본 연구의 목적은 첫째, 조직 내에서 탈북민들이 경험하는 컴페션이 심층행동에 미치는 영향을 검증하는 것이고, 둘째는 컴페션을 통하여 형성한 심층행동이 직무성과에 미치는 영향을 실증하는 것이다. 셋째, 본 연구의 목적은 심층행동이 조직시민행동에 미치는 영향을 검증하고자 하며 넷째, 컴페션과 직무성과의 관계에서 심층행동의 매개효과를 검증하고자 한다. 마지막으로 컴페션과 조직시민행동의 관계에서 심층행동의 매개효과를 실증하고자 한다. 본 연구 결과 탈북민들이 경험하는 컴페션이 심층행동에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 실증되었고, 심층행동이 직무성과와 조직시민행동에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 또한 컴페션과 직무성과, 그리고 컴페션과 조직시민행동의 관계에서 심층행동의 매개효과에 대한 연구결과 역시 유의한 것으로 검증되어 모든 가설이 지지되었다. 따라서 본 연구는 조직 내에서 컴페션을 필요로 하는 탈북민들이 진정성 있는 심층행동을 통하여 직무성과를 향상시키고 조직시민행동을 증가시킨다는 의의를 지니게 된다.
행동 인식을 위한 기존의 심층신경망은 행동 패턴 모델링과 행동 인식 성능 향상에 큰 기여를 하였다. 그러나 이 신경망은 영상 전체를 하나의 행동 인식 대상으로 보기 때문에 다중 객체의 개별적인 행동 인식에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 R-CNN과 LSTM을 융합한 RC-LSTM 심층신경망을 통해 다중 객체의 행동 인식을 위한 방법을 제안한다.
본 연구는 정보보안 종사자의 감정노동과 업무성과 간의 구조적 관계를 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여, 정보보안 종사자 176명을 대상으로 설문조사를 수행하여 구조방정식모형 (SEM)을 이용해 수집된 자료를 분석하였다. 연구결과를 살펴보면, 감정표현 규칙에서 빈도, 강도와 다양성은 심층행동에 긍정적인 영향을 가지고 있는 것으로 나타났다. 표면행동도 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 감정노동이 업무성과에 미치는 영향에 있어서 심층행동은 긍정적인 관계를, 표면행동도 유의적인 정적 관계를 갖는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 보안 종사자의 감정적 측면이 업무성과에 미치는 영향력을 파악하는데 의미를 두고 있으며, 심층행동의 감정노동 역량 제고를 위한 훈련과 교육이 지속적으로 요구됨을 시사하고 있다.
본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.
본 연구는 소비자의 일상생활 행동을 다각적이며 심층적으로 파악하기 위한 하나의 방법으로 다양한 조사방법론을 활용하였다. 본 연구는 디지털 제품 선도 소비자(lead consumer)를 대상으로 구조화된 설문조사법 이외에 심층면접(In Depth-Interview), 쉐도우 서베이(Shadow Survey), 홈비지팅(Home-Visiting) 등의 방법론을 사용하였다. 즉, 일반 소비자와 선도 소비자의 일반적 특성을 파악하기 위해 질문지를 이용한 설문조사방법과 선도 소비자의 일상생활 행동, 행동의 원인, 행동의 결과 등을 심층면접, 쉐도우(Shadow) 관찰조사 방법, 가정 생활을 관찰하기 위한 홈비지팅(Home-visiting) 조사를 실시하였다. 그 결과 의사소통관련 행동은 가족 및 친구를 위한 활동, 정보처리관련 행동은 사회(3차집단)을 위한 활동, 엔터테이먼트 관련 행동은 개인을 위한 활동 목적이 많은 것으로 나타났다. 추후 연구는 상황(Situation)-차이(Gap)-사용(Use)이라는 Sense-Making Theory로 활용되어지며, 이러한 결과는 신상품 컨셉 개발을 위해 활용되어질 것이다. 그러나 본 연구는 견고한 이론적 틀 보다는 목적 지향적이며 실천 지향적 성격이 강하다. 따라서 추후 연구들은 체계적이며, 다학제적인 연구를 통해 조사방법의 체계를 다져야 할 것이다.
본 연구의 목적은 제주지역 소상공인을 대상으로 소상공인의 커뮤니케이션 능력과 고객지향적 행동의 관계에서 감정노동(표면조절, 심층조절)의 매개효과를 검증하고자 한다. 구체적으로 커뮤니케이션 능력의 고객지향적 행동 및 감정노동(표면조절, 심층조절)에 대한 영향력 관계, 감정노동(표면조절, 심층조절)의 고객지향적 행동의 주효과, 그리고 커뮤니케이션 능력과 고객지향적 행동의 관계에서 감정노동(표면조절, 심층조절)의 매개효과 검증이다. 분석에 활용된 자료는 제주지역의 소상공인 270명으로부터 획득된 자료를 활용하였다. 분석결과, 소상공인 커뮤니케이션 능력은 고객지향적 행동 및 감정노동에 영향을 미치고, 감정노동 가운데 표면조절만이 고객지향적 행동에 영향력이 있으며, 표면조절은 양자관계를 부분 매개하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 소상공인 커뮤니케이션 능력이 서비스접점에서 주요한 능력임을 입증하는 것이며, 서비스 제공자의 커뮤니케이션 연구에 유용한 시사점을 제안하고 있다.
본 연구는 국내 기업에 근무하는 탈북민 270명을 표본으로 수집하였다. 본 연구의 목적은 첫째, 조직 내에서 탈북민들이 경험하는 컴페션이 긍정 심리자본에 미치는 영향을 검증하는 것이고, 둘째는 컴페션을 통하여 형성한 긍정 심리자본이 잡 크래프팅에 미치는 영향을 실증하는 것이다. 셋째, 본 연구의 목적은 컴페션과 잡 크래프팅의 관계에서 긍정심리자본의 매개효과를 검증하는 것이고, 마지막으로 컴페션과 긍정심리자본의 관계에서 심층행동의 조절효과를 실증하는 것이다. 본 연구 결과 탈북민들이 경험하는 컴페션이 긍정심리자본에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 실증되었고, 긍정심리자본이 잡크래프팅에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 또한 연구결과 긍정심리자본의 매개효과와 심층행동의 조절효과 역시 유의한 것으로 검증되어 모든 가설이 지지되었다. 본 연구는 한국 기업에 근무하면서 공감적인 돌봄을 필요로 하는 탈북민들에게 긍정적 정서와 능동적인 업무설계의 동기부여를 제공해 준다는 시사점이 있을 것이다.
본 연구는 서비스 접점에서 개별 고객의 욕구에 맞춰 다양한 형태의 감정들을 반응해야 하는 영업사원의 긍정 탐색과 감정노동이 적응적 판매행동 및 고객만족에 미치는 영향을 중심으로 분석하였다. 115명의 자동차 영업사원들과 해당 영업사원으로부터 서비스를 제공받은 고객 2명씩 230명으로부터 이원적(dyadic) 설문자료를 수집하였다. 총 345명을 대상을 구조방정식모형으로 분석하였다. 분석결과, 긍정 탐색은 심층행동과 표면행동에 유의하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 심층행동만 적응적 판매행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 표면행동과는 유의미하지 않게 나타났다. 마지막으로 적응적 판매행동은 고객만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 이론적으로 영원사원의 긍정 탐색(AI) 접근의 본질을 규명하고, 긍정 탐색(AI) 실천과 관련된 감정노동을 통한 적응적 판매행동을 활성화시키는데 기여할 것이다.
최근 컴퓨터를 이용한 다양한 인식 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 적용하는 사례가 늘어나고 있다. 딥 러닝은 학습에 필요한 요소를 학습데이터를 통해 스스로 도출해내기 때문에, 수작업(hand-craft)을 통해 특징을 도출하던 기존의 기계학습 방법보다 더 많은 장점을 갖는다. 행동인식을 위한 기존의 심층 신경망은 비디오 데이터를 일정 프레임의 이미지로 분할한 후, 분할된 각 이미지 사이의 시간적 연계성 분석을 통해 행동을 분류한다. 그러나 이러한 신경망은 소규모 행동 클래스를 갖는 분류 문제에서 학습 데이터의 부족 문제 및 과적합(overfitting) 문제로 인해 이를 실제 문제에 적용하기 어려운 경우가 많다. 이에 본 논문에서는 5가지의 소규모 행동 클래스를 정의하고, 기존 행동 인식 신경망의 최적화를 통해 이를 분류하였다. 700개의 비디오데이터를 통해 행동 데이터베이스를 구성하였고, 약 74.00%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 움직임 정보와 시공간 주의 정보를 심층신경망을 이용하여 함께 활용한 행동 인식 방법을 제안한다. RGB 영상을 입력으로 사용하는 기존 방법과 달리 제안하는 방법은 움직임 정보를 입력으로 사용하여 시간적 특징 및 시공간 주의 정보를 추출하고, RGB 영상에서 추출한 공간적 특징에 시공간 주의 정보를 고려하게 하여 행동 인식 정확도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 행동 분류 정확도 및 연산 효율성이 기존 신경망보다 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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