Objective: The aim of the study was to develop a most widely used Korean dictionary of emotion expressing idioms. This is anticipated to assist the development of software technology that recognizes and responds to verbally expressed human emotions. Method: Through rigorous and strategic classification processes, idiomatic expressions included in this dictionary have been rated in terms of nine different emotions (i.e., happiness, sadness, fear, anger, surprise, disgust, interest, boredom, and pain) for meaning and intensity associated with each expression. Result: The Korean dictionary of emotion expression idioms included 427 expressions, with approximately two thirds classified as 'happiness'(n=96), 'sadness'(n=96), and 'anger'(n=90) emotions. Conclusion: The significance of this study primarily rests in the development of a practical language tool that contains Korean idiomatic expressions of emotions, provision of information on meaning and strength, and identification of idioms connoting two or more emotions. Application: Study findings can be utilized in emotion recognition research, particularly in identifying primary and secondary emotions as well as understanding intensity associated with various idioms used in emotion expressions. In clinical settings, information provided from this research may also enhance helping professionals' competence in verbally communicating patients' emotional needs.
최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.
본 연구의 목적은 첫째, 경찰관들이 조직 내에서 경험하는 컴페션과 미덕이 긍정적 감정에 미치는 영향을 검증하고 둘째, 긍정적 감정이 종속변수인 조직 동일시에 미치는 영향을 실증하는 것이다. 셋째, 컴페션과 조직 동일시, 미덕과 조직 동일시 사이의 관계에서 긍정적 감정의 매개효과를 검증하고 넷째, 긍정적 감정과 조직 동일시 사이의 관계에서 집단적 자긍심의 조절효과를 실증하고자 한다. 본 연구의 표본추출은 전국 지방경찰청 소속 경찰관서에 근무하는 남 녀 경찰관 353명을 대상으로 설문조사 한 후 가설검증에 이들 표본을 사용하였다. 연구결과 경찰관이 경험한 컴페션과 미덕이 긍정적 감정에 긍정적 효과를 미치는 것이 검증되었고, 긍정적 감정이 조직 동일시 현상에 긍정적 영향을 미치는 것이 확인되었다. 그리고 컴페션과 미덕, 조직동일시 사이의 관계에서 긍정적 감정이 완전 매개 역할을 하는 것으로 나타났으며, 긍정적 감정과 조직동일시와의 관계에서 집단적 자긍심이 조절 역할을 하는 것으로 확인되었다. 본 연구의 이론적 시사점은 엄격한 위계관계가 유지되고 직무스트레스가 높은 경찰 조직에 컴페션과 미덕적 행위를 확산시켜 긍정적인 조직문화를 조성시키는데 기여하게 될 것이다.
본 논문은 정서-주의 태스크를 수행할 때의 신경학적, 행동학적 반응이 정서조절 능력을 반영할 수 있는지를 측정하였다. 이를 위해, 건강한 성인 남녀 19명을 대상으로 3일에 걸쳐 1일 1회씩 동일 시간대에 정서-주의 상호작용이 요구되는 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 정서를 유발하는 비디오를 보여주기 전과 후, 정서-주의 태스크를 수행할 때의 EEG와 반응시간이 측정되었다. ERP P100과 P300 성분 간의 밀접한 상관관계가 나타났으며, P100 진폭이 높을수록 P300 잠재기가 길게 나타났다. 또한 P300 잠재기가 길수록 반응시간이 길게 나타났다. 또한, 정서-주의 태스크를 수행할 때 ERP 성분과 반응시간에 개인별 차이가 존재하였다. 정서유발을 위해 사용된 비디오 자극의 유형에 관계없이 ERP 성분의 낮은 진폭과 빠른 잠재기를 나타낸 집단이 더 빠른 반응시간을 나타내었다. 이러한 반응특성은 목표인식에 대한 성급한 반응으로 해석될 수 있으며, 낮은 정서 조절력과 관련이 있다고 할 수 있다.
본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 하나의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 살색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 살색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터 추출 방법을 제시하며, 마지막으로 추출된 형판 벡터를 이용하여 신경망을 통한 학습과 인식을 수행하는 방법을 제시한다.
본 연구에서 브랜드 개성은 소비자태도와 행동에 영향을 준다는 전제하에, 서비스산업에의 적용가능성을 살펴보고, 이에 영향을 주는 선행변수와 결과변수를 탐색하였다. 가능한 다양한 서비스업종에서 대표성을 확보하기 위해, 서비스의 특성과 구매동기에 따라 서비스 산업을 네 차원으로 분류하여 패스트푸드점, 영화관, 은행, 종합할인점을 대상으로, 각각 이 분야의 대표적인 브랜드를 선정하여 실증분석을 하였다. 연구결과, 브랜드 개성은 조사 대상 모든 서비스산업에도 유용하며, 서비스경험, 가격, 광고, 물리적 환경에 의해 형성되고, 브랜드 동일시, 전환장벽, 재구매의도에 각각 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다.
The purpose of this research is to identify the determinants of loyalty in online games. This study developed a research model to analyze the factors explaining the loyalty level from gamers, employing social identification, flow, and positive anticipated emotion as major research variables, and collected 1308 survey responses from gamers. Within the context of arguing that the exploration of age range issues with respect to online games is important, this research also examines the age differences in path coefficients. To this end, the structural model was tested with the data from entire data sample (i.e., the age of 10s, 20s, and 30s pooled together) and each of the subsamples (i.e., teens taken separately, twenties taken separately, and thirties taken separately). Properties of the causal paths, including standardized path coefficients, the significance of difference, in the hypothesized model, are also presented, so that we can investigate the relative influences of different dominants, demonstrating how teens, twenties, and thirties differ in their decision-making processes regarding the flow, social identification and loyalty from online games.
이 논문에서 우리는 로봇이 인간의 대화 내용 중에 전달된 감정을 인식하고, 그것을 효율적으로 표현하는 방법을 제안한다. 인간과 닳은 로봇을 만들기 위해 인간의 감정을 분석하는 연구들이 활발하게 진행되어 왔는데, 이러한 연구들 중에서 6가지 감정 분류체계 방법을 기반으로 본 연구의 감정 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 대화의 내용을 분석하고, 분석결과에 의해서 감정을 결정하며, 결정된 감정을 몸짓, 표정, 소리의 3가지 요소로 종합되어 표현한다. 우리는 이 논문에서 제안된 방법을 소형로봇에 적용하여 구현하였다.
본 연구에서는 얼굴 표정 정서를 인식하는데 있어서 우울 집단과 통제 집단간에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 연구 대상은 305명의 대학생에게 BDI-II를 실시하여 14점(상위 20%) 이상을 얻은 학생을 우울 집단으로, 5점 이하(하위 20%)를 얻은 학생을 통제 집단으로 선정하였다. 최종적으로 우울 집단 20명, 통제 집단 20명이 분석에 포함되었으며, 이들에게 기쁨, 슬픔, 화남, 두려움의 각 얼굴 표정이 중립에서부터 시작되어 점점 정서 강도가 커지면서 가장 강한 강도의 표정 사진에 이르도록 변하는 자극을 제시하였다. 그 결과, 집단과 정서(특히 기쁨-슬픔 조건)간의 유의한 상호작용 효과가 관찰되었고, 이러한 결과는 우울감이 얼굴 표정과 같은 정서적 정보처리에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 우울한 개인의 이러한 정서 일치적 정보 처리 경향이 가지는 함의에 대하여 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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