본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.
본 논문은 다차원 정서모델 기반 영상, 음성, 뇌파를 이용한 멀티모달 복합 감정인식 시스템을 제안한다. 사용자의 얼굴 영상, 목소리 및 뇌파를 기반으로 각각 추출된 특징을 심리학 및 인지과학 분야에서 인간의 감정을 구성하는 정서적 감응요소로 알려진 다차원 정서모델(Arousal, Valence, Dominance)에 대한 명시적 감응 정도 데이터로 대응하여 스코어링(Scoring)을 수행한다. 이후, 스코어링을 통해 나온 결과 값을 이용하여 다차원으로 구성되는 3차원 감정 모델에 매핑하여 인간의 감정(단일감정, 복합감정)뿐만 아니라 감정의 세기까지 인식한다.
최근 작성한 일기를 SNS에 올려 평범한 사람들이 음악, 음식, 사건 등 소소한 일상을 남기고 우울증 투병기를 공유하여 힘을 얻기도 하는 등 누가 시키지 않아도 일기를 작성하고 간직하는 사람들이 증가하고 있다. 이러한 변화로 일기는 하루의 일상을 기록하는 목적을 넘어 어떤 감정을 느꼈는지 알아차리고 자아를 성찰 및 탐구하는 단계로 발전하고 있다. 그러나 스스로 일기의 키워드를 분석하고 감정이 어떠한지 정확하게 아는 것은 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 제시한 문제를 해결하기 위한 방법으로 KoBERT와 KoNLPy를 활용한 키워드 및 감정분석 일기 서비스를 제안하였다. 본 연구의 키워드 및 감정분석 일기 서비스는 사용자가 무의식적으로 표현하는 텍스트 기반의 일기에서 자주 반복되는 키워드와 감정을 제공하여 자신의 감정상태를 쉽게 인지하고 되돌아볼 수 있도록 제작하였다.
최근 감정에 대한 연구는 게임을 하는 사용자와의 상호작용을 높이는 요소로 주목 받고 있다. 그 동안 게임에서 표현되는 감정은 간단한 구조를 사용했었다. 하지만 게임에서 사용되는 감정에 대한 사용자의 요구가 높아지면서 감정을 구조화시킬 필요가 생겼다. 이 논문에서는 게임 속 캐릭터의 감정을 위해 생물학적 감정 원리를 기반으로 제안된 감정규칙을 활용했다. 그리고 감정에 영향을 주는 게임 구성요소를 분류하고 캐릭터가 게임에서 감정을 인지하기 위한 구조를 제안한다. 이를 통해 기존의 게임에서 사용된 감정을 감정의 역할로 분석하고 게임에서 감정을 표현하기 위해 고려해야할 구조적인 틀을 제안한다.
정서조절은 정서와 관련된 개인차 요인이 개인의 정서 생활 및 행동에 미치는 영향을 매개하는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 기존 매개모델에 상황 요인을 추가하여 상황에 따라 정서조절의 매개효과가 변화하는지 알아보았다. 이를 위해 다양한 직종에서 고객응대를 주 업무로 하고 있는 180명의 감정노동자를 대상으로 설문을 실시하여 감정노동자의 일상적 부정정서, 인지적 재평가, 정서적 소진, 본인이 경험하는 고객 불만의 강도 등을 측정하였다. 조절된 매개효과를 알아보기 위하여 조건적 간접효과를 분석한 결과, 고객 불만의 강도가 높은 상황에서는 부정정서가 인지적 재평가를 매개로 하여 정서적 소진에 미치는 간접효과가 정적으로 유의하였으나 고객 불만의 강도가 낮은 상황에서는 해당 간접효과가 부적으로 유의하였다. 이는 높은 강도의 부정정서 유발 상황에서는 인지적 재평가의 매개효과를 통해 감정노동자의 정서적 소진이 감소될 수 있지만, 낮은 강도의 부정적서 유발 상황에서는 인지적 재평가의 매개효과를 통해 정서적 소진이 증가될 수도 있다는 것을 보여준다. 이러한 결과는 정서조절 연구에 있어 개인차적인 측면과 상황적 측면이 통합적으로 고려되어야 함을 강조하며, 감정노동자 직군의 정서적 특수성에 대한 정보를 제공한다.
전통적으로 자연어 텍스트로부터의 감정인식 연구는 감정 키워드에 기반한다. 그러나 감정 키워드만을 이용하면 자연어 문장이 원래 갖고 있는 통사정보나 의미정보는 잃어버리게 된다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 자연어 텍스트를 Predicate Logic 형태로 변환하여 감정 정보처리의 기반데이터로 사용한다. Predicate Logic형태로 변환하기 위해서 의존 문법 구문분석기를 사용하였다. 이렇게 생성된 Predicate 데이터 중 감정 정보를 갖고 있는 Predicate만을 찾아내는데 이를 위해 Emotional Predicate Dictionary를 구축하였고 이 사전에는 하나의 Predicate마다 미리 정의된 개념 클래스로 사상 시킬 수 있는 정보를 갖고 있다. 개념 클래스는 감정정보를 갖고 있는지, 어떤 감정인지, 어떤 상황에서 발생하는 감정인지에 대한 정보를 나타낸다. 자연어 텍스트가 Predicate으로 변환되고 다시 개념 클래스로 사상되고 나면 KBANN으로 구현된 Lazarus의 감정 생성 규칙에 적용시켜 최종적으로 인식된 감정을 판단한다. 실험을 통해 구현된 시스템이 인간이 인식한 감정과 약 70%이상 유사한 인식 결과를 나타냄을 보인다.
본 연구는 모바일 소셜 커머스에서 서비스 회복 노력의 공정성이 대고객 관계성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위하여 인지적 신뢰, 감정적 신뢰와 함께 서비스 회복 후 만족을 대고객 관계성과로 규정하였으며, 모바일 소셜 커머스에서 서비스 실패를 경험한 소비자들을 대상으로 한 설문조사 결과를 토대로 구성개념들 간의 관계를 공분산구조모형 분석을 통하여 확인하였다. 가설검증 결과, 서비스 회복 노력의 공정성 3가지 모두는 인지적 신뢰에 유의한 영향을 미치는 반면, 감정적 신뢰에는 절차 공정성만이 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 인지적 신뢰와 감정적 신뢰는 회복 후 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구결과는 전자상거래 분야의 연구에서 최근 각광받고 있는 모바일 소셜 커머스를 대상으로 서비스 실패를 경험한 고객들과의 관계유지 및 개선을 위한 시사점을 제공하고, 서비스 회복 노력의 성과인 회복 후 만족을 향상시킬 수 있는 유용한 전략으로 활용될 것이다.
본 연구는 고객과 인플루언서의 관계품질을 감정적 관계품질(Hot IRQ)과 인지적 관계품질(Cold IRQ)로 구분하고 이러한 관계품질에 영향을 미치는 선행변수와 그리고 이러한 관계품질로 인해 야기되는 고객행동반응을 탐구하고자 한다. 관계품질의 선행요인으로 고객경험(감정적, 인지적 경험)을 제시하였고, 결과요인으로 관계유지의도와 추천의도를 제시하였다. 가설검증을 위해 일반소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였고 431부가 최종적 분석에 사용되었다. 연구결과, 고객경험 중에서 감정적 경험은 Cold IRQ보다 Hot IRQ에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, 인지적 경험은 Hot IRQ보다 Cold IRQ에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 Hot IRQ는 추천의도보다 관계유지의도에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, Cold IRQ는 관계유지의도 보다 추천의도에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 고객과 인플루언서의 관계품질에 대해 살펴봄으로써 이론적, 실무적 측면에서 다양한 시사점을 제공하고 있다.
사용자 인터페이스(user interface, UI) 기능이 왜곡되어 의도적으로 사용자를 기만하거나 유혹하는 다크패턴으로 등장하고 있다. 다크패턴을 인지하지 못한 소비자는 선택권을 제약받고 이로 인해 불필요한 경제적 피해를 보고 있다. 본 연구에서는 질적연구 방법을 통해 온라인 쇼핑몰의 다크패턴에 대한 소비자들의 다양한 쇼핑 감정 및 다크패턴인지 이후의 행동의도를 알아보고자 하였다. 연구결과 다크패턴 유형에 따라 인지하는 비율은 다소 차이가 있었고, 해당업체에 대한 불신, 사용자 기만, 불쾌함 등의 소비자 감정을 유발하는 것으로 나타났다. 다크패턴 인지 이후의 행동은 아직까지는 적극적으로 해당업체에 항의하여 피해보상을 요구하는 것보다는 재발방지를 위한 다짐, 지인에게 경고 등의 소극적인 행동을 보이는 것으로 나타났다.
인터넷 쇼핑과 관련된 기존의 연구들이 주로 인지적, 기술적 요인들에 초점을 두었다면 본 연구에서는 이러한 인지적 요인 외에 인터넷 쇼핑에서 경험하는 감정적 요인에 초점을 두고 있다. 특히 본 연구는 쇼핑동기에 따른 감정적 반응의 차이와 감정적 반응에 영향을 미치는 쇼핑몰 특성요인의 차이, 그리고 행동에 영향 미치는 감정적 반응에 있어 차이를 살펴보고자 한다. 이를 통해 인터넷 쇼핑몰 관리에 있어서의 세부적 마케팅 전략의 필요성을 제시하고자 한다. 연구결과 쇼핑동기에 따라 경험하는 감정적 반응에 차이를 보였다. '환기'는 오락동기일 경우, '부정적 감정'은 구매동기일 경우, '통제감'은 정보동기일 경우 더 많이 경험하는 것으로 밝혀졌다. 감정적 반응에 영향을 미치는 쇼핑몰 특성요인과 그리고 고객 행동에 영향 미치는 감정적 반응의 차이를 쇼핑동기별로 살펴본 결과, 구매동기일 경우 주로 쇼핑몰의 '신뢰성', '고객서비스', '시간', '제품'요인이 감정적 반응을 유발시키며, 정보동기일 경우 '컨텐츠', '제품', '보안 및 결재', '상호작용성'이 감정적 반응을 유발시키는 것으로 나타났고 오락동기일 경우 '컨텐츠'와 '상호작용성'이 감정적 반응을 유발시키는 요인으로 나타났다. 그리고 구매동기는 '부정적 감정'과 '긍정적 감정'이 고객행동에 영향을 미치며, 정보동기는 '통제감'이, 오락동기는 다른 동기들과 비교시 좀 더 다양한 감정들이 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이중 특히 '환기'가 고객행동에 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 인터넷 쇼핑시 고객 쇼핑동기에 따라 상이한 유형의 감정을 경험하며, 이러한 감정이 고객행동에 영향을 미친다는 것을 실증적으로 규명하고 있다. 이는 쇼핑몰 관리자들로 하여금 인터넷 쇼핑몰을 단순히 제품을 판매하는 곳이라는 생각에서 벗어나 고객의 기분을 전환하고 즐거움을 추구할 수 있는 공간이 되도록 쇼핑몰 환경을 적절히 관리해야 한다는 전략적 시사점을 제공하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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