재 신호가 크면 “높은 동기화", 반대로 레퍼런스 신호에 비교하여, 현재 신호가 작으면 “낮은 동기화"

다. CC(Cross Correlation) 평가

상기된 3가지의 평가 결과를 종합하여, 집단상태 평가를 저장하고 이를 디스플레이한다.

전술한 3개의 변수가 동기화 정도의 높음, 낮음을 결정해 주면 3개의 변수에 대한 판단 결과를 종합하여, 현재 사람들의 동기화가 높음, 낮음을 알 수 있다. 동기화가 높을 때에는, 집단 구성원들 간의 좋은 팀워크, 높은 생산성 등을 예측할 수 있으며, 서로의 감성, 정서 등을 공감하거나 이해하기 쉬운 상태임을 알려준다. 또한, 동기화가 낮을 때에는 팀워크가 좋지 않고, 생산성이 낮을 수 있으며, 서로의 감성, 정서 등을 공감하거나 이해하기 어려운 상태임을 알려준다. 이를 통하여 본 시스템을 이용하는 한 팀의 구성원들이 서로를 얼마나 잘 믿고 이해하고 있는가를 판가름 하는 시스템으로 응용이 가능하다.

본 발명에 따른 평가 시스템은 생리신호를 검출하는 센서와 센서로부터의 신호를 처리하고 여기에서 동기화 변수를 추출 및 분석하는 시스템, 그리고 그 결과를 표시하는 디스플레이를 포함할 수 있다.

예를 들어, 시스템을 이용하여 생리적 반응의 동기화 정도가 낮으면, 높이기 위하여 더욱 다른 사람들을 이해하도록 노력하며, 높을 때는 서로를 이해하고 있는 마음을 통해 높은 성과를 기대하도록 한다.

본 발명은 사용자로부터 얻어진 생리신호에서 특정 변수를 추출하고, 이를 이용해 사용자 또는 구성원 간의 응집력 및 감성 공감 발생 여부를 판단할 수 있음을 제시한다.

본 발명은 상술한 실시 예에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상을 해치지 않는 범위 내에서 당업자에 의한 변형이 가능함은 물론이다. 따라서, 본 발명에서 권리를 청구하는 범위는 상세한 설명의 범위 내로 정해지는 것이 아니라 후술되는 청구범위와 이의 기술적 사상에 의해 한정될 것이다.

Claims

복수의 사용자로부터 생리신호를 검출하는 단계;
상기 생리 신호에서 동기화 변수를 추출하는 단계;
상기 동기화 변수를 상호 비교하여 동기화 변수의 유사성을 평가하는 단계; 그리고
상기 유사성에 따라 복수의 사용자간 응집력 및 감성 공감 발생을 판단하는 단계;를 포함하는 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 생리신호는 PPG 인 것을 특징으로 하는 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법.
제2항에 있어서,
상기 PPG 신호에서 IDM(Instantaneous derivative matching), DA(Directional Agreement), 그리고 CC(Cross Correlation) 중의 적어도 어느 하나를 동기화 변수로 추출하는 것을 특징으로 하는 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법.
제1항에 기재된 방법을 수행하는 것으로 사용자로부터 생리신호를 검출하는 센서와 이를 분석하는 시스템을 구비하는 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법.
제5항에 있어서,
상기 생리 신호는 PPG 이며, 상기 센서는 PPG 센서인 것을 특징으로 하는 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법.
제4항 또는 제5항에 있어서,
상기 시스템은 상기 PPG 신호에서 IDM(Instantaneous derivative matching), DA(Directional Agreement), 그리고 CC(Cross Correlation) 중의 적어도 어느 하나를 동기화 변수로 추출하는 것을 특징으로 하는 심장 동조를 통한 구성원간의 공감 측정 방법.