"이성적이며 이상적인 합리적 인간"을 가정하는 기존 경제학의 이론이 항상 실제 상황과 일치하지는 않는 것으로 알려져 있다. 이의 대안으로 나온 행동경제학은, 인간의 경제적 의사결정에 심리, 인지, 감정, 사회문화적 배경 등이 영향을 미친다고 본다. 본 연구에서는 행동경제학에 의거하여, 개인의 감정과 경험이 경제적 의사결정에 영향을 미치는지 여부를 빅데이터 모델을 활용하여 분석하였다. SNS 여론으로는 Reddit, 주가지수로는 S&P 500 을 선정하였다. 수집한 텍스트 데이터를 전처리와 감정분석을 통해 독립변수 값으로 사용했고, 주가지수 등락의 방향성을 종속변수로 사용하여 로지스틱 모형을 구성했다. 모델을 활용하여 분석한 결과 Public sentiment 와 Market sentiment 간 양의 상관관계를 확인할 수 있었다. 또한, lag 를 설정하는 모델이 정확도가 더욱 높음을 확인해, 기존 경제학의 EMH 와 대립되는 바를 확인할 수 있었다. 하지만 최적의 lag 산정을 위해, 더 광범위한 데이터를 바탕으로 한 후속연구가 필요하다.
오랜 세월 동안 감정은 이성과 합리성에 방해가 될 뿐만 아니라 위험한 것으로까지 간주되었다. 인간의 행동을 다루는 드라마 장르의 역사 속에서 보더라도 감정은 작품 속에서 인물을 추동하는 중요한 힘으로 그려지면서도 결국은 파국을 초래하는 오류 또는 결함으로 묘사되는 경우가 많았다. 오늘날 인지 과학 분야의 성과를 토대로 감정이 인간의 사고, 판단 및 행동에 얼마나 중요한지와 이성과 감정이 얼마나 밀접하게 결합 되어 있는지가 밝혀지고 있다. 본 연구는 감정의 사회성을 바탕으로 드라마 장르에서 다루어지는 감정을 연구한다. 감정은 개인만의 문제가 아니라 사회적 성격을 드러낸다. 영화 <생일>은 개인의 감정에 대한 의미 구성과 행동 명령이 스스로에게 고통의 굴레가 되는 동시에 사회적으로 영향을 끼칠 수 있음을 보여준다. 그리고 사회적 관계 가운데 그 문제를 풀어내는 방안을 보여준다. 또한 드라마 속에 등장하는 감정의 교류 양상과 행위들은 관객들에게도 영향을 끼친다. 개인의 성향과 선입관에 따라 다른 반응이 있을 수도 있지만 기본적으로 거울뉴런의 활동은 감정의 집단지향성을 가능케 하고 공감의 가능성을 만들어내는 매커니즘을 작동하게 된다. 본 연구가 드라마콘텐츠 분야에서 감정에 대한 이해도를 높이고 이를 유용하게 활용할 수 있도록 하는데 유의미한 암시와 자극이 되길 바란다.
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.
노인의 일상생활을 편안하고 즐겁게 지낼 수 있도록 도와주는 동반자 로봇의 기능 중 부정적인 감정/정서상태 개선을 위한 Infotainment Service를 소개한다. 노인의 일상생활 중에서 부정적인 감정/정서상태를 정의하고, 이들의 정서상태를 개선할 수 있는 방법들을 모색한다. 인지행동치료에서의 배경지식을 기반으로 노인의 부정적인 정서상태를 개선할 수 있는 애니메이션 클립들을 제작, 편집하여 검증해 보기로 한다. 또한, 검증된 애니메이션 클립들을 이용하여 바람직한 감정상태로의 전이를 위한 감성 컨텐츠를 제공하는 기능을 도출한다. 구체적으로 일련의 실험적 접근방법을 토대로 제작, 편집한 애니메이션 클립을 이용하여 영화의 감정요소를 분석할 수 있는 도구를 설계하고, 기존의 선호도를 고려한 영화추천 시스템을 확장한 감정요소를 고려한 영화 추천시스템을 제안한다.
인간을 상대하는 자율장치는 고객의 자발적인 협조를 얻기 위해 암시적인 신호에 포함된 감정과 태도를 인지할 수 있어야 한다. 인간에게 음성은 가장 쉽고 자연스럽게 정보를 교환할 수 있는 수단이다. 지금까지 감정과 태도를 이해할 수 있는 자동시스템은 발성문장의 피치와 에너지에 기반한 특징을 활용하였다. 이와 같은 기존의 감정인식 시스템의 성능은 문장의 특정한 억양구간이 감정과 태도와 관련을 갖는다는 언어학적 지식의 활용으로 보다 높은 향상이 가능하다. 본 논문에서는 한국어 문미억양에 대한 언어학적 지식을 피치기반 특징과 다층신경망을 활용하여 구현한 자동시스템에 적용하여 감정인식률을 향상시킨다. 한국어 감정음성 데이터베이스를 대상으로 실험을 실시한 결과 $4\%$의 인식률 향상을 확인하였다.
정보화 사회가 발전함으로써 다양한 저작권 침해 사례가 발생하고 있다. 기업간의 여러 분쟁은 소프트웨어 유사도 감정이 대부분을 차지하고 있다. 본 논문은 감정 대상 규격서의 유사도 산정 방법에 관한 연구이다. 즉, 감정 대상 규격서의 수정 및 추가 분량이 어느 정도 인지 산정하는 연구이다. 감정 분석 방법은 양측의 규격서 목차 비교하고 동일 또는 유사 부분을 찾아낸다. 유사 정도에 따라 유사도 가중치를 결정한다. 가중치는 전문가의 전문적 지식과 규격서의 유사 정도를 파악하고 부여한다. 완전히 새로 추가된 경우 유사도 가중치는 1, 일부 수정한 경우 유사도 가중치는 0.4, 기존과 거의 동일한 경우 가중치 0.05를 주어 산정한다. 본 논문을 통하여 규격서에 대한 동일 유사성 산출 결과 21.2 페이지임을 알 수 있었다.
인지능력 손상으로 인해 치매환자의 정상 언어 사용은 점차 감소되고 좌절감과 스트레스는 상승된다. 신체접촉은 비언어적 의사소통의 한 형태로서 치매환자를 지지하고 스트레스 상황에서 겪는 불안을 완화한다. Hollinger와 Buschmann은 1993년 신체 접촉 모형을 개발하였으며, 그 모형을 적용하여 신체접촉 인지도와 우울과의 관계와 신체 접촉의 우울증감소 효과를 정상 노인과 우울증 노인을 대상으로 연구했다. 그러나, 모형을 치매환자 연구에 적용시켜 검토한 연구는 언다. 본 연구의 목적은 신체 접촉 모형을 비평 분석하는 것이다. 또한, 분석을 기초로 하여 모형을 치매 환자 연구에 적용하도록 변형시켰다. 치매 환자의 인지, 언어 능력은 손상되었지만, 환경에 반응하는 감정과 접촉 감각은 유지되고 있다는 것은 신체 접촉 모형을 치매환자에게 적용할 때 반드시 고려해야 할 점이다. 개인의 문화 차이는 신체 접촉에 대한 인지와 반응에 영향을 준다. 따라서, 연구대상자 선택시 대상자가 신체 접촉을 긍정적으로 받아들이고 있는지를 확인해야 할 것이다. 대상자는 인지 능력 손상으로 면담이나 질문지에 적당히 반응할 수 없으므로 연구시 관찰 방법의 이용을 제언한다.
본 연구는 인간발달 과정을 신경과학, 심리학, 운동학습, 근육 생리학 등의 행동과학 자료와 생체역학, 인체운동 분석, 운동조절 기반의 인지 동작치료 프로그램을 정서 행동장애 아동들에게 실시하여 표정에 따른 얼굴 움직임이 감정과 정서변화에 따라 어떤 특성을 갖는지를 표정 움직임의 변화로 정량화 하고자 하였다. 본 연구에서는 영상측정 및 키네마틱 분석의 정서 행동장애 아동의 표정변화를 중재 프로그램 피드백 자료로 활용하였고, 표정 변화를 통해 인지동작 치료프로그램 효과를 알 수 있었다. 또한 정서 및 행동치료의 영상분석과 키네마틱 분석의 정량적 데이터를 통하여 인간발달에 대한 융 복합적 측정 및 분석법을 적용하여 발달장애의 조기발견과 치료과정에 따른 데이터를 축적하는 것도 기대할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과는 아동뿐만이 아니라 자기표현이 부족한 장애와 노인, 환자에게도 확대 적용할 수 있을 것이다.
최근 O2O를 비롯하여 모바일 거래가 증가하면서 모바일 단말기를 이용한 다양한 결제 서비스가 등장하고 있으며, 사용빈도 또한 크게 증가하고 있다. 본 연구는 모바일 간편결제 서비스의 시스템 특성(편의성, 접근성, 호환성)이 고객이 인지하는 위험을 매개로 하여 신뢰, 그리고 긍정감정에 미치는 영향에 대한 실증연구이다. 본 연구를 위해 설문조사를 실시하였고, PLS로 구조방정식 모형을 분석을 하였다. 연구결과 편의성, 접근성, 호환성은 위험에 영향을 미치며, 위험은 신뢰와 긍정감정 형성에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
얼굴 특징점의 지각적 위계구조를 반영한 표정인식 신경망 모형을 설계하였다. 입력자료는 MPEG-4 SNHC(Synthetic/Natural Hybrid Coding)의 얼굴 정의 파라미터(FDP) 중 39개 특징점 각각에 대해 150장의 표정연기 사진을 5개의 크기와 8개의 바위를 갖는 Gabor 필터로분석한 값이었다. 표정영상에 대한 감정상태 평정 값과 39개 특징점의 필터 반응 값을 중가 회귀분석한 결과, 감정상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 과련이 있었고, 각성-수면차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간 주파수 필터와 감정상태가 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선방위와 감정상태가 관련이 있었다. 이를 기초로 표정인식 신경망을 최적화한 결과 원래 1560개(39x5x8) 입력요소를 400개(25x2x8)입력요소로 줄일 수 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 결과를 사람의 감정상태 평정과 비교하여 볼 때, 쾌-불쾌 차원에서는 0.886의 상관관계가 있었고, 각성-수면 차원에서는 0.631의 상관관계가 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 모형을 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 분노, 혐오 등의 6가지 기본 정서 범주에 대응한 결과 74%의 인식률을 얻었다. 이러한 결과는 사람의 표정인식 원리를 이용하면 작은 양의 정보로도 최적화된 표정인식 시스템을 구현할수 있다는 점을 시시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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