• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.121-131
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• 2017

인터넷, 소셜미디어, 모바일 등의 등장이후 소비자들은 개인의 의견을 온라인을 통해 적극적으로 표명하기 시작했고 이의 확산 또한 실시간으로 이루어지고 있다. 인터넷 기반의 다양한 커뮤니케이션 활동들을 통해 생산되는 텍스트는 인터넷을 사용하는 사용자들이 공유하고 공감하는 자원으로서 단순한 소통의 도구를 넘어 분석의 가치가 있는 새로운 정보의 창고가 되고 있다. 세계 각국의 정부와 기업은 인터넷과 소셜미디어를 통해 생산되는 소셜 빅데이터를 활용하여 사회/경제적 문제의 해결과 정부의 정책을 효과적으로 추진하는데 적극 활용하고 있다. 특히 경제와 관련해서는 경기현황에 대한 경제주체들의 움직임을 보다 빠르고 정확하게 분석하고 예측하여 이에 알맞은 정책을 적기에 실시할 수 있도록 다각적인 활동을 펼치고 있다. 본 연구에서는 소셜 미디어에 내재된 소비자의 직적접이고 즉시성 있는 의견을 경제적 측면에서 활용할 수 있는 온라인 소비자감성지수 모형을 제시하고 구현하였다. 이를 위해 한국은행의 소비자동향조사(CSI)와 소비자심리지수(CCSI)를 온라인으로 수행할 수 있는 어휘분류체계(온톨로지)와 감성사전을 구축하고 감성분석을 실시하여 생활형편, 경제상황, 소비와 수입 4가지 영역의 소셜감성지수를 도출하였다. 또한 이들을 결합한 온라인 소비자감성지수(e-CCSI)를 개발하고 소비자심리지수와 비교를 통해 유용성을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.93-103
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• 2019

본 연구는 간호사의 대인관계능력에 영향을 미치는 요인을 규명함으로써 임상현장에서 간호사의 대인관계능력을 향상시키는데 도움이 되는 교육 프로그램 개발을 위한 기초자료로 활용하고자 하는데 그 목적이 있다. 연구대상은 B광역시, Y시 소재의 병원 3곳에 근무하는 간호사를 임의표출 한 179명으로부터 수집한 자료로 분석하였다. 연구결과는 대상자의 대인관계능력은 5점 만점에 3.51점, 감성지능은 5점 만점에 3.44점, 직무열의는 5점 만점에 3.15점 도덕적 민감성은 7점 만점에 4.57점으로 나타났다. 간호사의 대인관계능력에 영향을 미치는 요인으로는 감성지능(${\beta}=.551$, p=.000)이 예측변수로 나타났으며 설명력은 37.3%로 나타났다. 결론적으로 간호사의 감성지능, 직무열의 및 도덕적 민감성이 높을수록 대인관계능력이 높은 것으로 나타났으며 대인관계능력에 영향을 미치는 요인으로는 감성지능으로 나타났다. 따라서 간호사의 대인관계능력 향상을 위하여 간호사 개인의 감성지능을 높이기 위한 교육프로그램을 개발하는 것이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.133-148
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• 2014

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.55-66
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• 2004

90년대 중반부터 이후(인어공주이후) 장편애니메이션은 미국의 대형 스튜디오를 중심으로 활발하게 제작되어 엔터테인먼트 산업의 한 축으로 자리잡고 있다. 하지만, 일본 애니메이션과 미국 애니메이션의 발전에 비해 우리나라의 애니메이션은 이렇다 할 특징을 보이지 못하고 있는 현실이다. 재정적인 문제와 더불어 아이들의 전유물이라고 생각하는 의식의 전환이 이루어지고 있지 않기 때문이기도 하다. 본 연구는 정보전달의 단계에서 이루어지는 색채정보를 중심으로 하며, 미국 내 대형스튜디오에서 제작되어진 장편애니메이션의 ‘이미지 색채’를 분석하기로 한다. 인간이 느끼는 감성자극 중 대량의 정보를 가장 빠르게 인지하는 시각적 감성요소인 색채를 중심으로 애니메이션의 과거와 현재와 미래를 예측한다. 미국 애니메이션의 색채를 분석해 봄으로서, 정교하고 섬세한 자극에 반응하는 감성적 색채요인을 찾아보고 발달되어진 애니메이션 기술에 표현되어지는 색을 감성산업에 적용한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.47-52
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• 2006

본 논문에서는 전두엽과 두정엽의 4채널 뇌파를 이용하여 인간의 쾌적성 평가를 위한 알고리즘을 개발하고자 한다. 알고리즘은 선형 예측 분석과 신경회로망으로 구성되며, 많은 피검자들의 템플릿(template)을 활용한다. 먼저 다양한 실험 환경을 조성하여 쾌적 및 불쾌적한 상태의 뇌파를 수집하였다. 그리고 나서 개발된 알고리즘을 이용하여 쾌적성 평가 실험을 수행하였으며, 전두엽의 a파 전력비(power ratio)를 이용한 기존의 감성 평가 방법과 성능을 비교해 보았다. 온도와 습도를 이용한 쾌적성 평가를 위해 여러 방법으로 수집된 뇌파를 통해 적은 채널을 이용하면서 감성을 평가할 수 있는 전극의 위치를 확인하고자 실시한 여러 가지 조합의 2채널, 4채널 실험에서는 쾌적성 평가 결과가 제시한 task와 80%가 일치하여 Heller의 감정 모델에 근거한 4채널이 가장 변별력을 나타내는 전극의 위치임을 알 수 있었다. 또한 기존의 a파 전력을 통하여 뇌의 활성 영역을 구분하여 감성을 평가하는 방법에서는 상당히 저조한 성능을 나타내어 감성과의 상관성을 확인할 수 없었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.141-151
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• 2016

본 연구는 정신전문병원 간호사의 감성지능, 의사소통능력, 스트레스 대처가 이직의도에 미치는 영향을 규명하기 위함이다. 정신전문병원에 근무중인 간호사 160명을 대상으로 설문지를 이용하여 2015년 02월 02일부터 02월 27일까지 자료를 수집하였다. IBM SPSS 20.0 Program을 이용하여 독립 t-test, one-way ANOVA, Pearson's Correlation Coefficient, Stepwise multiple regression으로 분석하였다. 연구결과는 정신전문병원 간호사의 이직의도는 감성지능(r=-.638, p<.001)과 스트레스 대처방식(r=-.649, p<.001), 의사소통능력(r=-.694, p<.001)으로 음의 상관관계를 나타내었고, 정신전문병원 간호사의 이직의도에 영향을 미치는 예측요인의 설명력은 총 54.5%였다. 따라서 정신전문병원 간호사의 스트레스 대처방안을 다양하게 모색하여 감성지능 향상, 의사소통능력을 향상시키는 간호중재 프로그램 개발 및 적용이 필요하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.970-977
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• 2020

협업 필터링 추천 기법은 전자상거래 기업들이 추천시스템을 도입한 이래로 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 온라인에서 상품이나 콘텐츠의 구매가 일상화되면서 단순히 구매 고객의 평점만을 사용하는 추천 방식으로는 추천의 정확성이 낮아지는 문제점이 발생하였다. 본 논문에서는 추천의 정확성을 향상시키기 위해, 상품 리뷰를 분석하고 이를 가중치로 사용한 협업 필터링 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 상품에 대한 리뷰를 텍스트 마이닝 기법으로 정제하여 특징을 추출하고 감성 기반 분석을 통해 감성 점수를 산출한다. 사용자에게 더 나은 아이템을 추천하기 위해 산출된 점수를 아이템 예측 값 계산 시 가중치로 사용한다. 실험을 통해 전통적인 협업 필터링 기법보다 제안하는 기법의 정확성이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권10호
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• pp.11-19
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• 2024

구매경험 후기는 온라인 및 모바일 서비스 산업에서 소비자 행동에 큰 영향을 미치며, 지속적인 이용여부를 결정짓는 중요한 요소이다. 이에 리뷰에서 제공되는 정보를 체계적으로 분석하면 고객의 구매결정에 어떻게 직접적으로 영향을 미치는지 효과적으로 평가할 수 있다. 본 연구에서는 국립국어원 기구축 KNU 감성사전을 식음료(F&B) 분야에 적용하여, N-그램 프레임워크 기반 약 10,000개의 리뷰 데이터 훈련 모델로 검증한 산업특화 감성사전을 구축하였다. 기존 사전과 성능을 비교한 결과, 1-그램, 2-그램, 3-그램 조합 기반 신규 생성된 감성사전이 가장 높은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수를 나타냈다. 이 분석결과는 F&B 및 식품 부문 소상공인 관점에서 효과적인 비즈니스 지원 도구로도 활용할 수 있으며, 고객 수요예측에도 기술적, 정책적으로 활용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.227-252
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• 2018

인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.251-258
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• 2010

'Naturalness'의 경우 화질 평가에 있어서 중요한 요인으로 여겨진다. 'Naturalness'는 다른 감성이 부여되는 이미지의 컨텐츠에 의존하는 중요한 요인이다. The Image Quality Circle은 한 단계에 해당하는 'ness' 단계를 두 가지로 나누었다. 두 단계 중 하나는 lightness, colourfulness, hue and contrast와 같은 지각 속성을 예측하는 단계이다. 다음 단계는 이미지의 컨텐츠에 따른 SSE를 찾는 단계이다. 이 연구에서 이미지들은 TV장르로 분류해 놓았다. 각각의 이미지들은 lightness, colourfulness, hue and contrast를 단계별로 변형시켰다. 각 변형된 이미지의 화질 점수와 SSE의 점수를 실험 참가자들에게 물었다. 정성적 항목에 7 점 단계의 정량적 평가를 실시하였다. 각 장르에 따른 세 가지 SSE를 변수로 이용하여 화질 평가 모델을 수립하였다. 생생함 (vividness)은 모든 장르에 공통으로 존재하는 SSE이고 나머지 SSE들은 모두 모델에서 독립변수로 취급하였다. 그 후 색 속성을 이용하여 각 장르에 따른 생생함을 예측하는 모델을 수립하였다. 생생함은 각 장르에 따라 의미가 다르며 화질 평가와 자연스러움(Naturalness)룰 연결하는 중요한 요인이다. 각 장르마다 생생함이 다른 의미로 여겨지기 때문에 각 장르에 생생함을 최적으로 표현하는 색 속성 또한 장르마다 다를 것이다.