• 정신신체의학
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• 제29권2호
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• pp.184-190
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• 2021

연구목적 치매는 노인인구의 가장 심각한 정신건강문제 중 하나이다. 치매환자를 돌보는 부양자 역시 신체적, 정신적, 감정적 스트레스를 경험한다. 따라서 본 연구는 부양자를 위한 프로그램(치매가족교실)을 개발하고, 이 프로그램이 부양부담을 줄여주는 효과가 있는지에 대해 알아보고자 하였다. 방 법 5회기로 구성된 치매 부양자 지원 프로그램을 30명의 치매환자를 집에서 돌보고 있는 부양자들에게 제공하였다. 프로그램은 천안시 치매지원센터에서 시행되었다. 프로그램 시행 전후 부양부담의 차이를 확인하기 위해 단축형 자릿 부양부담평가척도를 프로그램 시행 전후에 시행하였으며 프로그램의 전반적인 평가를 위해 만족도 조사를 하였다. 결 과 대상자의 평균연령은 61.9세였다. 40.0% (n=12)의 부양자는 배우자, 53.3%(n=16)의 부양자는 자녀였다. 프로그램 시행 이후 단축형 자릿 부양부담평가 총점이 시행 전 25.73 (±8.6)에서 시행 후에는 22.07 (±8.0)으로 유의하게 감소하였다(p<0.001). 각 항목 별로는 4개의 항목(7, 10, 11, 12)이 프로그램 시행 후 유의하게 감소하였다(p=0.036, p=0.018, p=0.01, p=0.024). 프로그램 완료 후 만족도 조사에서 10개 세부항목 모두 평균 3점 이상으로 '그렇다' 이상의 긍정적 평가였다. 결 론 연구결과 치매환자 부양자 지원 프로그램은 부양부담을 감소시키는 효과가 있으며 프로그램 자체에 대한 만족도도 높았다. 따라서 향후 치매환자 치료 뿐만 아니라 부양자 지원 프로그램의 중요성에 관심을 갖고 프로그램의 개발 및 효과적인 제공에 대해 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권3호
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• pp.333-340
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• 2019

다문화 배경 학생들이 늘어남에 따라 이들의 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 숲이 가지고 있는 산림치유인자들과 요인들을 활용하여 다문화 배경 학생들의 언어습득향상과 자아탄력성에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 실험대상은 청주시 ${\bigcirc}{\bigcirc}$동에 위치한 다문화예비학교 중학생 남녀 각각 10명을 대상으로 방과 후에 산림치유프로그램을 운영하였다. 실험기간은 2018년 4월12일부터 2018년 6월26일까지 매주 1회씩 12회기로 1시간 (60분)씩 실시하였다. 산림치유프로그램은 숲에 존재하는 다양한 환경요소를 활용하여 인체의 면역력을 높이고 신체적 정신적 건강을 회복시키는 활동이다. 프로그램 실시 전과 후에 자아탄력성의 차이를 알아보기 위해 대응표본 t-test를 실시하고 그 자료는 SPSS 18.0 프로그램으로 분석하였다. 그 결과 자아탄력성은 긍정사고능력, 문제해결능력, 친밀행동능력, 감정조절능력, 자율행동능력 등 하위요인 모두에서 통계적으로 유의미하게 향상되었다(p<.001). 언어능력향상은 기술통계로 알아본 결과 쓰기의 오류, 발음의 오류, 문장의 오류, 시제의 오류, 조사 접속사의 오류 모두에서 향상되었다. 본 연구결과가 향후 중도입국자녀들이나 다문화 배경 학생들의 자아탄력성과 언어습득향상에 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.107-117
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• 2019

블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제21권4호
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• pp.595-615
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• 2015

이 연구에서는 여성 독거노인의 웰빙을 증진하기 위한 프로그램을 개발하고 효과를 검증하였다. 프로그램은 자기노출, 후회다루기, 원한감정 처리, 용서, 감사 및 회복탄력성을 중심으로 삶과 행복의 의미를 탐구하도록 구성하였다. 본 프로그램을 운영하기 전에 6명의 여성 독거노인에게 파일럿 프로그램을 적용하며 그 효과를 예측하고 프로그램을 보완하였다. 프로그램 효과를 검증하기 위하여 11명의 여성 독거노인으로 구성된 실험집단 외에도 활동 위주의 프로그램에 참여한 11명을 비교집단으로 하고 또 다른 12명으로 통제집단을 구성하였다. 연구 결과, 여성 독거노인이 웰빙 증진 프로그램에 참여한 후 인간관계에서의 후회와 자신에게 피해를 준 사람에 대한 원한 수준이 감소하였고 자기를 노출하는 수준은 증가하였다. 본 연구에서 개발한 웰빙 증진 프로그램에 참여한 여성 독거노인의 불안, 외로움 및 노화에 대한 인식 수준 모두 감소하여 노년기 주관적 웰빙 수준이 증진되었다. 또한 프로그램 참여 후 부정정서는 감소하였으나 삶의 만족과 긍정정서 수준은 증가하였으며 행복감도 더 느끼게 되었다. 이런 모든 변화는 통제집단은 물론 비교집단에서도 나타나지 않았다. 이런 결과는 본 연구에서 개발한 여성 독거노인 웰빙 증진 프로그램이 효과가 있어 노인복지관인 상담센터 등과 같은 기관에서 활용할 수 있음을 시사한다.

• 트랜스-
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• 제7권
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• pp.19-48
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• 2019

본 연구는 대규모 인터뷰 작업을 통해 한민족이 가진 집단적 의식의 지형도를 담아내고자 하는 미디어전시작업 <70mK>의 의미를 고찰하기 위해 기술되었다. <70mK>는 개별 존재자들의 인터뷰 영상들을 마치 모자이크와 같은 배치와 형태로 편집, 구성된 영상전시물을 만들고 전시회를 개최하고 있다. 분할된 프레임 속의 개체들은 저마다의 생각과 개성을 드러내는 차이의 연속성을 보여준다. 이것은 개체들의 내재성이 동시다발적이고 총체적인 이미지로 구현된 공시적이고 의식적인 집단적 타자의 형상이다. 인터뷰 영상들은 실제 존재자로서의 자신의 형태를 드러내고 자신이 가진 특유의 내재성을 구술적인 정보로서 발산한다. <70mK>는 특정 집단이라는 동일선의 연장에서 이런 생명적 개체들의 형태와 정보를 미학적으로 구조화하여 새로운 개체화를 이루어낸다. 프레임 속의 존재자들, 각 개체들은 서로가 대화를 나누거나 소통하는 것이 아니라 카메라를 향한 전면 응시, 즉 작품을 관람하는 사람들을 향해 그들이 가진 전개체적 실재로서의 관계성과 개성을 전달한다. 그것은 각 개체들이 보여주는 이질성과 차이의 반복적 배치와 구성인 동시에 그 이면에 집단적 동일성을 내포한 연쇄 작용이다. <70mK>는 개성을 드러내는 인터뷰이들의 직접적인 이미지와 소리를 구조화하여 전시영상작품이라는 새로운 정보전달 방식의 형태를 이루어낸다. 이러한 점은 정신적이고 집단적인 개체화의 의미와 관개체적인 관계성의 의미와 과정을 은유하게 하고 지각하게 한다. 이것은 개체화라는 생성의 과정과 관계의 의미를 현대 기술과 함께 사유한 질베르 시몽동의 개체화론으로 설명하기 적합한 사례이다. <70mK>가 구축한 전시공간은 특정 집단의 개체들 사이를 관통하여 연결되는 정신적이고 집단적인 의미와 그 관계성을 미학적인 방법론으로 함의하고 있다. 시몽동은 개체화라는 과정에 대한 사유와 생성의 의미를 고찰하며 현대의 기술이 가진 가능성과 잠재력을 긍정한 철학자이다. <70mK>는 현대의 기술 매커니즘과 네트워크적 행위들이 매개되어 구조화되고 생성된 윤리적 실재성으로서의 새로운 개체이다. 그것은 기술이 협업 된 개체화 과정에 인터뷰가 어떻게 '변환' 작용으로 기능하는지에 대한 미학적이고 실천적인 방법론을 보여주는 사례이다. <70mK>가 보여주는 직접적인 이미지와 소리는 생명적 개체의 정보들이 운반, 증폭, 축적되며 발산하는 정보의 체계이자 정신적이고 집단적인 풍경으로서의 새로운 개체이다. 그것은 복수의 개체화를 통해 새롭게 생성된 전시예술작품에 내포된 개체초월적인 의미작용과 과정에 대한 하나의 표상이기도 하다. 개체화된 준안정적 상태로서의 미디어전시예술은 작품을 관람하는 이들이 동일한 전개체적 실재를 인지하고 정념적 감정을 느끼는 새로운 관계 맺기를 이끌어낸다. <70mK>의 전시공간은 의미작용의 표상을 넘어 관개체적 집단의 실질적인 가능성을 예비하는 무대가 된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.99-130
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• 2012

과거 기업은 고객만족을 통해 고객의 충성도를 구축해 지속적인 이윤을 창출하는데 주로 초점을 맞추었다. 그러나 고객들은 기업에게 긍정적 영향만을 주지 않으며 때로는 기업을 위험에 빠뜨리기도 하고 곤란에 처하게 하기도 한다. 서비스 실패를 경험한 고객에게 기업이 적절한 서비스 회복조치를 취하지 못했을 때 그들은 배신감과 분노 같은 강한 부정적 정서를 느끼며 이러한 부정적 정서는 기업의 성과에 상당한 부정적 영향을 미칠 수 있는 공격적 행동이나 보복행동을 유발 할 수 있다. 고객이 느끼는 이러한 부정적 정서는 기업과 오랜 거래관계를 유지하고 그 기업에 대해 애착을 가진 충성고객에게 더 강하게 발생될 수 있다. 강한 배신감을 느낀 충성고객은 단순히 경쟁기업으로 브랜드 전환을 하는데 머무는 것이 아니라 온라인 부정적 구전, 불매운동, 언론매체를 통한 호소 등의 강력한 보복행동을 수행한다. 본 연구는 서비스 실패요인으로 발생되는 배신감이라는 감정이 보복욕구를 통해 보복행위까지 가는 인과관계에 대해 알아보고, 기업 간의 충성도가 각기 다른 고객들을 분류하여 그 차이를 살펴보았다. 실증분석 결과 각각의 공정성 훼손은 모두 지각된 배신감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 고객들은 분배 공정성 훼손으로 인한 서비스 실패를 경험하였을 경우 가장 높게 배신감을 지각했으며 절차공정성 훼손으로 인한 서비스 실패를 경험하였을 경우 배신감을 가장 낮게 느끼게 하는 것으로 나타났다. 또한 지각된 배신감은 보복욕구에 유의한 영향을 미치며 이후 부정구전과 보복적인 불평행동, 제3단체를 통한 불만 홍보와 같은 보복행위 모두에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 공정성 훼손은 지각된 배신감과 보복욕구와 같은 매개변수를 통하여 보복행위에 영향을 미치는 것으로 볼 수 있다. 마지막으로 공정성 훼손과 지각된 배신감과의 관계에서 과거 해당기업과 고객 간의 관계의 친밀도를 나타내는 관계품질의 조절변수 역할을 검증한 결과 관계품질은 조절변수로서 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 서비스 실패 요인이 보복행위에 미치는 영향을 단순 인과관계로 보지 않고 기업과 고객 간의 관계품질의 조절효과를 고려하여 연구를 하였다는 데 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.97-113
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• 2016

인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2013

최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.