본 연구는 한국인의 스포츠 감정에 내재된 민족주의적 속성을 규명하고 이를 토대로 그 세계화 성향에 대해 논의하고자 하였다. SNS 상의 감정 표현 텍스트를 기반으로 한국인의 스포츠 감정과 그에 내재된 민족주의 속성을 규명하고자 2016 브라질 올림픽 관련 기사를 선별하여 해당 기사의 댓글을 내용분석 한 결과는 다음과 같다. 첫째, 민족주의적 속성 단어는 해당 경기 상황을 함축적으로 나타내는 단어였다. 둘째, 한국인의 스포츠 감정은 역사적 배경을 자극하는 상황과 만날 때, 강력한 저항 민족주의의 속성을 나타내었다. 셋째, 한국인의 스포츠 감정에 내재된 민족주의는 대체로 폐쇄적 민족주의의 속성이 강하게 나타났다. 본 연구는 집단 감정으로서의 스포츠 감정에 대한 실증적이고 계량적인 접근 방법을 통해 한국인의 민족주의적 감정의 실체를 조명하였다는 점에서 그 의의가 크다 할 것이다.
본 연구는 코로나 19상황에서 대학신입생의 부정적 정서와 그에 대한 대처방법을 파악하기 위해 시도되었다. 2020년 4월 6일부터 13일까지 온라인을 통해 설문조사를 실시하였으며, 불충분한 설문을 제외하고 총 220부의 설문자료를 활용하여 결과를 분석하였다. 분석결과, 대상자의 부정적 정서로는 답답함이 가장 높았으며 무기력, 불안, 분노 순으로 평균값이 높게 나타났다. 성별에 따른 차이 검증 결과 불안, 무기력, 분노, 두려움, 혼란 모두 여자가 남자에 비해 통계적으로 더 유의미하게 많이 경험하는 것을 알 수 있었다. 대상자의 부정적 정서와 부정적 정서를 해소하기 위한 방법 간의 상관관계를 분석한 결과, 무기력은 가족, 친구, 지인과 대화하는 활동에 유의미한 부적 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 집에서 또는 혼자서 술 마시기와는 통계적으로 유의미한 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 대학에서 적용할 수 있는 몇 가지 실천적 방법을 제시하였다.
The main objective of our research is analyzing user's emotional changes while using a product, to reveal the influence of usability on human emotions. In this study we have extracted some emotional words that can come up during user interaction with a product and reveal emotional changes through three methods. Finally, we extracted 88 emotional words for measuring user's emotions expressed while using products. And we categorized the 88 words to form 6 groups by using factor analysis. The 6 categories that were extracted as a result of this study were found to be user's representative emotions expressed while using products. It is expected that emotional words and user's representative emotions extracted in this study will be used as subjective evaluation data that is required to measure user's emotional changes while using a product. Also, we proposed the effective methods for measuring user's emotion expressed while using a product in the environment which is natural and accessible for the field of design, by using the emotion mouse and the Eyegaze. An examinee performs several tasks with the emotion mouse through the mobile phone simulator on the computer monitor connected to the Eyegaze. While testing, the emotion mouse senses user's EDA and PPG and transmits the data to the computer. In addition, the Eyegaze can observe the change of pupil size. And a video camera records user's facial expression while testing. After each testing, a subjective evaluation on the emotional changes expressed by the user is performed by the user him/herself using the emotional words extracted from the above study. We aim to evaluate the satisfaction level of usability of the product and compare it with the actual experiment results. Through continuous studies based on these researches, we hope to supply a basic framework for the development of interface with consideration to the user's emotions.
본 연구는 남자 청소년의 섭식문제와 우울, 부모 공감의 관계를 알아보고 청소년의 섭식문제와 우울의 관계에서 부모 공감의 조절효과를 알아보았다. 이를 위해 K지역 소재 중, 고등학교 남학생 246명에 대해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 섭식문제와 우울간의 관계는 부모 공감에 의해 조절되는 것으로 나타났다. 부모 공감의 하위요인들의 조절효과를 분석한 결과 아버지의 경우 정서 지각, 냉담정서반응, 과민정서반응이 조절효과를 보였고, 어머니의 경우 정서지각, 관점수용, 냉담정서반응, 과민정서반응이 섭식문제와 우울 간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 이 연구는 청소년이 지각하는 부모의 공감이 우울과 섭식문제의 관계에서 부정적 영향을 완화시킬 수 있는 조절변인임을 확인하였다는데 의의가 있다.
Recently, 'Emotion' has attracted public attention socially and continuously in the fields such as construction, environment, design and products. Also, phenomenological concept of space through the physique in the viewpoint of the human-oriented aspect, namely, body, has been managed as a planned measure suitable for a new era and space. In this study, the author examined and analyzed the verbs and emotional vocabulary about the human body's behavior. The phenomenological space conception through body, i.e, flesh in this human centered point of view is being treated as the suitable planning measure on the new era and space. Though the epochal issue for Emotion is being attempted in many ways in various field such as product and marketing, the approach through the relationship between human and space. Therefore, we would like to see how the Emotion related to the movement that occurs in the space by analyzing the human body movement which is the subject of experiencing the space experimentally and research the characteristic of Emotion and space movement. SPSS 12.0 was used for the analysis to perform the analysis of basic statistics and Factor Analysis, and then to analyze the characteristic and emotional attribute for the experimental analysis. Comparing the activity for the 2 groups' behavior through the analyzed result with the test, active behavior was found to be higher than inactive behavior in the emotional value, and their bodies' motion showed averagely positive value in the emotional aspect; their bodies' motion was presented differently according to the attributes and amount of the people who would experience a specific space. However, the author found that affirmative and active behavior showed emotional aspect more than inactive behavior.
본 논문에서는 개인의 취향과 관심이 반영 되어있는 소셜 정보를 활용하여 사용자에게 영화를 추천할 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템에서 데이터 구축은 포털사이트에서 영화 정보를 수집하고 페이스북과 트위터 같은 SNS를 통해 소셜 정보를 수집한다. 본 논문에서는 사용자의 감정에 따른 보다 정교한 처리를 위하여 6단계의 감정단계로 분류한 소셜 정보의 벡터공간 모형의 구축방법을 제안한다. 추천을 위한 유사도 측도 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째는 일반적인 코사인 측도를 통한 영화 목록의 구축 단계이고, 두 번째는 기존의 코사인 측도(Cosine measure)를 활용한 좌표평면에서 감정 단계별 벡터 정보 표현 방법 및 유사도 측도 방법을 통해 추천 영화 목록의 결정 단계이다. 본 논문의 추천 시스템의 성능을 평가하기 위하여 기존의 추천 시스템과 비교 실험을 통하여 본 연구의 추천 시스템의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.
COVID-19로 인해 대면으로 이루어지던 상담 방식이 비대면으로 진행되면서 비대면 상담의 중요성이 높아지고 있다. 비대면 상담은 온라인으로 언제 어디서든 상담할 수 있고, COVID-19에 안전하다는 장점이 있다. 그러나 비언어적 표현의 소통이 어려워 내담자의 마음을 이해하기 어렵다. 이에 비대면 상담 시 내담자의 마음을 잘 알기 위해서는 텍스트와 음성을 정확하게 분석하여 감정을 인식하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 데이터는 자음을 분리한 후 FastText를 사용하여 벡터화하고, 음성 데이터는 Log Mel Spectrogram과 MFCC를 사용하여 각각 특징을 추출하여 벡터화한다. 벡터화된 데이터를 LSTM 모델을 활용하여 5가지 감정을 인식하는 다중 감정인식 모델을 제안한다. 다중 감정인식은 RMSE을 활용하여 계산한다. 실험 결과 텍스트와 음성 데이터를 각각 사용한 모델보다 제안한 모델의 RMSE가 0.2174로 가장 낮은 오차를 확인하였다.
본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 '맛집', '공연' 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.
본 연구는 감정단어의 억양 패턴을 음향학적으로 분석하여 멜로디의 음높이 패턴으로 전환한 뒤 그 특성을 알아보았다. 이를 위해 만 19-23세 여성 30명을 대상으로 기쁨, 화남, 슬픔을 표현하는 4음절 감정단어의 음성자료를 수집하였다. 총 180개의 어휘를 수집하고 Praat 프로그램을 이용하여 음절 당 평균 주파수(f0)를 측정한 후 평균 음정과 음높이 패턴의 멜로디 요소로 전환하였다. 연구 결과, 첫째, 감정단어의 음높이 패턴은 '즐거워서' A3-A3-G3-G3, '즐거워요' G4-G4-F4-F4, '행복해서' C4-D4-B3-A3, '행복해요' D4-D4-A3-G3, '억울해서' G3-A3-G3-G3, '억울해요' G3-G3-G3-A3, F3-G3-E3-D3, '불안해서' A3-A3-G3-A3, '불안해요' A3-G3-F3-F3, '침울해서' C4-C4-A3-G3, '침울해요' A3-A3-F3-F3으로 나타났다. 둘째, 음 진행에서는 기쁨이 넓은 간격의 도약 진행, 화남이 좁은 간격의 도약 진행, 슬픔이 넓은 간격의 순차 진행 특성을 보였다. 본 연구에서는 감정의 속성과 본질, 한국어의 음성 특성을 고려하여 감정단어의 억양 패턴을 분석하고, 이를 멜로디 요소에 반영한 특성을 제시하였다. 또한, 체계적이고 객관화된 방법으로 말과 멜로디의 전환 가능성 및 적합성을 확인한 것에 의의가 있다. 본 연구의 결과는 감정을 효과적으로 표현할 수 있는 멜로디 창작 방안을 마련하기 위한 근거 자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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