개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측정.분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 인간의 오감 즉 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 중 소비자의 구매 욕구에 많은 영향을 주는 시각(색)에 따른 감성상태의 패턴을 분류하기 위해 색채 심리를 다치오토마타 모델을 이용하여 입력 이벤트와 상태 사이의 관계를 활용하여 감성을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 심리 상태를 학습할 수 있도록 오토마타의 입력 값(색)에 따른 상태(감성상태)의 변화를 신경망 모델로 구현함으로서 색채에 대한 감성을 처리하였다.
제품에 대한 소비자의 평가는 제품이 나타내는 전반적인 특성에 대하여 이루어지며, 이 과정에서 인간의 오감이 모두 작용한다. 최근 대두되기 시작하고 있는 다감각 디자인은 형태와 색상을 중심으로 한 시각 중심의 디자인에 시각분만 아니라 청각과 후각 등의 감각요소를 추가하려는 시도를 하고 있다. 제품 디자인에 다감각을 활용하기 위해서는 복합적인 감각자극과 인간의 감성 사이의 관계가 명확하게 이해되어야 하며, 복합자극 이전에 시각 이외의 단순 감각자극에 의한 감성 변화에 대한 이해가 선행되어야 한다. 본 연구는 음향자극에 대한 감성변화를 평가하는 것을 목적으로 하였으며, 선별된 30개 음향을 대상으로 6쌍의 감성어휘를 이용하여 평가한 결과, 음향이 피실험자의 감성에 변화를 발생시키는 것을 확인하였다. 감성의 변화는 음향의 물리적 속성 분만 아니라 사용자 자신의 개인적, 사회적, 문화적 요인에 의해 차이를 보였으며, 이 결과는 감성의 개인적 속성을 확인시켜 주었다.
인간은 외부 자극 중 시각 및 청각 자극으로부터 가장 많은 정보를 받아들이며 감성이 유발된다. 지금까지의 제품 개발 과정에서 디자인은 시각적 이미지에 중점을 두고 제품에 대한 사람의 느낌을 긍정적으로 만들어주는 외형적 심미성을 추구하여 왔다. 그러나 증대하는 고객의 감성욕구를 충족시키기 위해 기존의 시각 단독 자극에 의한 방법은 한계가 있으며, 따라서 두 가지 이상의 자극을 동시에 제공하는 복합자극을 활용함으로써 고객의 감성만족을 극대화하는 제품 디자인이 필요하다. 본 연구는 이미지 스케일에 나타난 대표적은 8가지 색상과 음향을 함께 제시할 때 인간 감성의 변화를 파악하고 두 자극간 상호 관련성을 조사하였다. 실험결과 동일속성의 색상, 음향이 제시될 때 유발되는 감성은 요소자극과 동일한 속성을 따르며 감성크기가 감소하였고, 반대 속성의 자극이 제시될 때 가성 변화 방향은 청각(음향) 방향과 동일하고, 자극의 크기는 상반된 속성에 의해 가성의 상쇄현상을 보여주었다. 또한 피실험자를 정적, 동적인 성격으로 구분하여 분석한 결과 감성 변화에 차이를 보였으며 이 결과를 토대로 다감각 디자인을 위해 감성의 개인성도 고려해야 함을 알 수 있었다.
SNS의 확산으로 대중들은 제품, 서비스, 사회적 이슈 등 다양한 도메인에 대하여 자신의 기분이나 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 이에 따라 SNS를 분석하여 제품의 수요, TV 시청률, 주가 등의 다양한 현상을 예측하는 데 있어 감성분석을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 감성분석은 각 어휘에 대한 품사, 극성, 감성지수를 규정하고 있는 감성사전을 기반으로 이루어진다. 하지만 동일한 단어라도 도메인에 따라 중요도가 달라지기 때문에 도메인의 특성을 고려한 감성사전을 사용해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 도메인에 대하여 각각의 특성에 맞게 더욱 정확한 감성분석을 할 수 있도록 도메인 맞춤형 감성사전을 구축하는 기법을 제안한다. 도메인 별로 긍 / 부정 평가에 있어 중요한 척도가 되는 단어들을 도메인 감성어휘로 선별하여 목록을 구축하고, 각 감성어휘의 중요도에 따라 도메인 감성지수를 새롭게 정의하였다. 실험 결과, 평가 도메인에 적합한 감성사전이 다른 도메인의 감성사전 및 범용 감성사전보다 우수한 성능을 보였다. 이를 통해 도메인 맞춤형 감성사전 구축기법의 효용성을 확인하였다.
최근 소셜 네트워크 서비스가 보편화되면서, 이를 활용하여 사람들의 의견이나 감성 등을 파악하기 위한 감성분석 연구가 다양한 분야 진행되고 있다. 기존의 영화 관련 연구의 경우, 대부분이 영화평에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석을 하여, 영화에 대한 선호도를 파악하는 데 그쳤다. 사람의 감성은 단순 긍/부정이 아닌 다양한 감성으로 분류될 수 있는데 반해, 이분법적 감성분석은 영화의 평점 정보에서 손쉽게 얻을 수 있는 선호도와 유사한 분석을 하는데 그친다. 따라서 영화의 평점보다 다양하고 유용한 정보를 얻기 위해서는, 영화 리뷰를 세분화된 감성으로 분석하여 영화에 대해 느낀 감성을 다양한 기준으로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 Thayer 모델을 기반으로 감성 분류 기준을 세우고, 수집한 영화 관련 트윗을 이용하여 각 영화에 대해 대중이 느끼는 감성을 분석한다. 분석된 영화에 대한 감성 비율을 유클리드거리, 코사인유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 영화간의 유사도를 측정하였다. IMDB에서 제공하는 유사 영화 정보를 바탕으로 본 논문에서 제안하는 방식의 유용성을 검증하였다.
다양한 미디어에서 인물과 색채는 가장 중심적인 요소로서 활용되므로 인물의 표정에서 느껴지는 감성과 색채 자극에 대한 감성적 반응에 연구는 심리학 분야에서 각각 심도 있게 연구되어왔다. 본 연구에서는 감성 자극물로서의 얼굴 표정과 색채가 상호 작용을 하였을 때 이에 대한 감성적 반응에 대하여 조사하는데 그 목적이 있다. 즉, 인물의 표정과 배경 색상을 배치하였을 때 인물의 표정에서 느껴지는 감성이 어떻게 변하는지에 관한 실험 연구를 진행하여 이를 미디어에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 60명의 피실험자들을 대상으로 진행한 실험연구에서는 Ekman의 7가지의 universal facial expression 중 증오(Contempt)의 표정을 제외한 분노(Anger), 공포(Fear), 역겨움(Disgusting), 기쁨(Happiness), 슬픔(Sadness), 놀람(Surprising) 등의 6가지의 표정의 이미지를 인물의 표정으로 활용하였다. 그리고, 배경 색채로서 빨강, 노랑, 파랑, 초록의 색상들을 기준으로 각각 밝은(light), 선명한(vivid), 둔탁한(dull), 그리고 어두운(dark) 등의 4 가지 톤(tone)의 영역에서 색채를 추출하였고, 추가로 무채색의 5 가지 색상이 적용되었다. 총 120 장(5 가지 얼굴표정 ${\times}$ 20 가지 색채)의 표정에서 나타나는 감성적 표현을 평가하도록 하였으며, 각각의 피실험자는 무작위 순위로 60개의 자극물을 평가하였다. 실험에서 측정된 데이터는 각 표정별로 분류되었으며 배경에 적용된 색채에 따라 얼굴 표현에서 나타나는 감성적 표현이 다름을 보여주었다. 특히 색채에 대한 감성적 반응에 대한 기존연구에서 제시하고 있는 자료를 토대로 색채와 얼굴표정의 감성이 상반되는 경우, 얼굴표정에서 나타나는 감성적 표현이 약하게 전달되었음을 알 수 있었으며, 이는 부정적인 얼굴표정일수록 더 두드러지는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 색상과 톤의 경우 공통적으로 나타나는 현상으로서 광고 및 시각 디자인 분야의 실무에서 활용될 수 있다.
동일한 감성자극을 받더라도 개인의 대뇌변연계에 저장된 정보에 의하여 그 느끼는 감성이 달라진다. 대뇌변연계에 저장되는 정보에 영향을 주는 요소로서 전전두엽의 비대칭성, 성별, 연령, 문화, 교육, 환경(지역 및 사회적) 등이 있다. 예를 들면 동일한 음질을 갖는 소리에 대하여 청취하는 사람에 따라 서로 다른 음향감성을 느끼게 되며 동일한 색채에 대하여는 풍토색이 서로 다른 환경에서 성장할 경우 그 느끼는 색채감성이 달라지게 된다. 이와 같이 감성에 영향을 주는 여러 요인들과 그 결과와의 상관성을 도출하여 궁극적으로 감성적 생리/병리에 활용하기 위해 산업자원부 지정 심뇌혈관데이터센터에서는 향후 감성에 영향을 줄 수 있는 다양한 생리신호와 그 결과로서의 감성을 체계적으로 데이터베이스화 해나갈 계획이다.
감성 분석은 문장의 감성을 분석해 긍정 또는 부정으로 분류하는 작업을 의미한다. 문장에 담긴 감성을 파악해야 하기 때문에 문장 전체를 이해하는 것이 중요하다. 그러나 한 문장에 긍정과 부정의 이중 극성이 동존하는 문장은 감성 분석에 혼동이 생길 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 단어의 감성 점수 예측을 통해 감성 단어 등장 순서를 고려한 감성 분석 모델을 제안한다. 또한 최근 다양한 자연어 처리 분야에서 좋은 성능을 보이는 사전 학습 언어 모델을 활용한다. 실험 결과 감성 분석 정확도 90.81%로 기존 모델들에 비해 가장 좋은 성능을 보였다.
경영진 일부의 오만함, 권력의식 등으로 인해 기업 이미지에 큰 타격을 받고 있다는 연구 결과(Boje et al. 2004)가 제시되고, ESG 경영에 관심이 고조됨으로써 최근 리더의 겸손이 부각되고 있다. 그리고 MZ세대의 등장으로 조직을 이끄는 리더의 겸손은 더욱 더 중요시된다(Morris et al. 2005; Vera, Rodriguez-Lopez, 2004; Owens et al. 2013). 본 논문은 겸손리더십과 발언행동, 혁신행동의 관계에서 감성활용의 매개효과를 실증 분석하고자 하였다. 이를 위해 부산·경남·경북지역의 기업 종업원을 대상으로 2021년 11월~12월 설문조사하여 총 145명의 설문결과를 통해 실증분석하였다. 그 결과 겸손리더십은 발언행동, 혁신행동에 정(+)의 영향을 미치고, 겸손리더십이 발언행동 및 혁신행동의 관계에서 감성활용의 매개효과도 유의미한 결과가 검증되었다. 이를 통해 본 연구는 리더의 핵심역량인 겸손리더십과 감성활용의 관계를 새롭게 조명하고 인과관계를 밝히는 등 연구 범위를 확대하였다. 추후 연구에서는 겸손리더십과 다양한 변수와의 관계를 모색하고 다양한 연구방법으로 그 관계를 규명해보고자 한다.
본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 순환신경망(RNN)을 활용하여 자연어를 처리할 수 있는 모델 개발에 대하여 연구를 진행하였다. 다양한 주제에 대한 사용자들의 의견을 확보할 수 있는 유튜브 플랫픔을 활용하여 데이터를 확보하였으며, 감성 분류를 진행하는 만큼 학습 데이터셋으로는 네이버 영화 리뷰 데이터셋을 활용하였다. 사용자는 직접 데이터 파일을 삽입하거나 혹은 유튜브 댓글과 같이 데이터를 외부에서 확보하여 감성을 분석할 수 있으며, 자연어 속 등장하는 단어의 빈도수를 종합하여 해당 데이터들 속 키워드는 무엇인지를 분석할 수 있도록 하였다. 나아가 종합 데이터 분석 관리 플랫폼을 제작하기 위하여 해당 데이터를 데이터베이스에 저장하고GUI 프로그램을 통하여 접근 및 관리가 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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