본 연구에서는 근전도 신호를 활용하여 정상인의 보행과 관련된 상지와 하지 근육의 신호를 확인하고 저항센서를 이용하여 정상적인 보행 패턴을 확인하였다. 대학생 15명을 대상으로 정지해 있을 때와 평지를 보행할 때, 상지의 4부위(대흉근과 승모근)와 하지의 10부위(대퇴직근, 대퇴이두근, 내측광근, 외측광근, 반막양근, 반건양근, 가자미근, 장비골근, 내비복근과 외비복근)에 전극을 부착하여 근전도를 측정하였다. 저항센서는 양측 발바닥의 8부위에 센서를 부착하여 보행시 발에 가해지는 압력을 측정하였다. 그 결과, 근전도 신호는 정지상태에 비하여 보행 시에 허벅지의 외측광근과 반건양근을 제외하고 모든 근육에서 유의하게 높은 진폭을 가졌다. 또한 보행주기의 두 단계인 입각기와 유각기와 관련된 근육을 확인하였다. 저항 센서의 신호 분석 결과, 평균 보폭 주기 동안 크게 입각기와 유각기의 두 주기와 세부적으로 여덟 단계 - 초기 접지기, 하중 반응기, 중간 입각기, 말기 입각기, 전 유각기, 초기 유각기, 중간 유각기, 말기 유각기 - 의 보행 주기를 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 항공사 승무원을 대상으로 감성노동이 소진과 조직몰입에 미치는 영향을 파악해보고자 하였다. 이론적 고찰을 토대로 감성노동은 표면행위와 내면행위로 구분하였으며, 소진은 정서적 고갈, 탈인격화, 자아성취감 저하로 구분하였다. 편의표본추출을 통해 163부의 설문지를 항공사 승무원을 대상으로 회수하였으며, 결측치가 있는 자료를 제외하고 153부를 구조방정식 모형을 활용하여 실증분석 하였다. 분석결과는 아래와 같다. 먼저 감성노동 중 표면행위와 내면행위는 탈인격화와 자아성취감 저하에 부(-)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 정서적 고갈에는 아무런 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉 표면행위와 내면행위를 높게 지각할수록 탈인격화와 자아성취감 저하를 감소시키고 있음을 알 수 있다. 둘째, 탈인격화와 자아성취감 저하는 조직몰입에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 정서적 고갈은 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 가설 2는 부분적으로 채택되었다. 따라서 소진을 높게 지각할수록 조직몰입에 부정적으로 영향을 미치는 것으로 나타나 이에 대한 효과적인 관리방안이 필요하다. 지속적이고 체계적인 교육훈련을 통하여 감성노동에 대한 관리가 필요하며, 팀별 혹은 소속 부서별로 상담 제도를 활성화하여 감성노동으로 인한 직무소진을 긍정적인 방향으로 유도할 수 있도록 제도적 절차 마련이 필요하다고 사료된다.
UCC(User Created Contents) 동영상은 온라인상에서 사용자가 상업적인 의도없이 제작한 '감성 전달' 매체로서 최근 인터넷 대중문화의 핵심 콘텐츠로 급부상하였다. '감성 전달'은 UCC 동영상의 궁극적인 목적으로 '기 승 전 결'의 스토리텔링(Storytelling)이 뒷받침되어야 가능하다. 그러나 비상업적인 UCC 동영상은 불안정한 제작 환경, 다양한 변수들로 인하여 완성도 높은 작품을 기대하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 불안정한 UCC 동영상의 문제점을 최소화하기 위해 편집 단계에서 '세부적인 스토리텔링 편집' 과정을 제안하였다. 연구자의 실무 결과물과 UCC 동영상 공모전 수상작품을 토대로 연구한 이 제안은 공감대를 키우고, 창의적인 변화를 유도하며, 통일성있는 마무리 편집으로 작품의 완성도를 높임으로서 '감성 전달'의 기능을 확대할 수 있다.
본 논문에서는 사용자의 전력소비패턴을 추출하고 사용자의 환경 및 감성을 적용한 최적 소비패턴을 모델링한 후, 이 두 가지의 패턴을 비교 적용하여 사용자의 전력소비행위 변화를 통한 전력의 효율적 사용 방법을 제시한다. 유의미한 소비패턴을 추출하기 위하여 벡터 표준화 및 이진 데이터 변환방법을 사용하고, k-평균 군집화를 적용한 앙상블의 합집합에 대한 학습과 k값에 따른 지지도를 적용하였으며, 최적 전력소비패턴 모델은 상대적 평균 소비량이 적은 앙상블 합집합에 대한 학습 결과를 기준으로 강제 및 감성 제어를 적용하여 생성하였다. 실험을 통하여 전력소비행위 변화 유도대상 추출 시 클러스터의 수와 일치율 간의 상관관계를 파악함으로써, 사용자의 의도에 따라 강제 및 감성 기반의 제어가 가능하도록 클러스터의 수나 크기 조절을 통한 다양한 윈도우에 적용할 수 있음을 검증하였다.
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.
Yamamoto (1953)가 송사리, Oryzias latipes를 대상으로 성전환에 관한 일련의 연구결과를 발표한 이후 어류를 대상으로 한 성전환 연구보고가 많이 이루어지고 있고(Clemens and Inslee, 1968; Jalabert et al., 1974; Yamazaki; 1976; Goetz et al., 1979; Donaldson and Hunter, 1982; Tanaka, 1988), 현재 어류의 성제어 기술은 연어, 송어, 넙치 등에서 산업적 응용이 가능한 단계에 이르고 있다. (중략)
양식장에서 사육수의 염분변화는 어체의 삼투압변화를유도함으로써, 어류는 항상성을 유지하기 위하여 삼투압조절 즉, 수분과 세포내 염류 및 영양물질의 농도를 조절하려고 한다. 최근에는 해산어류의 삼투압 조절기능을 응용하여 담수순화 양식을 시도하려는 연구가 숭어에서 수행된 바 있으나(장과 허, 1999; 허와 장, 1999), 이외의 해산어류에 관한 삼투압조절 기능을 연구한 결과는 부족한 실정이다. (중략)
가, 공급자시장의 변화 일반미에서 유기농 및 계약재배미로 변화 나. 유통시장의 변화 1) 산지와 소비자에서 다양한 유통주체, 유통경로 간 경쟁체제가 형성되고 있음. 2) 산지유통센터-농협유통센터 -대형 매장집 하장-인터넷쇼핑몰 3) 무역의 변화 : 본격적인 글로벌 시장시대의 돌입으로 수입농산물과 경쟁심화 4) 시장의 글로벌화가 모든 분야에서 가속 대형화 추세 경영마인드를 가진 유통활동 5) 고품질 농산물의 생산 등 품질경쟁력의 향상 기본 6) 일시적인 판매가 아닌 지속적 관계 거래 기본 7) 고객 감성유도 -농산물 선물권 -견우직녀의 날 (중략)
환경수의 변화중 염분변화는 어체의 삼투압의 변화를 유도하고, 이때 어류는 염분 변화에 대처하기 위하여, 항상성(homeostasis) 유지측면의 삼투압 조절을 한다. 이러한 환경수의 염분변화에 따라 어류는 일정한 체내 삼투압 유지를 위하여 수분과 세포 내 염류 및 영양물질의 농도를 조절하려고 한다. 해산어류의 삼투압 조절기능을 응용하여 담수순화에 관한 연구보고는 숭어에서 수행되어 왔으나(장과 허, 1999; 허와 장, 1999), 다른 어류에 관한 자료는 부족한 실정이다. (중략)
본 논문은 유튜브에 업로드 된 운동 영상을 시청하는 사람의 얼굴 영역을 YoloV3을 이용하여 얼굴 영상에서 눈 및 입술영역을 검출하는 방법을 연구하여, YoloV3은 딥 러닝을 이용한 물체 검출 방법으로 기존의 특징 기반 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 영상을 다차원적으로 분리하고 클래스 확률(Class Probability)을 적용하여 하나의 회귀 문제로 접근한다. 영상의 1 frame을 입력 이미지로 CNN을 통해 텐서(Tensor)의 그리드로 나누고, 각 구간에 따라 객체인 경계 박스와 클래스 확률을 생성해 해당 구역의 눈과 입을 검출한다. 검출된 이미지 감성 분석을 통해, 운동 영상 중 하이라이트 부분을 자동으로 선별하는 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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