본 연구문제를 검증하기 위한 자료 수집은 서울지역 소재지 복무기관에서 복무 중인 사회복무요원을 대상으로 설문지 총 470부를 배부하여 427부를 통계분석자료로 사용하였다. 측정도구는 자아분화수준 척도, 자아탄력성 척도, 복무 부적응행동 척도를 사용하였으며, 연구문제 검증을 위한 통계처리는 일원변량분석, 상관분석, 중다회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 사회복무요원의 관련변인에 대한 전반적인 경향성을 살펴본 결과, 자아분화와 자아탄력성은 중간점수보다 약간 높은 수준이었고, 복무부적응행동은 보통보다 약간 낮은 수준으로 사회복무요원들이 대체로 복무에 적응을 잘 하는 것으로 나타났다. 둘째, 사회복무요원의 인구사회학적 특성, 자아분화와 자아탄력성이 복무 부적응행동에 미치는 상대적 영향력을 알아본 결과, 복무 부적응행동의 모든 하위변인에 인구사회학적 특징, 자아분화와 자아탄력성이 모두 유의미한 영향을 주었다. 사회적 위축에는 대인관계 효율성, 낙관적 태도, 가족퇴행 분화수준이 부적인 영향을 미쳤고, 정서적 단절, 학력, 복무기간이 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 과잉행동에는 가족퇴행 분화수준, 분노조절, 인지 대 정서가 부적인 영향을 주었고, 자아통합은 정적인 영향을 주었다. 공격성에는 가족퇴행과 인지 대 정서의 분화수준, 분노조절, 가정의 경제적 수준이 부적인 영향을 미쳤다. 강박성에는 가족퇴행, 낙관적 태도, 인지 대 정서, 가정의 경제적 수준, 복무기간이 부적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
To be successful in increasingly competitive Internet marketplace, it is essential to capture customer loyalty. This paper deals with an intelligent agent approach to incorporate customer's sensibility into an one-to-one recommendation service in on-line shopping mall. In this paper the focus of interest is on-line recommendation service algorithm for development of Human Sensibility based web agent system. The recommendation agent system composed of seven services including specialized algorithm. The on-line recommendation service algorithm use human sensibility ergonomics and on-line preference matching technologies to tailor to the customer the suggestion of goods and the description of store catalog. Customizing the system's behavior requires the parallel execution of several tasks during the interaction (e.g., identifying the customer's emotional preference and dynamically generating the pages of the store catalog). Most of the present shopping malls go through the catalog of goods, but the future shopping malls will have the form of intelligent shopping malls by applying the on-line recommendation service algorithm.
In recent years, with the advent of e-Commerce the need for personalized services and one-to-one marketing has been emphasized. To be successful in increasingly competitive Internet marketplace, it is essential to capture customer loyalty. In this paper, we provide an intelligent agent approach to incorporate human sensibility into an one-to-one recommendation service in cyber shopping mall. Our system exploits human sensibility ergonomics and on-line preference matching technologies to tailor to the customer the suggestion of goods and the description of store catalog. Customizing the system`s behavior requires the parallel execution of several tasks during the interaction (e. g., identifying the customer`s emotional preference and dynamically generating the pages of the store catalog). The recommendation agent system composed of five modules including specialized agents carries on these tasks. By presenting goods that are consistent with user interests as well as user sensibility, the accuracy and satisfaction of the recommendation service may be improved.
The knowledge of the narrative agent not only constitutes the content and meaning of the narrative itself, but is also closely related to the emotional response of the recipient. Also, the disparity of knowledge between narrative agents is an important factor in making a narrative richer and more interesting. But It tends to be treated as a sub-topic of narration theory or genre/style studies rather than an independent subject of narrative studies or criticism. In this paper, I propose a model that can systematically and quantitatively analyze the knowledge of narrative agents. The proposed model consists of the knowledge structure that represents a narrative, the knowledge state that expresses the knowledge of narrative agent as a degree of belief, and the knowledge flow that means changes in the knowledge state according to the development of events. In addition, the formal notation of the knowledge structure and a probabilistic inference model that could obtain the state of knowledge were proposed, and the knowledge structure and knowledge flow were analyzed by applying the model to the actual narrative. It is expected that the proposed model will be of practical help in the creation and evaluation of narratives.
지금까지 로봇 및 소프트웨어 에이전트들을 살펴보면, 감정 모델이 내부에 종속적으로 존재하기 때문에 감정모델만을 별도로 분리해 새로운 시스템에 재활용하기란 쉽지 않다. 따라서 어떤 로봇 및 에이전트와 연동될 수 있는 Engine of computational Emotion model (이하 EE로 표시한다)을 소개한다. 이 EE는 어떤 입력 정보에도 치중되지 않고, 어떤 로봇 및 에이전트의 내부와도 연동되도록 독립적으로 감정을 담당하기 위해, 입력 단계인 인식과 출력 단계인 표현을 배제하고, 순수하게 감정의 생성 및 처리를 담당하는 중간 단계인 감정 발생만을 분리하여, '입력단 및 출력단과 독립적인 소프트웨어 형태, 즉 엔진(Engine)'으로 존재한다. 이 EE는 어떤 입력단 및 출력단과 상호작용이 가능하며, 자체 감정뿐 아니라 상대방의 감정을 사용하며, 성격을 활용하여 종합적인 감정을 산출해낸다. 또한 이 EE는 로봇 및 에이전트의 내부에 라이브러리 형태로 존재하거나, 별도의 시스템으로 존재하여 통신할 수 있는 구조로 활용될 수 있다. 감정은 Joy(기쁨), Surprise(놀람), Disgust(혐오), Fear(공포), Sadness(슬픔), Anger(분노)의 기본 감정을 사용하며, 문자열과 계수를 쌍으로 갖는 정보를 EE는 입력 인터페이스를 통해 입력 신호로 받고, 출력 인터페이스를 통해 출력 신호로 내보낸다. EE는 내부에 감정마다 감정경험의 연결 목록을 가지고 있으며, 이의 계수의 쌍으로 구성된 정보를 감정의 생성 및 처리하기 위한 감정상태 목록으로 사용한다. 이 감정경험 목록은 '인간이 실생활에서 경험하는 다양한 감정에 대한 이해를 도모'하는 감정표현어휘로 구성되어 있다. EE는 인간의 감정을 탐색하여 적절한 반응을 나타내주는 상호작용 제품에 이용 가능할 것이다. 본 연구는 제품이 '인간을 공감하고 있음'을 인간이 느낄 수 있도록 유도하는 시스템을 만들고자 함이므로, HRI(인간-로봇 상호작용)나 HCI(인간-컴퓨터 상호작용)와 관련 제품이 효율적인 감정적 공감 서비스를 제공하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
가상공간에서 이루어지고 있는 교육용 컨텐츠에 감성적 에이전트를 적용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 감성에 대한 인지과학적 분석이 기술적인 구현 잠재력을 갖고 있다는 사실과 가상교육 환경에 대한 사회적 요구가 증대하고 있기 때문일 것이다. 이 글에서는 감성적 에이전트가 가상 교육 환경에 위치할 경우 고려해야 할 기술적 문제를 개관하고 그 모델을 제시하고자한다.
감정요소를 사용한 정보검색시스템은 감정에 기반한 정보검색을 수행하기 위하여 감정시소러스를 구성하였으며 이를 사용한 감정요소추출기를 구현하였다. 감정요소추출기는 기본 5가지 감정 요소를 해당 문서에서 추출하여 문서를 벡터화시킨다. 벡터화시킨 문서들은 k-nearest neighbor, 단순 베이지안 및 상관계수기법을 사용한 2단계 투표방식을 통해 학습하고 분류하였다. 실험결과 분류 방식과 K-means를 이용한 클러스터링에서 감정요소에 기반한 방식이 더 우수하다는 결과와 5,000 단어 미만의 문서 검색에 감정기반 검색이 유리하다는 것을 보였다.
감정표현의 종류에는 감정을 묘사하는 어휘, 감탄문 수사의문 등의 감정표현을 위한 문 구성, 간투사 표현, 발상태도의 부사, 문체 등이 제시되고 있다. 본고는 이러한 감정표현 가운데서 감정을 묘사하는 어휘를 중심으로, "こころ"에 나타난 '경(驚)'의 감정 표현의 번역 양상을 분석했다. 그 결과 '경(驚)'에 관한 번역 양상을 보면 사전에 제시한 대로의 어휘로 번역되는 경우도 있었지만 꼭 그렇지만은 아니라는 것을 알 수 있었다. 일본어 문에서 사용된 '경(驚)'의 감정 어휘에 대해, 한국어 역에서는 대체로 '동사⇨동사, 형용사', '부사+동사⇨동사' '부사⇨부사'로 번역되었지만, 감정표현을 강조하기 위해 다른 어휘가 더해진 경우가 있었다. 일부 '명사'는 용언을 이용해 번역되기도 했다. 상황에 따라 번역어휘는 'Surprise류(類)' 뿐 아니라 'Fear류(類)'과 'Sadness류(類)'의 어휘까지도 다양하게 사용되었다. 영어 역의 경우, 한국어 역에서 보였던 것과 다른 양상을 보였다. 주로 '동사⇨be+동사의 과거분사', '부사+동사⇨be+동사의 과거분사' '부사⇨be+동사의 과거분사'로 번역되었으며, 'Surprise류(類)', 'Fear류(類)' 등의 감정을 표현하는 동사 외에 감정 주체의 상태를 대체 표현할 수 있는 동사로 까지도 이용되는 등 매우 다양했다. 문중에 감정주체가 있는 경우의 한국어 역은 대체로 일본어 문과 일 대 일 대응 방식을 보였다. 문중에 감정주체가 없는 경우도 유사한 성향을 보이면서도, 3인칭인 경우에는 생략된 요소가 복원 가능하도록 유도한 번역이 보였다. 영어 역을 보면, 문중에 감정주체가 있는 경우에서만 아니라, 문중에 감정주체가 없는 경우도 생략된 감정주체 및 이를 판단하는 판단주체까지도 복원시켜 번역했다. 일본어와 한국어와 달리 주어는 감정을 느끼는 사람만 온 것이 아니라, 사건, 행위, 감정을 일으키는 원인이 제시되기도 했다.
오늘날 가상 세계에서 인간과 인간, 컴퓨터와 인간의 상호작용을 좀 더 효율적으로 도와줄 수 있는 매개체로서 에이전트에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히 에이전트의 정서표현도 인간의 정서 표현처럼 해석할 수 있고 그에 대해 인간의 정서표현에 반응하는 것과 마찬가지의 방식으로 반응한다는 연구들이 있어왔다. 그렇다면 에이전트의 정서표현이 표정과 목소리에서 서로 불일치한다면 어떤 쪽에 더 치중해서 에이전트의 정서를 해석할지 또는 어느 한 쪽에 치중하는 것이 아니라 두 정서 모두 조합해서 받아들일지 알아보고자 했다. 또한 만약 표정과 목소리의 두 가지 정서를 조합해서 인지한다면 표정이나 목소리에서는 표현되지 않은 제 3의 정서를 느끼지는 않는 것인지 알아보았다. 실험은 표정(4) $\times$ 목소리(4)로 이루어졌다. 실험 결과 사람들은 에이전트의 한 가지 채널에 지배받아서 정서를 인지하는 것이 아니라 표정(시각)과 목소리(청각) 두 채널 모두를 조합해서 정서를 인지하는 것으로 나타났다. 또한 두 채널의 정서가 불일치할 때에는 혼란에 빠져 무슨 정서인지 모르게 되는 것이 아니라 또 다른 실망, 지루함, 지친, 반가운 등의 제 3의 정서를 느끼는 것으로 나타났다.
본 연구는 콜센터에서 업무특성상 감정노동(emotional labor)을 수행하는 상담원들이 감정소진(emotional exhaustion)의 결과로 고객에 대한 친절의 욕구, 성취감의 욕구 저하가 초래되어 고객지향성 및 직무만족에 영향을 주는 요인에 대하여 연구하였다. 콜센터 상담원의 감정소진이 고객지향성 및 직무만족에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 연구모형과 가설을 설정하였다. 가설검증을 위해 서울지역 콜센터 상담원을 대상으로 회수된 설문지 157부를 실증분석에 이용하였다. 본 연구에서는 해당 상담원의 감정소진이 고객지향성 및 직무만족에 부정적인 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 상담원의 감정소진의 정도를 줄이기 위해서는 업무수행시 시간적 압력을 낮추고 업무의 자율성과 권한을 부여하여야 하며, 유관부서의 적극적인 지원과 관리자들과 상담원간의 지속적인 커뮤니케이션을 통하여 감정소진을 저하 시키는 요인을 제거하고 개선시켜서 업무수행의 주체인 상담원의 감정소진 경험을 최소화 시켜야 한다는 중요성을 본 연구에서 제시하였다. 본 연구는 콜센터 운영에 있어서 상담원의 감정소진이 고객지향성 및 직무만족에 부정적인 영향 요소라는 것을 제시하였다는 데 의의 가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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