이 연구는 본 연구자가 AI에 감정 코딩을 하기 위한 준비 작업의 하나이다. 이번에는 황진이의 시조 "청산은 내 뜻이요"에 대한 감정 코딩을 하는 것이다. 황진이는 이 시조에서 청산과 녹수에 감정 코딩을 하고 있다. 이러한 감정들은 Emotion Codon에서 살펴보면 UUU와 같이 감정 부호들을 코딩한다. 이러한 현상은 본 연구자가 가설을 세운 형식으로 설명될 수 있다. 즉, 이 감정 코딩은 페닐알라닌이라는 아미노산이 구성되는 촉매 역할을 한다는 것이다. 우리가 이러한 연구를 지속한다면, 인류의 미래에 보다 치유적인 문학의 기능이 활용될 것으로 사료된다.
이 연구는 시조의 감정 코드를 AI에 코딩시킬 수 있는 부호들을 연구하여 문학치료에 활용하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 시조 "공산에 우는 접동"의 감정 코딩을 시행해보았다. 결과적으로 Emotion Codon은 슬픔의 카타르시스의 상태를 나타낼 수 있었다. 이렇게 시조의 감정 코드들을 Emotion Codon으로 착상시키는 것은 인체의 감정을 AI에 착상시키는 것과 같다고 할 수 있다. 기본적인 감정 코드들을 Emotion Codon에 착상시켜 AI의 자가 학습을 유도하면 인체에서 일어나는 다양한 감정들을 AI가 조합할 수 있다고 본다. 이때 AI는 인간의 감정을 대신할 수 있게 되어 인체의 감정 치료에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구를 지속하면 인체의 감정을 유도하여 마음과 정신을 치료할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구자는 창작되어 있는 시조들에서 감정 코드들을 코딩하는 작업을 하고 있다. 그래서 시조의 감정 코딩으로 문학치료의 가능성을 도출해보고자 하는 데에 그 목적이 있다. 이번의 연구 대상 시조는 이진문(李振門)의 "유월 쬐는 볕"이다. 이 시조의 초장에서는 기쁨의 코드, 중장에서도 기쁨의 코드, 그리고 종장에서는 슬픔의 코드가 생성된다. 이러한 감정 코드들은 Emotion Codon에서 다양한 방법으로 조합될 수 있다. 이러한 조합이 의미하는 것은 문학적인 감정으로 인체를 치료할 수 있다는 것이다. 앞으로 이러한 연구를 지속해 보다 더 나은 삶의 방법을 터득하게 될 수 있을 것으로 사료된다.
삶의 치유는 무덤으로 통할까, 아니면 죽음이 삶을 치유할 수 있을까. 삶에 있어서의 치유는 삶의 공간의 감정 회로에 존재한다. 그러면 죽음에서의 치유는 어떤 공간에 존재할까. 일단은 죽음에서의 치유는 삶의 너머에 있다. 임제(林悌, 1549~1587)는 그가 사랑하는 황진이의 무덤에서 슬픔의 시조를 읊은 것으로 유명하다. 문학치료를 위해, 이번에는 임제가 황진이의 무덤에서 읊었다고 하는 시조 "청초 우거진 골"의 감정들을 코딩하려고 한다. 이 시조는 사랑과 죽음, 무덤과 슬픔이라는 고통같은 슬픔의 사랑을 노래한다. 즉 사랑과 아픔 혹은 사랑과 이별이라는 상반된 개념이 일으키는 인간의 감정이 어떻게 융합하는지에 관련된 것이다. 임제의 이 시조는 무덤과 사랑과 슬픔이라는 기표들을 융합하여 '인생의 무상함'을 코딩한다. 이 '인생의 무상함'이 이 시조의 문학치료 기능이다. '인생의 무상함'은 인체의 긴장을 풀어주는 치유의 역할을 한다. 이렇게 문학치료가 이루어지면 아무리 고통스러운 삶이라도 우리들은 여유를 가지게 된다. 이 시조에서 전달하는 '인생의 무상함'에 대한 슬픔이 삶 전체를 관조하며 관용하는 문학치료의 효과를 전달하기 때문이다. 앞으로 이러한 연구를 지속하여 새로운 삶에 대한 감정 코딩이 이루어지길 기대한다.
본 연구의 목적은 독립변수로 사용된 조직 내 구성원들이 주는 미덕적 행위, 조직 내 구성원들이 받는 미덕적 행위, 조직 외 사회구성원들에게 주는 미덕적 행위, 조직 외 사회구성원들로부터 받는 미덕적 행위의 핵심범주를 질적 연구방법론을 통해 도출한 후 이들이 업무성과에 미치는 영향관계에 대한 연구모형을 설계하는 것이다. 즉, 개방코딩, 축 코딩, 선택코딩을 통해서 도출 된 핵심범주로서 조직 내 구성원들이 서로 주고받는 미덕적 행위와 조직 외 사회 구성원들과 주고받는 미덕적 행위들이 조직 동일시, 긍정적 업무관련 정체성, 정서적 몰입, 감정고갈, 집단적 자긍심의 변수들을 통해 업무성과와 어떠한 인과관계가 있는지를 질적 연구를 통해 밝혀내는 것이다. 본 연구 방법은 국내 5개 소방서를 대상으로 50명의 소방대원들을 인터뷰한 후 이들에 대한 개방코딩과 축 코딩, 선택코딩을 실시하였다. 인터뷰 자료를 근거로 개방코딩, 축 코딩, 선택코딩 후 10개의 핵심범주를 도출해 낼 수가 있었다. 질적 연구 결과 최종적으로 10개의 핵심범주, 즉 조직 내 구성원들이 주는 미덕적 행위, 조직 내 구성원들이 받는 미덕적 행위, 조직 동일시, 긍정적 업무관련 정체성, 정서적 몰입, 감정 고갈, 집단적 자긍심이 인과적 영향관계를 맺으며 업무성과에 영향을 미친다는 것을 밝혀냈다. 이러한 질적 연구 방법론에 기반 하여 최종적으로 조직 내 구성원들이 서로 주고받는 미덕적 행위와 조직 외 사회 구성원들과 주고받는 미덕적 행위들의 핵심범주를 도출해 내게 되었고, 이를 바탕으로 연구모형을 설계하였다. 따라서 본 연구의 의의는 소방대원들이 조직 내 구성원들과 주고받는 미덕적 행위와 조직 외 사회구성원들과 주고받는 미덕적 행위에 대한 핵심범주들이 질적 연구방법론을 통해 도출되어 최종적으로 이들이 업무성과에 영향을 미치게 되는 연구모형을 설계하였다는데 의의가 있을 것이다.
음성감정인식을 위한 훈련 데이터는 감정 레이블링의 어려움으로 인해 충분히 확보하기 어렵다. 본 논문에서는 음성감정인식의 성능 개선을 위해 트랜스포머 기반 모델에 대규모 음성인식용 훈련 데이터를 통한 전이학습을 적용한다. 또한 음성인식과의 다중작업학습을 통해 별도의 디코딩 없이 문맥 정보를 활용하는 방법을 제안한다. IEMOCAP 데이터 셋을 이용한 음성감정인식 실험을 통해, 가중정확도 70.6 % 및 비가중정확도 71.6 %를 달성하여, 제안된 방법이 음성감정인식 성능 향상에 효과가 있음을 보여준다.
광고 속에서 비언어커뮤니케이션의 종류 중 얼굴 표정의 사용은 시간 제약의 문제를 상쇄시키며 소비자들에게 표현적이고 감동적인 매력의 수단으로 사용된다. 본 연구 목적은 TV 광고들 속에서 어떻게 얼굴 표정이 묘사되고 얼굴 표정을 통한 감정 전달이 이루어지는 지를 탐구하는 것이다. 연구 대상은 소비자들이 가장 감동적인 TV 광고로 뽑은 <박카스 음료>와 <동원 참치> 광고이다. 숨겨진 감정들에 대한 이론적 측면들을 기초로 두고 특정한 얼굴 근육의 움직임을 측정하도록 설계된 심리학과 해부학 기반인 얼굴 동작 코딩 시스템(Facial Action Coding System)을 연구 도구로 사용하여 TV광고 속의 얼굴 표정들이 내포한 의미들을 분석하였다. 분석된 의미의 결과를 통해서 얼굴 클로즈업을 통해 주인공의 감정 상태의 충돌과 극적인 갈등의 해소가 이루어진 광고가 소비자들의 마음을 더 움직인다는 유의미한 결과를 도출하였다.
본 연구는 그동안 탁월한 치유의 기능이 내재되어 있다고 알려진 시조의 감정 코드들을 분석하여 인문학적 치유의 콘텐츠를 활성화시키고자 하는 데에 목적이 있다. 치유작용의 일환으로써의 시조는 여러 작품들을 감상하는 과정에서 형성되는 감정의 융합을 통해 감정의 총체라 할 수 있는 치유의 감정 코드들을 형성한다. 이러한 과정은 인체생리학적으로 인체 내에서의 문학치료의 진행을 가능하게 한다. 머신러닝이 인지기능에 의해 스스로 학습하는 것처럼 상시적으로 부호화와 재부호화에 대한 코딩 과정이 인체 시스템의 수많은 뉴런들의 집합체들에서 작동된다. 그 과정에서 감정 코드들의 집합적인 부호화에 의해 인체 내에서 아미노산이 합성되는 것으로 예측된다. 이러한 아미노산들이 인체의 신호 체계를 조절하는 것이다. 향후 이러한 인문학과 인체생리학의 접점에서의 치료의 연구가 진행된다면 보다 질 높은 인문학적 치유의 프로그램이 활성화될 것으로 기대된다.
뉴로모픽 기술은 인간의 뇌 구조와 연산과정을 하드웨어로 모방하는 기술로 기존 인공지능 기술의 단점을 보완하기 위하여 제안되었다. 뉴로모픽 하드웨어 기반의 IoT 응용을 개발하기 위해 NA-IDE가 제안되었으며, NA-IDE에서 SNN 모델을 구현하기 위하여 일반적으로 많이 사용되는 입력 데이터를 SNN모델에 사용할 수 있도록 변환이 필요하다. 본 논문에서는 이미지 데이터를 SNN 입력으로 사용하기 위하여 스파이크 시계열 패턴으로 변환하는 신경코딩 방식의 인코더 컴포넌트를 구현하였다. 디코더 컴포넌트는 SNN 모델이 스파이크 시계열 패턴을 생성하는 경우, 출력된 시계열 데이터를 다시 이미지 데이터로 변환하도록 구현하였다. 디코더 컴포넌트는 출력 데이터에 인코딩 과정과 동일한 매개변수를 사용한 경우, 원본 데이터와 유사한 정적 데이터를 얻을 수 있었다. 제안된 인코더와 디코더를 사용한다면 image-to-image나 speech-to-speech와 같이 입력 데이터를 변환하여 재생성하는 분야에 사용할 수 있을 것이다.
본 연구는 한국의 사회문화적 맥락 내에서 직장인들이 경험하는 갈등의 의미와 현상을 당사자의 입장에서 통합적으로 기술하고자 하였다. 이를 위해 서로 다른 직종에 종사하는 직장인 11명을 연구대상으로 선정하고 심층면접을 통해 자료를 수집하고 근거이론의 방법에 따라 분석을 실시하였다. 개방코딩을 통해 102개의 개념, 63개의 하위범주와 32개의 범주가 도출되었고, 이를 토대로 축코딩을 실시하였다. 우선, 갈등의 중심현상으로 '부정적 정서'를 설정한 다음, 인과적 조건으로 '상대의 업무방식'을, 인과조건에 영향을 미치는 맥락 조건으로는 조직과 업무적인 측면의 '상황 특성', 갈등을 유발한 '대상 특성'과 갈등 당사자인 '당사자 특성', 그리고 양자 사이의 관계인 '상호성'을 도출하였다. 작용/상호작용 전략은 '회피하기'와 '감정 표출하기', '해결 노력'을 꼽았으며, 작용/상호작용 전략의 강도를 조절하는 중재 조건으로는 갈등에 관여된 사람들의 '관계'와 갈등을 경험하는 '당사자 특성', 중재자의 '중재 여부', 그리고 '조직/업무 특성'이 도출되었다. 마지막으로 결과는 '갈등의 지속'과 '인사 변경' 외에 '긍정적 효과'로 정리되었다. 이후, 선택코딩에서는 '갈등에 대처하기'를 핵심범주로 꼽아 '회피형', '감정해소형', '문제해결형'의 세 가지 유형을 도출하였다. 본 연구는 직장 내 갈등을 일회성 사건으로 보고 사회문화적 맥락에 대한 고려 없이 논의해 온 기존 경험적 연구의 한계를 보완하는 실제적 갈등현상의 특징에 대해 기술하였다. 또한 추후 갈등 관련 경험적 연구의 이론적 토대가 될 수 있는 통합적인 모형을 제시했다는 데에서 그 의의를 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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