게임의 몰입도 증가를 위해 감성 모델에 기반을 둔 시각적 콘텐츠의 감성 강화 기법
Enhancing Emotion of Visual Contents Based on Emotion Model For Elevating Absorption Degree of Games
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초록
게임에 대한 몰입도는 게임의 성공을 좌우하는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 심리학과 감성 공학에서 검증된 감성 모델을 기반으로 하여 콘텐츠의 감성을 강화시켜서 시각적 콘텐츠의 몰입도를 향상시키는 방법을 개발하고 사용자 테스트를 통해서 그 몰입도 향상을 검증한다. 몰입도 향상을 위해서 영상을 추상화하고 분할하여 사용자가 선택적으로 콘텐츠의 일부분의 감성을 변화시키는 기술을 개발한다. 이 방법은 게임 콘텐츠뿐만 아니라 다른 시각적인 콘텐츠에 적용시켜 몰입도를 향상시키는 데 사용될 수 있다.
Abstract
Absorption degree for a game is one of the key factors in developing a game. In this paper, we enhance emotion of contents based on the emotion models established in psychology and Kansei engineering and verify our method by a user test. To our purpose, we present a scheme that enables users to selectively adapt the emotions of the components of visual contents using a convenient image segmentation, which is supported by an abstraction algorithm. This method can be applied to a variety of visual contents such as images, movies and animations.
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