• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.369-375
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• 2021

본 연구의 목적은 대학 신입생들의 교양 영어 수업에 대한 학습 감정을 알아보기 위해 시행되었다. 구체적으로 수준별로 원어민과 한국인 교수의 팀티칭으로 진행되는 의사소통 활동 위주의 교양 영어 수업에 대한 신입생들의 학습감정을 탐색하였다. 연구 방법은 B대학 신입생 327명을 대상으로 학습감정검사지(Academic Emotion Questionnaire; AEQ)를 이용하여 설문조사하였고, 수집된 자료는 SPSS 19.0 프로그램으로 통계 처리하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 신입생들의 영어 학습 감정이 영어 수준에 따라 유의한 차이를 보였는데 상급반 학생이 초급반과 중급반 학생들보다 걱정과 지루함을 더 많이 느꼈다(P < .05). 둘째, 신입생들의 영어 학습 감정이 원어민과 한국인 교수자에 따라 유의한 차이를 보였는데, 원어민 교수의 수업이 한국인 교수의 수업 보다 더 재미있고, 더 만족스럽고, 덜 지루하다는 결과를 보였다(P < .001). 셋째, 신입생들의 영어 학습 감정이 의사소통 활동 유형에 따라 유의한 차이를 보였는데 게임이 제일 재미있고 만족스러운 반면, 발표하기는 제일 걱정되고 지루하다는 결과를 보였다(P < .001). 연구 결과를 토대로 대학 신입생들의 영어 학습 감정 개선을 위한 제언 및 교육적 함의가 논의되었다.

• 융합경영연구
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• 제12권1호
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• pp.65-75
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• 2024

Purpose: Through this study, first, we try to understand the characteristics of SNS beauty advertising using SNS. Second, focusing on S-O-R Theory, we aim to confirm the impact of SNS beauty advertising characteristics on positive emotions, commitment, and voluntary word-of-mouth intentions. Third, we intend to suggest measures related to effective SNS beauty advertising operation. Research design, data and methodology: To analyze the data collected of 308 questionnaires, the SPSS and AMOS statistical program was used, and the SNS beauty advertising characteristics were reclassified after analyzing the credibility and validity of the responses. Results: It was found that all SNS beauty advertising characteristics (interactivity, entertainment, credibility, and irritation) had a significant effect on positive emotions. However, entertainment and irritation did not have a significant effect on commitment. In addition, it was found that positive emotions had a positive effect on commitment, and commitment had a positive effect on voluntary word-of-mouth intentions, and positive emotions had no significant effect on voluntary word-of-mouth intentions. Conclusions: In order to improve consumers' commitment in SNS beauty advertising, it is important to secure trust through interaction, and it is judged that the more commit in SNS beauty advertising through positive emotions, the more spontaneous and positive word-of-mouth effect can be created.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.112-117
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• 2023

This study aims to find out what tourists' interests and perceptions are like through online big data. Big data for a total of five years from 2018 to 2022 were collected using the Textom program. Sentiment analysis was performed with the collected data. Sentiment analysis expresses the necessity and emotions of city tours in online reviews written by tourists using city tours. The purpose of this study is to extract and analyze keywords representing satisfaction. The sentiment analysis program provided by the big data analysis platform "TEXTOM" was used to study positives and negatives based on sentiment analysis of tourists' online reviews. Sentiment analysis was conducted by collecting reviews related to the city tour. The degree of positive and negative emotions for the city tour was investigated and what emotional words were analyzed for each item. As a result of big data sentiment analysis to examine the emotions and sentiments of tourists about the city tour, 93.8% positive and 6.2% negative, indicating that more than half of the tourists are positively aware. This paper collects tourists' opinions based on the analyzed sentiment analysis, understands the quality characteristics of city tours based on the analysis using the collected data, and sentiment analysis provides important information to the city tour platform for each region.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2019

이 연구는 시조의 감정 코드를 AI에 코딩시킬 수 있는 부호들을 연구하여 문학치료에 활용하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 시조 "공산에 우는 접동"의 감정 코딩을 시행해보았다. 결과적으로 Emotion Codon은 슬픔의 카타르시스의 상태를 나타낼 수 있었다. 이렇게 시조의 감정 코드들을 Emotion Codon으로 착상시키는 것은 인체의 감정을 AI에 착상시키는 것과 같다고 할 수 있다. 기본적인 감정 코드들을 Emotion Codon에 착상시켜 AI의 자가 학습을 유도하면 인체에서 일어나는 다양한 감정들을 AI가 조합할 수 있다고 본다. 이때 AI는 인간의 감정을 대신할 수 있게 되어 인체의 감정 치료에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구를 지속하면 인체의 감정을 유도하여 마음과 정신을 치료할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.119-125
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• 2021

초등학생 시기는 정서조절을 영역에서 발달 단계상 미성숙하기 때문에 정서조절능력 배양이 필요하다. 미술수업에 정서조절을 접목해 진행하면 학생들의 인성 변화에 긍정적인 영향을 기대할 수 있기에 본 연구는 정서조절 증진을 위해 우뇌의 기능을 활용한 정서조절 미술수업을 진행하고 정서조절 증진의 효과성을 사전·사후 질문지와 사후 인터뷰를 통해 분석하여 결과를 도출하였다. 사전 사후 분석 결과 수업 이후 정서조절 하위 요소 중 '자기 정서 인식 및 표현', '타인 정서 인식 및 배려' 그리고 '대인관계'에서 통계적으로 높게 나왔다. 인터뷰 분석 결과 모든 학생이 정서조절 하위항목에서 긍정적인 효과가 있었음을 알 수 있었다. 결과적으로 수업 전보다 수업 후에 자신의 정서를 인식하고 이해하였으며, 부정적인 정서를 긍정적인 정서로 정화함으로 정서를 표현할 수 있는 효과가 있었다. 앞으로 정서조절 미술수업을 위한 다양한 교수 학습 방법을 적용한 프로그램 개발이 필요함을 제언한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.271-284
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• 2018

본 연구는 RPG(Role Playing Game) 형식을 활용한 이야기치료 집단상담 프로그램이 아동의 행복감과 부정적 정서에 미치는 영향에 대한 연구이다. 연구 대상은 서울 소재 정신건강증진센터 및 초등학교에서 정서 및 행동 문제로 의뢰된 30명의 아동으로, 각 15명씩 처치집단과 대조집단에 무작위 배정하였고, 처치집단에는 8주간 주당 1회기(60분), 총 8회기의 프로그램을 실시하였다. 그 결과 처치집단의 우울, 상태불안, 특성불안이 대조집단과 비교하여 통계적으로 유의미하게 감소하였고, 행복감은 유의미하게 증가하였다. 이는 프로그램 종료 20일 후 재측정 시에도 유지되었다. 결론적으로 본 연구에서 사용된 RPG형식을 활용한 이야기치료 집단상담 프로그램은 부정적 정서를 감소시키고, 행복감을 증가시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.221-228
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• 2023

감정으로 인해 생기는 신체적 정신적인 변화는 운전이나 학습 행동 등 다양한 행동에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 이러한 감정을 인식하는 것은 운전 중 위험한 감정 인식 및 제어 등 다양한 산업에서 이용될 수 있기 때문에 매우 중요한 과업이다. 본 논문에는 서로 도메인이 다른 음성과 영상 데이터를 모두 이용하여 감정을 인식하는 멀티모달 모델을 구현하여 감정 인식 연구를 진행했다. 본 연구에서는 RAVDESS 데이터를 이용하여 영상 데이터에 음성을 추출한 뒤 2D-CNN을 이용한 모델을 통해 음성 데이터 특징을 추출하였으며 영상 데이터는 Slowfast feature extractor를 통해 영상 데이터 특징을 추출하였다. 감정 인식을 위한 제안된 멀티모달 모델에서 음성 데이터와 영상 데이터의 특징 벡터를 통합하여 감정 인식을 시도하였다. 또한 멀티모달 모델을 구현할 때 많이 쓰인 방법론인 각 모델의 결과 스코어를 합치는 방법, 투표하는 방법을 이용하여 멀티모달 모델을 구현하고 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하여 각 모델의 성능을 확인하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권3호
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• pp.148-154
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• 2021

With the advent of context-aware computing, many attempts were made to understand emotions. Among these various attempts, Speech Emotion Recognition (SER) is a method of recognizing the speaker's emotions through speech information. The SER is successful in selecting distinctive 'features' and 'classifying' them in an appropriate way. In this paper, the performances of SER using neural network models (e.g., fully connected network (FCN), convolutional neural network (CNN)) with Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) are examined in terms of the accuracy and distribution of emotion recognition. For Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) dataset, by tuning model parameters, a two-dimensional Convolutional Neural Network (2D-CNN) model with MFCC showed the best performance with an average accuracy of 88.54% for 5 emotions, anger, happiness, calm, fear, and sadness, of men and women. In addition, by examining the distribution of emotion recognition accuracies for neural network models, the 2D-CNN with MFCC can expect an overall accuracy of 75% or more.

• 웰빙융합연구
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• 제7권1호
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• pp.43-50
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• 2024

Purpose: People must express their feelings and thoughts to maintain mental health and stability. Expressing one's emotions, experiences, and thoughts in writing relieves inner feelings, promotes self-exploration, and improves individual well-being, resulting in a pleasant state on physical, mental, and social levels. This study aims to reveal the learning experiences of university students who participated in a self-expressive writing course to improve their well-being. Method: To explore the learning experiences of university students who took a self-expressive writing course, this study used qualitative research methods to analyze the students' written reflection notes. Results: Self-expressive writing was found to resolve university students' negative emotions, regulate their emotions, improve their self-reflection and self-awareness, contributing to their problem-solving skills and ability to set new goals, and strengthen their social communication. The meaning of this class experience can be summarized as healing, awareness, reflection, change, and growth. Conclusion: The results of this study provide concrete data on expressive writing classes and are valuable when designing the writing programs.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.69-74
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• 2018

인터넷 기술과 다양한 정보 기술의 융합을 통해 광대한 정보를 수집 및 가공하여 사용자 취향에 맞는 다양한 지식을 서로 주고받을 수 있게 되었다. 특히, 영화 미디어 속에 내포된 감정 변화의 흐름을 통해 사용자의 취향과 연결된 밀접한 콘텐츠를 선호하는 경향이 있다. 사용자는 스크립트에 나타난 정보를 바탕으로 전체적인 감정의 흐름이나 특정한 등장인물, 또는 특정한 장면에서의 감정의 흐름을 보다 빠르게 이해하기 위해 시각화하고자 한다. 본 논문에서는 영화 웹페이지로부터 정제되지 않은 데이터를 획득한 후, 정제 과정을 거쳐 표준화된 스크립트 형식으로 변환한다. 정제된 데이터를 XML 문서로 변환하여 다양한 정보를 쉽게 획득한 후, 감정 예측 시스템에 각 문단을 입력하여 다양한 감정을 예측한다. 예측된 감정들의 흐름과 스크립트에 포함된 정보량을 혼합하여 사용자가 필요로 하는 다양한 감정의 전체적 또는 특정 부분에서 캐릭터들 간의 감정 상태의 변화를 시각화를 통해 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 제안한다.