본 연구는 소비자의 감성에 민감할 것으로 예상되는 휴대폰 제품에 관하여 감성 어휘를 추출하고 어휘 관계 구조를 분석하여 휴대폰의 디자인 이미지를 파악하기 위해 수행되었다. 휴대폰 폴더가 열린 경우와 닫힌 경우로 나누어 각각의 경우 감성 이미지가 다르게 나타날 것으로 예상하였다. 어휘 수집을 통해 휴대폰 관련 감성 대표 어휘 25개가 추출되었다. 추출된 감성 어휘로 20개의 휴대폰 샘플을 감성 평가하여 요인 분석한 결과, 휴대폰감성 이미지는 열린 경우와 닫힌 경우가 다르게 나타났다. 열린 경우는 제1요인에서 '첨단적이다, 세련되다, 좋다, 돋보이다. 고급스럽다. 아름답다. 이쁘다, 정교하다'가 제2요인에서 '곡선적이다, 부드럽다, 여성적이다, 자연적이다' 가 제3요인에서 '가볍다. 슬림하다, 작다' 가 추출되어 각기 '쿨하다', '소프트하다', '핸디하다' 로 명명하였다. 닫힌 경우는 제1요인에서 '세련되다, 좋다, 정교하다. 아름답다, 이쁘다. 균형적이다, 고급스럽다, 뚜렷하다'가, 제2요인에서 '화려하다, 개성있다' 가, 제3요인에서 '기계적이다, 남성적이다, 딱딱하다, 현대적이다' 가 추출되었으며 이는 각각 '미려하다', 다채롭다', '하드하다' 로 명명하였다. 이를 통해 휴대폰은 폴더 여닫이에 따라 추구해야 할 이미지가 다르게 디자인되는 것이 고려되어야함을 알 수 있다.
People use social media platforms such as Twitter to leave traces of their personal thoughts and opinions. In other words, social media platforms retain the emotions of the people as it is, and accurately understanding the emotions of the people through social media will be used as a significant index for disaster management. In this research, emotion type modeling method and emotional quotient quantification method will be proposed to understand the emotions present in social media platforms. Emotion types are primarily analyzed based on 3 major emotions of affirmation, caution, and observation. Then, in order to understand the public's emotional progress according to the progress of disaster or accident and government response in detail, negative emotions are broken down into anxiety, seriousness, sadness, and complaint to enhance the analysis. Ultimately, positive emotions are further broken down into 3 more emotions, and Russell emotion model was used as a reference to develop a model of 8 primary emotions in order to acquire an overall understanding of the public's emotions. Then, the emotional quotient of each emotion was quantified. Based on the results, overall emotional status of the public is monitored, and in the event of a disaster, the public's emotional fluctuation rate could be quantitatively observed.
색감정 형용사쌍을 이용하여 단색과 두가지 색을 조합한 배색에서 느낀 감정을 조사를 하였다. 열 개의 색감정형용사쌍을 이용해서 5개의 단색 컬러패치와 두가지 색을 조합한 10개의 배색 컬러패치의 색감정을 측정했다. 20명의 참가자들이 관측 실험에 참가했으며 같은 실험을 영어와 한국어로 진행했다. 실험 결과, 영어와 한국어의 색감정관계에서 언어의 차이는 크지 않았다. 두가지 색을 배색했을 때의 색감정은 각각의 단색을 평균했을 때의 색감정으로 대체적으로 만족스럽게 예측할 수 있었다. 그러나 몇몇의 경우에서 두가지 색이 배색되었을 때의 색감정이 하나의 단색의 색감정보다 강하게 나타난 경우가 발견되었다.
Background and purpose: Seven Emotions consist of Joy(喜), Anger(怒), Anxiety(憂), Thought(思), Sorrow(悲), Fear(恐), Fright(驚). If Seven Emotion is excessive, its extreme mental stimulation causes physical illness. There was no study of the Seven Emotion Disease in detail for now. Therefore the purpose of this study is to pigeonhole the Seven Emotion Disease. Methods: We extract the sentences about the Seven Emotion and related words in Donguibogam. We classify the sententences into Joy(喜), Anger(怒), Anxiety(憂), Thought(思), Sorrow(悲), Fear(恐), Fright(驚), Frustration, Mental Exhaustion, Character. We analysis pattern of Symptoms Derived from Seven Emotions. Results and Conclusions Seven Emotion give rise to various type of symptom. In special Anger cause more illness than other Seven Emotion.
본 연구에서는 승용차에서 사람들이 기기를 사용하기 위해 사용하는 기동어인 "Hi, KIA!"의 감성을 기계학습을 기반으로 분류가 가능한가에 대해 탐색하였다. 감성 분류를 위해 신남, 화남, 절망, 보통 총 4가지 감정별로 3가지 시나리오를 작성하여, 자동차 운전 상황에서 발생할 수 있는 12가지의 사용자 감정 시나리오를 제작하였다. 시각화 자료를 기반으로 총 9명의 대학생을 대상으로 녹음을 진행하였다. 수집된 녹음 파일의 전체 문장에서 기동어 부분만 별도로 추출하는 과정을 거쳐, 전체 문장 파일, 기동어 파일 총 두 개의 데이터 세트로 정리되었다. 음성 분석에서는 음향 특성을 추출하고 추출된 데이터를 svmRadial 방법을 이용하여 기계 학습 기반의 알고리즘을 제작해, 제작된 알고리즘의 감정 예측 정확성 및 가능성을 파악하였다. 9명의 참여자와 4개의 감정 카테고리를 통틀어 기동어의 정확성(60.19%: 22~81%)과 전체 문장의 정확성(41.51%)을 비교했다. 또한, 참여자 개별로 정확도와 민감도를 확인하였을 때, 성능을 보임을 확인하였으며, 각 사용자 별 기계 학습을 위해 선정된 피쳐들이 유사함을 확인하였다. 본 연구는 기동어만으로도 사용자의 감정 추출과 보이스 인터페이스 개발 시 기동어 감정 파악 기술이 잠재적으로 적용 가능한데 대한 실험적 증거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 한류 콘텐츠 소비 시 나타나는 한국, 일본, 미국의 감정 반응을 통해 국가별 소비 성향을 규명하는 데 목적이 있다. 방대해진 텍스트 리뷰를 이용한 감정 분석 연구가 주목받고 있고, 콘텐츠 수요에 환경적 특성이 주요한 영향을 주고 있음에도, 국가별 감정 반응 차이에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는, Russell(1980)이 제시한 감정 원형 모델을 사용하여 한국형 판타지 멜로드라마 <도깨비>에 대한 국가별 감정 단어의 변수 중요도 및 단어 간 연관을 비교하였다. 우선, 2017년 1월 26일부터 3월 26일까지 2달간의 텍스트 리뷰를 수집하였다. 둘째, 수집한 데이터로부터 Russell의 감정 모델에 해당하는 감정 단어를 선별하였다. 셋째, 선별한 데이터에 랜덤 포레스트를 적용하여 변수 중요도를 평가하였다. 넷째, Russell 축에 따른 주요 감정 단어 간 연관성을 비교하였다. 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 학습된 모델의 정확성을 측정하였다. 실험 결과, 국가별 감정 단어의 변수 중요도에서 한국과 미국은 Happy, 일본은 Pleased가 가장 중요한 변수로 나타남을 확인하였다. 단어 간 연관성에서 한국은 수동적 불쾌감, 미국과 일본은 수동적 쾌감이 강하게 나타나는 경향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해, 한류 콘텐츠에 대한 국가별 감정 반응 차이를 확인할 수 있을 것으로 기대한다.
Online shoppers are not able to try clothing on. Therefore, the pictures of clothing on the website play a significant role when shoppers make decision on their purchase. There are generally three different ways to show clothing at online shops. The first one is showing only clothing images, and the second one is showing the pictures that have actual fitting models wearing clothing on (In this case, Model's face is mostly not shown in the picture.), and the third is showing the pictures of professional fitting models who wear goods. The shopping malls adopt each of the different ways but little is known about affect on purchasing from these three ways. The aim of this study is to figure out how the online shopper's emotional status is affected by these three ways of presenting pictures of clothing. At first, we developed a set of adjective words of human emotion to set up the evaluation criteria for user's emotional status. Those adjectives are originally from the precedent research on human emotion. To cut 99 adjectives down to a proper number for the criteria, we conducted a preliminary survey, and finally, 5 adjectives are selected as appropriate criteria for evaluating users' emotional status while they are shopping. Those five adjectives are 'possess','sensual', 'unique', 'tasteful', and 'stylish'. Then, we conducted the main survey showing 10 kinds of cloth (each cloth was consist of 3 ways). And in the page of model images, we measured the model's preference for understanding the relation with customer's emotion criteria of the product. As a result of the test there was statistically significant difference between product only images and anonymous images, but there was no significant difference between anonymous images and model images. And the preference of the model and value of the emotion criteria have large correlation except 'unique' criteria. It is expected that the result in this study will help to build new marketing strategy which satisfy customers' emotion.
본 연구는 효과적인 감성교육의 방향을 모색하기 위하여, 학습자의 긍정적 감성과 학습 및 동기의 관계에 대한 연구의 흐름을 고찰하였다. 이를 위하여 본 연구는 긍정적 감성의 정의를 살펴보고, 긍정적 감성이 인간의 인지적 영역, 창의성, 사회성, 삶의 만족도 등의 심리적 자원에 미치는 긍정적 효과, 긍정적 감성과 동기의 정적 관계에 대한 선행연구들, 긍정적 감성과 학습에 대한 연구들을 살펴보았다. 특히 본 연구는 교육에서의 긍정적 감성의 역할을 보다 과학적으로 탐구하기 위하여, 최신 뇌기반 학습과학(brain-based learning) 연구결과들을 살펴보았다. 즉 교육학, 심리학, 인지과학, 뇌과학 분야 등의 다양한 연구결과들을 고찰하여 교육에서의 긍정적 감성의 역할을 확인하였다. 또한 본 연구는 긍정적 감성이 실제적으로 긍정적 감성을 향상시키기 위한 구체적 교육 프로그램을 살펴보기 위하여, 자율성 지지적 환경에 대한 연구도 예시적으로 고찰하였다. 향후 긍정적 감성과 동기 및 학습의 유기적 상호작용을 극대화 하는 효과적인 감성교육의 방법론으로서 뇌기반 학습과학의 가능성과 한계점에 대하여 논의하였으며, 학교현장에서의 활용 방안 등에 대해서도 살펴보았다.
최근 사용자들의 일상생활을 실시간으로 측정하고 기록하며 타인과의 공유까지 확장되고 있는 라이프로깅 서비스가 증가하고 있다. 특히, 웨어러블 디바이스와 스마트폰의 발달로 애플리케이션에 기반한 라이프로깅 서비스가 대중화되면서 사용자 행태에 의해 서비스 콘텐츠가 제작되고 메뉴화되어 인포그래픽 형태로 제공되고 있다. 따라서 본 논문에서는 라이프로깅 서비스의 콘텐츠 항목을 구성하기 위한 사용자 행태를 추출하고 분류하는데 목적이 있다. 본 연구를 위하여 첫째, 학술 서적과 논문, 단행본을 포함한 도서, 출판물 등 문헌조사를 통한 라이프로깅의 개념과 특징을 살펴보고 기존의 라이프로깅 관련 사용자 행태 기반 콘텐츠 항목을 살펴본다. 둘째, 라이프로깅 서비스를 위한 콘텐츠 항목으로서 사용자 행태를 추출하고 분류 한다. 문헌 자료, 선행 논문 및 라이프로깅 애플리케이션의 콘텐츠 항목에서 사용자 행동 어휘를 수집한다. 수집된 어휘는 FGI(Focus Group Interview)와 설문을 통한 적합성 검정 분석에 의하여 라이프로깅 서비스를 위한 콘텐츠 항목에 필요한 39개 어휘를 추출한다. 최종적으로 추출한 39개 어휘는 설문과 통계 분석 및 FGI를 통해 19개 사용자 행태 - '먹다', '집안일을 하다', '다이어트를 하다', '여행하다', '운동하다', '대중교통 수단을 이용하다', '촬영하다', '만나다', '감정을 느끼다', '말하다', '보살피다', '운전하다', '듣다', '온라인에 접속하다', '잠자다', '가다', '일하다', '배우다', '보다'-로 분류되었다. 셋째, 본 연구를 통해 제시한 결과를 통하여 라이프로깅 애플리케이션에서의 콘텐츠 항목 구성에 대한 활용과 한계점을 논할 것이다.
The purpose of this study was to investigate the effects of socio-demographic variables, adult attachment and emotion regulation style on psychological well-being of university students. We conducted a survey on 318 university students in Cheongju-si and Hongseong gun. T-test, Pearson' productive correlation, hierarchical regression analysis were used. The results were as follows: First, there was a significant difference in emotion regulation style according to university student's sex. In other words, females used more support-seeking style than males did. Second, male university students' psychological well-being was high at more active style, less anxiety attachment and avoidant/distractive style, older students, less avoidance attachment, and higher economic status. Third, female university students' psychological well-being was high at less avoidant/distractive style and more active style, older students, less anxiety attachment, and more support-seeking style. In conclusion, emotion regulation style was the strongest factor to increase university student's psychological well-being among other variables. The implications and limitations of this study were discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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