피부는 우리 몸의 맨 바깥을 둘러싸고 있어 신체를 보호하며 생리적으로 중요한 기능들을 수행하는 인체 기관의 하나이다. 그러나 생리적 기능을 넘어서 사회문화적 차원을 포함하는 인간 정신의 다채로운 내용들이 그 위에서 풍부하게 표현되는 공간이 되기도 한다. 본 논문은 분석심리학의 관점을 바탕으로 피부가 가지는 다양한 상징적 의미들을 탐구해보고자 한다. 피부는 표피, 진피, 피하지방층으로 구성되며 방어막으로서의 기능 뿐 아니라 체온 조절, 비타민 D합성, 감각 기능 등 생명 유지에 필요한 여러 역할들을 담당한다. 최근 의학계에서는 심리적 요인과 생리적 변화 사이의 상호 관련성을 과학적으로 규명하려 노력하고 있어 향후 피부에서 나타나는 현상들과 정서적 관련성에 관해 좀 더 체계적인 이해가 가능해 질 것으로 기대되고 있는데 일찍이 융은 정신양 기능에 대한 가설이나 동시성 이론을 통해 물질과 정신 사이의 연관성을 직관적으로 시사한 바 있다. 논문에서는 일상의 언어에 나타나는 피부 관련 표현들을 통해 피부의 사회심리학적 측면을 살펴본다. 언어는 한 집단의 정신세계를 담지하는 전달자일수 있기 때문이다. 또한 피부는 겉으로 드러나기 때문에 증상이 있을 때 특별한 사회적, 심리적 반응을 유도하고 환자에게 큰 고통이 될 수 있다. 페르조나는 인격의 외피로서 사회와의 관계 속에서 성립되는 역할인데 이는 자주 신체의 외피인 피부를 통해 표현된다. 자아 이미지, 자아 정체성은 피부와 밀접한 관련이 있으며 다양한 모습으로 피부 위에 표출된다. 융은 에로스를 관계 원리로 규정한 바 있는데 피부야말로 에로스가 구체적으로 실현되는 공간이라 할 수 있다. 민담과 신화 속에 나오는 짐승 가죽을 뒤집어쓰거나 허물을 벗는 이야기들에서 개성화 과정에서 변환의 의미를 내포하는 피부의 상징성을 읽을 수 있다. 또한 피부질환이 전체정신의 중심으로부터 의식으로 전해지는 메시지 일 수 있음을 이해할 때 자기실현에 중요한 시사점을 발견할 수 있을 것이다.
본 연구는 비지도 기계학습 기술과 코퍼스의 각 단어를 이용하여 한국어 단어를 형태소 분석하는 언어 모델을 구축하는데 목적을 둔다. 그리고 이 언어 모델의 단어 형태소 분석의 결과와 언어 심리 실험결과에서 얻은 한국어 언어사용자의 단어 이해/판단 시간이 상관관계을 갖는지를 규명하고자 한다. 논문에서는 한국어 세종코퍼스를 언어 모델로 학습하여 형태소 분리 규칙을 통해 한국어 단어를 자동 분리하는데 발생하는 단어 정보량(즉, surprisal(놀라움) 정도)을 측정하여 실제 단어를 읽는데 걸리는 반응 시간과 상관이 있는지 분석하였다. 이를 위해 코퍼스에서 단어에 대한 형태 구조 정보를 파악하기 위해 Morfessor 알고리즘을 적용하여 단어의 하위 단위 분리와 관련한 문법/패턴을 추출하고 형태소를 분석하는 언어 모델이 예측하는 정보량과 반응 시간 사이의 상관관계를 알아보기 위하여 선형 혼합 회귀(linear mixed regression) 모형을 설계하였다. 제안된 비지도 기계학습의 언어 모델은 파생단어를 d-형태소로 분석해서 파생단어의 음절의 형태로 처리를 하였다. 파생단어를 처리하는 데 필요한 사람의 인지 노력의 양 즉, 판독 시간 효과가 실제로 형태소 분류하는 기계학습 모델에 의한 단어 처리/이해로부터 초래될 수 있는 놀라움과 상관함을 보여 주었다. 본 연구는 놀라움의 가설 즉, 놀라움 효과는 단어 읽기 또는 처리 인지 노력과 관련이 있다는 가설을 뒷받침함을 확인하였다.
부모의 사회 활동 시간이 늘어남에 따라 아이들이 혼자 집에서 보내는 시간도 늘어나고 있다. 따라서 아이들의 자립심을 크게 제한하지 않으면서 노출되기 쉬운 실내 위험으로부터 아이들을 보호하고 아이의 심리, 감정적 상태에 따라 적절한 지도를 해주는 도움이 필요하다. 본 연구에서는 RFID 기술을 기반으로 아이들을 물리적 위험으로부터 보호하고 자연언어처리 기술을 이용하여 아이의 심리, 감정 상태에 따른 음악과 애니메이션의 멀티미디어 콘텐츠를 제공한다. 또한 지속적인 관심이 필요한 일정 관리, 일상 생활에서 도움을 주는 전자제품 사용법 안내 등의 정보를 제공하여 아이 스스로 자신의 일을 할 수 있도록 도움을 준다. 본 연구에서는 가상의 가정을 디자인하여 실현 가능한 시나리오를 중심으로 이와 같은 서비스를 시뮬레이션 한 결과를 보인다.
식품의 관능검사는 인간의 의식과 식품간의 반응결과를 객관적으로 나타내는 방법으로 수치, 언어적 묘사, 도표 등의 표현법을 사용하고 있으며 검사 요원들 간의 오차를 발생한다. 이 오차를 줄이기 위하여 통계 및 심리학적으로 접근하여 해결을 시도해 오고 있으며 오차를 심리적 잡음 (psychological noise)이라고 주장되고 있다. 식품의 기호도는 감각신경세포에서 전기적 신호로 전환되어 뇌에 전달되고 의식의 분석과 해석을 거쳐 얻어지는 것이므로 전기적 신호처리가 포함된다. 그러나 현재의 관능검사 방법들은 시간의 함수관계를 중시하고 있지 않다. 감각신경의 신호 전달체계의 유사성을 바탕으로 관능검사과정에 시간함수를 도인하는 개념이 요구된다. 시간을 개입하는 방법론으로 의식과 식품간의 일어나는 순차적 또는 병열적 행동과 의식체계를 분석하고 시간인자의 중요성을 부각시켰다. 시간함수의 도입방법으로 관능영향인자 표의 구성하고 bar-code를 생성하는 프로그램과 파형곡선으로 전환하는 개념을 제안하였다.
1996년 10월부터 1997년 6월까지 안ㆍ이비인후과병원과 영동세브란스병원 이비인후과에 음성장애를 주소로 내원한 환자 중 성대양성질환으로 성대미세수술을 시행하고 음성검사를 시행한 환자들을 대상으로 하였다. 대상환자는 총 85명으로 후향적으로 의무기록을 검토하여 수술시 병명, 수술시 레이저(laser)사용유무, 수술 후 발성장애 유무를 확인하였으며 그 중 수술 후 지속적인 혹은 반복적인 발성장애를 보인 환자는 총 12명으로 발성장애의 원인과 치료의 종류 및 치료효과를 판정하기 위해 후두비디오스트로보 스코피 검사, 청각심리검사 및 음성분석을 확인하였으며 통계처리를 하였다. (중략)
본 연구는 한글 글자를 지각하는데 있어서 인식의 초기 단계에 사람들이 글자의 유형을 처리하는지 알아보기 위하여 시행되었다. 글자인식의 초기 단계에서 유형 분류를 한다는 것은 이미 인공시각 연구자들에 의해 시뮬레이션을 통해 검증된 바 있으나, 그것이 심리학적으로 실재성을 가지는지에 대한 검토는 없었으므로 본 연구를 실시하게 된 것이다. 먼저 예비실험을 통해 본 실험에서 쓸 자극제시시간을 구했으며, 실험은 한글 글자 중 낱자 수가 두 개인 유형 1, 2 의 글자를 자극으로 쓰는 경우와, 낱자 수가 세개인 유형 3, 4, 5 의 글자를 자극으로 쓰는 경우를 나누어서 실시하였다. 실험 1 과 실험 2 의 결과는 모두 가설을 강력히 지지하는 것으로 나왔다. 즉 자극제시시간을 역치하로 했을 경우 글자의 정답율과 유형의 정답율을 비교해 보았을 때 유형의 정답율이 유의하게 높았으며, 이는 아직 글자의 의미처리가 일어나기 전인 인식의 초기 단계에서 이미 글자의 유형에 대한 처리가 일어났음을 시사해 주는 것이다.
한글의 신속하고 정확한 정보전달 기능을 유지 발전시킴과 동시에, 정보 전달의 목적 및 효율성을 높이기 위하여, 인간심리에 직접 영향 미치는 시각적 이미지를 지니는 조형적 문자의 서체 및 기능 개발에 필요한 현행 한글서체들의 시각적 이미지에 대한 분석적 연구를 시도하였다. 대표적인 24개의 현행 한글서체에 대한 이미지를 표본조사 및 수치분류적 기법에 의한 이미지 특성을 분석하였다. 연구결과, 현행 한글서체는 크게 5개의 그룹으로 구분되며, 예서체는 현행 한글서체 중에서 가장 독특하고 집중된 이미지를 지닌 서체로 나타났다. 한글서체 개발은 수치적 분석에 의하여 방향정립 및 높은 예측성을 지닐 수 있으며. 목적지향적인 폰트개발 및 균형있는 서체운용 체계의 운용에 의하여 극대화될 수 있다.
인간이 문자를 어떻게 인식하는가에 관한 많은 연구 결과는 인지 과학자들과 심리학자들에게 의해서 주도되어 왔다. 이에 따라 본 논문은 인간의 시각 체계에 대한 인지적 연구 이론 및 원리를 요약하고 오프라인 한글 문자 인식을 위한 인지적 모델의 필요성을 설명한다. 여러 실험 결과와 주의 이론, 체제성 원리 및 맥락 효과를 도입한 새로운 모델을 개발하고 한글의 구조적 특성을 고려한 구현 모델로 제시한다.
Paradoxical vocal fold movement (PVFM) is a dystonic laryngeal disorder characterized by involuntary vocal fold adduction during inspiration and/or expiration. PVFM is uncommon and may aggravate airway obstruction. And patients with PVFM have a specific etiology; therefore, treatment must be individualized and given immediately. We present a case of 63-year-old male presenting with intermittent dyspnea. After multidisciplinary workup, we presumed psychogenic PVFM and evaluated with speech-language pathologist and psychologist. In this report, we describe a rare case of psychogenic PVFM patient.
기술의 발전과 함께 사용자에게 가까이 자리 잡은 소셜 네트워크 서비스는 이미지, 동영상, 텍스트 등 활용 가능한 데이터의 수를 폭발적으로 증가시켰다. 작성자의 감정을 포함하고 있는 텍스트 데이터는 시장 조사, 주가 예측 등 다양한 분야에서 이용할 수 있으며, 이로 인해 긍부정의 이진 분류가 아닌 다중 감정 분석의 필요성 또한 높아지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 감정 분류에 심리학 이론의 기반 감정 모델을 활용한 결합 모델과 단일 모델을 비교한다. 학습을 위해 AI Hub에서 제공하는 데이터와 노래 가사 데이터를 복합적으로 사용하였으며, 결과에서는 대부분의 경우에 결합 모델이 높은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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