컴퓨터 네트워크의 발달로 인터넷이 실생활이 되면서, 온라인에서 인스턴트 메신저를 이용한 커뮤니케이션 방식이 확대되고 있다. 이러한 메신저에서는 이모티콘 및 플래시콘 혹은 윙크 등 과 같은 다양한 방식을 통해 감정을 표현할 수 있도록 제안하고 있다. 하지만, 아직까지 온라인의 감정표현은 흥미위주이며, 오프라인의 다양한 감정표현에 비해서 제한적이다 따라서 오프라인에서의 다양한 사용자 감정표현을 온라인에서 표현해 줄 수 있는 새로운 형태의 감성 커뮤니케이션 방법이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 인스턴트 메신저의 사용행태 이해를 통해서 사용자들의 요구사항을 파악하고 이를 통해 제안할 수 있는 커뮤니케이션 방법을 모색하고자 한다. 실생활에서 사용자의 감정표현 방법을 바탕으로 온라인 메신저에 적용하여 새로운 감성 커뮤니케이션 방법을 제안하는 연구로, 감정어휘와 표현방법의 사용자 조사를 통해 감정표현 방법에 대한 컨셉을 제안하였다. 우선 메신저 사용 행태와 요구사항 도출을 위한 사용자 FGI를 진행하였다. 사용자 FGI로 얻어진 사용자들의 메신저 사용행태를 통해, 텍스트와 모션을 활용하는 '텍스트콘'을 컨셉 아이디어로 도출하였다. 아이디어에 적용하기 위해 모션을 감정으로 인해 파생되는 행동과 체감각 요소로 구분하였다. 구체적인 표현방법 및 적용 요소를 추출하기 위한 방법으로 온라인 설문조사를 실시하였으며 감정어휘와 표현방법(행동, 체감각)을 추출하였다. 추출된 내용은 '사용자 참여 관찰' 기법을 활용하여, 사용어휘와 행동을 정리하고 구제화하여 그 결과를 '텍스트콘'에 적용하였다. 본 연구는 사용자들이 메신저를 이용한 감정표현에 있어 텍스트를 선호하고 텍스트에 대한 요구사형에 있음을 확인하였으며, 감정표현 컨셉 아이디어 '텍스트콘'을 도출하였다. '사용자 참여 관찰' 기법을 활용하여 기존의 이모티콘으로 대표되는 그래픽 아이콘 중심의 사용자 감정표현 방법을 보조해줄 수 있는 방법으로 실생활에서 사용자가 표현하고 받아들이는 신체언와 행동을 적용하였다는 것에 그 의의가 있다. 또한, 감정에 의한 생리적 반응 요소를 외적인 반응과 내적인 반응으로 구분하여, '체감각'이라고 하는 내적반응을 중심표현방법으로 삼아, 기존과는 다른 시각으로 접근할 수 있었다.
최근 팬데믹의 영향과 ICT 기술의 발전으로 인해 비대면·무인 시스템의 활용이 확대되고 있으며, 비대면 상황에서 의사소통은 감정을 이해하는 것이 매우 중요하다. 감정을 이해하기 위해서는 다양한 표정에 대한 감정 인식 방법이 필요함에 따라 이미지 데이터에서 표정 감정 인식 개선을 위한 인공지능 기반 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 표정 감정 인식 연구는 정확도 향상을 위해 대량의 데이터를 활용하기 때문에 높은 컴퓨팅 파워와 많은 학습 시간이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 개선하기 위해 소량 데이터로도 표정 감정 인식이 가능한 방법으로 이미지 메타 정보인 연령과 성별을 활용한 표정 감정 인식 방법을 제안한다. 표정 감정 인식을 위해 원본 이미지 데이터에서 Yolo Face 모델을 활용하여 얼굴을 검출하였으며, 이미지 메타 정보를 기반으로 VGG 모델을 통해 연령과 성별을 분류한 다음 EfficientNet 모델을 활용하여 7가지 감정을 인식하였다. 메타 정보 기반 데이터 분류 모델과 전체 데이터로 학습한 모델을 비교한 결과 제안하는 데이터 분류 학습 모델의 정확도가 더 높았음을 확인하였다.
본 연구는 성악 발성에서 나타나는 레가토(legato) 기법 연구를 통해 레가토에 영향을 미치는 3가지 요소를 분석하고 레가토 발성의 향상을 위한 효과적인 방법을 제시한다. 이를 위해 사례분석법과 귀납대비법을 활용한다. 본 연구를 통해 얻은 결론은 첫째, 성악가의 발성 기술 측면에서, 호흡 문제, 발음 문제, 음역대 문제를 해결한다면 원활하게 레가토에 이를 수 있게 되고, 이를 통해 성악가의 레가토 발성 기술이 향상될 수 있다. 둘째, 성악가의 발성 언어의 측면에서, 성악 언어의 발음과 구조의 특징을 심도있게 분석하여 언어적 차원의 레가토를 이룰 수 있다면, 이를 통해 성악가가 발성 언어를 더욱 깊이 이해할 수 있다. 셋째, 성악가의 발성 감정의 측면에서, 사상과 정서의 두 방면에서 감정과 관련된 문제를 해결하여 레가토에 이를 수 있다면, 이를 통해 작품에 대한 성악가의 이해도가 높아질 수 있다. 종합해보면 레가토는 성악가의 발성 기술, 발성 언어, 발성 감정에 따라 큰 영향을 받는다. 본 연구를 통해 성악가들이 성악 발성에서의 레가토의 중요성을 심도있게 이해하여, 발성 과정에서 레가토를 더욱 효과적으로 활용하기를 기대한다.
우리는 이 논문에서 존 스타인벡(John Steinbeck)의 "에덴의 동쪽(East of Eden)"에서 중요한 역할을 하고 있는 주인공 캐릭터인 Caleb Trask (또는 Cal)의 삶을 통해 얻은 교훈을 연구한 결과를 제시한다. Caleb의 삶은 자아, 타인, 그리고 사회와의 갈등을 극복하며 자아 발견의 과정에서 하나의 좋은 예를 제공해 주고 있다. 그는 여정 동안 자신의 감정을 인정하고 표현하는 법을 배우며 감정을 관리하고 이해하는 중요성을 강조한다. 욕망과 갈등에 직면하는 경우에는 지신이 생각하는 도덕적인 판단을 내려 행동하고, 윤리적 결정에 기반한 자기 결정의 중요성을 투명하게 보여주면서 자신의 진솔한 감정 표현과 수용은 감정 관리와 이해의 핵심 가치를 강조한다. 더불어 그의 이야기는 인간 관계에서 이해와 타협의 명확한 중요성을 강조한다. 우리는 이러한 주제에 대한 철저한 탐구를 제시하며, Caleb의 이야기에서 얻은 교훈이 어떻게 우리의 일상생활에 적용될 수 있는지를 고려한다. 이 논문에서 분석한 결과, 우리는 이러한 교훈을 어떻게 실제로 적용하고 실천할 수 있는지에 대한 통찰력을 얻을 것으로 기대한다.
본 연구는 감정지능이 개인적 특징으로 전문화된 구성원의 이직을 방지하는 것과 고객지향이 중요하므로 고객지향과의 관계를 온라인쇼핑몰 콜센터 상담사를 대상으로 검증하였다. 배포한 170부 중 불성실한 응답 22부를 제외한 148부(87.05%)가 분석에 이용되었다. 실증분석에 활용된 도구는 SPSS 25.0이다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 감정활용은 고객지향에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 타인감정인식도 고객지향에 정(+)의 방향으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 자기감정인식은 고객지향에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 감정조절성은 고객지향에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 자신이 느끼는 감정의 원인과 자신의 감정을 이해하여야 고객의 요구에 즉각적으로 응대하고 고객의 일을 본인의 일처럼 생각하여 고객지향성을 가질 수 있다는 것이다.
최근 코로나19로 인한 비대면 서비스의 확산으로 온라인을 통한 소통이 증가하고 있다. 비대면 상황에서는 텍스트나 음성, 이미지 등의 모달리티를 통해 상대방의 의견이나 감정을 인식하고 있다. 현재 다양한 모달리티를 결합한 멀티모달 감정인식에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그중 음성 데이터를 활용한 감정인식은 음향 및 언어정보를 통해 감정을 이해하는 수단으로 주목하고 있으나 대부분 단일한 음성 특징값으로 감정을 인식하고 있다. 하지만 대화문에는 다양한 감정이 복합적으로 존재하기 때문에 다중 감정을 인식하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복합적으로 존재하는 내재된 감정인식을 위해 음성 데이터를 전처리한 후 특징 벡터를 추출하고 시간의 흐름을 고려한 다중 감정 회귀 모델을 제안한다.
감정은 학습능력, 행동, 판단력 등 삶의 많은 부분에 영향을 끼치므로 인간의 본질을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 감정은 개인이 느끼는 강도가 다르며, 시각 영상 자극을 통해 감정을 유도하는 경우 감정이 지속적으로 유지되지 않는다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 총 4가지 감정자극(행복, 슬픔, 공포, 보통) 시 생체신호(뇌전도, 맥파, 피부전도도, 피부 온도)를 획득하고, 이로부터 특징을 추출하여 분류기의 입력으로 사용하였다. 감정 패턴을 확률적으로 해석하여 다른 공간으로 매핑시켜주는 역할을 하는 Restricted Boltzmann Machine (RBM)과 Multilayer Neural Network (MNN)의 은닉층 노드를 이용하여 비선형적인 성질의 감정을 구별하는 Deep Belief Network (DBN) 감정 패턴 분류기를 설계하였다. 그 결과, DBN의 정확도(약 94%)는 오류 역전파 알고리즘의 정확도(약 40%)보다 높은 정확도를 가지며 감정 패턴 분류기로서 우수성을 가짐을 확인하였다. 이는 향후 인지과학 및 HCI 분야 등에서 활용 가능할 것으로 사료된다.
감정은 서사 생성과 이해 모두에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 플루칙의 감정 모델을 기반으로 영화 대본에서 8가지 감정 표현을 분석하였다. 먼저 각 장면별 수동으로 감정을 태깅하였고, 이 때 8가지 감정 중 분노, 공포, 그리고 놀람이 가장 우세하게 나타났는데, 이는 스릴러 영화 장르를 고려할 때 의미있다고 할 수 있다. 또한, 스토리에서 긴장이 가장 고조되는 클라이맥스에서 다양한 감정이 복합적으로 나타난다고 가정하였고, 대본 상에서 3 부분의 클라이맥스를 확인할 수 있었다. 그 다음으로 파이썬 (Python) 프로그래밍 언어 기반 자연어처리 도구인 NLTK (Natural Language ToolKit)의 감성 분석 도구를 이용하여 수동 감정 태깅과 비교한 결과, 분노와 공포 감정에서 높은 일치율을, 그리고 놀람, 기대, 혐오 감정에서는 낮은 일치율을 보임을 확인하였다.
본 연구의 목적은 예비 과학교사들이 교육실습 과정동안 겪는 감정경험을 탐색하여 그 특징과 교사교육에의 시사점을 알아보는 것이다. 이를 위해 23명의 예비 과학교사들에 교육실습 직전과 직후에 감정경험에 관련된 요소에 대한 개방형 설문을 실시하였으며, 그 중 9명에게는 실습기간동안 작성한 감정일지를 수집하였고, 실습 후에는 4명의 학생에게 심층면담을 실시하였다. 주요한 자료원으로는 교육실습 기간 동안 참여학생들이 교사로서 수업한 녹화 자료와 연구자의 관찰 일지, 참여 학생 스스로 매일 작성하는 감정 일기, 심층면담 자료이다. 분석 결과, 첫째, 연구결과, 예비과학교사들은 교육실습 과정동안 한국인의 기본 감정(Lee et al., 2008)으로 분류되는 25가지 감정을 모두 경험하며 이를 인식하는 것으로 나타나, 교생실습과정은 예비과학교사들에게 다양한 감정경험의 장임을 보여주었다. 주요한 긍정적 감정경험의 원인은 학생과의 긍정적 상호작용이었다. 반면, 부정적 감정경험에서는 학생, 교사 모두 언급되었다. 예비과학교사들은 학생과의 감정적 상호작용에 대해서는 민감하게 반응하며 중요하게 여긴 것에 반해 지도교사나 학교와의 갈등에 대해서는 어쩔 수 없는 상황으로 여기며 자신에게 귀인하는 특징을 보였다. 또한, 부정적 감정은 긍정적 감정경험보다 3배 정도 많이 언급되어 교육실습과정시 주로 부정적 감정에 대한 자각이 비중이 높은 것으로 나타났다. 이러한 부정적 감정의 발생을 인식했을 때 교생들은 학생에 대해 부정적 감정을 표현하면 안 된다거나 화를 내면 안 된다는 나름의 감정규칙을 공유하고 있었다. 따라서 각자 그리고 상황에 따라 여러 감정조절 전략을 사용하는 것으로 나타났다. 감정조절 전략에는 크게 내면행위와 외면행위로 나눌 수 있었으며, 내면 행위에는 '다른 학생의 행동을 보면서 위로삼기', '이해를 위해 노력하기', '좋은 점 찾기' 등이 있었다. 외면행위에는 '무시하기', '참기', '포기하기', '회피하기' 등이 나타났다. 물론 이러한 노력에도 불구하고 감정조절에 실패하여 이로 인해 추가적인 부정적 감정을 경험하기도 하였다. 본 연구결과에 따른 과학교사교육에의 시사점을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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