본 연구는 소비자가 모바일 기기를 구매함에 있어서 어떤 멘탈 모델을 가지고 있는지를 파악하는데 중점을 두고 멘탈 모델의 추출과 분석을 시도하였다. 본 연구는 모바일 기기 구매 의사결정 과정에서 IT 친숙도에 따라 서로 다른 멘탈 모델을 가지고 있을 것이라는 가설을 가지고 크게 두 부분으로 나누어 연구를 진행하여 인지 과제 분석 방법의 하나인 Critical Decision Method를 이용하여 멘탈 모델을 이루는 27가지 구성요소들을 추출하였고, 이렇게 추출된 구성요소들을 바탕으로 IT 친숙도에 따라 소비자의 멘탈 모델을 두 그룹으로 구분하여 Pathfinder 알고리즘과Social Network Analysis를 이용하여 각각의 멘탈 모델을 분석하고 있다. 분석결과 IT 친숙도가 높은 그룹은 멘탈 모델을 구성하는 요소들이 각각의 독자적 특성에 따라 구매 의사결정 과정에서 비교적 조직적이고 분명하게 구분된 역할을 수행하는 것으로 나타난 반면, IT 친숙도가 낮은 그룹은 멘탈 모델 구성 요소들 간의 관계나 역할이 불분명하고 혼재된 경향을 보였으며 구매 의사결정 과정에서 외부 의견이나 사회적 통념을 중시하는 것으로 나타났다.
자동차는 우리에게 생활의 편리함을 준 반면 대기오염이나 교통사고와 같은 심각한 문제들도 안겨주었다. 이에 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 정책들이 실시되고 있지만 보다 근본적인 교통사고 예방대책을 찾기 위해서는 더욱 다양한 연구가 필요하다. 우리나라 국민 정신건강 조사통계에 따르면 대표적인 부정적 정서로 꼽을 수 있는 우울과 불안이 점차 증가하고 있는 추세이지만 이와 관련하여 운전행동과의 연구는 거의 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 구조방정식을 이용하여 우울과 불안을 포함한 운전자의 부정적 정서요인과 운전행동과의 구조모형을 구축하였다. 여기에 인간의 정서는 최종 행동으로 모두 나타나지 않으며 정서조절의 단계를 거친다는 연구를 토대로 정서조절 방략을 반영하여 이를 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 분석결과 운전자의 부정적 정서는 안전운전보다는 위험운전행동에 더 많은 영향을 주며 정서조절 방략 중에서는 감정표현 억제가 더 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 인지적 재해석은 안전운전을 추구하는 순행적 대처행동에, 감정표현 억제는 위험운전을 감행하는 역행적 대처행동에 (+) 영향을 미치며 부정적 정서요인들을 매개로 한 총효과 분석에서는 감정표현 억제가 인지적 재해석보다 미치는 영향이 컸다. 본 연구는 운전자의 운전행동에 대한 이해를 증진시키고 교통사고를 줄이기 위한 정책의 기초 연구로서 의미가 있다고 할 수 있다.
보행보조로봇은 고령화 사회에 노인 복지 및 중증 신경계 손상을 입은 환자에게 이동을 도울 수 있는 반드시 필요한 장비이다. 특히, 하지 마비 환자를 위한 보행보조로봇의 편리성을 위해서는 환자의 보행 의도를 내현적으로 파악함으로써 환자 의지에 따라 로봇을 통제할 수 있어야 한다. 본 논문은 보행 의도 감지 모델을 개발하기 위한 선행 연구로, 먼저 저항 센서와 기울기 센서의 융합을 통하여 3족 보행 모델을 기반으로 사용자의 보행 의도를 분석하였다. 저항 센서는 사용자의 양쪽 손바닥과 발바닥에 각각 부착되어, 부착된 위치의 압력을 센싱하였다. 양쪽 손바닥의 신호는 보행 의도를 파악하기 위해, 발바닥의 신호는 보행 단계를 확인하기 위하여 사용되었다. 기울기 센서는 몸의 움직임 상태를 측정하기 위한 센서로서, 사용자의 등 부분, 요추에 부착되어 상체의 움직임(roll, pitch)을 센싱하였다. 연구 결과, 사용자가 지팡이를 바닥에 짚을 때 양 손바닥에서 측정되는 2개의 저항 신호만으로 기본적인 보행 의도를 파악할 수 있었으나, 기울기 센서 정보를 함께 이용함으로써 오른발 뻗기, 왼발 뻗기 등의 움직임을 시작하려는 상태 등에 대한 보행 의도를 보다 구체적으로 확인할 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통하여 저항센서와 기울기 센서의 융합에 기반한 사용자의 보행 의도를 감지할 수 있었다.
대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.
본 연구는 인지융합과 집중력 사이에 작용하는 매개변인을 찾아봄으로써 학습상황에서 적응적인 집중능력에 요구되는 요소를 이해하고자 하였다. 이를 위해 인지융합과 집중력과의 관계에서 정서조절과 사고조절의 매개효과에 초점을 두고 구조모형을 분석하였다. 참여자는 경기 S소재 2개 고등학교의 남녀 고등학생을 314명을 대상으로 하였다. 이들은 가설적 모형에 포함된 변수인, 인지융합, 자기조절력, 집중력, 학습태도를 측정하는 설문에 응답하였다. 가설적 모형의 분석결과 경로모형은 전반적으로 권장 수준 이상의 모형 적합도를 보이고 수용 가능한 설명력을 보였다. 설정된 9개의 경로 중 8개의 경로가 통계적으로 유의하게 나타났다. 지지된 8개의 경로는 인지융합에서는 집중력과 사고조절, 사고조절에서는 정서조절과 집중력 그리고 학습태도, 정서조절에서는 집중력과 학습태도, 집중력에서는 학습태도였다. 지지되지 못한 경로는 인지융합에서 정서조절이었다. 매개효과 분석에서는, 인지융합이 집중력에 직접적 영향을 미치지만, 사고조절을 통해 집중력에 영향을 미치거나 사고조절이 정서를 조절함으로써 집중력에 영향을 미친다는 것을 보여준다. 끝으로 본 연구의 의의. 시사점 및 제한점이 논의 되었다.
Purpose: The concept of embarrassment as an unpleasant emotion is important in caring for those who are in the continuum of illness and health requiring body care and facing sexual problems. In spite of its nursing implication, embarrassment has not been focused in nursing research. Therefore, the purpose of this paper is to develope a conceptual analysis of embarrassment. This analysis would help to understand comprehensively an embarrassing situation in which an intimate relationship between nurse and patient regarding body care of the patient could develope. Futhermore, it would be a basis for developing strategies for prevention of embarrassment which could lead for both patient and nurse to emotionally vulnerable situation because of their failure of self-presentation (impression management). Method: The concept analysis model suggested by Walker and Avant (1988) is used to clarify what is meant by the term 'embarrassment'. Result: This analysis defines the attributes of embarrassment such as follows. First, embarrassment is often attributed to situational factors interrupting a smooth interaction such as intimacy, confusion, vulnerability, exposure of interaction and characteristics of audience. Second, embarrassment is closely related with cognitive factor such as fear of losing face resulted from a behaviour being out of line. Third, embarrassment is closely associated with dispositional factor such as embarrassability. Fourth, embarrassment is an unpleasant and unwanted emotion arising reactively after an interaction had occurred. Fifth, embarrassment encloses physical, physiological and behavioral aspects such as a variety of unique and easily noticeable reactions and a pattern of verbal and non-verbal behaviour for coping in an embarrassing situation. The antecedents were normally socialized adolescents with normal cognitive ability, concern of losing face, embarrassability, embarrassing events related with situational intimacy, confusion, vulnerability, exposure of interaction and characteristics of audience, physical, behavioral blunders resulting in a failure of impression management. The consequences were an emotional coping behaviour, audience's embarrassment responses, and verbal and non-verbal coping strategies of interactional participants. Conclusion: It is hoped that this analysis will stimulate further exploration of this concept and study for developing systematic assessment and nursing practice that diminishes embarrassment of interactional participants.
대부분의 인지적 과제에서 관찰되는 반응시간 자료의 분포는 정적으로 편포되어 나타남에도 불구하고, 반응시간을 종속측정치로 하는 대다수의 연구들은 표본 평균에 근거한 집중경향치 분석에 의존한다. 본 연구에서는 반응시간 자료의 분포특성에 분석의 초점을 맞추어 실험적 처치의 효과를 구체적으로 추론하는 방법을 소개하였다. 평균 반응시간의 변화는 그 분포상 가우시안 및 지수 분포가 혼합된 형태로 나타난다고 가정할 수 있으며, 최대우도 추정법에 근거한 ex-Gaussian 모형 검증을 통해 반응시간 분포 특성을 수치화된 파라미터로 산출하고 확률밀도함수를 구현할 수 있다. 분석 사례를 위해 두 가지 고전적 시각탐색과제에서 얻어진 반응시간 자료를 사용하였으며, ex-Gaussian 함수를 통해 탐색배열의 항목개수의 증가가 초래하는 평균 반응시간의 지연효과에 대한 해석을 시도하였다. 수리적 모형을 통한 반응시간 분포 분석은 고전적 집중경향치 분석의 한계를 넘어 반응시간을 활용한 다양한 이론 및 개인차 연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 유비쿼터스 환경에 적합한 시나리오를 기반으로 한 인텔리전트 의류의 어플리케이션을 개발하고 이를 실제 작동되는 디자인 및 구현을 목적으로 하였다. 스키장 응급구조 대원용 도우미 기능을 갖춘 인텔리전트 의류인 '패트롤 재킷'의 응용 시나리오를 개발하고, 이에 적합한 디자인을 선정하고 이를 실제로 구동 가능하도록 제작하였다. 이를 위하여, 전자/이미지 태그 기술 중 하나인 칼라 코드를 응용한 애플리케이션을 도출하고 이를 기반으로 컨셉 디자인과 실물 모델을 개발한 후 평가 및 수정 단계를 거쳐 최종 디자인 모형을 완성하였다. 이러한 일련의 과정을 거쳐 일상적인 외관의 인텔리전트 의류인 '패트롤 재킷'의 디자인 모형을 개발하였다.
최근 사용자에게 친근감있는 인터페이스를 제공하기 위해 자연스러운 얼굴 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 얼굴은 인간의 신체부위 중 가장 쉽게 개개인을 구분할 수 있고, 감정과 정서 등의 내적 상태를 명백하게 이해할 수 있도록 해주는 중요한 의사소통의 수단으로 여겨지고 있다. 이러한 얼굴은 이용하여 인간과 컴퓨터간의 의사 전달에 있어서 효율적으로 인간의 감정을 인식하고 전달하여 대화할 수 있도록 하기 위해서 컴퓨터상의 얼굴은 인간과 유사하게 대화할 수 있고, 감정을 표현할 수 있도록 친숙하고 현실감이 있어야 한다. 본 논문에서는 자연스러운 얼굴의 합성을 위한 얼굴 모델링 및 애니메이션 방법을 제안하였다. 특정한 사람을 모델로 한 얼굴 애니메이션을 위하여 우선 3차원 메쉬로 구성된 일반 모델(generic model)을 특성 사람에게 정합하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존 연구들과 다르게 표준 한국인 얼굴을 이용한 일반 모델을 생성하여, 임의의 얼굴에 대하여 좀 더 정확하고 자연스러운 3차원 모델이 이루어질 수 있도록 하였다. 그리고 얼굴 표정합성을 위하여, 실제 얼굴의 근육 및 피부 조직 등 해부학적 구조에 기반한 근육 기반 모델 방법을 사용하여 현실감 있고 자연스러운 얼굴 애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다. 이러한 얼굴 모델링 및 합성 기술은 화상회의, 가상현실, 교육, 영화 등 여러 분야에서 활용될 수 있다.
The higher cognitive functions of the human brain including teaming are hypothesized to be selectively distributed across large-scale neural networks interconnected to the cortical and subcortical areas. Recently, advances in functional imaging have made it possible to visualize the brain areas activated by certain cognitive activities in vivo. Neural substrates for teaming and motivation have also begun to be revealed. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) provides a non-invasive indirect mapping of cerebral activity, based on the blood- oxygen level dependent (BOLD) contrast which is based on the localized hemodynamic changes following neural activities in certain areas of the brain. The fMRI method is now becoming an essential tool used to define the neuro-functional mechanisms of higher brain functions such as memory, language, attention, learning, plasticity and emotion. Further research in the field of education will accelerate the verification of the effects on loaming or help in the selection of model teaching strategies. Thus, the purpose of this study was to review brain study methods using fMRI in science education. In conclusion, a number of possible strategies using fMRI for the study of elementary science education were suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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