코로나19로 인해 일반대학에서 비대면 교육이 진행되어 상담도 비대면으로 진행할 필요가 있었다. 이 연구는 학생들이 생각과 경험을 잘 표현하는 사진과 찍고, 자신의 생각을 글로 정리하는 포토보이스 방법과 SNS 소통 방법을 혼합한 상담을 시행한 사례 분석으로 비대면 교육상황에서 지도교수의 상담 방향을 제시하는 데 의미가 있다. 포토보이스를 활용한 SNS 상담을 수도권 전문대학 유아교육과 3학년 10명을 대상으로 6회기 상담 및 FGI를 실시하였다. 학생의 상담에 대한 인식과 상담내용을 분석한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구참여자들은 포토보이스 기법을 적용한 SNS 상담에 대해 긍정적으로 인식하였다. 둘째, 비대면 일상과 학업에 대해 점차 적응하고 긍정적 측면을 평가하였으나, 진로 및 취업에서는 두려움을 호소하였다. 본 사례 연구를 통한 비대면 상담 전략과 후속 연구를 제안하였다.
본 연구는 코로나 19시기 간호대학생의 대면 비대면 학생상담 경험을 확인하기 위해 수행되었다. 2022년 12월부터 2023년 4월까지 경기도 소재 S 여자대학교 학생 10명을 대상으로 인터뷰를 통해 데이터를 수집하였다. 기록된 모든 자료는 귀납적 내용분석 방법으로 분석하였다. 연구결과는 '상담의 촉진' 요인, '상담의 비촉진 요인' 2개의 주제, 4개의 범주, 8개의 하위범주가 도출되었다. 첫 번째 주제의 범주는 '새로운 상담 방법의 적응', 'MZ 세대로서의 편리성 추구', 두 번째 주제의 범주는 '상담에 대한 거부감', '상호관계에 대한 갈망과 괴리'로 도출되었다. 본 연구를 통해 간호대학생들을 위해서 학생상담이 필수적이며, 가장 적합하고 유용한 상담법이 무엇인지 이해하는 데 도움이 되었다. 또한, 본 연구는 성별, 전공에 따른 연구 참여들 간의 대면 비대면 상담에 대한 비교 연구의 기반을 마련하는데 중요한 근거자료를 제공하다. 더 나아가 간호대학생을 위한 학생상담 프로그램을 개발하고 그 효과를 확인하는 연구를 제언한다.
COVID-19로 인해 대면으로 이루어지던 상담 방식이 비대면으로 진행되면서 비대면 상담의 중요성이 높아지고 있다. 비대면 상담은 온라인으로 언제 어디서든 상담할 수 있고, COVID-19에 안전하다는 장점이 있다. 그러나 비언어적 표현의 소통이 어려워 내담자의 마음을 이해하기 어렵다. 이에 비대면 상담 시 내담자의 마음을 잘 알기 위해서는 텍스트와 음성을 정확하게 분석하여 감정을 인식하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 데이터는 자음을 분리한 후 FastText를 사용하여 벡터화하고, 음성 데이터는 Log Mel Spectrogram과 MFCC를 사용하여 각각 특징을 추출하여 벡터화한다. 벡터화된 데이터를 LSTM 모델을 활용하여 5가지 감정을 인식하는 다중 감정인식 모델을 제안한다. 다중 감정인식은 RMSE을 활용하여 계산한다. 실험 결과 텍스트와 음성 데이터를 각각 사용한 모델보다 제안한 모델의 RMSE가 0.2174로 가장 낮은 오차를 확인하였다.
본 연구는 뷰티 인플루언서의 비대면 상담 서비스를 받아 본 경험이 있는 서울, 경기 지역의 20~30대 여성을 대상으로 총 411부의 자료를 수집하여 SPSS WIN 20.0 통계 프로그램으로 분석하였다. 연구목적은 비대면 상담 서비스 품질이 고객신뢰도와 구매행동에 미치는 영향을 파악하고, 고객신뢰도의 매개효과를 분석하여 뷰티·화장품 마케팅 전략 수립에 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구 결과, 첫째, 뷰티 인플루언서 비대면 상담 서비스 주요 이용 목적은 연령, 직업, 월 평균 소득에 따른 차이가 있음을 알 수 있다. 둘째, 각 변수 간 상관관계가 나타났다. 셋째, 뷰티 인플루언서의 비대면 상담 서비스 품질이 높아질수록 구매행동도 높아지는 것으로 나타났다. 넷째, 고객신뢰도가 높아질수록 구매행동 역시 높아지는 것으로 나타났다. 다섯째, 뷰티 인플루언서의 비대면 상담 서비스 품질과 구매행동의 관계에서 고객신뢰는 부분매개 효과가 확인되었다. 향후, 본 연구 결과가 뷰티·화장품 마케팅 전략 수립에 유용한 기초자료로 도움이 될 수 있기를 기대한다.
코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.
Voice and speech therapy can be performed in various ways depending on the situation, although it is generally performed in a face-to-face manner. Telepractice refers to the provision of specialized voice and speech therapy by speech-language pathologists for assessment, therapy, and counseling by applying telecommunication technology from a remote location. Recently, due to the pandemic situation and the active use of non-face-to-face platforms, interest in telepractice of voice and speech therapy has increased. Moreover, a growing body of literature has been advocating its clinical usefulness and non-inferiority to traditional face-to-face intervention. In this review, the existing discussions, guidelines, and preliminary studies on non-face-toface voice and speech therapy were summarized, and recommendations on the tools for telepractice were provided.
COVID-19는 감염병 차원의 재난이 아닌 복합재난으로 기존 재난 대응 관리방식으로는 대응이 어렵다. 이에 따라 '코로나 블루'와 같은 심리적 스트레스와 트라우마를 경험하는 것이 새로운 사회문제로 떠올랐다. 본 연구는 디지털 경제로의 전환이 가속화됨에 따라 ICT 기술을 활용한 비대면 상담 서비스 변화와 기업들의 화상, AI, VR등의 적용사례를 살펴봤다. 이를 바탕으로 ICT기술을 활용한 보다 효율적인 상담 시스템 구축과 상담 서비스의 개발로 재난 후 국민의 심리적 회복과 삶의 질이 향상될 수 있도록 재난심리회복지원 서비스에 관해 고찰해 보았다.
최근 COVID-19로 인한 코로나 블루로 상담의 중요성이 높아지고 있다. 또한 비대면 서비스의 증가로 상담 매체에 변화를 준 챗봇에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 챗봇을 통한 비대면 상담에서는 내담자의 감정을 정확하게 파악하는 것이 가장 중요하다. 하지만 내담자가 작성한 문장만으로 감정을 인식하는 데는 한계가 있으므로 더 정확한 감정 인식을 위해서는 문장에 내제되어있는 차원 감정을 인식하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상담 챗봇의 감정 인식 개선을 위해 원본 데이터를 데이터의 특성에 맞게 보정한 후 Word2Vec 모델을 학습하여 생성된 벡터와 문장 VAD(Valence, Arousal, Dominance)를 딥러닝 알고리즘으로 학습한 다차원 감정 인식 모델을 제안한다. 제안한 모델의 유용성 검증 방법으로 3가지 딥러닝 모델을 비교 실험한 결과로 Attention 모델을 사용했을 때 R-squared가 0.8484로 가장 좋은 성능을 보인다.
코로나19 이후 현대인이 겪는 정서적 문제가 높아지는 가운데, 심리상담에 대한 부정적 인식과 물리적 한계로 인한 내담자의 부담은 여전히 높다. 이에 본 연구는 비대면 관계에서 관계에 개방적인 20대의 특성을 이용하여 효과적인 상담을 위한 가상 심리상담 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 위해 20대를 대상으로 설문조사를 실시하고 상담사와의 심층 인터뷰를 진행하였다. 이후 Unity를 통해 3D 가상 상담 환경을 조성하여 PC 기반의 서비스를 구상하였다. 연구 결과, 20대가 상담에서 가장 중요하게 생각하는 요소는 상담사의 성향과 부담감 없는 분위기로 나타났으며 이는 심리 상담에서의 자기개방과 밀접한 관련이 있는 것으로 드러났다. 따라서 편안한 분위기로 조성된 3D 공간에서 상담사 캐릭터를 보며 상담에 참여할 수 있도록 하였고 상담 중 상담사와의 다양한 인터랙션 요소를 제공하였다. 본 연구의 의의는 20대 내담자의 자기개방성을 증진해 내담자의 적극적인 상담 참여를 목표로 한다. 이는 원활한 상담을 통해 심리 문제 개선에 큰 도움을 줄 것으로 보인다.
Recently, as the expansion of the metaverse accelerated due to the spread of the non-face-to-face trend after the COVID-19 pandemic, various metaverse platforms using it have appeared. In this study, we propose research and development of a virtual reality spatial psychological counseling service platform utilizing the advantages of metaverse. A counseling service platform was developed through virtual reality hardware including Unity 3D game engine and Head Mounted Display. Counseling participants create and participate in their own avatars, and counseling facilitators respond to the situation and environment of the counseling target in various virtual environments. It was attempted to improve the efficiency of the counseling service by allowing the space and counselor avatar to be selected. Furthermore, various interactions were implemented, and development was carried out so that it could be extended and utilized for social activities such as group counseling and general meetings and presentations. In the future, through additional research and development, we will prove the practical effectiveness of the psychological counseling service platform developed by conducting clinical trials under the support of psychological counseling experts and participation in actual counseling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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