본 연구는 신경생리학적 분석의 관점에서 창의성의 기존 문헌에 공헌하는 것을 목표로 한다. 특히 감정이 비즈니스 문제 해결 창의성(BPSC: Business Problem-Solving Creativity)에 어느 정도의 영향을 미치는지를 뇌파(EEG) 분석을 통하여 살펴보았다. 본 연구에서 적용한 실험에서는 실험참가자로 하여금 경영정보분야에서 널리 사용되는 인지지도(cognitive map)에 기반한 비즈니스 문제를 해결하도록 하고 그 결과를 평가함으로써 비즈니스 문제해결 창의성을 측정하였다. 총 34명의 참가자를 대상으로 하였고 EEG 분석을 통해 실험자료를 분석한 결과 긍정적인 감정에서보다 부정적인 감정하에서 비즈니스 문제해결 창의성이 통계적으로 유의미하게 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 경영정보분야 의사결정기법을 적용한 BPSC를 뇌파분석을 통하여 실증적으로 분석할 수 있음을 보여주었다는 면에서 기존연구에 기여한다.
목 적 : 본 연구는 과도한 감정노동에 노출되어 있는 여성 감정노동자들을 대상으로 해양자원을 활용한 심신치유 기법이 효과가 있는지 여부를 알아보는 예비 연구이다. 방 법 : 정상 참고치 이상의 감정노동에 노출되어 있는 신체건강한 여성 감정노동자 12명을 대상으로, 경남 고성 당항포 일대에서 해양자원을 이용한 심신치유 프로그램을 4박 5일간 시행하였다. 피험자들에게 프로그램에 참여하도록 한 뒤 사전, 사후, 추후의 평가를 바탕으로 수면, 기분, 인지기능 영역의 변화를 확인하기 위해 통계분석을 실시하였다. 결 과 : 프로그램에 참가한 뒤 피험자들의 수면의 질이 호전되고 수면 잠복기가 유의하게 감소하였고 우울, 긴장, 분노, 피로 등 기분상태의 호전을 보였으며, 인지기능 또한 향상되었다. 수면의 질, 우울기분을 비롯한 상기 효과는 한 달 반 뒤 실시한 추후 평가에서도 동일하게 확인되었다(PSQI t = 2.63, p = 0.02, HAM-D t = 5.92, p < 0.001). 결 론 : 해양자원을 활용한 심신치유 기법이 긴장을 이완하고 스트레스를 낮추는데 효과적일 수 있음을 시사하며, 이와 관련해 대조군을 포함한 추후연구 및 체계적인 프로그램 개발이 필요하다.
본 연구는 휴먼 브랜드로서 한류연예인에 대한 애착을 형성하는 요인 및 그 애착이 가져오는 결과에 대해 심도 있게 분석함으로써 휴먼브랜드에 대한 연구에 대한 심층적 연구의 필요성을 제기하는 동시에 한류의 효과 및 앞으로 마케팅 전략에 대한 시사점을 제시하는 목적을 가지고 있다. 특히, 사람 대 사람의 관계에서는 충성도보다 애착(attachments)이라는 표현이 적합하다고 판단되어 많은 마케팅 연구자들이 해당 브랜드의 마케팅 성과를 평가하는데 중요한 변수로 활용하고 있다. 본 연구의 결과는 한류연예인의 능력보다는 자아일치성과 신뢰가 더욱 브랜드 애착에 영향을 미치는 중요한 요인임으로 나타났다. 이는 소비자의 감성적인 부분이 연예인 평가에서 더 크게 작용해서 그런 것이 아닌지 유추해 볼 수 있다. 특히, 자아일치성의 개념은 아무래도 이성적 보다는 감성적 측면에서 해당소비자에 대한 평가를 나타내는 측면이라도 볼 수 있기 때문에 대체로 연예인에 대한 평가에서는 감정적 측면의 평가가 더욱 크게 기여할 수 있음을 유추해볼 수 있는 것이다. 둘째, 한류연예인의 확장제품으로 가치에 대한 영향 및 국가 이미지 개선효과를 검증한 결과, 해당 과거 일반 브랜드에서 수행된 연구들과 마찬가지로 광고모델이 좋으면 광고되는 제품에 긍정적 영향을 미치고, 해당브랜드의 차기 후속모델에 대한 관심을 높이며, 새로운 분야로의 브랜드 확장을 용이하게 하였으며 국가이미지에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 딥러닝 프레임워크 기반의 얼굴인증 시스템에 대하여 제안한다. 제안 시스템은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 얼굴영역 검출과 얼굴 특징 추출을 수행하고, 결합베이시안 학습 모델을 이용하여 얼굴인증을 수행한다. 제안 얼굴인증 알고리즘에 대한 성능 평가는 다양한 얼굴 사진들로 구성된 데이터베이스를 이용하여 수행하였으며, 한 명에 대한 얼굴 영상은 2장으로 구성하였다. 또한 얼굴인증 실험은 딥 뉴럴 네트워크를 통한 2048차원의 특징과 그 유사성을 측정하기 위해 결합베이시안 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴인증에 실패한 동일오율을 계산함으로써 성능평가를 수행하였다. 실험 결과, 딥러닝 특징과 결합베이시안 알고리즘을 사용한 제안 방법은 1.2%의 동일오율을 보였다.
감성공학은 "인간이 제품이나 주변환경에 대하여 감각기관으로 부터 받아들인 각 종 정보자 극과 개인의 판단을 통하여 갖게되는 복합감정으로서의 감성을 측정, 분석하여 제품이나 환경을 인간의 생활에 편리하고 안락하며 만족스럽게 개발하는 전체과정" 이라고 정의 되었다. 이러한 감 성공학의 의미를 표현할 수 있는 영문명칭으로는 "Sensibility Ergonomics"가 제안되었으며, 감 성공학의 정의에 따르는 연구의 내용에는 인간의 감각(sensing)과 인지(perception), 감각정보처 리(information processing), 정신적 작업부하(mental workload)와 스트레스, 인간복합감정변화 등이 포함되도록 하였다. 특히 감성변화를 객관적으로 측정 평가하기 위하여 실험심리학 (experimental psychology)과 심리생리학(psychophysiology)등의 실험연구가 강조되었다. 동일한 감각 또는 정보자극에 대한 개인별 감성변화의 차이를 체계화하기 위해서는 제반 인체의 특성과 함께 인종, 지역, 환경, 전통등을 포함하는 생활문화 연구가 필수적으로 수행되어야 할 것이며, 이렇게 사용자의 문화적 배경을 고려하여 감성공학적으로 개발된 제품을 "High Culture" 제품이라 명명하였다.High Culture" 제품이라 명명하였다.명하였다.
기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.
본 연구는 정보처리과정과 선택에 대한 주류 마케팅 패러다임에 대한 대안으로써 진화론적 관점의 인지과학에 기초한 소비자 체험이론을 제안하고 있다. 소비자 체험이론은 체험적 모듈, 일차단계체험 및 이차 단계체험, 그리고 체험모듈의 위계구조라는 3개의 이론적 구조로 구성되어 있다. 본 이론에 근거하여 본 연구는 소비자 제품 평가에 대한 체험적 속성과 기능적 속성들의 영향을 조사하고 있다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. (1) 조사대상자들은 지적 자극(예: 기능적 속성)보다 감각적이고 감정적인 자극(예: 체험적 속성)에 대해 보다 빠르게 반응하였다. (2) 체험모듈 유형(기능적 vs. 체험적) $\times$ 템포(정상 vs. 빠름) $\times$ 제품지식(초보자 vs. 전문가)의 상호작용이 제품평가에 대해 발생하고 있다.
유비쿼터스와 유무선 기술의 발전으로 최근들어 각 개인과 그를 둘러싼 환경으로부터 지속적으로 많은 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 상황인지 기법들을 활용하면, 수집된 데이터께서 각 개인의 경험을 요약할 수 있는데, 요약된 경험 정보는 해당 개인의 기억 회상에 도움을 줄 뿐 아니라, 다른 사람들과의 상호작용을 증대시키는 데도 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 모바일 상에서 수집된 특이성 정보를 바탕으로 사용자의 프로필을 고려하여 개인의 일과를 만화의 형태로 표현하는 방법을 제안한다 특이성 정보는 휴대폰 로그로부터 상황인식 기법을 통해 추론된 것으로 사용자의 행동 및 감정 정보를 나타낸다. 추론된 사용자의 행동 및 감정 정보들과 미리 입력된 사용자 프로필을 바탕으로 본 논문에서는 배경과 캐릭 터 만화 이미지들을 의미적 유사도를 사용하여 합성한다. 또한, 생성된 만화 이미지들에서 동적으로 스토리 스트림을 구성하여 만화 내용의 일관성을 유지한다. 제안하는 만화 생성 방법을 평가하기 위하여 특이성 시나리오를 바탕으로 만화를 합성하여 생성된 만화의 다양성과 일관성을 평가하였다.
본 논문에서는 리눅스 OS의 소프트-RAID 시스템에서 발생된 오류를 간단한 하드웨어를 이용해 보고하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 다른 보고 방법들에 비해 로그-인 과정이나 홈-페이지 접속 등과 같은 별도의 액세스 과정 없이 직관적으로 오류상태를 표시하며, 특히 서버에서 오류상태를 능동적으로 표시함에 따라 관리자가 즉시 조치를 취할 수 있는 특징을 지니고 있다. 제시한 방법의 효과를 확인하기 위해 실험 장치를 구성하고 실험한 결과 저장장치에서 이상이 발생한 경우 능동적으로 오류사실을 표시함을 확인하였다. 이와 같이 소프트-RAID 시스템이 하드웨어 RAID 시스템과 거의 유사한 기능을 수행할 수 있으므로 저렴한 가격으로 서버의 데이터 안정성을 확보할 수 있다.
본 논문에서는 사용자 및 서비스 제공자의 신원을 공개하지 않는 토르 네트워크상에서 불법적으로 콘텐츠를 공유하는 행위의 저작권 침해를 탐지하기 위하여 트래픽을 효율적으로 수집하고 분석하고자, 다수의 가상머신을 이용한 토르 트래픽 수집 시스템 설계 및 구현을 진행하였다. 토르 네트워크에 접속할 수 있는 클라이언트로 다수의 가상머신과 Mini PC를 이용하였으며, 스크립트 기반의 테스트 클라이언트 소프트웨어를 통해 트래픽 수집 서버에서 수집과 정제 과정을 모두 자동화하였다. 이 시스템을 통해 토르 네트워크 트래픽만을 저장하고 필요한 필드 데이터만을 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 한 번의 수집 과정 당 평균적으로 약 10,000개 이상의 패킷을 데이터베이스에 저장하고 토르 트래픽만을 인식하여 정제하는 성능을 95% 이상 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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