제1장 감성공학이란 무엇인가
1.1 기능을 넘어 감성가치로
1.2 감성공학의 정의와 범위
1.3 감각·지각·인지·감정·감성
1.4 감성공학의 탄생과 발전
1.5 인간공학과 감성공학
1.6 감성어휘와 의미분별법
1.7 감성 데이터의 분석
1.8 생체신호를 이용한 감성측정
1.9 감성에서 설계요소로
1.10 감성공학의 대표 유형
1.11 제품·서비스 적용 사례
1.12 UX와 감성공학
1.13 AI 시대의 감성공학
1.14 감성공학 연구에서 주의할 점
1.15 감성공학의 미래
제2장 인간의 감성과 인지
2.1 인간을 정보처리자로 보기
2.2 감각과 다감각 경험
2.3 시각이 만드는 첫인상
2.4 청각과 제품 사운드
2.5 촉각·체성감각과 조작감
2.6 후각·미각과 기대
2.7 지각과 의미 형성
2.8 주의와 선택
2.9 작업기억·장기기억과 경험
2.10 감정의 차원적 이해
2.11 감정과 의사결정
2.12 인지부하·기대·맥락
2.13 감성의 개인차
2.14 연령·문화와 포용적 설계
2.15 감성에서 행동으로
제3장 감성공학의 연구방법과 실험설계
3.1 감성공학 연구의 기본 흐름
3.2 연구문제·연구공백·가설
3.3 변수와 조작적 정의
3.4 자극과 제품표본
3.5 참가자와 표본의 대표성
3.6 표본크기·검정력·파일럿
3.7 기본 실험설계의 선택
3.8 무작위화·균형화와 순서효과
3.9 실험환경과 표준화된 절차
3.10 주관적 척도와 응답설계
3.11 생체신호 측정설계
3.12 신뢰도와 타당도
3.13 자료품질·결측치·전처리
3.14 통계분석 계획과 해석
3.15 연구윤리와 IRB
제4장 감성어휘와 주관적 감성평가
4.1 감성어휘와 주관적 감성평가의 역할
4.2 연구범위와 어휘수집 계획
4.3 인터뷰와 포커스그룹에서 어휘 수집
4.4 리뷰·문헌·텍스트 자료에서 어휘 수집
4.5 감성어휘 정제와 대표어휘 선정
4.6 형용사쌍과 의미분별법
4.7 리커트형 문항과 응답범주 선택
4.8 설문문항과 전체 구성
4.9 사전조사와 인지적 인터뷰
4.10 응답편향과 조사운영
4.11 문화·언어의 동등성
4.12 신뢰도와 내적 일관성
4.13 타당도와 감성차원의 확인
4.14 감성공간과 제품 프로파일
4.15 주관평가·객관지표와 설계전환
제5장 감성 데이터의 통계분석
5.1 연구질문에서 분석계획까지
5.2 자료구조와 코드북
5.3 자료정제·기술통계·시각화
5.4 상관관계와 연관성
5.5 두 집단과 두 조건의 평균 비교
5.6 세 조건 이상의 평균 비교
5.7 두 요인과 상호작용
5.8 회귀분석과 범주형 설계변수
5.9 효과크기·신뢰구간·실질적 의미
5.10 다중비교·가정·투명한 보고
5.11 주성분분석과 요인분석
5.12 군집분석과 사용자·제품 세분화
5.13 판별·분류와 예측성능
5.14 수량화이론 I과 범주형 설계속성
5.15 결과를 설계 의사결정으로 전환하기
제6장 생체신호를 이용한 객관적 감성측정
6.1 생체신호가 필요한 이유와 답할 수 있는 질문
6.2 자율신경계와 각성·회복
6.3 생체신호 실험의 구조와 시간 동기화
6.4 ECG·심박수와 박동간격
6.5 HRV 시간영역 지표
6.6 HRV 주파수영역과 호흡의 영향
6.7 PPG와 웨어러블 측정
6.8 EDA의 tonic·phasic 반응
6.9 피부온도와 호흡
6.10 EMG와 안면근전도
6.11 센서 선택과 측정 프로토콜
6.12 아티팩트와 신호품질
6.13 전처리·정규화와 재현 가능한 보고
6.14 멀티모달 감성측정과 자료통합
6.15 해석의 한계·개인정보와 연구윤리
제7장 뇌신호와 감성측정
7.1 왜 뇌신호를 측정하는가
7.2 감성·인지와 분산된 뇌과정
7.3 EEG의 측정원리와 시간해상도
7.4 전극배치·참조와 기록조건
7.5 EEG 주파수대역과 시간-주파수 분석
7.6 alpha·theta·beta와 인지·감성 해석
7.7 전두 alpha 비대칭
7.8 ERP: 사건에 시간 정렬한 반응
7.9 EEG 아티팩트·전처리와 재현성
7.10 fNIRS의 측정원리와 신경혈관결합
7.11 옵토드·채널 배치와 HbO·HbR
7.12 fNIRS 실험설계·전처리와 분석
7.13 fNIRS 아티팩트와 전신생리
7.14 EEG·fNIRS 선택과 동시측정
7.15 해석의 한계·뇌정보 윤리와 보고
제8장 시선·표정·행동을 이용한 감성평가
8.1 행동과 비접촉 신호는 무엇을 보여 주는가
8.2 Eye tracking의 측정원리와 장비 선택
8.3 교정·검증과 자료품질
8.4 Fixation·saccade와 사건검출
8.5 AOI 지표와 분석단위
8.6 Scanpath와 탐색전략
8.7 Heatmap의 활용과 한계
8.8 동공크기와 눈깜박임
8.9 얼굴표정과 FACS
8.10 자동 얼굴분석과 감정라벨의 한계
8.11 자세·몸의 움직임과 제스처
8.12 음성과 준언어적 특징
8.13 행동관찰과 비접촉 현장연구
8.14 멀티모달 감성평가와 시간동기화
8.15 개인정보·편향·윤리와 보고
제9장 UX와 감성공학
9.1 UX의 범위: 기대·상호작용·기억
9.2 사용성과 UX는 어떻게 다른가
9.3 감성공학이 UX 설계에 기여하는 방식
9.4 인간중심설계의 반복 구조
9.5 HCI와 상호작용 품질
9.6 UX 연구계획과 방법의 삼각검증
9.7 사용자 인터뷰와 맥락적 관찰
9.8 사용성 테스트와 Think-Aloud
9.9 자료에 근거한 페르소나
9.10 사용자 여정지도와 Touchpoint
9.11 감성 UX의 측정과 해석
9.12 웹과 모바일 앱 UX
9.13 스마트제품과 AI의 UX
9.14 접근성과 포용적 UX
9.15 UX 윤리·다크패턴과 보고
제10장 감성공학에 의한 제품설계
10.1 감성측정에서 제품설계로
10.2 목표 감성과 성공기준 정의
10.3 제품영역과 표본의 경계
10.4 제품요소 분해와 속성 코딩
10.5 속성조합과 평가실험 설계
10.6 감성어휘와 설계속성의 연결
10.7 감성공학 Type I: 계층적 범주분류
10.8 감성공학 Type II: 시스템과 데이터베이스
10.9 감성공학 Type III: 수학적 관계모형
10.10 Type I·II·III와 하이브리드 설계지원
10.11 색채·형태·재질의 다감각 설계
10.12 조작감·햅틱과 제품 사운드
10.13 자동차·가전·포장의 적용
10.14 프로토타입 충실도와 반복검증
10.15 제약·윤리와 설계보고
제11장 감성품질·QFD와 서비스 감성공학
11.1 품질에서 감성품질로
11.2 VOC와 잠재적 감성요구
11.3 Kano 모델의 만족 비대칭
11.4 Kano 조사와 분류의 실제
11.5 QFD의 목적과 전개과정
11.6 품질의 집 구조와 읽는 법
11.7 감성요구와 품질특성의 연결
11.8 우선순위·목표값과 검증
11.9 서비스 경험과 고객여정
11.10 서비스 블루프린트와 접점 설계
11.11 서비스품질·만족·신뢰와 통제감
11.12 서비스 실패와 감성회복
11.13 의료·관광 서비스의 감성공학
11.14 금융·교육·디지털 서비스의 감성공학
11.15 통합평가·운영과 윤리
제12장 머신러닝을 이용한 감성인식
12.1 머신러닝과 감성인식 문제 정의
12.2 지도학습·비지도학습과 분류·회귀
12.3 분석단위·라벨과 표본 설계
12.4 전처리와 데이터 품질관리
12.5 특징추출과 특징표현
12.6 스케일링·특징선택과 PCA
12.7 학습·검증·시험 분할과 파이프라인
12.8 교차검증과 참가자 독립 평가
12.9 k-NN과 기준모형
12.10 SVM·Decision Tree와 Random Forest
12.11 혼동행렬과 오류비용
12.12 Accuracy·Precision·Recall과 F1
12.13 ROC·AUC·PR과 임계값
12.14 과적합·일반화와 재현가능성
12.15 운영·윤리와 인간 중심 감성인식
제13장 딥러닝과 멀티모달 감성인식
13.1 딥러닝과 감성인식의 문제정의
13.2 인공신경망의 표현학습과 학습과정
13.3 자료구조에 맞는 모델 선택
13.4 CNN과 공간·국소패턴 학습
13.5 RNN·LSTM과 시간적 감성 변화
13.6 Transformer와 Self-attention
13.7 얼굴영상 기반 감성인식
13.8 음성 기반 감성인식
13.9 텍스트 기반 감성분석
13.10 EEG·ECG·EDA의 딥러닝 표현
13.11 데이터 증강과 전이학습
13.12 멀티모달 정렬·불일치와 결측
13.13 Early·Late·Hybrid Fusion과 Attention
13.14 실시간 추론·평가와 운영조건
13.15 설명가능성·편향·개인정보와 윤리
제14장 생성형 AI와 인간-AI 상호작용
14.1 생성형 AI와 인간-AI 상호작용의 문제정의
14.2 생성형 AI의 출력과 오류
14.3 감성공학의 공동창작과 설계대안
14.4 대화형 AI의 UX
14.5 Affective Computing과 감성추론의 한계
14.6 의인화·사회적 단서와 감성적 인터페이스
14.7 신뢰의 형성과 신뢰보정
14.8 AI 수용·사용의도와 통제감
14.9 설명가능성·이해가능성과 불확실성
14.10 자동화 편향·알고리즘 회피와 신뢰회복
14.11 인간의 통제권과 Human-in-the-Loop
14.12 감성적 적응·개인화와 자율성
14.13 개인정보·생체정보와 금지·제한 맥락
14.14 편향·공정성·환각과 AI 위험관리
14.15 인간중심 평가·운영과 책임
제15장 감성공학 프로젝트와 미래
15.1 감성공학 프로젝트의 전체 지도
15.2 문제정의·연구주제·목표 사용자와 맥락
15.3 감성어휘와 경험목표의 구조화
15.4 제품·서비스 속성의 분해와 설계변수
15.5 연구질문·가설과 실험설계
15.6 주관평가·생체·뇌·행동 측정계획
15.7 데이터 관리·동기화·전처리와 품질
15.8 통계분석과 증거의 해석
15.9 머신러닝·딥러닝과 멀티모달 통합
15.10 감성모델 구축·검증과 불확실성
15.11 분석결과의 설계전환
15.12 프로토타입과 반복검증
15.13 연구보고서·재현성과 결과소통
15.14 스마트 모빌리티·로봇·디지털 헬스·공간컴퓨팅
15.15 초개인화·인간-AI 협력과 인간중심 원칙