본 논문은 상황, 시간, 성격에 따른 정서적 특징이 반영된 인공정서를 개발하고, 이를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 논문의 인공정서는 외부의 정서적 자극과 내부의 욕구에 의한 정서 표현을 위해 정서 모듈과 추동 모듈을 갖는다. 정서 모듈은 시간, 성격, 서로 다른 정서 간의 상호관계에 따른 정서의 변화를 담당하는 모듈이다. 추동 모듈은 장시간에 걸친 욕구 변화에 따라 정서적 민감도에 영향을 주는 모듈이다. 또한 방어기제에 의한 정서표현을 위해, 정서를 정서모듈과 추동모듈에 영향을 받는 제 1경로와, 받지 않는 제 2경로로 나누어 처리한다. 이러한 구조를 갖는 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하였다. 또한 동일한 입력이 주어졌을 때 상황, 시간, 성격에 따라 어떠한 정서적 차이를 갖고 표현을 하는지 시뮬레이션 하였다. 본 논문의 결과물은 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 실제적으로 구현하고, 스마트폰을 통해 표현함으로서 인공정서의 개인화를 가능하도록 한 것에 의의가 있다.
본 논문은 정서의 이차원 구조상에서 얼굴표정으로부터 아동의 정서이해에 대한 범주를 알아보고자 한다. 3세에서 5세 89명의 아동들을 대상으로 14개의 정서 단어와 관계된 얼굴표정들을 선택하도록 하였다. 실험에 적용된 얼굴표정들은 54명의 대학생들로부터 9점 척도상에서 두차원(쾌-불쾌차원과 각성-수면차원) 각각에서 표정의 강도가 평정된 사진들이 사용되었다. 실험결과에서 아동들은 쾌-불쾌 차원보다는 각성-수면 차원에서 더 큰 안정성을 보였다. 이차원 구조상에서 슬픔, 졸림, 화남, 놀람과 같은 정서들은 두 차원에서 매우 잘 변별된 반면, 두려움, 지겨움과 같은 정서들은 쾌-불쾌 차원에서 불안정성을 보였다. 특히 3세 아동들은 각성-수면정도에 대한 지각이 쾌-불쾌에 대한 지각보다 높게 나타났다.
본 연구에서는 한국어의 정서관련 어휘분석을 통하여 내적체계의 차원을 알아보고자 하였다. 이를 위해 연구1에서는 내적경험을 표현하는 데 자주 쓰이는 어휘들을 자유연상을 통해 100개를 선정하고 유사성과 빈도평가 자료를 다차원분석한 결과, 1차원(63%)은 불쾌, 2차원(25%)은 각성수준으로 해석될 수 있었고, 이는 기존의 차원모형의 주장과 거의 유사한 결과였다. 다른 이휘목록을 사용하였을 때의 결과와 비교하기 위해, 연구 2에서는 표정을 보고 정서를 추론하는 실험을 통해 자주 언급된 단어를 빈도순으로 22개 선정하였다. 이를 이용하여 같은 방법으로 다차원 분석한 결과 역시 같은 차원들이 얻어졌으나, 1차원의 비중이 훨씬 커서(89%)각성수준의 설명력은 (6%)상대적으로 작았다. 연구 3에서는 연구 1,2의 이휘목록이 전체 재적체계의 차원 공간에서 차지하는 상대적인 위치를 비교하기 위해, 두 어휘목록을 포함한 83개 내적체계의 단어를 차원평정시켜 분석하였고, 연구결과가 차원모형에서 갖는 시사점이 논의되었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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pp.45-50
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2016
This is a humanistic study to trace phenomena logically the comprehensive therapeutic mechanism of the human body which is coded by the smart emotion of the rated signal conveyed by the Rated Sijo. The Gestalt, which is structured in the form of therapeutic metastasis conveyed by sentences, is intended to embody the principle of human response. So, this researcher explored the metastatic structure toward Gestalt of original human being through the passage of foreground and background by ergonomic and chemical structure. In the meantime, this researcher focused on revealing the structure of the field of existence by the symbol system in which the therapeutic mechanism of the human body is embodied. As a result, the basic framework of Gestalt literary therapy, which contributes to the improvement of the Quality of Life metaphorized as a mechanism of the symbol system by the metastasis of literary therapy or the electrical operation of the human body. As a result, the human body as a conductor through literature has turned out to be an original Gestalt structure pursued by literature. In addition, it was analyzed that the human body would accept signals such as emotions and Rated Emotions planted in the sentence, and synapse them into the human physiological psycho analytical symbol system. Therefore, it has been confirmed possibility that human existent environment and trauma are separated from the whole universe can push fully implement therapeutic techniques toward totalization by a combination of literary devices, especially appropriate electric signal combination of the Rated Sijo.
음악 스트리밍 서비스의 대중화로 음악의 소유 없이 언제든 원하는 듣고 싶은 노래를 들을 수 있게 되었다. 넓어진 선택권은 역설적으로 노래를 선택하기 어렵게 만들었다. 이러한 선택의 어려움을 극복하기 위해 음악 추천에 대한 관심이 높아졌고 판도라와 Last.fm과 같은 상용 서비스뿐 아니라 음악 정보 검색 분야의 연구자들도 다양한 추천 시스템을 제안하였다. 내용 기반 필터링과 협업 필터링 방식이 주류인 기존의 추천 시스템은 음악 감상의 주요 요인인 맥락을 고려하지 않았다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음악을 선택하는 맥락 중 주요한 요인인 감정을 이용한 노래간 유사도 측정 방법을 제안하여 새로운 추천 시스템에 대한 가능성을 탐색한다. 노래의 감정 추출에 가사를 이용하였고 가사에서 노래의 구조도 추출해 노래의 의미적 분석을 시도하였다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 추천 시스템에 비해 작은 계산 복잡성으로 기존 모델과 유사한 성능을 보일 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 사람의 얼굴표정과 음성 속에 담긴 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 혐오, 공포)에 대한 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 이를 위해 얼굴표정을 이용한 감정인식에서는 이산 웨이블렛 기반 다해상도 분석을 이용하여 선형판별분석기법으로 특징을 추출하고 최소 거리 분류 방법을 이용하여 감정을 인식한다. 음성에서의 감정인식은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 독립적인 감정을 확인한 후 다중의사 결정 기법에 외해 감정인식을 한다. 최종적으로 얼굴 표정에서의 감정인식과 음성에서의 감정인식을 융합하는 단계로 퍼지 소속함수를 이용하며, 각 감정에 대하여 소속도로 표현된 매칭 감은 얼굴에서의 감정과 음성에서의 감정별로 더하고 그중 가장 큰 값을 인식 대상의 감정으로 선정한다.
Purpose - The study aims to provide the relationships between the social servicescape and customer's emotion and voluntary behaviors were investigated in this study. The social servicescape was largely divided into service employee's image and other customers (in customer's similarity, physical appearance and suitable behavior). Firstly, the relationship between service employee's image and customer's positive emotion was investigated as a specific purpose of study. Secondly, this study attempted to understand the relationship between other customers (in customer's similarity, physical appearance and suitable behavior) and customer's positive emotion. Lastly, the relationship between customer's positive emotion and customer's voluntary behavior dimension (intention to cooperate, intention to participate in and loyalty) was examined. Research design, data, & methodology - In order to prove the hypotheses in this study, the customers who have experienced family restaurants during the last two months were targeted for a survey. A total number of 300 survey papers were distributed and as a result, 248 papers could be used for analysis, except the papers with insincere answers. After the analysis of the reliability and validity of each major variable, the hypothesis was verified through the structure method by using Amos 20.0. Results - First, the results of hypothesis testing on the relationship between social servicescape and customer's positive emotion showed service employee image gives a positively meaningful impact on customer's positive emotion. Secondly, the results on the relationship between other customers and customer's positive emotion indicated that the customer's similarity and physical appearance has a positively significant impact on customer's emotion while customer's suitable behavior has not a significantly positive impact on customer's positive emotion Lastly, customer's positive emotion was shown to have a significantly positive influence on customer's voluntary behavior dimension, that is, intention to cooperate, intention to participate in and loyalty. Conclusions - This study aims to focus on and emphasize the social servicescape and its importance, which is different from the previous studies that have been focused largely on physical servicescape. Such results in this study indicated the social servicescape (service employee's image and other customers) as an important factor that affects customer's positive emotion and voluntary behavior.
Liner complexity(LC), which could quantify the modal structure, were calculated from electroencephalograms(EEGs) in four states such as a pleasant and relaxed, a pleasant and aroused, an unpleasant and relaxed, and an unpleasant and aroused state. Each state was evoke by visual stimuli of relaxed or aroused state, LC could discriminate statistically state(t-test; p<0.01). LCs in pleasant states were larger than those in unpleasant ones.
유학의 이상은 인간존재의 고유특성인 도덕본성이 현실로 실현된 대동사회(大同社會)를 이룩하려는데 있으며, 도덕 본성의 핵심은 인, 의, 예, 지(仁義禮智)의 사덕(四德)이다. 사덕(四德)은 심리적 혹은 정신적인 현상의 측은 수오 사양 시비 등의 선한 단서(善端)로 드러난다. 그러므로 선한 단서가 구김 없이 인생의 현장에서 실천되는 것은 심리적 혹은 정신적으로 지극히 건강한 모습이라고 할 수 있다. 따라서 유가철학에서의 철학상담치료는 선우(善友)로 하여금 먼저 자신의 기질지성에서 비롯된 정감을 자각하게 하여 순수지선한 본연지성을 회복하게 한 후, 선우(善友)로 하여금 삶의 현장에서 그 선한 단서가 원만하게 펼쳐지도록 하는 데에 있다. 이것이 '참 나'(도덕 주체)로써 건강한 삶을 영위할 수 있도록 하는 충분조건이기 때문이다. 필자 등은 이러한 목적으로 개발된 유가의 철학적 사려방법인 "정감체험" 프로그램을 연구 대상자에게 훈련시킴으로써 "정감체험" 프로그램의 본질적인 의미와 철학치유의 구조를 밝히고자 하였다. 본 연구를 위해 필자 등은 22명의 연구 대상자에게 "정감체험 프로그램"을 3주 동안 진행한 후, 그들이 체험한 내용의 자료를 수집하여 분석하였다. 자료의 분석방법은 질적 연구방법의 하나인 Colaizzi의 현상학적인 분석방법을 사용하였다. 이는 Colaizzi의 분석방법이 연구 대상자의 개인적인 속성보다는 전체 연구 대상자의 공통적인 속성을 도출해 낼 수 있도록 제시되어 있으므로 철학상담치료의 이론개발에 도움이 될 수 있기 때문이다. 분석결과 연구 대상자들이 "정감체험 프로그램"을 통해 체험한 내용의 본질적인 의미는 '생소함과 의구심', '부담감', '방법과 필요성 인식', '자기성찰', '본성과 올바른 행위 자각', '마음 다스림과 바른 행동', '기쁨과 즐거움', '가치 있는 존재로 거듭남' 등이었음을 알 수 있었다. 이를 다시 철학상담치료의 측면에서 범주화하여 정감체험을 통한 덕 철학치유의 구조를 살펴본 결과 '학습시작', '성찰', '깨달음', '수기치인(修己治人)', '자유', '초월'의 과정을 거치고 있음을 알 수 있었다. 유가철학의 궁극적인 목적이 참으로 가치 있는 삶을 살아가기 위함에 있는 것이며, 학문의 목적달성이 천명을 깨달아 실천하는 보편적 가치실현에 있다는 것을 고려해 볼 때, 이와 같은 연구 대상자들의 정감체험을 통한 덕 철학치유의 구조는 유가철학의 목적을 달성하는 과정에 합당한 것이라고 볼 수 있다.
본 논문에서는 피셔 선형 분리(FLD, Fisher's Linear Discriminant) 기반의 단계적 분류를 이용한 감성 인식 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2종 이상의 감성에 대한 다중 클래스 분류 문제에 대하여, 이진 분류 모델의 연속적인 결합을 통해 단계적 분류 모델을 구성함으로써 복잡도 높은 특징 공간상의 다수의 감성 클래스에 대한 분류 성능을 향상시킨다. 이를 위하여, 각 계층 단계의 학습에서는 감성 클래스들로 이루어진 두 개의 클래스 그룹에 따라 피셔 선형분리 공간을 구성하며, 구성된 공간상에서 Adaboost 방식을 이용하여 이진 분류 모델을 학습하여 생성한다. 각 계층 단계의 학습 과정은 모든 감성 클래스가 구분이 완료되는 시점까지 반복 수행된다. 본 논문에서는 MIT 생체 신호 프로파일을 이용하여 제안하는 기법을 실험하였다. 실험 결과, 8종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 72%의 분류 성능을 확인하였고, 특정 3종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 93% 분류 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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