산업의 각 분야에서 사용자에 대한 감성적 접근이 중요시되어 가는 추세 속에서 본 연구는 인터페이스 디자인에 스토리텔링을 적용시킴으로써 사용자들의 감성적 경험에 대한 새로운 개선 방안을 제시하고 검증 하고자 하였다. 80명의 사용자들을 대상으로 연구한 결과 사용자들은 스토리텔링을 적용한 인터페이스에서 더 많은 감성적 경험을 하는 것으로 나타났다. 또한 스토리텔링을 적용한 인터페이스에 대해 더 높은 만족도와 사용 편리성을 표시하였다. 그리고 이러한 결과는 사용자의 감성 강도에 따라 다르게 표현되었는데, 감성 강도가 높은 사용자들은 스토리텔링을 적용한 인터페이스에서 감성 강도가 낮은 사용자들에 비해 더 강한 감성적 경험을 하고 더 높은 수준의 만족도를 표시하는 것으로 나타났다.
감성 분석은 블로그와 트위터 같은 다양한 소셜 미디어에서 사용자들이 표현하는 감정의 종류를 분석하고 추출하는 연구이다. 현재 감성 분석 연구는 꾸준히 계속되고 있지만, 한국어의 감성 분석 평가 집합은 아직 없다. 본 논문에서는 감성 분석을 평가할 수 있는 평가집합을 구축한다. 평가집합에서는 사용자의 감성에 대한 극성뿐만 아니라 감성의 종류와 강도까지 고려한 평가집합을 구축하였다. 이를 위해 감성의 종류는 긍정에서 7가지의 범주와 부정에서 15가지의 범주를 나누고, 각 범주별로 1~3까지의 강도를 설정하였다. 또한 각 범주에 속하는 어휘에 대해서도 1~3까지의 강도를 설정하였다. 평가집합의 데이터는 다양한 소셜 미디어에서 3,270 문장을 추출하여 구축하였으며, 각 문장에 대해 5 명이 감성의 종류와 강도를 태깅하였다. 구축한 평가집합에서 5명의 일치도는 극성의 경우 93 %, 감성의 종류는 70 %, 강도는 58 % 로 나타났다. 이는 독일어와 스페인어의 평가 집합 보다 일치도가 높게 나타났다. 이 결과는 제안한 평가 집합이 신뢰할 만한 자원으로 다른 감성 분석 시스템의 평가데이터로 사용될 수 있음을 보여준다.
인간의 감성은 감정과는 구분되는 심리적 현상으로 감정이 강도가 높으며 생리적, 신체적 반응을 동반하는데 비하여, 감성은 강도가 낮으며 겉으로 나타나는 생리적 변화가 없다. 감정은 외부의 감각자극에 대하여 두뇌에서 단계적인 정보처리의 결과로 나타나지만 감성은 반사적이고 직관적으로 발생된다. 감정은 대상에 대하여 여러사람이 동일한 반응을 보이는 공통성과 객과성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에 대해서도 개인에 따라 다양하게 나타나며 시간과 환경에 따라 변화한다. 감정은 두뇌에서 cortex와 관련이 있으나 감성은 limbic system과 관련이 있다. 이러한 감성의 특성과 발생과정의 이해는 앞으로 감성을 연구하는 방법의 결정에 중요한 자료하 된다. 감성은 개인의 생활경험에 의한 기억이 limbic system 에 형성되어 감각정보에 대한 반응을 하게 되며, limbic system은 hypothalamus와 밀접한 관계를 갖고 있어, 감성의 측정평가를 위해서는 생활경험에 영향을 미치는 제반 요인들의 파악과 함께 자율신경계의 반응을 측정할 수 있는 방법의 개바이 요구된다.
인간의 감성은 감정과는 구분되는 심리적 현상으로, 감정이 강도가 높으며 생리적, 신체적 반응을 동반하는데 비하여, 감성은 강도가 낮으며 겉으로 나타나는 생리적 변화가 없다. 감정은 외부의 감각자극에 대하여 두뇌에서 단계적인 정보처리의 결과로 나타나지만 감성은 반사적이고 직관적으로 발생된다. 감정은 하나의 대상에 대하여 여러사람이 유사한 반응을 보이는 공통성과 객관성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에 대해서도 개인에 따라 다양하게 나타나며 시간과 환경에 따하서도 변화한다. 감정은 일반성, 객관성, 반복성과 같은 학문적 연구대상으로서의 조건을 만족시키고 있으나, 감성은 그 특성이 학문이나 연구의 대상이 되기 위한 조건들을 충족시키지 못하며, 따라서 연구대상으로 인정받지 못하고 있다. 감성이 감정에 비하여 가장 두드러지는 점은 감정의 종류가 외부자극의 종류에 따라 결정되어지는 반면 감성의 발생은 개인의 재부상태, 즉 생활경험에 의한 기억에 의존한다는 점이다. 감성의 개인성, 변화성, 불확실성, 애매모호성등을 설명할 수 있기 위해서는 기존의 학문이 갖는 폐쇄성에서 벗어나 보다 많은 변수를 체계적이고 다각적으로 고려하는 새로운 접근이 필요하다. 학문과 연구대상에 대한 조건의 확대가 요구된다고 할 수 있다. 개인의 감성은 해당 시점에서 개인이 갖고 있는 심리상태와 함깨 연령, 성별, 교육정도, 건강상태와 같은 개인요소뿐만 아니라 개인의 의식과 생활에 영향을 미치는 가정과 사회특성, 나아가 전통과 관습, 종교, 환경등와 같은 문화적 특성에 의해서도 변화된다. 그리고 이들 요소들을 개인이 처한 상황에 따라 영향의 정도가 다양하게 변화한다. 많은 요인들에 의하여 다양하게 변화되는 감성은 감성의 영향을 받는 생활환경과 결합되고, 생활경험을 중심으로 한 기억은 두뇌의 Limbic system은 자율신경계를 조절하는 hypothalamus와 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서 감성의 측정평가를 위해서는 생활경험에 영향을 미치는 제반 요인들의 파악과 함께 자율신경계의 반응을 측정할 수 있는 방법의 개발이 요구된다.
산업의 각 분야에서 사용자에 대한 감성적 접근이 중요시되어 가는 추세 속에서 소비 경향에 영향을 주는 핵심 요인으로 단순한 기능을 넘어서는 감성적 요인이 크게 대두되고 있다. 하지만 인터페이스에 관련된 대부분의 연구들이 아직 논리적 정보설계와 사용자의 인지적 반응에만 중점을 두고 있을 뿐이다. 본 연구는 사용자 인터페이스에 스토리텔링을 적용시킴으로써 사용자들의 감성적 경험에 대한 새로운 개선 방안을 제시하고 검증 하고자 하였다. 80명의 실험참가자들을 대상으로 논리적 접근 방식을 적용한 두 종류의 인터페이스들과 스토리텔링 방식을 적용한 두 종류의 인터페이스들을 사용하게 한 후 실험참가자들의 감성적 경험, 만족도, 편리성을 측정하였다. 실험 결과, 사용자들은 스토리텔링을 적용한 인터페이스에 대해 더 높은 감성적경험, 만족도와 사용 편리성을 표시하였다. 또한 이러한 결과는 사용자의 개인의 감성강도에 따라 더욱 뚜렷이 나타났다. 감성 강도가 높은 사용자들은 스토리텔링을 적용한 인터페이스에서 감성 강도가 낮은 사용자들에 비해 더 강한 감성적 경험을 하고 더 높은 수준의 만족도를 표시하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 SNS 활용에 있어 사용자 언어 간 감성의 평균차이가 있는지를 검증하는 것이다. 가장 많이 이용되는 SNS 중 하나인 트위터를 대상으로, 영어, 독일어, 러시아어, 스페인어, 터키어 및 네덜란드어 등 6개 언어로 작성된 약 2억 개 트윗을 스트리밍 API를 이용하여 수집하였으며, SentiStrength를 이용하여 주관적/객관적 비율, 감성강도, 긍정/부정 비율, 리트윗 횟수 및 경계불투과도 등에 대한 분석을 시행하고, 트위터를 통한 감성표현의 경향성과 변동을 파악하였다. 분석결과, 언어권에 따라 주관적/객관적 트윗 비율과 긍정/부정 트윗 비율이 각각 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.001). 또한, 언어의 종류는 감성강도와 경계 불투과도 그리고 리트윗 횟수에 통계적으로 유의한(p<0.001) 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 SNS를 활용한 감성분석에 있어 언어, 문화 별 경향성 및 수준차이를 반드시 고려하여야 한다는 것을 보여준다.
본 연구의 목적은 첫째, 학생들이 과학적 관찰 및 규칙 발견 활동을 수행할 때 나타나는 과학적 감성 단어의 유형과 빈도, 강도를 분석하고, 둘째, 과학 지식 생성력과 과학적 감성지수(ISE)와의 상관관계를 밝히는 것이다. 이를 위해 연구에서는 먼저 선행 연구를 고찰하여 과학적 감성을 정의하고, 효과적인 지식 생성 활동을 위해 겨울눈과 화석 관찰, 씨앗과 암석 분류의 4개의 과제를 개발하였다. 연구대상은 교원양성대학교 4학년 학생 161명으로 하였다. 피험자들은 각 과제를 수행하면서 인지적 사고과정과 느낀 과학적 감성을 기록하고 형용사 이모티콘 척도 용지에 자신의 감성 강도를 나타내었다. 연구 결과, 관찰 활동에서는 '흥미-수용-사랑-거부' 의 순으로 감성유형이 나타났고, 규칙성 발견 활동에서는 '흥미-거부-수용-기대' 의 순으로 감성유형이 나타났다 각각의 감성 단어 빈도는 감성 강도와 통계적으로 상관관계가 있었다. 과학적 감성 빈도(FSE)와 과학적 감성 강도(SSE)를 곱한 과학적 감성지수(ISE)는 과학적 감성능력을 나타내는 하나의 지표로서 과학 지식 생성력과 높은 정적인 상관관계를 가진다. 개별적인 과학적 감성 지수에서는 '수용-사랑-슬픔-흥미' 순으로 과학 지식 생성력과 정적인 상관관계를 나타낸다.
트위터 감성 분석은 트윗글의 감성을 긍정과 부정으로 분류하는 작업이다. 이 연구에서는 SentiWordNet(SWN) 감성 사전에 기반한 트윗글 감성 분석을 다룬다. SWN은 전체 영어 단어에 대해 단어의 의미별로 긍정, 부정의 감성 강도를 저장해 둔 감성 사전이다. 기존 SWN 기반 감성 분석 연구들은 문서에 출현하는 각 용어의 감성을 SWN으로부터 결정한 다음 이를 바탕으로 문서 전체의 감성을 결정하였는데, 그 방법들이 매우 다양하다. 예를 들어, 한 용어의 감성 결정 시 해당 용어의 SWN 내 의미별 긍정, 부정 감성 강도 차이들의 평균을 계산하거나 긍정과 부정 각각의 감성 강도 평균 혹은 최대값을 구하기도 하며, 문서 전체의 감성을 결정하는 경우에도 문서 내 용어들의 감성 값들에 대해 평균 혹은 최대값을 취하기도 하였다. 또한 SWN 내 형용사, 동사, 명사, 부사의 품사 집합 전체 혹은 특정 부분집합에 대해 위의 감성 결정 작업을 적용하기도 한다. 이처럼 기존 연구에서는 SWN 기반의 다양한 감성 자질 추출 절차가 시도되고 있으나 이들 자질 추출 기법 전반에 대한 성능 비교 연구는 찾기 힘들다. 이 연구에서는 SWN을 트위터 감성 분석에 활용하는 다양한 방법들을 일반화하는 절차들을 소개하고 각 방법들의 성능 비교 및 분석 결과를 제시한다.
감성분석은 최근 오피니언 마이닝에서 주목받고 있는 분야로써, 특정 주제, 상품, 유명인사 등에 대한 사람들의 반응을 긍정 또는 부정으로 구분하거나 점수를 이용하여 긍정 또는 부정의 강도를 분석하는데 이용되고 있다. PMI(pointwise mutual information)와 SO-PMI(semantic orientation from pointwise mutual information)는 비교적 빠르고 간편하게 극성을 판단할 수 있다는 장점이 있지만, 어휘와 기준 어휘 사이의 극성 값이 넓은 범위를 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 일상적인 언어 사용 환경에서 나타나는 어휘로부터 감성을 분석하고자 하였다. 특히 어휘의 극성 값 편차로 인해 나타날 수 있는 어려움을 보완하기 위해 NPMI(normalized pointwise mutual information)를 이용하여 어휘의 감성을 분석하였다. PMI와 NPMI를 비교 분석한 결과 어휘의 감성 강도를 나타내는 데 있어서 밀집도에서 큰 차이를 보였다.
본 연구에서는 감성노동자인 호텔서비스 종사자를 대상으로 감성노동이 서비스몰입과 고객지향성에 미치는 영향을 파악해 보고자 하였으며, 이들 관계에서 상사의 감성지능의 조절효과를 살펴봄으로써 호텔기업 감성노동 연구의 이론적 실무적 시사점을 제공하고자 하였다. 편의표본추출을 통해 318부의 설문지를 호텔 종사자를 대상으로 회수하였으며, 결측치가 있는 자료를 제외하고 297부를 활용하였다. SPSS 18.0을 통해 자료 분석을 실시하였으며 분석결과는 아래와 같다. 첫째, 감성노동은 이론적 고찰을 통해 감정부조화, 감정빈도, 감정다양성, 감정강도의 하위요인으로 구분하였으며 그 중 감정부조화와 감정강도는 서비스몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 종사자의 서비스몰입이 고객지향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 감성노동 요인중 감성 강도를 제외한 나머지 요인 모두 고객지향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 감정부조화는 고객지향성에 부(-)의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났고, 감정빈도와 감정다양성은 정(+)의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 감성노동과 고객지향성의 관계에 있어 상사의 감성지능은 감정부조화와의 상호작용효과를 제외하고는 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 지속적이고 체계적인 교육훈련을 통하여 감성노동에 대한 관리가 필요하며, 감성노동을 긍정적인 방향으로 유도할 수 있도록 제도적 절차 마련이 필요하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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