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TransMotion: 신체적 자기효능감 향상을 도와주는 머신러닝 기반의 발레체험 시스템에 관한 연구

TransMotion: A ML-based Ballet Experience System for the Enhancement of Physical Self-Efficacy

초록/요약

신체와 춤에 대한 인식은 시대에 따라 변화되어왔다. 21세기에 접어들며 신체를 활용한 예술 언어인 무용을 체험하는 과정에서 발견하게 되는 신체의 미적 가치와 신체적 자기효능감 향상에 대한 중요성이 대두되었다. ICT 기술의 발전으로 출현된 미디어아트는 다양한 방법으로 신체가 지닌 미적 가치를 발견하게 해주었다. 특히 최근 화두가 되고 있는 머신러닝 기술은 데이터 추론의 정확성과 확장성을 제시하며 그 가능성을 시사하고 있다. 이러한 새로운 기술들을 토대로 미술과 음악 분야에서는 다양한 연구들이 진행되고 있지만, 우리의 주체인 신체를 활용한 무용 분야에서의 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 간접적 발레 체험을 통해 신체의 미적 체험과 신체적 자기효능감을 향상시킬 수 있는 머신러닝 기반의 발레 동작 체험 시스템인 TransMotion을 제안한다. TransMotion은 신체의 Key points 데이터 기반의 학습을 통해 사용자의 포즈를 인식하고 그와 유사한 발레 동작으로 변환된 결과물을 시각적으로 제공하는 시스템이다. 제안하는 시스템은 개개인이 미처 인식하지 못했던 자신의 신체가 만들어 낼 수 있는 미적 가치를 경험하게 도와주며 결과적으로 신체적 자기효능감을 향상시키는데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 제안하는 시스템의 효과성 검증을 위해 20대 대학생 및 대학원생 30명을 대상으로 신체가 내포하고 있는 미적 가치를 포함한 신체적 자기효능감의 변화를 측정하는 실험을 진행하였으며, 본 시스템이 신체적 자기효능감 향상에 유의미한 영향을 끼쳤다는 것을 증명할 수 있었다. 본 연구를 통해 신체적 자기효능감을 향상시킬 수 있는 머신러닝 기반의 발레 체험 시스템을 제안했으며 이는 무용 교육, 무용 치료의 도구, 유아용 엔터테인먼트 도구 등의 연구에 활용될 수 있을 것이다.

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