무선 기술과 모바일 장치는 비약적인 발전을 거듭하여 점점 더 힘을 얻고 있다. 이러한 배경을 두고 근래, 학습연구 분야에서 많은 연구자들이 모바일 학습상황에 대해 활발하게 연구하고 있는데, 그 이유는 조사의 저렴한 비용과 이동성과 그리고 커뮤니케이션뿐만 아니라 교육적으로도 인증된 학습효과와 사회 구성주의 때문이다. 본 연구는 유비쿼터스 학습 환경을 지원하는 컴퓨터의 개요에 대해 기술하였다. 그 결과 학습환경의 새로운 디자인은 무엇이고, 어떻게 디자인되며, 그리고 관련된 연구동향은 어떠한지를 도출하였다.
On-line 상의 사용이 급증함에 따라 사용자의 욕구가 다양화되면서 사용자의 감성적인 욕구를 충족시켜 줄 수 있는 인터페이스의 개발과, 이를 위한 소비자의 감성구조 파악에 대한 요구가 높아지고 있다. 이와 관련하여, 감성판단의 이미지를 분석하고 이를 디자인에 응용하고자 하는 연구는 아직 미비한 상태로 사용자 집단의 특성 파악과 심리를 바탕으로 한 감성 구조의 파악에 있어 이지와 감성욕구에 관한 양자의 연구가 요구되는 실정이다. 사용자 개개인의 독특한 감성과 지시 체계의 유기적인 결합으로 이루어지며, 이는 장기간에 걸쳐 이루어지는 주위 환경의 학습을 통해 분화되고 누적된다. 미래에 대한 불확실성과 이로 인한 불안은 모험이라는 요소만으로 극복되지 않으며, 긴장의 항상성을 유지하고 나아가 발전을 위한 심리적 에너지를 제공해줄 수 있는 요인, 즉 새로운 환경에 대한 욕구의 실현이 요구되어진다.
소비자의 감성과 다양한 섬유·패션 기술이 융합되는 하이테크 감성 섬유패션은 중요한 산업군이다. 섬유·패션 산업의 환경 변화로 인해 감성과학 분야에서 학제간 협업을 통해 타 분야를 이해하고 아이디어를 교류함으로써 창의적으로 실무에 적용할 수 있는 능력을 키우는 것이 중요하다. 학제간 연구와 협업을 통해 급변하는 미래사회에 필요한 창의적 융합형 지적 능력은 물론 타인과 공감하는 능력을 갖추어 4차 산업혁명 시대를 선도하는 인재를 양성하는 것이 필요하다. 이에 관련의 전문가 양성 방향을 수립하기 위하여 이를 모색하고자 기초 연구를 실시하였다. 국내외 감성섬유패션 산업의 현황과 교육 과정을 조사하였고 이를 바탕으로 융복합적으로 교육이 가능할 것으로 보이는 학습내용을 구상해보았다. 섬유패션 감성과학 전문가를 양성하기 위한 방법으로 기초과정은 섬유·패션산업 분야의 감성과학과 ICT 관련 내용 학습을 통해 기초지식을 습득하고, 심화로서는 감성을 바탕으로 한 PB방식의 아이디어 디자인의 도출부터 소비자 감성 분석 및 제품 개발까지의 과정을 스마트 키트 실습을 통해 체험할 수 있도록 하며, ICT 융합 제품 개발 과정에서 발생하는 지식재산권을 스타트업 및 신지식권으로 설정하는 다양한 방법들을 다루어 감성 섬유패션 기술에 대한 지식재산권을 확보하는 방안 내용을 제안하였다.
온라인상에 인간의 감성을 담은 리뷰 데이터가 꾸준히 축적되어왔다. 이 텍스트 데이터를 분석하고 활용하는 일은 마케팅에 있어서 중요한 자산이 될 것이다. 이와 관련된 Aspect-Based Sentiment Analysis(ABSA) 연구는 한글에 있어서는 데이터 부족을 이유로 거의 선행연구가 없는 실정이다. 본 연구에서는 최근 공개된 데이터 셋을 바탕으로 하여 화장품 도메인에 대한 소비자들의 리뷰 텍스트와 사전 라벨링 된 속성, 감성 극성을 기반으로 ABSA를 진행한다. Klue RoBERTa base 모델을 활용하여 데이터를 학습시키고, Python Kiwipiepy 등으로 전처리한 결과를 대시보드로 시각화하여 분석하기 쉬운 환경을 마련하는 방법을 제시한다.
본 연구는 집중력, 기억력 및 학습 능력의 뇌기능 증진을 위한 의식적인 손 운동에 관련된 연구이다. 우선 효과적인 재활을 위한 손가락 운동 패턴을 연구하였다. 단순한 손가락 운동(Simple Finger Movement ; SFM) 패턴과 의식적인 손가락 운동(Intentional Finger Movement ; IFM)패턴을 비교하였다. 다음으로 각각 두 패턴 운동을 시켜 피험자의 집중력과 학습 능력의 증진을 검증하고자 한다. SFM 패턴과 IFM 패턴의 비교와 집중력과 학습 능력의 증진의 검증은 뇌파(mid $\alpha$파)를 이용하였다. 실험은 먼저 SFM 패턴의 운동을 시키고 다음에 IFM 패턴의 운동을 시키는 실험을 하였다. 결과적으로 IFM 패턴에서 mid $\alpha$ 파의 증가가 이루어졌음을 측정함으로써, IFM 패턴이 뇌의 집중력과 학습 능력을 증진시킨다는 결과를 얻었다.
의료 분야의 감성 및 심리 치료를 확장하여 이와 관련된 기술을 일반 생활에 접목하고, 또한 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌전도(EEG : electroencephalogram)와 심전도(ECG : electrocardiogram)의 심박변이도(HRV : Heart Rate Variability)의 패턴을 분석하여 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 감성을 분류하고 추론하기 위한 감성추론시스템을 설계하고 구현하였다. 많은 감성 인식 연구가 얼굴이나 음성의 인식에 의하여 이루어지고 있으며, 생체신호를 이용한 추론 연구의 경우에도, 뇌전도나 심전도 등의 단일 생체신호의 분석에 의하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단일 생체신호가 아닌 뇌전도와 심전도신호를 조합하여 복합적으로 분석함으로서 단일 생체신호의 분석 연구보다 추론의 정확도를 높였으며, 감성 추론을 위한 엔진으로지도 학습과 비지도학습의 RBFN(Radial Basis Function Network) 신경망을 적용하여 오류역전파 알고리즘의 지역 최소점과 수렴속도가 느린 단점을 보완하였다.
기상청에서 현재 시행되고 있는 만족도 설문조사의 한계를 보완하기 위해 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있다. 감성분석은 2011~2014년 동안 '기상청'을 언급한 트위터를 수집하여 나이브 베이즈 방법으로 긍정, 부정, 중립 감성을 분류하였다. 기본적인 나이브 베이즈 방법에 긍정, 부정, 중립의 각 감성에서만 출현한 형태소들로 추가사전을 만들어 감성분석의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 분석결과 기본적인 나이브 베이즈 방법으로 감성을 분류할 경우 약 75%의 정확도로 학습데이터를 재현한데 반해 추가 사전을 적용할 경우 약 97%의 정확성을 보였다. 추가사전을 활용하여 검증자료의 감성을 분류한 결과 약 75%의 분류 정확도를 보였다. 낮은 분류 정확도는 향후 기상 관련의 다양한 키워드를 포함시켜 학습데이터 양을 늘려 감성사전의 질을 높임과 동시에 상시적인 사전의 업데이트를 통해 개선될 수 있을 것이다. 한편, 개별 어휘의 사전적 의미에 기반한 감성분석과 달리 문장의 의미에 기반하여 감성을 분류할 경우 부정적 감성 비율의 증가와 만족도 변화 추이를 설명할 수 있을 것으로 보여 향후 설문조사를 보완할 수 있는 좋은 수단으로 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
시각과 관련된 정서 연구 중에서 색에 대한 연구나 움직임에 대한 연구는 많이 이루어져 왔으나 정적인 형태 자체에서 감성을 불러일으킬 수 있는가에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 따라서 이 논문에서는 2차원적인 형태 중, 모든 형태의 기본이 되는 3가지 기본적인 도형(삼각형, 사각형, 원)을 중심으로 도형의 물리적 속성에 따른 감성 차이가 있는지를 살펴보고자 하였다. 도형의 물리적 속성은 물체 인식과 시각 디자인에서 중요시되는 요소인 방향성, 정형성, 비례, 예리함을 중심으로 감성이 어떻게 달라지는지를 살펴보았다. 그 결과 방향성, 정형성, 비례, 예리함에 따라 도형에 따른 감성의 차이가 모두 존재함을 알 수 있었다. 도형간의 차이는 쾌 불쾌 차원에서는 원으로 갈수록 쾌함을 확인했고 각성 차원에서는 삼각형으로 갈수록 각성이 높아짐을 알 수 있었다. 방향성은 수평, 수직보다 기울어진 형태에서 쾌하고 각성이 낮음을 알 수 있었다. 비례는 너비와 높이의 비가 1:1 일 때 각성이 가장 낮고 쾌한 정도가 상대적으로 가장 높음을 알 수 있었고 비정형 도형일수록 불쾌하고 각성이 높음을 알 수 있었다. 아울러 도형과, 방향성 비례 그리고 정형성간의 상호작용 측면도 살펴보았고 어떤 요소가 더 영향을 미칠 수 있는지도 살펴보았다. 이러한 결과를 바탕으로 도형이 어떤 속성이 이러한 감성을 불러일으키는 요인인지를 알아보기 위한 추가실험도 실시하였다. 그 결과 도형의 속성 중 모서리의 예리함이 감성차이를 불러일으킬 수 있는 요인이 될 수 있음을 알 수 있었고 선 형태와의 상호 작용 시 예리함이 감성에 더 영향을 미칠 수 있는 요인임을 추론할 수 있었다. 이러한 도형이 주는 감성 연구는 도형의 감성적인 평가 과정이 인지와 정서간의 관계를 설명해 줄 수 있는 내용이 될 수 있다는 점에서 의의가 있다. 아울러 기본이 되는 도형의 형태로부터 감성의 차이가 있음을 확인함으로써 제품의 물리적 디자인에 대한 가이드라인을 제공해 줄 수 있을 것이라 예상된다. 특히 각성 상태가 인지적 수행에 중요한 영향을 미칠 수 있다는 사실로부터 학습도구에서의 도형의 효과적인 사용을 제안하고자 한다.
그동안 학습과 기억이 과거의 경험에 의해 구성된다는 측면이 강조되어왔으나, 최근의 연구들은 이들 인지과정이 미래의 보상물을 최대화하는 목표를 달성하기 위해 이루어짐을 조명하였다. 본 개관 논문은 이와 관련된 연구를 소개하고 목표지향적 학습과 기억에 대하여 논의하고자 한다. 먼저 강화 학습에서 내적 모형 기반 학습, 즉 상위 차원의 목표를 달성하기 위해 즉각적인 보상을 가져오지 않음에도 불구하고 특정한 행동을 취하는 과정이 이루어지고, 또한 직접적 강화를 받지 않은 대상으로의 일반화 및 유추가 일어나 미래의 적응적 행동을 가져옴을 보여준 연구들을 소개한다. 또한 위와 같은 목표지향적 학습 과정의 신경학적 기제를 탐색한 연구들을 개관하고, 선조체의 도파민 신호를 기반으로 한 과정이 기억 과정에 역시 영향을 미칠 수 있음을 논의한다. 특히, 기억이 과거의 경험을 모두 동일한 수준으로 부호화하고 인출하는 과정이 아니라, 상위 수준의 목표에 맞춘 의사결정과정의 결과임을 보여주는 연구들을 소개한다. 이러한 연구들은 미래에 얻게 될 보상 정보가 역향적으로 현재의 인지처리에 영향을 줄 수 있음을 시사한다.
감성이 중요시되고 있는 시대가 발전함에 따라 미래 시대에 필요한 인재를 양성하기 위한 교육 분야에서도 감성과학과 관련된 교육이 요구되는 시점이다. 본 논문은 초등학교 저학년 학생을 위한 감성과학을 학습할 수 있는 융합인재교육 프로그램을 개발하고 수업에 적용해봄으로써, 가능성과 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 첫째, 감성과학을 교육하기에 적합한 융합인재교육(STEAM) 방식을 채택하여 초등학교 1~2학년을 대상으로 한 '도형으로 만드는 마음'을 개발하였다. 감성과학 관련 STEAM의 이론적 배경과 벤치마킹을 실시하고, 초등학교 해당 학년 교과서를 기반으로 한 구체적인 수업 내용과 활동 및 교재와 키트 등을 개발하였다. 둘째, 개발된 프로그램을 두 학급에 시범적으로 적용하여 만족도 조사와 교사 인터뷰 등을 통해 결과를 분석하였다. 분석 결과는 전체 만족도 평균은 매우 높게 (4.40/5) 나왔으며 특히, '수업 참여도'에 대한 만족도가 높은 것으로 분석되었다. 셋째, 분석 결과를 바탕으로 개발한 프로그램에 대한 가능성과 가치, 한계점 등을 논한다. 본 연구 결과는 과학에 대한 직접적인 이해가 어려운 초등학교 저학년을 대상으로 감성과학에 대해 쉽고 흥미롭게 접근할 수 있는 교육 프로그램이라 할 수 있다. 이러한 교육을 통해 감성과학을 효과적으로 이해하고, 감성 중심 시대를 선도할 인재를 양성하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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